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最新推荐文章于 2025-07-29 13:40:15 发布
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用python连接bibox交易所的websocket接口
qq_18999357的博客
06-10 2237
本人自学python水平有限，耗费3天时间调试成功了这个websocket接口。实在是官方文档没有python实现的demo，网络上又根本搜索不到相关信息，自己硬生生琢磨出来的。全当抛砖引玉，请各位看官指点。 以下内容属于最小可行性版本，功能逐步扩展： import gzip import json import websocket import ssl import base64 cla...
Power BI财销一体分析——波士顿分析实践
BI瓶子的博客
04-09 1427
欢迎来到Powerbi小课堂，前几期课程我们深入学习了各种财务、销售实用案例。本期我将带领大家整合分散知识点，逐步构建一个全面的分析模型，涵盖封面、登录页、导航页、CEO驾驶舱等模块，以及趋势、产品、畅销品等多维度分析，同时融入度量值嵌套、计算组、动态指标、TOPN分析等高阶技巧。今天我将为大家带来波士顿分析应用实践，波士顿分析（Boston Analysis）通常指的是由波士顿咨询集团（BCG）开发的波士顿矩阵（BCG Matrix），也称为增长-份额矩阵（Growth-Share Matrix）。
Bibox期货交易所评测简报 | TokenInsight
TokenInsight的博客
09-24 306
○ ●要点总结1. Bibox平台支持现货、期货和场外交易。期货交易合约类型较为单一：5种永续合约；费率较市场上头部交易所略有优惠；平台支持1X至50X杠杆，在各大平台都...
Bibox恒星陨落，IEO正在走向下半场？
weixin_44672123的博客
04-22 349
Bibox将IEO的「昙花一现」提前了一步。作者：碳15编辑：碳144月22日，Bibox发布最新公告称，Bibox决定首期Bibox Orbit活动暂不上线Stakin...
用Python获取Bibox上线交易对 k 线数据
Quantbai的博客
12-04 244
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、数据范围二、步骤1.引入库2.提取整理数据 前言 毫无章法自学Python两个多月的小白，捣鼓了半天，终于成功从Bibox上抓取到了K线历史数据，泪奔~~，和大家分享下。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、数据范围 只在Bibox上线的交易对， 历史K线数据都可以提取。但是貌似最多只能提取1000条数据。 K线的频率可选范围还是满广的，支持1min 3min 5min 15min 30min 1hou
PowerBI实战-通过SVG美化表格视觉对象
leo_yty的博客
07-29 1127
本文介绍了在Power BI中使用SVG图像自定义表格数据可视化效果的方法。通过创建度量值，可以制作两种实用的视觉元素：1) 进度条（progress列），显示百分比进度条和数值标签；2) 状态标签（status列），用不同颜色区分完成/取消/进行中等状态。文章提供了完整的SVG代码示例，包括进度条的动态填充、状态标签的圆角矩形设计，并说明如何调整颜色和样式。这些技巧弥补了Power BI自带单元格元素功能的局限性，使表格数据展示更直观美观。
Box2D-Lite源码阅读笔记(3)
ARTELE的博客
11-21 854
0.简介 这次来看step函数。 1.step开始 step函数里看起来如下的样子，当然我们只关注一块。 void World::Step(float dt) { float inv_dt = dt > 0.0f ? 1.0f / dt : 0.0f; // 碰撞检测 BroadPhase(); ... } BroadPhase函数是碰撞碰撞检测函数。具体讲解在代码注释 void World::BroadPhase() { //这是一个O(n^2)的循环 for
《D2Det：Towards High Quality Object Detection and Instance Segmentation》论文笔记
m_buddy的博客
11-03 759
参考代码：D2Det 1. 概述 导读：这篇文章提出了一种新的两阶段检测算法，主要的改进点集中在RPN网络之后，从而带来目标定位和目标分类更加准确。对于定位部分的优化这里是使用的是类似Grid RCNN之类的检测框预测方法，因而就可以对一个proposal进行密集预测（dense box），文中提到这样的回归方式会带来更为精确的预测结果，在此基础上引入了二值掩膜重叠预测（GT为对应GT框的内部区域，看作另外一种形式的分割）用以更近一步排除由proposal进行预测得到结果为背景的情况。对于精确的分类结果，
Flappy-bird-cocos2d.rar_Project X_bird_cocos2d_cocos2d flappy bi
09-14
2. **物理引擎**：虽然Flappy Bird没有复杂的物理效果，但Cocos2d-x支持Box2D物理引擎，可以用于创建更复杂的游戏场景。 3. **资源管理**：框架内置资源管理器，方便加载、存储和释放图像、音频等资源。 4. **事件...
DPMI16BI.rar
04-05
2. 文件损坏：如果DPMI16BI.OVL已损坏或不完整，可能导致DOSBox无法正确识别和加载它。 3. 配置问题：DOSBox的配置文件可能没有正确设置，使得它无法找到DPMI服务器。 4. 兼容性问题：DOSBox版本可能与BC3.1不兼容，...
解决DOSBox中BC3.1缺少DPMI16BI.OVL文件的问题
2. **重新安装BC3.1**：如果DPMI16BI.OVL文件丢失，重新安装BC3.1编译器可能是一个简单的解决方案。确保安装过程完整，并且所有组件都被正确放置。 3. **使用DOSBox的DPMI支持**：如果重装BC3.1无效，可以尝试在DOS...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
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11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
DriverBooster12pro
Java8与Java21切换方法[项目代码]
11-25
本文介绍了如何通过设置环境变量实现Java8与Java21版本的自由切换，避免反复卸载安装。具体步骤包括分别安装Java8和Java21，设置JAVA_HOME环境变量指向所需版本，并调整Path变量中的路径顺序。此外，还提供了版本切换失效的解决方法，如重新打开cmd窗口或调整Path中路径的优先级。最后，文章提到了残留问题，如javac -version显示旧版本及java -version始终显示8版本的情况。
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