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Pandas入门教程(二十二):股票数据分析实战——yfinance 获取数据、技术指标与收益率分析 把 Pandas 用在真实场景,才能体会它的价值。本文以茅台股票为例,用 yfinance 获取历史行情,完成缺失值处理与列筛选,绘制收盘价曲线,计算 SMA 移动平均线与 RSI 相对强弱指数,并通过日收益率、累计收益率和波动率完成完整的量化分析流程。 阅读详情

Given a set of distinct integers, nums, return all possible subsets.

Note:

  • Elements in a subset must be in non-descending order.
  • The solution set must not contain duplicate subsets.

For example,
If nums = [1,2,3], a solution is:

[
  [3],
  [1],
  [2],
  [1,2,3],
  [1,3],
  [2,3],
  [1,2],
  []
]


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两种方法,一个是位操作,一个是回溯。


class Solution(object):

    def backtrack(self,nums,temp,start,t_len,res):
        if len(temp) == t_len:
            t = temp[:]#不这么写,它添加的东西会不对
            res.append(t)
            #print res,'    ',t
        else:
            for i in range(start,len(nums)):#最开始这个写成了t_len,错
                #print t_len,i,temp
                temp.append(nums[i])
                self.backtrack(nums,temp,i+1,t_len,res)
                temp.pop(-1)

    def subsets(self, nums):

        l = len(nums)
        res = []
        nums.sort()

        for i in range(0,l+1):
            temp = []
            #print '-----------'
            self.backtrack(nums,temp,0,i,res)

        return res

        '''
        l = len(nums)

        n = 1 << l
        res = []
        for i in range(0,n):
            j = 0
            temp = []
            while i > 0:
                if i & 1 :
                    temp.append( nums[j])
                i >>= 1

                j += 1
            temp.sort()
            res.append(temp)
        return res


如何处理动态语言(Python / JS)的“隐形”调用链? 本文揭示动态语言(Python/JS)中静态AST解析导致调用链“断链”的核心问题,提出通过运行时追踪补全图谱的解决方案。基于Code-Graph-RAG的cgr trace机制,分别利用pytest插件与V8 Profiler捕获真实调用路径,将动态边合并至静态图谱,并在权重体系中提升动态边优先级。实践表明,该方法可显著提升图谱覆盖率,实现“结构+行为”双视角理解代码,为MCP与Rerank系统提供可靠支持。 阅读详情

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Vicky_Vicky_990121
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