daily share( 20080412)

最新推荐文章于 2024-08-26 19:45:02 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-26 19:45:02 发布 · 1.7k 阅读 · 0 ·
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知识点笔记-Daily Dose Of Data Science Full Archive
ZHHHHH15的博客
07-27 358
这个项目也是相当的哇塞，如图，涵盖了n多n多的大模型相关的demo，本人没有很深入的去了解里面的每个文件夹内容，往下翻就是Daily_Dose_Of_Data_Science_Full_Archive的链接，大家可以自行探索。其实书里很多知识单独拿出来都是很深奥很复杂的理论，我的目的也不是把他们都搞懂，知识理解他们的大概流程和定义，面试和实践的时候也都有参考，尽可能把详细讲解的帖子也参考附上，如若有更精细的讲解也欢迎指正。关注到一个github的项目，分享了一本500多页的。
python获取toshare数据
csdn_gyb的博客
06-19 352
python获取toshare接口金融数据
Daily share(20080505)
mindva的专栏
05-05 2919
Silverlight: Building Advanced 3D Animations with Silverlight 2.0101 Resources For Learning, Developing And Experiencing Silverlight | B.E.T.A. DailyNasKhan.com » Blog Archive » New 3D Silverlight too
Daily Share( 20080412)
mindva的专栏
04-13 2112
Perfect Hashing与Web2Py共舞CodeProject: RSS Feed Aggregator and Blogging Smart Client. Free source code and programming helpGoogle, Amazon Lead Disruptive Cloud Computing Wave, Microsoft Again Behind Cur
dailyShare:前端日常分享
04-27
小姐 一个Vue.js项目 构建设置 # install dependencies npm install # serve with hot reload at localhost:8080 npm run dev # build for production with minification npm run build # build for production and view the bundle analyzer report npm run build --report 有关工作原理的详细说明，请查看的和。
Daily share( 20080416)
mindva的专栏
04-16 1565
RubyFlow : Community Filtered Ruby NewsJohn Resig - Ruby VM in JavaScript原创：基于Prototype，利用Canvas绘图实现的web流程图设计器（原型） - JavaScript - AJAX - JavaEye论坛
Daily Share(20080421)
mindva的专栏
04-21 2601
视角的力量--再说OO设计原则-设计模式mind new media » 女人最想要的５种网站，其中３种令人意想不到OReilly Network -- Shoes Meets Merb: Driving a GUI App through Web Services in RubyOReilly Network -- Creating Games in Ruby (Part 1)
基于toshare的机器量化分析（含数据采集+预处理与建模+模拟交易与回测+可视化）.zip
03-02
在本项目实践中，我们主要关注的是利用机器学习技术进行金融市场的量化分析，这涉及到一系列复杂的步骤，包括数据采集、预处理、模型建立、模拟交易与回测以及结果的可视化。以下将详细介绍这些关键环节。...
[root@78fab63b3c20 home]# gcc -o clamav_test clamav_test.c -lclamav [root@78fab63b3c20 home]# ./clamav_test ./clamav_test.c LibClamAV Error: Can't load /usr/local/share/clamav/daily.cvd: Can't allocate memory LibClamAV Error: cli_loaddbdir: error loading database /usr/local/share/clamav/daily.cvd Database load error: Can't allocate memory [root@78fab63b3c20 home]# ls /usr/local/share/clamav/daily.cvd /usr/local/share/clamav/daily.cvd [root@78fab63b3c20 home]# ls /usr/local/share/clamav/daily.cvd /usr/local/share/clamav/daily.cvd [root@78fab63b3c20 home]# ls /usr/local/share/clamav bytecode.cvd daily.cvd freshclam.dat main.cvd [root@78fab63b3c20 home]# ll /usr/local/share/clamav total 229964 -rw-r--r-- 1 clamav clamav 281702 Sep 12 04:28 bytecode.cvd -rw-r--r-- 1 clamav clamav 64707742 Sep 12 04:28 daily.cvd -rw-r--r-- 1 clamav clamav 90 Sep 12 04:28 freshclam.dat -rw-r--r-- 1 clamav clamav 170479789 Sep 12 04:28 main.cvd [root@78fab63b3c20 home]# 这是为什么
09-13
我们正在分析运行gcc编译的clamav_test程序时出现'LibClamAV Error: Can't load /usr/local/share/clamav/daily.cvd: Can't allocate memory'错误的原因。 根据错误信息，问题发生在加载病毒数据库文件daily.cvd时...
Tu share介绍以及使用
2401_86969909的博客
08-26 920
• 例如，要获取某只股票的历史行情数据，可以使用“pro.daily(ts_code='股票代码', start_date='开始日期', end_date='结束日期')”。这里的“ts_code”是股票代码，“start_date”和“end_date”分别是数据的开始日期和结束日期。• 获取到数据后，可以使用 Python 的数据分析库，如 Pandas、Numpy 等，对数据进行清洗、分析和可视化。• 对于其他类型的数据，如基金数据、期货数据等，也可以使用相应的接口函数进行获取。
Daily Share(20080418)
mindva的专栏
04-17 1012
全面分析Java的垃圾回收机制 - java2000.net的专栏 - 优快云Blog为Facebook创建Application - ★雪峰的Blog★ - 优快云Blog发布一个基于Prototype和Canvas实现的仿Google导航条 - UI - AJAX - JavaEye论坛Rice - Ruby Interface for C++ ExtensionsGoogle Code
Daily Share(20080422)
mindva的专栏
04-22 1091
ONLamp.com -- Introduction to Haskell, Part 3: MonadsOReilly Network -- Building Mashup-Friendly Sites in RailsAway3D Flash EngineZooKazoo.com是一款面向孩子们的有趣网站，HUNG 第一次打开的时候，也被精致的界面和颇有节奏的音乐给感染了。Zookazoo试
Daily Share( 20080415)
mindva的专栏
04-14 957
Comet：基于 HTTP 长连接的“服务器推”技术Comet，下一代Ajax？ - 网全资料库 wnetw.netContinuing Intermittent Incoherency » Comet: Low Latency Data for the BrowserAjax Tutorial - XMLHttpRequest
基于PID优化和矢量控制装置的四旋翼无人机（Matlab&Simulink实现）
最新发布
12-27
基于PID优化和矢量控制装置的四旋翼无人机（Matlab&Simulink实现）
具有多种最大功率点跟踪（MPPT）方法的光伏发电系统（P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化）之使用粒子群算法的最大功率点追踪（MPPT）（Simulink仿真实现）
12-27
具有多种最大功率点跟踪（MPPT）方法的光伏发电系统（P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化）之使用粒子群算法的最大功率点追踪（MPPT）（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合，重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化（PSO）算法的最大功率点追踪（MPPT）技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法（如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等），并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心，提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源背景，熟悉MATLAB/Simulink环境，从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标：①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略；②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法；③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议：建议结合提供的网盘资料，按照研究方向选取对应模块进行实践，重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合，注重从原理到仿真实现的全过程理解，提升科研建模能力。
STM32读取GY-87资源文件介绍
12-27
提供了STM32读取GY-87（包含MPU6050、HMC5883、BMP180）的相关资源文件，用户可以方便地直接使用。 资源文件简介 该资源文件包括STM32与GY-87模块的通信代码，实现了对模块中MPU6050（加速度计、陀螺仪）、HMC5883（电子罗盘）以及BMP180（气压计）的读取。 注意事项 资源文件已经过测试，确保可以直接在STM32上运行。 使用前请确保STM32的开发环境已正确配置。 资源文件中不包含硬件连接图和原理图，请根据实际情况自行查阅相关资料进行硬件连接。 请遵循相关法律法规，合法使用本资源文件。
热成像人物检测数据集_20251119_014618.zip
12-27
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称：热成像人物检测数据集 图片数量： 训练集：424张图片 验证集：121张图片 测试集：61张图片 总计：606张热成像图片 分类类别： - 热成像人物：在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物：在非热成像或普通图像中的人物实例，用于对比分析 标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像，覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型，提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发： 集成至红外摄像头或热成像设备中，实现实时人物检测功能，应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新： 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究，助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训： 可用于高校或培训机构，作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源，提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性： 每张图片均由专业标注员标注，确保边界框定位准确，类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别，提供对比数据，增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强： 数据覆盖多种环境条件，如不同光照和天气，模拟真实世界应用，适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高： YOLO标注格式兼容主流深度学习框架（如YOLOv5、YOLOv8等），可直接加载使用，支持快速模型开发和评估。 应用价值突出： 专注于热成像人物检测，在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值，支持早期预警和高效决策。
mpu6050滤波算法角标串口stm32
12-27
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/9c5b7fe89b97 CMSIS NN Lib example armnnexamplecifar10 for Cortex-M4 and Cortex-M7. The example is configured for uVision Simulator.
创新无忧基于白鲨算法WSO优化广义神经网络GRNN电机故障诊断（Matlab代码实现）
12-27
【创新无忧】基于白鲨算法WSO优化广义神经网络GRNN电机故障诊断（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于白鲨算法（WSO）优化广义神经网络（GRNN）的电机故障诊断方法，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法结合智能优化算法与神经网络技术，通过WSO算法优化GRNN的关键参数，提升其在电机故障诊断中的准确性与鲁棒性。文档还展示了该团队在多个科研领域的技术积累，涵盖机器学习、深度学习、信号处理、电力系统优化、路径规划、无人机应用等多个方向，突出其在MATLAB仿真与算法开发方面的综合实力。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事电气工程、自动化、人工智能或智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电机系统故障诊断，提升工业设备运维智能化水平；②为科研人员提供WSO优化GRNN的算法实现参考，支持论文复现与技术创新；③拓展智能算法在电力系统、工业控制等领域的应用边界； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注WSO算法与GRNN的结合机制，理解参数优化过程，并可借鉴文中其他案例拓宽研究思路，建议按文档结构逐步深入，充分利用附带的网盘资源辅助学习与开发。
toshare接口
06-07
### 关于 Toshare 接口的使用说明 Toshare 是一个专注于提供金融数据的服务平台，其接口主要用于获取股票、基金、期货等金融市场的相关数据。以下是 Toshare 接口的基本使用方法和注意事项： #### 1. **接口认证与授权** 在使用 Toshare 接口之前，需要先注册账号并获取 API 密钥。API 密钥用于接口调用的身份验证。每个用户都有一个唯一的 API 密钥，需妥善保管[^3]。 #### 2. **安装 Toshare Python 库** 为了方便使用 Toshare 接口，可以通过 pip 安装官方提供的 Python 库： ```bash pip install tushare ``` #### 3. **初始化 API 客户端** 在调用接口之前，需要通过以下代码初始化 API 客户端，并传入你的 API 密钥： ```python import tushare as ts # 设置你的 Toshare API 密钥 ts.set_token('your_api_key_here') # 初始化 API 客户端 pro = ts.pro_api() ``` #### 4. **常用接口及其功能** Toshare 提供了丰富的接口以满足不同的数据需求，以下是一些常用的接口示例： - **获取股票基本信息**： ```python df = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date') print(df) ``` 上述代码将返回所有上市股票的基本信息，包括股票代码、名称、所属行业等[^4]。 - **获取历史行情数据**： ```python df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20230101', end_date='20231231') print(df) ``` 该接口可以获取指定股票在指定日期范围内的每日行情数据，包括开盘价、收盘价、成交量等[^5]。 - **获取财务指标数据**： ```python df = pro.fina_indicator(ts_code='000001.SZ', start_date='20230101', end_date='20231231') print(df) ``` 此接口用于获取公司的财务指标数据，例如净利润、毛利率等[^6]。 #### 5. **接口调用频率限制** Toshare 对免费用户设置了接口调用频率限制，通常为每分钟 120 次请求。如果超出限制，可能会导致接口调用失败。对于高频数据需求，建议升级至付费会员以获得更高的调用频率[^7]。 #### 6. **错误处理** 在调用接口时，可能会遇到网络异常或接口参数错误等问题。建议在代码中加入异常处理机制，例如： ```python try: df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20230101', end_date='20231231') print(df) except Exception as e: print(f"Error occurred: {e}") ``` ### 注意事项 - 确保 API 密钥的安全性，避免泄露给未经授权的第三方。 - 在调用接口时，严格遵守 Toshare 的接口规范和参数要求，否则可能导致请求失败。 - 如果需要批量获取数据，建议合理拆分请求，避免触发频率限制。
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