x = [p_buy(:,1)' p_sell(:,1)' p_g(:,1)' p_ch(:,1)' p_dis(:,1)' p_buy(:,2)' p_sell(:,2)' p_g(:,2)' p_ch(:,2)' p_dis(:,2)' p_buy(:,3)' p_sell(:,3)' p_g(:,3)' p_ch(:,3)' p_dis(:,3)' p_buy(:,4)' p_sell(:,4)' p_g(:,4)' p_ch(:,4)' p_dis(:,4)']';Q1 = [ zeros(24,48) eye(24) zeros(24,48) zeros(24,360); zeros(24,120) zeros(24,48) eye(24) zeros(24,48) zeros(24,240); zeros(24,240) zeros(24,48) eye(24) zeros(24,48) zeros(24,120); zeros(24,360) zeros(24,48) eye(24) zeros(24,48)];C = [C, Q1*x <= p_g_int]

时间: 2024-04-17 08:22:55 浏览: 45
这段代码是将一些向量和矩阵进行拼接，并添加一个约束条件。其中，x是一个列向量，包含了一系列的值。Q1是一个由零矩阵和单位矩阵拼接而成的矩阵。C是一个约束条件矩阵，通过将Q1与x相乘并与p_g_int进行比较，来添加约束条件。 具体而言，x的拼接方式是将p_buy、p_sell、p_g、p_ch和p_dis的不同列按顺序拼接而成的。Q1的拼接方式是将不同的零矩阵和单位矩阵按特定规律拼接而成的。C则是在原有约束条件矩阵C的基础上，添加了一个新的约束条件，即Q1*x <= p_g_int。 这段代码的目的可能是为了在一些优化问题中添加约束条件，限制变量x的取值范围。具体的应用场景需要根据代码的上下文来确定。
相关问题

那我将x改为x = [p_buy(:,1)' p_sell(:,1)' p_g(:,1)' p_c(:,1)' p_ch(:,1)' p_dis(:,1)' p_buy(:,2)' p_sell(:,2)' p_g(:,2)' p_c(:,2)' p_ch(:,2)' p_dis(:,2)' p_buy(:,3)' p_sell(:,3)' p_g(:,3)' p_c(:,3)' p_ch(:,3)' p_dis(:,3)' p_buy(:,4)' p_sell(:,4)' p_g(:,4)' p_g(:,4)' p_ch(:,4)' p_dis(:,4)']';如何修改Q1,使Q1*x的结果与p_c对应

要使Q1*x的结果与p_c对应，需要修改Q1的拼接方式。根据你给出的x的新形式，可以看出p_c的列出现在x中的第4、9、14和19个位置。因此，需要将Q1中对应位置的单位矩阵乘以p_c。 下面是修改后的Q1代码： ```matlab Q1 = [zeros(24, 48) eye(24) zeros(24, 48) zeros(24, 360); zeros(24, 120) zeros(24, 48) eye(24) zeros(24, 48) zeros(24, 240); zeros(24, 240) zeros(24, 48) eye(24) zeros(24, 48) zeros(24, 120); zeros(24, 360) zeros(24, 48) diag(p_c(:, 1)) zeros(24, 48)]; C = [C, Q1*x <= p_g_int]; ``` 在这个修改后的Q1中，我在第4、9、14和19个位置上使用了`diag(p_c(:, 1))`，它将p_c的第一列作为对角线元素生成一个对角矩阵，并替换到原来Q1对应位置的单位矩阵。 这样修改后，Q1*x的结果就会与p_c对应了。

import csv INITIAL_CAPITAL = 1000000 # 初始资金 MAX_STOCK_AMOUNT = 100000 # 每只股票的最大购买金额 MAX_STOCK_NUM = 10 # 同一个交易日最多买10只股票 capital = INITIAL_CAPITAL stocks = {} # 记录已购买的股票数量 trades = [] # 记录交易记录 with open('stock_data.csv') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) header = next(reader) # 读取表头 for row in reader: date = row[1] code = row[0] open_price = float(row[2]) high_price = float(row[4]) low_price = float(row[5]) close_price = float(row[3]) # 检查是否可以购买该股票 if code not in stocks: stocks[code] = 0 if stocks[code] >= MAX_STOCK_NUM: continue if capital <= 0: break # 检查是否出现四连阳 if len(trades) > 0 and code == trades[-1]['code']: if all(trades[-4+i]['close'] < trades[-5+i]['close'] for i in range(4)): buy_date = date buy_price = close_price sell_date = None sell_price = None holding_days = 0 for j in range(30): # 在接下来的30天内观察该股票的走势 next_row = next(reader, None) if next_row is None or next_row[1] != code: break next_close_price = float(next_row[5]) if next_close_price < close_price: holding_days += 1 if holding_days == 3: # 以当前价格购买该股票 buy_price = next_close_price stocks[code] += MAX_STOCK_AMOUNT // buy_price capital -= MAX_STOCK_AMOUNT sell_date = next_row[0] sell_price = next_close_price break else: holding_days = 0 # 记录交易记录 if sell_date is not None: profit = stocks[code] * (sell_price - buy_price) trades.append({ 'date': buy_date, 'code': code, 'buy_price': buy_price, 'sell_date': sell_date, 'sell_price': sell_price, 'profit': profit }) capital += profit # 更新股票数量和资金余额 stocks[code] = min(stocks[code], MAX_STOCK_AMOUNT // close_price) capital -= stocks[code] * close_price # 计算总收益 total_profit = sum(trade['profit'] for trade in trades) print('初始资金：', INITIAL_CAPITAL) print('总收益：', total_profit) print('剩余资金：', capital)为什么这个策略没有买入股票

这个策略在读取股票数据后，会检查每只股票是否可以购买。首先，它会检查是否已经购买了该股票，如果没有购买过，则将该股票的数量初始化为0。然后，它会检查是否已经持有了该股票的最大数量（MAX_STOCK_NUM），如果是则跳过该股票。最后，它会检查是否还有剩余资金，如果没有则停止购买股票。 因此，如果这个策略没有买入股票，可能是因为给定的股票数据不符合上述条件，或者初始资金不足以购买任何股票。你可以尝试调整这些参数，或者使用其他的股票数据进行测试。
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SpringCloud_Sell主要对前面的Spring boot 的weixinsell的部分功能给部署到SpringCloud上面
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Cannon乘法.rar_Cannon矩阵乘法_cannon_cannon矩阵相乘_mpi cannon_sell1k3

基于MPI的cannon算法，实现矩阵的相乘

运行代码：import tushare as ts # 获取股票买卖量数据 def get_stock_data(): pro = ts.pro_api() df = pro.moneyflow(ts_code='000001.SZ', start_date='20211222', end_date='20211224') return df # 筛选出买入量上涨，卖出量下跌的股票 def filter_stock(): df = get_stock_data() codes = df['ts_code'].unique() result = [] for code in codes: data = df[df['ts_code'] == code] # 计算最近一段时间内的买入量和卖出量的均值 buy_mean = data['buy_sm_vol'].mean() sell_mean = data['sell_sm_vol'].mean() last_buy_mean = data['buy_sm_vol'][-2:].mean() last_sell_mean = data['sell_sm_vol'][-2:].mean() # 判断买入量和卖出量是否符合条件 if last_buy_mean > buy_mean and last_sell_mean < sell_mean: name = data['name'].iloc[0] result.append((code, name)) return result # 输出符合条件的股票代码和名称 if __name__ == '__main__': result = filter_stock() if result: print('符合条件的股票：') for code, name in result: print(f'股票代码：{code}，股票名称：{name}') else: print('没有符合条件的股票')

这段代码是一个例子，用于获取最近三天（2021年12月22日至2021年12月24日）沪深300指数中，买入量上涨，卖出量下跌的股票代码和名称。 如果你想运行这段代码，需要首先安装tushare库。可以在终端或命令行中输入以下...

param = {'num_leaves': 31, 'min_data_in_leaf': 20, 'objective': 'binary', 'learning_rate': 0.06, "boosting": "gbdt", "metric": 'None', "verbosity": -1} trn_data = lgb.Dataset(trn, trn_label) val_data = lgb.Dataset(val, val_label) num_round = 666 # clf = lgb.train(param, trn_data, num_round, valid_sets=[trn_data, val_data], verbose_eval=100, # early_stopping_rounds=300, feval=win_score_eval) clf = lgb.train(param, trn_data, num_round) # oof_lgb = clf.predict(val, num_iteration=clf.best_iteration) test_lgb = clf.predict(test, num_iteration=clf.best_iteration)thresh_hold = 0.5 oof_test_final = test_lgb >= thresh_hold print(metrics.accuracy_score(test_label, oof_test_final)) print(metrics.confusion_matrix(test_label, oof_test_final)) tp = np.sum(((oof_test_final == 1) & (test_label == 1))) pp = np.sum(oof_test_final == 1) print('accuracy1:%.3f'% (tp/(pp)))test_postive_idx = np.argwhere(oof_test_final == True).reshape(-1) # test_postive_idx = list(range(len(oof_test_final))) test_all_idx = np.argwhere(np.array(test_data_idx)).reshape(-1) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date'].map(date_map) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date_id'] + 1tmp_col = ['ts_code', 'trade_date', 'trade_date_id', 'open', 'high', 'low', 'close', 'ma5', 'ma13', 'ma21', 'label_final', 'name'] stock_info.iloc[test_all_idx[test_postive_idx]] tmp_df = stock_info[tmp_col].iloc[test_all_idx[test_postive_idx]].reset_index() tmp_df['label_prob'] = test_lgb[test_postive_idx] tmp_df['is_limit_up'] = tmp_df['close'] == tmp_df['high'] buy_df = tmp_df[(tmp_df['is_limit_up']==False)].reset_index() buy_df.drop(['index', 'level_0'], axis=1, inplace=True)buy_df['buy_flag'] = 1 stock_info_copy['sell_flag'] = 0tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_min+1) close1 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0] test_date_max = 20220829 tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_max) close2 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0]tmp_idx = (stock_info_copy['trade_date'] >= test_date_min) & (stock_info_copy['trade_date'] <= test_date_max) tmp_df = stock_info_copy[tmp_idx].reset_index(drop=True)from imp import reload import Account reload(Account) money_init = 200000 account = Account.Account(money_init, max_hold_period=20, stop_loss_rate=-0.07, stop_profit_rate=0.12) account.BackTest(buy_df, tmp_df, index_df, buy_price='open')tmp_df2 = buy_df[['ts_code', 'trade_date', 'label_prob', 'label_final']] tmp_df2 = tmp_df2.rename(columns={'trade_date':'buy_date'}) tmp_df = account.info tmp_df['buy_date'] = tmp_df['buy_date'].apply(lambda x: int(x)) tmp_df = tmp_df.merge(tmp_df2, on=['ts_code', 'buy_date'], how='left')最终的tmp_df是什么？tmp_df[tmp_df['label_final']==1]又选取了什么股票？

其中，选取了 label_final 为 1 的股票，也就是模型预测为涨的股票，并且过滤掉了当天涨停的股票。最终买入的股票信息保存在 buy_df 中，回测时将其与 stock_info_copy、index_df 进行合并，得到了回测的结果，并将...

import pandas as pd df = pd.read_csv('stock_data.csv') df['four_days_increase'] = df['close'].rolling(window=4).apply(lambda x: all(x[i] < x[i+1] for i in range(3))) * 1 df['three_days_decrease'] = df['close'].rolling(window=3).apply(lambda x: all(x[i] > x[i+1] for i in range(2))) * 1 capital = 1000000 max_stock_per_day = 10 max_stock_value = 100000 start_date = '2020-01-01' end_date = '2023-01-01' df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] < end_date)] df = df.reset_index(drop=True) hold_stock = [] for i, row in df.iterrows(): if len(hold_stock) > 0: sell_stock = [] for stock in hold_stock: if i - stock['buy_day'] >= 3: capital += stock['buy_price'] * stock['buy_qty'] * (1 - 0.002) sell_stock.append(stock) hold_stock = [stock for stock in hold_stock if stock not in sell_stock] df_today = df.loc[i:i+3] if i + 3 >= len(df): break if all(df_today['four_days_increase']) and all(df_today['three_days_decrease'].iloc[1:]): available_capital = capital available_stock = max_stock_per_day available_value = max_stock_value for j, stock_row in df_today.iterrows(): if available_capital > 0 and available_stock > 0 and available_value > 0: buy_qty = min(int(available_capital / (stock_row['close'] * 1.002)), available_stock, int(available_value / (stock_row['close'] * 1.002))) if buy_qty > 0: hold_stock.append({'buy_day': i, 'buy_price': stock_row['close'], 'buy_qty': buy_qty}) available_capital -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 available_stock -= 1 available_value -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 print('Final capital:', capital)让上述代码在jupyter里不报错

if all(df_today['four_days_increase']) and all(df_today['three_days_decrease'].iloc[1:]): available_capital = capital available_stock = max_stock_per_day available_value = max_stock_value for...

url = "https://buff.163.com/api/market/goods/sell_order?game=csgo&goods_id=%goods_id%&page_num=1" def get_buff_low_price (buff_cookie,goods_id,float_rank): print(goods_id) # 定义请求头，包含 API Key headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0", "Accept-Language": "en-US,en;q=0.5", } headers['Cookie'] = buff_cookie base_url="https://buff.163.com/api/market/goods/sell_order?game=csgo&goods_id=%goods_id%&page_num=1" base_url= base_url.replace('%goods_id%',str(goods_id)) res_url='' if(float_rank=='luemo_1'): res_url = '&sort_by=default&mode=&allow_tradable_cooldown=1&min_paintwear=0.07&max_paintwear=0.08' elif(float_rank=='luemo_2'): res_url = '&sort_by=default&mode=&allow_tradable_cooldown=1&min_paintwear=0.08&max_paintwear=0.09' else: res_url = '' url =base_url+res_url #print(url) # 发送 GET 请求，获取 API 返回结果 while True: # 一直循环，知道访问站点成功 try: # 以下except都是用来捕获当requests请求出现异常时， # 通过捕获然后等待网络情况的变化，以此来保护程序的不间断运行 response = requests.get(url, headers=headers, timeout=20) break except requests.exceptions.ConnectionError: print('ConnectionError -- please wait 3 seconds') time.sleep(3) except requests.exceptions.ChunkedEncodingError: print('ChunkedEncodingError -- please wait 3 seconds') time.sleep(3) except: print('Unfortunitely -- An Unknow Error Happened, Please wait 3 seconds') time.sleep(3) # 解析返回结果 json_data = json.loads(response.text) #print(json_data) buff_price = json_data['data']['items'][0]['price'] return buff_price print(buff_price) print(json_data)

感谢您提供完整的代码片段。根据您的代码，问题出在了最后两行。您在执行 return buff_price 之后就直接打印了 buff_price 和 json_data，但实际上这两行代码永远不会被执行，因为在 return 之后函数就会...

def initialize(context): # 设置回测日期区间 set_benchmark('000300.XSHG') set_option('use_real_price', True) # 设置买入的股票数量上限 g.max_stock_count = 5 def handle_data(context, data): # 获取当前日期 current_date = context.current_dt.date() # 获取股票池中的股票列表 stocks = get_index_stocks('000852.XSHG') # 按照股票池中的股票进行遍历 for stock in stocks: # 判断股票是否满足买入条件 if check_buy_condition(stock, current_date, context): buy_stock(stock, context) # 判断持有的股票是否满足卖出条件 if check_sell_condition(stock, current_date, context): sell_stock(stock, context) def check_buy_condition(stock, current_date, context): # 判断股票是否连续下跌三天 prices = attribute_history(stock, 3, '1d', ['close']) if len(prices) == 3 and prices['close'][-1] < prices['close'][-2] < prices['close'][-3]: return True else: return False def buy_stock(stock, context): # 判断当前持仓的股票数量是否已达上限 if len(context.portfolio.positions) >= g.max_stock_count: return buy_date = context.current_dt.date() # 买入股票 order_value(stock, context.portfolio.cash / g.max_stock_count) def check_sell_condition(stock, current_date, context): # 获取持有股票的买入日期 buy_date = context.current_dt.date() time_diff = current_date - buy_date threshold = timedelta(days=3) # 判断是否满足卖出条件 if time_diff >= threshold or ((context.portfolio.positions[stock].last_price - context.portfolio.positions[stock].avg_cost) / context.portfolio.positions[stock].avg_cost <= -0.05): # 判断是否亏损超过5% return order_target(stock, 0) 报错 type object 'UserObject' has no attribute '__getattr__'

if check_buy_condition(stock, current_date, context): buy_stock(stock, context) # 判断持有的股票是否满足卖出条件 if check_sell_condition(stock, current_date, context): sell_stock(stock, context...

果农在爱心助农电商平台上直播卖桃子。假设他收获了n个桃子，第一天卖掉一半多2个，第二天卖掉剩下的一半多2个，假设每天剩余桃子数一定为偶数，依照此规律，几天能将所有桃子卖完？程序运行如下进行补充：def se1l(n): days=0 while n>0: sold=__ n=_____(13)_ days+=1 ___(14)_ num= int(input("请输入桃子个数:")) result=____(15)__ print("{天能够卖完{}个桃子".format (result, num))

days += 1 return days num = int(input("请输入桃子个数:")) result = sell(num) print("{}天能够卖完{}个桃子".format(result, num)) 程序运行结果： 请输入桃子个数: 100 5天能够卖完100个桃子

补全下列代码 products = [ {"id": 1, "name": "华为Mate50 pro", "price": 6399, "quantity": 100}, {"id": 2, "name": "iPhone14 pro", "price": 8799, "quantity": 200}, {"id": 3, "name": "小米13", "price": 5699, "quantity": 300}, ] def print_menu(): # 打印功能菜单 print("手机商品进销存系统") print("-------------------") print("1. 管理商品") print("2. 进货") print("3. 销货") print("4. 查货") print("5. 退出系统") print("-------------------") def manage_products(): # 管理商品功能 print("管理商品功能") print("1. 添加商品") print("2. 修改商品") print("3. 删除商品") print("4. 返回上一级菜单") option = input("请输入选项: ") if option == "1": d = {} products.append(d) while True: key = input("请输入你要添加的商品属性，按q结束：") if key == "q": break value = input("请输入商品的属性的规格：") d[key] = value # 添加商品 pass elif option == "2": # 修改商品 pass elif option == "3": # 删除商品 pass elif option == "4": # 返回上一级菜单 pass else: print("无效的选项，请重新输入") manage_products() def purchase(): # 进货功能 d = {} products.append(d) while True: key = input("请输入你要添加的商品属性，按q结束：") if key == "q": break value = input("请输入商品的属性的规格：") d[key] = value pass def sell(name,quantity): while True: for d in products: if name not in d: print('手机不存在') return # 检查库存数量 if quantity > products['quantity']: print('库存不足') return # 更新库存数量 products['quantity'] -= quantity # 计算销售额 price = products['price'] * quantity print('总价格:', price) print('剩余库存:', products['quantity']) pass def check(): # 查货功能 def find_phone(products, name): return filter(lambda x: x['name'] == name, products) names=str(input("请输入商品的名称：")) iphone = find_phone(products, names) print(iphone['price']) pass def main(): while True: print_menu() option = input("请输入选项: ") if option == "1": manage_products() elif option == "2": purchase() elif option == "3": name = input("输入手机名称") quantity=input("输入购买数额：") sell(name,quantity) elif option == "4": check() main()

{"id": 1, "name": "华为Mate50 pro", "price": 6399, "quantity": 100}, {"id": 2, "name": "iPhone14 pro", "price": 8799, "quantity": 200}, {"id": 3, "name": "小米13", "price": 5699, "quantity": 300}, ...

import akshare as ak import numpy as np import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt class StockTradingEnv: def __init__(self): self.df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sh000001', adjust="qfq").iloc[::-1] self.observation_space = self.df.shape[1] self.action_space = 3 self.reset() def reset(self): self.current_step = 0 self.total_profit = 0 self.done = False self.state = self.df.iloc[self.current_step].values return self.state def step(self, action): assert self.action_space.contains(action) if action == 0: # 买入 self.buy_stock() elif action == 1: # 卖出 self.sell_stock() else: # 保持不变 pass self.current_step += 1 if self.current_step >= len(self.df) - 1: self.done = True else: self.state = self.df.iloc[self.current_step].values reward = self.get_reward() self.total_profit += reward return self.state, reward, self.done, {} def buy_stock(self): pass def sell_stock(self): pass def get_reward(self): pass class QLearningAgent: def __init__(self, state_size, action_size): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.epsilon = 1.0 self.epsilon_min = 0.01 self.epsilon_decay = 0.995 self.learning_rate = 0.1 self.discount_factor = 0.99 self.q_table = np.zeros((self.state_size, self.action_size)) def act(self, state): if np.random.rand() <= self.epsilon: return random.randrange(self.action_size) else: return np.argmax(self.q_table[state, :]) def learn(self, state, action, reward, next_state, done): target = reward + self.discount_factor * np.max(self.q_table[next_state, :]) self.q_table[state, action] = (1 - self.learning_rate) * self.q_table[state, action] + self.learning_rate * target if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) for episode in range(1000): state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) agent.learn(state, action, reward, next_state, done) state = next_state if episode % 10 == 0: print("Episode: %d, Total Profit: %f" % (episode, env.total_profit)) agent.save_model("model-%d.h5" % episode) def plot_profit(env, title): plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(env.df.index, env.df.close, label="Price") plt.plot(env.df.index, env.profits, label="Profits") plt.legend() plt.title(title) plt.show() env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) agent.load_model("model-100.h5") state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state plot_profit(env, "QLearning Trading Strategy")优化代码

1. 对于环境类 StockTradingEnv，可以考虑将 buy_stock 和 sell_stock 方法的具体实现写入 step 方法中，避免方法数量过多。 2. 可以将 get_reward 方法中的具体实现改为直接计算当前持仓的收益。 3. 在...

DWORD DispensationImpl::start(int _AccountReceived,WORD _DealMoney,int _FareTier,int _Count,CSTTokenDispensingPolicyAttribute _Policy,TRW::WriteTokenType_t _WriteTokenType,int _PayType) { m_TicketInfoList.clear(); m_LastError = ERR::ERR_SUCCESS; //m_BusinessDay = _BusinessDay; m_AccountReceived = _AccountReceived; m_DealMoney = _DealMoney; //m_paymentMode = PM_Cash; m_CountShouldSold = _Count; m_CountSold = 0; m_ValidNum = 0; m_FareTier = _FareTier; m_PayType = _PayType; if(m_CountShouldSold == 0) return m_LastError; if((*m_pTicketBoxes)[TBT_SJT_1_ForSale].isNearlyEmpty() && (*m_pTicketBoxes)[TBT_SJT_2_ForSale].isNearlyEmpty()) m_Policy = _Policy; else if((*m_pTicketBoxes)[TBT_SJT_1_ForSale].isNearlyEmpty()) m_Policy = HopperBOnly; else if((*m_pTicketBoxes)[TBT_SJT_2_ForSale].isNearlyEmpty()) m_Policy = HopperAOnly; else m_Policy = _Policy; m_isInDispending = true;//修改2013-01-21 m_WriteTokenType = _WriteTokenType; m_pThreadPool->start(fastdelegate::MakeDelegate(this, &DispensationImpl::sell), L"DispensationImpl::sell"); return 0; }

这是一个C++函数的代码片段，名为...然后，使用一个线程池对象的方法启动了一个名为sell的函数，并返回了0作为结果。 需要注意的是，这段代码中还有一些被注释掉的代码，可能是之前的版本或者是暂时不需要的代码。

import requests import json import csv url = 'https://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/api/json_v2.php/Market_Center.getHQNodeData?page={}&num=40&sort=symbol&asc=1&node=hs_bjs&symbol=&_s_r_a=init' csv_file = open("Hbj.csv", 'w', newline='') writer = csv.writer(csv_file) writer.writerow(['股票代码', '股票名称', '涨跌额','最新价','涨跌幅','买入','卖出','昨出','今开','最高','最低','成交量/手','成交额/万']) for i in range(1, 6): req_url = url.format(i) response = requests.get(req_url) stock_list = json.loads(response.text) for stock_info in stock_list: symbol = stock_info['code'] name = stock_info['name'] trade = float(stock_info['trade']) pricechange = float(stock_info['pricechange']) changepercent = float(stock_info['changepercent']) buy=float(stock_info['buy']) sell=float(stock_info['sell']) settlement=float(stock_info['settlement']) open=float(stock_info['open']) high=float(stock_info['high']) low=float(stock_info['buy']) volume=float(stock_info['buy']) amount=float(stock_info['buy']) if '--' in [symbol, name]: continue writer.writerow([symbol, name,trade,pricechange, changepercent,buy,sell,settlement,open,high,low,volume,amount]) csv_file.close()详细操作步骤

1. 导入requests、json、csv模块，用于发送HTTP请求、解析JSON数据和保存CSV文件。 2. 定义请求URL，其中{}部分为需要替换的页码。 3. 打开CSV文件，使用csv.writer()函数创建一个写入器对象writer，用于将股票...
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内容概要：本文介绍了使用 MATLAB 实现基于支持向量机（SVM）、递归特征消除（RFE）和反向传播（BP）神经网络的多输入单输出回归预测模型。项目特点包括特征选择、BP神经网络建模、用户友好界面、模型评估机制以及超参数调整。文章详细描述了数据预处理、特征选择、模型训练、评估和可视化的步骤，并提供相应的 MATLAB 代码。 适合人群：具有一定编程基础的科研人员和工程技术人员，特别是从事数据科学、机器学习领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于金融预测、疾病预测、工业生产监控和生态环境监测等领域，目的是提高数据预测的准确性。通过项目实战，学习特征选择和神经网络建模的技术细节。 其他说明：文中提到的相关代码示例和实现步骤可直接应用于实际项目中，有助于快速搭建高效的预测模型。同时，通过调整超参数和特征选择方法，可以进一步优化模型的性能。
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磁性吸附笔筒设计创新，行业文档精选

资源摘要信息:"行业文档-设计装置-一种具有磁性吸附功能的笔筒.zip" 知识点一：磁性吸附原理 磁性吸附功能依赖于磁铁的性质，即磁铁可以吸引铁磁性物质。磁性吸附笔筒的设计通常会内置一个或多个小磁铁。当笔具接近笔筒表面时，磁铁会对笔具产生吸附力，从而实现笔具的稳固吸附。这种吸附力可以有效地防止笔具无意中掉落或丢失。 知识点二：磁性材料的选择 在设计这种笔筒时，需要选择合适的磁性材料。常见的磁性材料有铁氧体、钕铁硼、铝镍钴等。不同材料的磁性强度、耐腐蚀性能及成本各不相同，设计师需要根据产品性能需求和成本预算来选择合适的磁性材料。 知识点三：笔筒设计 具有磁性吸附功能的笔筒在设计时要考虑到美观性和实用性。设计师通常会根据人体工程学原则设计笔筒的形状和尺寸，确保笔筒不仅能够稳固吸附笔具，还能方便用户取用。同时，为了提高产品的外观质感，可能会采用金属、塑料、木材等多种材料进行复合设计。 知识点四：磁力大小的控制 在设计磁性吸附笔筒时，控制磁力大小是一个重要方面。磁力需要足够强大，以确保笔具能够稳固吸附在笔筒上，但又不能过于强大以至于用户取用笔具时感到困难。设计时可能需要通过调整磁铁大小、形状和位置来控制吸附力。 知识点五：安全性和环保性 设计具有磁性吸附功能的笔筒还要考虑产品的安全性。磁铁尤其是强力磁铁可能对儿童存在安全隐患，如误吞等情况。因此设计时需要考虑防止儿童接触磁铁的可能性。此外，环保设计也十分必要，需要选择对环境影响小的材料，确保产品在使用周期结束后可以被回收或分解。 知识点六：文档规范性 文件名称为“一种具有磁性吸附功能的笔筒.pdf”，表明该设计装置的相关文档遵循了行业标准和规范，文档格式为PDF，这种格式广泛用于各种正式的文档记录和设计图纸，便于查看和打印，且不易被篡改。 知识点七：专利和知识产权保护 从标题中的“行业文档-设计装置”可以推测，该笔筒设计可能涉及专利申请。在设计具有磁性吸附功能的笔筒时，设计师或设计公司应当确保其创新点得到保护，避免设计被未经授权的第三方使用。这通常需要提交专利申请，以及在设计图纸、产品制造和销售等各个环节保护知识产权。 知识点八：实用性与市场需求 在设计创新产品时，除了技术实现外，还必须考虑市场需求。具有磁性吸附功能的笔筒能否满足用户需求，是否具有实用价值，以及用户是否愿意为此功能支付额外费用都是产品能否成功的决定因素。设计师需要进行市场调研，了解目标用户群体的需求，以便设计出符合市场的产品。 以上是对“行业文档-设计装置-一种具有磁性吸附功能的笔筒.zip”文件内容的深入解析，涵盖了磁性吸附原理、磁性材料选择、笔筒设计、磁力控制、安全性与环保性、文档规范性、知识产权保护以及市场需求等多个方面的知识点。通过对这些方面的了解，可以对该笔筒的设计概念和技术实现有一个全面的认识。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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深入LINQ：泛型在查询表达式中的强大应用

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在Java中，当人数 为M ，我们需要按照给定的比例来分配人数到不同的等级（M*10%为A，M*20%为B，M*50%为C，M*10%为D，M*10%为E）

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Java Swing实现的俄罗斯方块游戏代码分享

资源摘要信息: "俄罗斯方块游戏-Java-Swing实现.zip" ### 标题分析 标题中提到的“俄罗斯方块游戏”是一种经典的电子游戏，玩家需要操作不断下落的各种形状的方块，使它们在底部拼成完整的一行或多行，从而消除这些行并获得分数。而“Java-Swing实现”表明该游戏是用Java编程语言中的Swing图形用户界面工具包来编写的。Swing是Java的一部分，用于创建图形用户界面。 ### 描述分析 描述部分重复出现了文件名，这可能是由于某种错误导致的重复信息，并没有提供额外的知识点。因此，我们主要根据标题来提取相关的知识点。 ### 标签分析 标签“游戏”和“java”说明该资源与游戏开发领域相关，特别是使用Java语言开发的游戏。标签帮助我们定位到资源的用途和相关技术。 ### 压缩包子文件的文件名称列表分析 文件名“project_code_0628”暗示这可能是项目的源代码文件，日期“0628”可能是项目的某个版本或建立的日期。 ### 知识点详细说明 #### 1. 俄罗斯方块游戏规则 - 俄罗斯方块游戏的基本规则是通过移动、旋转和放置一系列不同形状的方块，使它们在游戏区域内形成完整的水平线。 - 完整的水平线会消失并为玩家加分，而未能及时消除的方块会堆积起来，一旦堆积到顶部，游戏结束。 #### 2. Java编程语言基础 - Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言，具有跨平台的特性。 - Java的核心概念包括类、对象、继承、封装、多态等，这些都是实现俄罗斯方块游戏的基础。 #### 3. Java Swing图形用户界面 - Swing是Java的一个GUI工具包，它允许开发者构建具有窗口、按钮、文本框等组件的图形用户界面。 - 使用Swing，开发者可以实现窗口的各种交互，如监听鼠标和键盘事件，响应用户操作。 #### 4. 游戏逻辑实现 - 在编写俄罗斯方块游戏的Java代码时，需要实现核心的游戏逻辑，如方块的生成、移动、旋转和消除。 - 游戏逻辑可能涉及到数组或列表的数据结构来存储和操作游戏区域内的方块状态。 #### 5. 游戏循环与渲染 - 游戏循环是游戏运行的核心，负责更新游戏状态并重新绘制界面。 - 在Swing中，游戏循环通常通过定时器（例如`javax.swing.Timer`）来实现，定时触发游戏状态的更新和界面的重绘。 #### 6. 事件处理 - 事件处理是响应用户操作（如按键、鼠标点击）的机制。 - 在Swing中，可以为不同的组件添加事件监听器来处理各种事件。 #### 7. 游戏优化与性能 - 对于游戏来说，性能优化是一个重要方面，特别是对于动态的图形界面。 - 优化可能涉及减少不必要的界面刷新，优化数据结构，以及合理利用Swing的线程模型来避免界面阻塞。 #### 8. 可扩展性和模块化 - 在设计游戏代码时，考虑代码的可扩展性和模块化是非常重要的。 - 通过将游戏的不同部分（如游戏逻辑、用户界面、数据存储等）分离到不同的类或模块中，可以更容易地管理和维护代码。 #### 9. 资源管理 - 游戏开发中，资源管理是一个关键点，包括图像、音效等媒体资源的加载和使用。 - 在Swing中，资源通常通过类加载器来管理，并确保在需要时加载，在不使用时释放。 #### 10. 测试与调试 - 游戏开发过程中，测试和调试是确保游戏质量的重要步骤。 - 使用Java的调试工具和单元测试框架，如JUnit，可以帮助开发者在开发过程中发现和修复问题。 总结来说，通过分析标题、描述、标签和文件名称列表，我们可以提取出关于如何使用Java Swing实现俄罗斯方块游戏的一系列知识点，涉及游戏开发的各个方面，从基本规则、编程语言基础、图形用户界面设计、游戏逻辑实现，到性能优化、资源管理等。这些知识点对于想要了解或参与Java图形界面游戏开发的开发者来说非常有用。