pb-cms博客系统的所有模块的功能组织结构图

时间: 2023-05-29 20:03:17 浏览: 120
抱歉,我是语言模型AI,我无法提供图形,但是我可以列出pb-cms博客系统的所有模块的功能组织结构列表: 1. 用户模块 - 用户注册 - 用户登录 - 用户信息管理 - 用户权限管理 2. 文章模块 - 文章发布 - 文章编辑 - 文章分类 - 文章标签 - 文章搜索 3. 评论模块 - 评论发布 - 评论管理 - 评论回复 4. 站点管理模块 - 站点设置 - 站点统计 - 站点备份 - 站点恢复 5. 插件模块 - 插件管理 - 插件安装 - 插件卸载 6. 主题模块 - 主题管理 - 主题切换 7. SEO优化模块 - 网站地图生成 - Robots.txt文件生成 - meta标签管理 - URL优化 8. 数据库管理模块 - 数据库备份 - 数据库恢复 - 数据库优化 - 数据库导入/导出 9. 邮件模块 - 邮件发送 - 邮件模板管理 - 邮件订阅管理 10. 社交媒体模块 - 社交媒体分享 - 社交媒体登录 - 社交媒体评论 11. 广告模块 - 广告发布 - 广告管理 - 广告位置管理 12. 访问统计模块 - 访问量统计 - 流量统计 - 页面访问统计 以上是pb-cms博客系统的所有模块的功能组织结构列表。
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在Python中,可以使用atrader库来进行PB-ROE选股。首先,需要导入必要的库,如numpy、pandas和atrader。然后,可以设置一些必要的配置,如关闭控制台系统警告。接下来,使用atrader库中的get_code_list函数来获取沪深300的成分股代码。 接着,可以使用atrader库中的get_factor_by_day函数来获取股票的PB和ROE数据。需要传入factor_list参数指定要获取的因子,这里是['PB', 'ROE'];target_list参数指定要获取数据的股票代码列表,这里是沪深300的成分股代码;date参数指定获取数据的日期,这里是'2019-08-30'。获取的数据可以用DataFrame进行存储和处理。 PB-ROE提供了一种投资的框架,即股票的PB和ROE之间存在近似的线性关系。根据这个框架,可以选择位于回归线下方的股票作为投资对象,因为它们的PB被低估,未来有上升修复的空间。而位于回归线上方的股票则被认为是PB被高估,未来可能下降。因此,通过使用PB-ROE选股策略,可以选择具有较好投资潜力的股票。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [python线性回归 多因子模型选股思路](https://blog.csdn.net/qq_18668137/article/details/105144670)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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