hist\['close'\]\[-2\] 是什么意思

时间: 2023-08-21 08:06:57 浏览: 43
引用\[2\]中的代码段是一个函数`get_hist_data_cache`，它用于获取历史数据并进行缓存。在这个函数中，`stock`是一个DataFrame，其中包含了股票的每日行情数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等等。而`hist\['close'\]\[-2\]`则是对这个DataFrame进行索引，取出最后第二个交易日的收盘价。所以`hist\['close'\]\[-2\]`表示历史数据中倒数第二个交易日的收盘价。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [PythonStock（36）股票系统：解决历史数据问题，使用 ak.stock_zh_a_hist 获得历史相关数据，发现AK又更新...](https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/120214357)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [HIST模型的A股实践：基于主营产品分项（附代码）](https://blog.csdn.net/weixin_38754123/article/details/124418104)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

相关推荐

zip

node-js-crypto-technical-analysis-candlestick-webserver:基于node.js的Candlestick技术分析Http Server

必须将蜡烛格式化为通用数组，为什么要使用数字数组，而必须将最新的蜡烛排在最旧的末尾 { [ 1527335700000, // micro timestamp 7532.5, // open 7532.5, // close 7532.5, // high 7532.5, // low 1....
zip

sustainable-api

from=:from_date&to=:to_date https://sustainable-api.herokuapp.com/hist/aapl?from=2012-01-01&to=2012-12-31[{date: "2012-01-03T00:00:00.000Z"open: 409.39996high: 412.5low: 409close: 411.22998volume: ...
doc

matlab函数大全-matlab函数大全.doc

hist 频数计算或频数直方图 histc 端点定位频数直方图 histfit 带正态拟合的频数直方图 hold 当前图上重画的切换开关 horner 分解成嵌套形式 hot 黑红黄白色图 hsv 饱和色图 附件：[post] matlab函数...

AMA_PREV = hist.close('\]\[-2\]

然而，你的问题中的代码片段"AMA_PREV = hist.close('\\]\\[-2\\]"似乎不完整，无法理解其具体含义。如果你能提供更多的上下文或详细信息，我将尽力帮助你解答。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Python学习笔记...

import pandas as pdimport numpy as npimport talibimport tushare as ts# 先写出回测框架class Backtest(): def __init__(self, data, init_balance): self.data = data self.init_balance = init_balance self.position = 0 self.balance = init_balance self.equity = 0 def update_balance(self, price): self.equity = self.position * price self.balance = self.balance + self.equity def run(self, strategy): for i in range(1, len(self.data)): signal = strategy.generate_signal(self.data.iloc[:i, :]) price = self.data.iloc[i, 0] # 按照信号来调整持仓 if signal == 1: self.position = np.floor(self.balance / price) # 买入所有可用资金 elif signal == -1: self.position = 0 # 卖出所有股票 self.update_balance(price) print("日期:", self.data.index[i], "价格:", price, "信号:", signal, "账户价值:", self.balance) # 输出最后的回测结果 print("回测结果: 最开始的账户余额为", self.init_balance, "，最终的账户余额为", self.balance, "，因此您的盈亏为", self.balance-self.init_balance)# 再写出策略类class MACD_Strategy(): def __init__(self, fast_period, slow_period, signal_period): self.fast_period = fast_period self.slow_period = slow_period self.signal_period = signal_period def generate_signal(self, data): macd, signal, hist = talib.MACD(data["close"], fastperiod=self.fast_period, slowperiod=self.slow_period, signalperiod=self.signal_period) if hist[-1] > 0 and hist[-2] < 0: return 1 # 金叉，买入 elif hist[-1] < 0 and hist[-2] > 0: return -1 # 死叉，卖出 else: return 0 # 无操作# 最后的主程序if __name__ == "__main__": # 下载数据 data = ts.get_hist_data("600000", start="2020-01-01", end="2021-01-01") data = data.sort_index() # 按日期排序 data = data.loc[:, ["open", "high", "close", "low", "volume"]] # 只保留这五列 data.index = pd.to_datetime(data.index) # 初始化回测 backtest = Backtest(data, init_balance=100000) # 初始化策略 strategy = MACD_Strategy(fast_period=12, slow_period=26, signal_period=9) # 运行回测 backtest.run(strategy)

这是一段Python代码，用于导入Pandas、Numpy、Talib以及Tushare这几个Python库。Pandas和Numpy是用于数据处理的库，Talib是用于技术指标计算的库，Tushare是用于获取股市数据的库。

import tushare as ts import datetime def has_five_consecutive_rises(data): close = data['close'] if len(close) < 5 or any(close[-5:] != close.iloc[-1]): return False for i in range(1, 5): if close.iloc[-i-1] >= close.iloc[-i]: return False return True today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') three_months_ago = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d') data = ts.get_hist_data('hs300', start=three_months_ago, end=today) for code in data.index: stock_data = ts.get_hist_data(code, start=three_months_ago, end=today) if has_five_consecutive_rises(stock_data): print(code)用聚宽运行上述代码

同时，聚宽提供的get_price函数可以获取股票历史价格数据，可以用来替代tushare包中的get_hist_data函数。下面是修改后的代码： import jqdatasdk as jq import datetime def has_five_consecutive_rises(data...

clear all; close all; clc; img=imread('9.pgm'); [m n]=size(img); imgn=zeros(m,n); for i=2:m-1 for j=2:n-2 pow=0; for p=i-1:i+1 for q =j-1:j+1 if img(p,q) > img(i,j) if p~=i || q~=j imgn(i,j)=imgn(i,j)+2^pow; pow=pow+1; end end end end end end figure; imshow(imgn,[]); hist=cell(1,4); %划分四个区域求直方图，10*10的太多了，这里搞简单点 hist{1}=imhist(img(1:floor(m/2),1:floor(n/2))); hist{2}=imhist(img(1:floor(m/2),floor(n/2)+1:n)); hist{3}=imhist(img(floor(m/2)+1:m,1:floor(n/2))); hist{4}=imhist(img(floor(m/2)+1:m,floor(n/2)+1:n)); for i=1:4 figure; plot(hist{i}); end添加一段程序将直方图显示横纵坐标，分别为LBP值和次数

for j=2:n-2 pow=0; for p=i-1:i+1 for q =j-1:j+1 if img(p,q) > img(i,j) if p~=i || q~=j imgn(i,j)=imgn(i,j)+2^pow; pow=pow+1; end end end end end end figure; imshow(imgn,[])...

matlab代码function probeData(varargin)if (nargin == 1) settings = deal(varargin{1}); fileNameStr = settings.fileName; elseif (nargin == 2) [fileNameStr, settings] = deal(varargin{1:2}); if ~ischar(fileNameStr) error('File name must be a string'); end else error('Incorect number of arguments'); end[fid, message] = fopen(fileNameStr, 'rb'); if (fid > 0) % Move the starting point of processing. Can be used to start the % signal processing at any point in the data record (e.g. for long % records). fseek(fid, settings.skipNumberOfBytes, 'bof'); % Find number of samples per spreading code samplesPerCode = round(settings.samplingFreq / ... (settings.codeFreqBasis / settings.codeLength)); if (settings.fileType==1) dataAdaptCoeff=1; else dataAdaptCoeff=2; end % Read 100ms of signal [data, count] = fread(fid, [1, dataAdaptCoeff100samplesPerCode], settings.dataType); fclose(fid); if (count < dataAdaptCoeff100samplesPerCode) % The file is to short error('Could not read enough data from the data file.'); end %--- Initialization --------------------------------------------------- figure(100); clf(100); timeScale = 0 : 1/settings.samplingFreq : 5e-3; %--- Time domain plot ------------------------------------------------- if (settings.fileType==1) subplot(2, 2, 3); plot(1000 * timeScale(1:round(samplesPerCode/2)), ... data(1:round(samplesPerCode/2))); axis tight; grid on; title ('Time domain plot'); xlabel('Time (ms)'); ylabel('Amplitude'); else data=data(1:2:end) + 1i .* data(2:2:end); subplot(3, 2, 4); plot(1000 * timeScale(1:round(samplesPerCode/2)), ... real(data(1:round(samplesPerCode/2)))); axis tight; grid on; title ('Time domain plot (I)'); xlabel('Time (ms)'); ylabel('Amplitude'); subplot(3, 2, 3); plot(1000 * timeScale(1:round(samplesPerCode/2)), ... imag(data(1:round(samplesPerCode/2)))); axis tight; grid on; title ('Time domain plot (Q)'); xlabel('Time (ms)'); ylabel('Amplitude'); end %--- Frequency domain plot -------------------------------------------- if (settings.fileType==1) %Real Data subplot(2,2,1:2); pwelch(data, 32768, 2048, 32768, settings.samplingFreq/1e6) else % I/Q Data subplot(3,2,1:2); [sigspec,freqv]=pwelch(data, 32768, 2048, 32768, settings.samplingFreq,'twosided'); plot(([-(freqv(length(freqv)/2:-1:1));freqv(1:length(freqv)/2)])/1e6, ... 10*log10([sigspec(length(freqv)/2+1:end); sigspec(1:length(freqv)/2)])); end axis tight; grid on; title ('Frequency domain plot'); xlabel('Frequency (MHz)'); ylabel('Magnitude'); %--- Histogram -------------------------------------------------------- if (settings.fileType == 1) subplot(2, 2, 4); hist(data, -128:128) dmax = max(abs(data)) + 1; axis tight; adata = axis; axis([-dmax dmax adata(3) adata(4)]); grid on; title ('Histogram'); xlabel('Bin'); ylabel('Number in bin'); else subplot(3, 2, 6); hist(real(data), -128:128) dmax = max(abs(data)) + 1; axis tight; adata = axis; axis([-dmax dmax adata(3) adata(4)]); grid on; title ('Histogram (I)'); xlabel('Bin'); ylabel('Number in bin'); subplot(3, 2, 5); hist(imag(data), -128:128) dmax = max(abs(data)) + 1; axis tight; adata = axis; axis([-dmax dmax adata(3) adata(4)]); grid on; title ('Histogram (Q)'); xlabel('Bin'); ylabel('Number in bin'); end else %=== Error while opening the data file ================================ error('Unable to read file %s: %s.', fileNameStr, message); end % if (fid > 0)翻译成python

fid.close() if len(data) *100*samplesPerCode: # The file is too short raise ValueError('Could not read enough data from the data file.') #--- Initialization ----------------------------------...

ts.get_hist_data(stock['code'], start='2021-08-05', end=cur_date.strftime('%Y-%m-%d')) \ .reset_index()[['date', 'open', 'close', 'low', 'high']]

这段代码是使用 tushare 库获取股票历史交易...最终返回的是一个包含 date、open、close、low、high 五个列的数据表格。其中 date 列是日期，open 列是开盘价，close 列是收盘价，low 列是最低价，high 列是最高价。

line 36, in <module> df['label'] = df['Close'].shift(-pre_days)

df = ts.get_hist_data('600036', start=start, end=end) # 计算收盘价的涨跌幅和未来5天的收盘价 df['pct_change'] = df['Close'].pct_change() df['label'] = df['Close'].shift(-pre_days) # 删除包含NaN值的行...

% Ergodic_Capacity_CDF.m clear all; close all; figure SNR_dB=10; SNR_linear=10.^(SNR_dB/10.); N_iter=50000; sq2=sqrt(0.5); grps = ['b:'; 'b-']; for Icase=1:2 if Icase==1 nT=2; nR=2; % 2x2 else nT=4; nR=4; % 4x4 end n=min(nT,nR); I = eye(n); for iter=1:N_iter H = sq2*(randn(nR,nT)+j*randn(nR,nT)); C(iter) = log2(real(det(I+SNR_linear/nT*H'*H))); end [PDF,Rate] = hist(C,50); PDF = PDF/N_iter; for i=1:50 CDF(Icase,i) = sum(PDF([1:i])); end plot(Rate,CDF(Icase,:),grps(Icase,:)); hold on end xlabel('Rate[bps/Hz]'); ylabel('CDF'); axis([1 18 0 1]); grid on; set(gca,'fontsize',10); legend('{\it N_T}={\it N_R}=2','{\it N_T}={\it N_R}=4');

close all; figure SNR_dB=10; SNR_linear=10.^(SNR_dB/10.); N_iter=50000; sq2=sqrt(0.5); grps = ['b:'; 'b-']; for Icase=1:2 if Icase==1 nT=2; nR=2; % 2x2 else nT=4; nR=4; % 4x4 end n=min(nT,nR);...

在上述代码“% 将 3-D 的 uint8 类型矩阵转换成 2-D 的 double 类型矩阵 I = double(rgb2gray(I)); % 霍夫曼编码 R1 = whos('I'); % 记录原图像的大小 c = huffman(hist(I(:),256)); h3I = mat2huff(I); % 编码 whos('h3I') % 显示编码后的大小 hcode = h3I.code; R2 = whos('hcode'); % 记录编码后的大小 bincode = dec2bin(double(hcode)); % 转换为二进制 ratio1 = R1.bytes / R2.bytes; % 计算压缩比例 % JPEG 图像压缩 c2 = im2jpeg(I); % 采用默认的量化表进行压缩 I2 = jpeg2im(c2); % 解压缩 whos('c2') % 显示压缩后的大小 ratio2 = R1.bytes / whos('c2').bytes; % 计算压缩比例 % 显示原图像和压缩后的图像 figure; subplot(1,2,1); imshow(I, []); title('原图像'); subplot(1,2,2); imshow(I2, []); title('JPEG 压缩后的图像'); % 显示压缩前后的 MSE、PSNR 和 SSIM fprintf('MSE = %f\n', immse(I, I2)); fprintf('PSNR = %f dB\n', psnr(I, I2)); fprintf('SSIM = %f\n', ssim(I, I2));”中又出现了“错误使用 im2jpeg （第 23 行） 输入必须是 UINT8 图像“的错误提示，请加以改善，并写出全部代码

在上述代码中，出现了“错误使用 im2jpeg （第 23 行） 输入必须是 UINT8 图像”的错误提示，这是因为 im2jpeg 函数只能处理 uint8 类型的图像，而在该代码中，图像类型被转换成了 double 类型，需要将其转换回 uint...

通过df=ts.get_hist_data("600000",ktype="D",start='2021-01-01',end='2023-05-13')获取数据，使用上述数据绘制浦发银行股票收盘价和成交量的综合时间序列的南丁格尔玫瑰图

close_count = close.groupby(pd.cut(close, np.arange(0, 30, 2))).count() volume_count = volume.groupby(pd.cut(volume, np.arange(0, 1000000000, 100000000))).count() 然后使用matplotlib库中的polar...

用quantiopian实现：横盘半小时以上，即开盘30分钟后某一个分钟的成交量大于这一分钟前任意1分钟2倍，且涨跌幅大于0，且这一分钟的涨幅大于2%，且分时价大于开盘价，买入

price_change = (hist[-1] - hist[-2]) / hist[-2] * 100 if (current_volume > previous_volume * 2) and (price_change > 0) and (price_change > 2) and (data.current(context.security, 'price') > hist[0]...

import matplotlib.pyplot as plt import tushare as ts import pandas as pd import numpy as np from hmmlearn import hmm import sklearn from sklearn.model_selection import train_test_split df=ts.get_hist_data('600519',start='2019-01-01',end='2021-03-31') #让时间顺序从过去到现在 df=df.iloc[::-1] #选择收盘价作为预测目标 #将close列提取，并按行数由函数自动计算、列数为1转换为二维数组 y=df['close'].values.reshape(-1, 1) #数据标准化处理 y=(y-np.mean(y))/np.std(y) #拆分数据集：确定训练数据集和测试数据集 train_data,test_data=train_test_split(y,test_size=0.3,random_state=42) #训练一个高斯分布的隐马尔科夫模型 #状态空间数目设置 n_state=2 HMMmodel=hmm.GaussianHMM(n_components=n_state,n_iter=100) HMMmodel.fit(train_data) #在测试集上进行预测 #计算RMSE #在马尔可夫模型中，我们使用decode方法对模型进行预测，返回的是最可能的隐藏状态序列，也就是每个时间步的状态值；而在隐马尔可夫模型中，我们使用predict方法对模型进行预测，返回的是最可能的观测序列，也就是在给定模型和观测条件下，最可能的观测序列。 pred=HMMmodel.decode() rmse=np.sqrt(((test_data-pred)**2).mean()) #可视化训练数据、测试数据和模型预测结果 plt.plot(y,label='Acutal') plt.plot(range(len(train_data), len(train_data)+len(test_data)), pred, label='Predicted') plt.legend() plt.show()报错上面的信息

y = df['close'].values.reshape(-1, 1) y = (y - np.mean(y)) / np.std(y) train_data, test_data = train_test_split(y, test_size=0.3, random_state=42) n_state = 2 HMMmodel = hmm.GaussianHMM(n_components...

jpeg-ls算法代码

err.set(i, j, blk.get(i, j) - (blk.get(i - 1, j) + blk.get(i, j - 1) + blk.get(i + 1, j - 1) + blk.get(i - 1, j + 1) + 2) / 4); } } } break; } case 2: { for (int i = 0; i ; i++) { for (int j ...

给一个TA-Lib包的应用实例

macd, signal, hist = talib.MACD(close_price, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9) # 输出结果 print('SMA:', sma) print('EMA:', ema) print('RSI:', rsi) print('MACD:', macd) print('Signal:', ...

clc clear close all fName = ["GKN.xlsx","GKF.xlsx","KBN.xlsx","KBF.xlsx"]; yLabels = ["高钾类未风化","高钾类风化","铅钡类未风化","铅钡类风化"]; xLabels = ["二氧化硅(SiO2)","氧化钾(K2O)","氧化钙(CaO)","氧化铝(Al2O3)","氧化铁(Fe2O3)","氧化铜(CuO)","五氧化二磷(P2O5)"]; for t=1:4 A = xlsread(fName(t)); [n,m] = size(A); idx = [2,4,5,7,8,9,12] for k=1:length(idx) for i = 1:n x(i)=A(i,idx(k)); end picPos = k + (t-1)*7; subplot(4,7,picPos); h = histogram(x,5) if t ==2 || t == 4 h.FaceColor = [0.1 0.1 0.5]; h.EdgeColor = 'r'; end hold on [counts,centers] = hist(x,5); x2 = centers(1)*0.5:((centers(end)-centers(1)))/1000:centers(end)*1.5; [mu,sigma]=normfit(x);%用正态分布拟合出平均值和标准差 delta = centers(2)-centers(1); y2 = pdf('Normal', x2, mu,sigma)*10;%求在x2处的pdf值 axis([centers(1)-delta,centers(end)+delta,0,max(counts)+0.5]);%限定x坐标范围 hh = plot(x2,y2) set(hh,'LineWidth',5); if picPos==4 title("不同玻璃类型风化前后不同化学成分频率分布直方图") end if t==4 xlabel(xLabels(k)); end if k==1 ylabel(yLabels(t)); end end end 解释一下这个代码

2. 循环读取每个样本文件，获取样本数量和样本化学成分数据。 3. 针对每个样本的每种化学成分，绘制频率分布直方图，并在直方图上用蓝色曲线拟合正态分布。 4. 对于样本2和4，将直方图的颜色设为深蓝色，边缘颜色设...

利用tushare股票代码是600848的股票在2021年12月的基本历史数据数据,只保留date、open、high、close、low和volume这几个属性，并按时间先后顺 序对数据进行排序

以下是利用tushare获取股票代码为600848在2021年12月的基本历史数据，并按照时间先后顺序排序，保留了date、open、high、close、low和volume这几个属性的代码： python import tushare as ts # 获取股票代码为...

最新推荐

recommend-type

matlab函数大全-matlab函数大全.doc

hist 频数计算或频数直方图 histc 端点定位频数直方图 histfit 带正态拟合的频数直方图 hold 当前图上重画的切换开关 horner 分解成嵌套形式 hot 黑红黄白色图 hsv 饱和色图 附件：[post] matlab函数...
recommend-type

计算机基础知识试题与解答

"计算机基础知识试题及答案-(1).doc" 这篇文档包含了计算机基础知识的多项选择题，涵盖了计算机历史、操作系统、计算机分类、电子器件、计算机系统组成、软件类型、计算机语言、运算速度度量单位、数据存储单位、进制转换以及输入/输出设备等多个方面。 1. 世界上第一台电子数字计算机名为ENIAC（电子数字积分计算器），这是计算机发展史上的一个重要里程碑。 2. 操作系统的作用是控制和管理系统资源的使用，它负责管理计算机硬件和软件资源，提供用户界面，使用户能够高效地使用计算机。 3. 个人计算机（PC）属于微型计算机类别，适合个人使用，具有较高的性价比和灵活性。 4. 当前制造计算机普遍采用的电子器件是超大规模集成电路（VLSI），这使得计算机的处理能力和集成度大大提高。 5. 完整的计算机系统由硬件系统和软件系统两部分组成，硬件包括计算机硬件设备，软件则包括系统软件和应用软件。 6. 计算机软件不仅指计算机程序，还包括相关的文档、数据和程序设计语言。 7. 软件系统通常分为系统软件和应用软件，系统软件如操作系统，应用软件则是用户用于特定任务的软件。 8. 机器语言是计算机可以直接执行的语言，不需要编译，因为它直接对应于硬件指令集。 9. 微机的性能主要由CPU决定，CPU的性能指标包括时钟频率、架构、核心数量等。 10. 运算器是计算机中的一个重要组成部分，主要负责进行算术和逻辑运算。 11. MIPS（Millions of Instructions Per Second）是衡量计算机每秒执行指令数的单位，用于描述计算机的运算速度。 12. 计算机存储数据的最小单位是位（比特，bit），是二进制的基本单位。 13. 一个字节由8个二进制位组成，是计算机中表示基本信息的最小单位。 14. 1MB（兆字节）等于1,048,576字节，这是常见的内存和存储容量单位。 15. 八进制数的范围是0-7，因此317是一个可能的八进制数。 16. 与十进制36.875等值的二进制数是100100.111，其中整数部分36转换为二进制为100100，小数部分0.875转换为二进制为0.111。 17. 逻辑运算中，0+1应该等于1，但选项C错误地给出了0+1=0。 18. 磁盘是一种外存储设备，用于长期存储大量数据，既可读也可写。 这些题目旨在帮助学习者巩固和检验计算机基础知识的理解，涵盖的领域广泛，对于初学者或需要复习基础知识的人来说很有价值。
recommend-type

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
recommend-type

【进阶】音频处理基础：使用Librosa

![【进阶】音频处理基础：使用Librosa](https://picx.zhimg.com/80/v2-a39e5c9bff1d920097341591ca8a2dfe_1440w.webp?source=1def8aca) # 2.1 Librosa库的安装和导入 Librosa库是一个用于音频处理的Python库。要安装Librosa库，请在命令行中输入以下命令： ``` pip install librosa ``` 安装完成后，可以通过以下方式导入Librosa库： ```python import librosa ``` 导入Librosa库后，就可以使用其提供的各种函数
recommend-type

设置ansible 开机自启

Ansible是一个强大的自动化运维工具，它可以用来配置和管理服务器。如果你想要在服务器启动时自动运行Ansible任务，通常会涉及到配置服务或守护进程。以下是使用Ansible设置开机自启的基本步骤： 1. **在主机上安装必要的软件**： 首先确保目标服务器上已经安装了Ansible和SSH（因为Ansible通常是通过SSH执行操作的）。如果需要，可以通过包管理器如apt、yum或zypper安装它们。 2. **编写Ansible playbook**： 创建一个YAML格式的playbook，其中包含`service`模块来管理服务。例如，你可以创建一个名为`setu
recommend-type

计算机基础知识试题与解析

"计算机基础知识试题及答案(二).doc" 这篇文档包含了计算机基础知识的多项选择题，涵盖了操作系统、硬件、数据表示、存储器、程序、病毒、计算机分类、语言等多个方面的知识。 1. 计算机系统由硬件系统和软件系统两部分组成，选项C正确。硬件包括计算机及其外部设备，而软件包括系统软件和应用软件。 2. 十六进制1000转换为十进制是4096，因此选项A正确。十六进制的1000相当于1*16^3 = 4096。 3. ENTER键是回车换行键，用于确认输入或换行，选项B正确。 4. DRAM（Dynamic Random Access Memory）是动态随机存取存储器，选项B正确，它需要周期性刷新来保持数据。 5. Bit是二进制位的简称，是计算机中数据的最小单位，选项A正确。 6. 汉字国标码GB2312-80规定每个汉字用两个字节表示，选项B正确。 7. 微机系统的开机顺序通常是先打开外部设备（如显示器、打印机等），再开启主机，选项D正确。 8. 使用高级语言编写的程序称为源程序，需要经过编译或解释才能执行，选项A正确。 9. 微机病毒是指人为设计的、具有破坏性的小程序，通常通过网络传播，选项D正确。 10. 运算器、控制器及内存的总称是CPU（Central Processing Unit），选项A正确。 11. U盘作为外存储器，断电后存储的信息不会丢失，选项A正确。 12. 财务管理软件属于应用软件，是为特定应用而开发的，选项D正确。 13. 计算机网络的最大好处是实现资源共享，选项C正确。 14. 个人计算机属于微机，选项D正确。 15. 微机唯一能直接识别和处理的语言是机器语言，它是计算机硬件可以直接执行的指令集，选项D正确。 16. 断电会丢失原存信息的存储器是半导体RAM（Random Access Memory），选项A正确。 17. 硬盘连同驱动器是一种外存储器，用于长期存储大量数据，选项B正确。 18. 在内存中，每个基本单位的唯一序号称为地址，选项B正确。 以上是对文档部分内容的详细解释，这些知识对于理解和操作计算机系统至关重要。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【基础】网络编程入门：使用HTTP协议

![【基础】网络编程入门：使用HTTP协议](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4fbc6b5a6d744a519429654f56ea988e.png) # 1. 网络编程基础** **1.1 网络基础知识** 网络是连接计算机和设备的系统，允许它们交换数据和资源。它由节点（计算机、服务器、路由器等）和连接它们的数据链路组成。网络可以是局域网（LAN）、广域网（WAN）或互联网。 **1.2 TCP/IP协议栈** TCP/IP协议栈是一组通信协议，用于在网络上传输数据。它分为四层： * **链路层：**处理物理连接和数据传输。 * **网络层：
recommend-type

时间序列大模型的研究进展

时间序列大模型是近年来自然语言处理领域的一个热门研究方向，它们专注于理解和生成基于时间顺序的数据，比如文本序列、音频或视频信号。这类模型通常结合了Transformer架构（如BERT、GPT等）与循环神经网络（RNNs, LSTM）的长短期记忆能力，以捕捉序列数据中的时间依赖性。 近期的研究进展包括： 1. 长序列建模：研究人员一直在努力提高模型能够处理长序列的能力，例如M6和Turing-NLG，这些模型扩展了序列长度限制，增强了对长期依赖的理解。 2. 结合外部知识：一些模型开始融合外部知识库，如ProphetNet和D-PTM，以提升对复杂时间序列的预测精度。 3. 强化学习和
recommend-type

计算机基础知识试题与解析

"这份文档是计算机基础知识的试题集，包含了多项选择题，涵盖了计算机系统的构成、键盘功能、数据单位、汉字编码、开机顺序、程序类型、计算机病毒、内存分类、计算机网络的应用、计算机类型、可执行语言、存储器角色、软件类别、操作系统归属、存储容量单位、网络类型以及微机发展的标志等多个知识点。" 1. 计算机系统由硬件系统和软件系统组成，A选项仅提及计算机及外部设备，B选项提到了一些外部设备但不完整，C选项正确，D选项将硬件和软件混淆为系统硬件和系统软件。 2. ENTER键在计算机中是回车换行键，用于确认输入或换行，B选项正确。 3. Bit是二进制位的简称，是计算机中最基本的数据单位，A选项正确；字节Byte是8个Bit组成的单位，C选项的字节是正确的，但题目中问的是Bit。 4. 汉字国标码GB2312-80规定，每个汉字用两个字节表示，B选项正确。 5. 微机系统的开机顺序通常是先开启外部设备（如显示器、打印机等），最后开启主机，D选项符合这一顺序。 6. 使用高级语言编写的程序称为源程序，需要经过编译或解释才能运行，A选项正确。 7. 微机病毒是指特制的、具有破坏性的小程序，可以影响计算机的正常运行，D选项正确。 8. 微型计算机的运算器、控制器及内存的总称是CPU，A选项错误，应是C选项的主机。 9. 软磁盘（软盘）中的信息在断电后不会丢失，因为它是非易失性存储，A选项正确。 10. 计算机网络的最大好处是实现资源共享，C选项正确。 11. 个人计算机通常指的是微机，D选项正确。 12. 微机唯一能直接识别和处理的语言是机器语言，D选项正确。 13. 计算机存储器是记忆部件，用于存储数据和指令，D选项正确。 14. 人事档案管理程序属于应用软件，专门用于特定用途，B选项正确。 15. DOS在计算机中属于系统软件，负责管理和控制计算机硬件和软件资源，C选项正确。 16. 反映计算机存储容量的基本单位是字节，B选项正确。 17. LAN网指的是局域网，A选项正确。 18. 微型计算机的发展主要以微处理器的发展为特征，C选项正确。 以上是对试题中涉及的计算机基础知识的详细解析。这些知识点构成了计算机科学的基础，并且对于理解和操作计算机系统至关重要。