Python量化交易实战-05什么是股票?

一、股票的由来股票至今已有将近似400年的历史。最早的股市产生于1602年荷兰和英国成立的海外贸易公司。这些公司通过募集股份资本而建立,具有明显的股份公司特征;具有法人地位;成立董事会;股东大会是公司最高权力机构;按股分红;实行有限责任制。股份公司的成功经营和迅速发展,使更多的企业群起效仿,在荷兰和

【Spring常见错误】No qualifying bean of type

报错信息:org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error creating bean with name 'com.ssmpdemo.ServiceTest': Unsatisfied dependenc

动态链接库之dllexport和__attribute__(visibility)

在实际的应用中,我们需要动态库导出特定的符号(有些接口不对外暴露,只内部使用),下面的例子展示了具体的实现方式。1. code//log.h#pragma once#define BUILDING_DLL#if defined _WIN32 || defined __CYGWIN__#ifdef B

NLP工具——doccano标注系统自动标注功能使用

本文以序列标注为例,介绍doccano标注系统中,自动标注功能的使用。doccano是一个轻量的开源数据标注平台,采用Django实现,其主要优点在于部署和使用十分简便,个人认为比brat要方便很多。并且它支持自动标注和多人协同标注。...

视觉SLAM数据集(一):TUM DataSet

如果你是第一次做实验,建议下载xyz的数据集,因为它的动作相对很小,只包含桌面上的一小部分。一旦成功测试,就可以试试desk数据集,它包含四张桌子和几个闭环。

2022年最新优化算法---蛛母狼马蜂算法(论文创新点)

前言凡是机械、电子、计算机这一块,搞科研的小伙伴应该都知道,一个好的算法往往是科研论文的主要创新点。每年都会有许多层出不穷的算法,算法的相互融合和吸收各自的优点已不再是新鲜事!那么今天我就向大家推荐一种算法思路,目前还没有研究人员想到,哪怕用不到,也非常值得你收藏借鉴!文章目录前言1、智能优化算法:

蛋白质功能预测中PSSM矩阵的生成

生成PSSM矩阵

CUlane数据集介绍

culane数据集是车道线检测的一个比较通用的数据集,是由SCNN这篇论文提出的。它是由安装在六辆由北京不同驾驶员驾驶的不同车辆上的摄像机收集的。 收集了超过55小时的视频,并提取了133,235帧。 数据示例如上所示。 我们将数据集分为88880个训练集,9675个验证集和34680个测试集。 测

最优化理论笔记及期末复习(《数值最优化》——高立)

本篇博客是数值最优化方法的笔记,利用Matlab编程,实现采用简单Armijo非精确线搜索求步长的三种方法:负梯度法、BFGS法及FR共轭梯度法。

图解自注意力机制

写在最前边这个文章是《图解GPT-2 | The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models)》的一部分,因为篇幅太长我就单独拿出来了。当然如果你只想了解自注意力机制也可以看看本文章的前半部分,这篇文章属算是入门科普读物了,不

YoloV5 模型自定义评估-误报、漏报、错报

YoloV5模型训练成功后,可以通过自带的val.py文件进行评估分析,其提供mAp、Iou以及混淆矩阵等,很好,但是……领导不认可……/(ㄒoㄒ)/~~。领导要的是最直观的东西,比如这个模型识别目标的准确率,还有误报率等……。那么,领导的要求就是我们开发的方向:为了得到准确率以及误报、漏报、错报的

CenterPoint 工程复现

CenterPoint 工程复现,本文中使用版本:BEVerse工程下的mmdet3d (`MMDet3d v0.17.3`)版本,MMDetection3D中其他版本的使用`大同小异`。

PointNet++论文解读和代码解析

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nn.Upsample

写在前面:在PyTorch中有两种上采样/下采样的方法,一种是Upsample,另一种是interpolate这两个函数的使用方法略有差异,这里仅介绍UpsampleUpsampletorch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='neare

Python基于YOLOv5的交通标志识别系统[源码]

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Retinex图像增强

Retinex图像增强,用于去除模糊,增强图像特征,用于学习

[极客大挑战 2019]BabySQL 1

题目[极客大挑战 2019]BabySQL 1题目来源:https://buuoj.cn/challenges#[%E6%9E%81%E5%AE%A2%E5%A4%A7%E6%8C%91%E6%88%98%202019]BabySQL分析过程:进入靶场,有如下页面第一步:判断是否存在注入,注入是字符

机器学习的安全及隐私保护研究

云计算:为机器学习数据存储、计算的平台。大数据:为机器学习提供了数据管理、支撑的平台。物联网:为机器学习提供了丰富的数据来源。以机器学习为代表的人工智能技术正在发挥越来越大的优势,影响和改变着人类的生活。但是机器学习背后又面临隐私泄露的问题。

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