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@jieduanxingdebugger

如何對接韓國、日本、印度、新加坡等股票數據API

在全球化投資與量化交易的需求下,獲取韓國、日本、印度、新加坡等新興及成熟市場的股票行情數據成為開發者的常見需求。本文以iTick API 為例,從 API 選擇、環境準備、對接步驟到數據處理,完整講解如何合規接入多國家股票數據,內容兼顧技術細節與實操性,適合量化交易、金融分析領域的開發者參考。 一、開發環境配置 以 Python 為例,需安裝以下依賴庫(推薦 Python 3.7 及以上版

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@deephub

AutoGen框架入門:5個核心概念搭建智能體協作系統

AutoGen 是微軟研究院開源的多智能體 AI 系統框架。這個框架的設計思路很簡單——讓多個 AI 智能體(加上人類參與)在對話中完成複雜任務的協作和推理。 你甚至可以把它理解成一個團隊聊天室,智能體們在裏面討論、爭論、協作,最終得出解決方案。 AutoGen 通過創建多個專門化智能體,為每個智能體設定自己的角色、目標,來達到上面説的聊天能力,並且還能通過配置工具來獲得代碼執行能力。智能

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@deephub

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@aizuiyoujie

Python編程:類型轉換與輸入輸出

Python編程:類型轉換與輸入輸出 在Python編程中,類型轉換和輸入輸出是基礎且重要的概念。下面我將詳細介紹這些內容,並提供一個綜合示例。 輸入輸出基礎 輸入函數:input() input() 函數用於從用户獲取輸入,返回的是字符串類型。 輸出函數:print() print() 函數用於將數據輸出到控制枱。 類型轉換 Python提供了多種內置函數用於類型轉換: int() - 轉換

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@aizuiyoujie

昵称 AI最優解

@aizuiyoujie

Python編程:運算符詳解

Python編程:運算符詳解 Python提供了豐富的運算符,用於執行各種操作。下面我將詳細介紹各類運算符及其用法。 1. 算術運算符 print("=== 算術運算符 ===") a = 10 b = 3 print(f"a = {a}, b = {b}") print(f"加法: a + b = {a + b}") # 13 print(f"減法: a - b = {a -

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昵称 AI最優解

@deephub

HNSW算法實戰:用分層圖索引替換k-NN暴力搜索

向量檢索是整個RAG管道的一個重要的步驟,傳統的暴力最近鄰搜索因為計算成本太高,擴展性差等無法應對大規模的搜索。 HNSW(Hierarchical Navigable Small World,分層可導航小世界圖)提供了一種對數時間複雜度的近似搜索方案。查詢時間卻縮短到原來的1/10,我們今天就來介紹HNSW算法。 傳統搜索方法在高緯度下會崩潰,並且最近鄰搜索(NNS)的線性時間複雜度讓成本變得不

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@deephub

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@wenzhibinbinderiguangdeng

《最新出爐》系列初窺篇-Python+Playwright自動化測試-1-環境準備與搭建

1.簡介 有很多人私信留言宏哥問能不能介紹一下Playwright這款自動化神器的相關知識,現在網上的資料太少了。其實在各大博客和公眾號也看到過其相關的介紹和講解。要不就是不全面、不繫統,要不就是系統全面但是人家是收費的。當然了宏哥接下來也可能介紹的不全面或者不繫統,能力有限望大家理解。 2.Playwright 是什麼? 微軟在 2020 年初開源的新一代自動化測試工具,它的功能類似於 Sele

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@wenzhibinbinderiguangdeng

昵称 北京宏哥

@dawanzi_6278b06ec111c

使用 Python 將 PowerPoint 轉換為 Word 文檔

在日常工作中,我們經常需要將 PowerPoint 演示文稿內容轉換為 Word 文檔,以便於: 整理會議紀要:將幻燈片內容整理成文檔便於分發和歸檔。 製作培訓材料:將演示文稿內容編輯為可打印文檔。 內容再利用:將幻燈片內容嵌入報告或其他文檔中。 手動操作時,通常需要先將每頁幻燈片截圖或複製粘貼,非常繁瑣。本文將介紹如何使用 Free Spire.Presentation for Pyt

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@dawanzi_6278b06ec111c

昵称 大丸子

@dawanzi_6278b06ec111c

使用 Python 將 PowerPoint 轉換為 HTML 網頁

在工作中,我們經常需要將 PowerPoint 演示文稿分享給同事或者嵌入到網站中。然而,如果直接發送 PPT 文件,不僅需要接收方安裝 PowerPoint,還可能存在兼容性問題。將演示文稿導出為 HTML 網頁是一種很好的解決方案,它可以直接在瀏覽器中查看,既方便分享,又便於在網站或培訓平台上展示。 手動將 PPT 導出為 HTML 文件可能比較繁瑣,尤其是需要保持原有排版和樣式時。藉助 Fr

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昵称 大丸子

@ouysh1981

FFmpeg開發筆記(八十五)基於PyQt和FFmpeg的開源視頻剪輯器OpenShot

《FFmpeg開發實戰:從零基礎到短視頻上線》一書的“第 12 章 FFmpeg的移動開發”介紹瞭如何使用FFmpeg在手機上剪輯視頻,方便開發者更好地開發類似剪映那樣的視頻剪輯軟件。那麼在桌面系統上還有一款開源視頻剪輯框架OpenShot,通過該框架可以更快地加工編輯視頻文件,下面就來介紹如何在桌面系統中使用OpenShot。 OpenShot的全稱是OpenShot Video Edit

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昵称 aqi00

@yanyingjie

2025長沙1024程序員日:為開發者職業發展插上騰飛之翼

開發者目前最關注的是什麼?相信大多數人的答案是:AI來了,我的工作怎麼辦?8月份,斯坦福發佈的《關於AI近期就業影響的六個事實》報告顯示,近年來,尤其是2022年底AI技術開始逐漸滲透到經濟領域和深入各個產業後,AI對就業市場的影響非常嚴峻。特別是開發者和客服這兩個崗位,是AI暴露度較高的典型代表,尤其處於職業生涯早期、缺乏工作經驗的年輕羣體(22-25歲)就業形勢不容樂觀——2022年底到202

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昵称 英傑代碼編程

@zhishuangdebaikaishui

人工智能之編程基礎 Python 入門:第一章 Python 的簡介和安裝

人工智能之編程基礎 Python 入門 第一章 Python 的簡介和安裝 前言 當前人工智能逐漸成為主流趨勢,而python作為主流算法語言之一,也一躍登頂最受歡迎的語言,同時也是人工智能的編程基礎。本章節主要介紹python的語言特點以及安裝過程,後續會逐步更新關於人工智能方向相關的數學基礎、機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺以及比較火熱的單模與多模態相關筆記,希望可以與大家共同成

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昵称 咚咚王

@wenzhibinbinderiguangdeng

《最新出爐》系列初窺篇-Python+Playwright自動化測試-2-playwright的API及其他知識

1.簡介 上一篇宏哥已經將Python+Playwright的環境搭建好了,而且也簡單的演示了一下三款瀏覽器的啓動和關閉,是不是很簡單啊。今天主要是把一篇的中的代碼進行一次詳細的註釋,然後説一下playwright的API和其他相關知識點。那麼首先將上一篇中的代碼進行一下詳細的解釋。 2.代碼解釋 2.1創建瀏覽器對象 '''默認為無頭瀏覽器方式啓動 ''' browser = p.webkit

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@wenzhibinbinderiguangdeng

昵称 北京宏哥

@deephub

Pandas 缺失值最佳實踐:用 pd.NA 解決缺失值的老大難問題

做數據處理的都知道,一個 NaN 就能讓整個數據清洗流程崩盤。過濾條件失效、join 結果錯亂、列類型莫名其妙變成 object——這些坑踩過的人應該都有所體會。而Pandas 引入的可空數據類型(nullable dtypes)就是來幫我們填這個坑的。 現在整數列終於能表示缺失了,布爾列不會再退化成 object,字符串列的行為也更可控,這樣我們代碼的邏輯可以變得更清晰。 NumPy 整數類型

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@ponponon

vscode、trae 無法智能提示 pydantic 相關的函數了,變成白色的解決方案

一開始 trae 發現不能只能提示 pydantic 相關的函數了,以為是 trae 的問題,換了 vscode 打開同一個項目也還是不行。 以為是 pipenv 虛擬環境出問題了,但是重新裝了 pipenv 環境也不行 重啓電腦也不行,重啓 vscode、trae 等等都不行 然後我想會不會是 .vscode 目錄下的東西出問題了 但是 ls -lah 發現沒有 .vscode 目錄 但是看到了

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@ponponon

昵称 universe_king

@nianqingyouweidenangua

從“模糊經驗”到“精準決策”,國內項目型服務企業的AI預測實踐

“預測做不準,還不如不做。”這是我們在服務客户的時候聽過最多,也最令人無奈的現實。 在當今競爭激烈的商業環境中,精準的銷售收入預測對於企業制定戰略規劃、合理配置資源以及有效控制風險起着關鍵作用。然而,對於項目制服務企業而言,實現這一目標卻面臨着諸多挑戰。 以一家提供專業諮詢方案的項目制服務企業為例,銷售人員每天都會接觸到大量的銷售線索,但這些線索的質量參差不齊,如何從這些繁雜的線索中篩選出有價值的

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@nianqingyouweidenangua

昵称 迅易科技

@fannaodeshafa

用 Rust 寫 Web,是殺雞用牛刀還是未來趨勢?

最近,聊 Rust 的人越來越多了。以前一提到 Rust,大家想到的都是操作系統、數據庫這種底層系統開發,感覺離我們做業務開發的很遙遠。但現在風向好像變了,國外已經有人開始正兒八經地討論用 Rust 來寫 Web 後端。 像 Actix Web、Axum 這些框架的名字也出現得越來越頻繁,甚至有人斷言 Rust 會成為 Web 開發的下一個風口。 這就讓我有點好奇了。咱們現在寫 Web

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@fannaodeshafa

昵称 煩惱的沙發

@zhishuangdebaikaishui

人工智能之編程基礎 Python 入門:第二章 Python 的編輯器 VS Code

人工智能之編程基礎 Python 入門 第二章 Python 的編輯器 VS Code 前言 VS Code 是由微軟開發的一款免費、開源、跨平台的代碼編輯器。它以其輕量級、高性能和強大的可擴展性而聞名,支持包括 Python 在內的幾乎所有主流編程語言。 對於 Python 開發者來説,VS Code 提供了近乎完美的開發體驗,從簡單的腳本編寫到複雜的機器學習項目都能勝任。 一、VS

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昵称 咚咚王

@ponponon

使用pydantic 處理各種各樣亂七八糟的時間格式字符串,尤其是 iso8601

這個教程是叫你怎麼優雅的處理各種亂七八糟的日期字符串 按照 iso8601,下面的格式都是合法的 2023-08-15T12:34:56Z 2023-08-15 12:34:56+00:00 2023-08-15 12:34:56 如果你要自己寫 re 去處理這種 T、+ 、Z 這些區別,就會很麻煩很麻煩 怎麼優雅的處理?用 pydantic 就行,pydantic 已經把這種亂七八糟的

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@ponponon

昵称 universe_king

@deephub

Optuna AutoSampler 更新:讓多目標和約束優化不再需要手動選算法

AutoSampler是個智能採樣器,能根據具體問題自動挑選 Optuna 裏最合適的優化算法。這個工具在 OptunaHub 上熱度很高,每週下載量超過 3 萬次。最早的版本對單目標優化做了專門的自動選擇邏輯,為了配合下個月發佈的 Optuna v4.6,AutoSampler 終於把多目標和約束優化的完整支持做完了。這篇文章會講清楚新功能怎麼用,順帶看看基準測試的表現如何。最新版本其實現在就能

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@jieduanxingdebugger

基金期貨數據API接口推薦:實時行情-歷史數據全覆蓋

在金融分析和量化交易領域,獲取準確及時的基金數據行情API、期貨數據行情API 至關重要。無論是進行技術分析、構建交易策略還是風險管理,都需要依賴高質量的數據源。本文將介紹幾種主流的基金期貨數據 API 接口,並重點演示如何使用 Python 來獲取這些數據。 一、主流基金期貨數據 API 對比 目前市場上存在多個提供基金期貨數據的 API 服務,每個都有其特點: Yahoo Fina

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@chuanghongdengdeqingwa_eoxet2

Python 教程:將 PPT(X) 轉換為 PDF

在日常辦公和自動化場景中,PowerPoint (PPT/PPTX) 文件因其豐富的表現力而廣泛應用於演示和彙報。然而,在文件共享、存檔或打印時,我們常常需要將其轉換為更通用、更穩定的 PDF 格式。這不僅能確保格式的一致性,避免因不同設備或軟件版本導致的顯示問題,還能提高文件的兼容性和安全性。手動轉換效率低下且易出錯,因此,尋求一種高效、可靠的自動化解決方案成為了許多開發者和企業用户的迫切需求。

@downtoearth

Cursor 2.0 轉向多智能體 AI 編程,併發布 Composer 模型

Cursor 2.0 轉向多智能體 AI 編程,併發布 Composer 模型 Cursor 發佈了最新一代 AI 軟件開發平台,引入全新的多智能體交互界面,並正式推出自研編碼模型 Composer。 新模型 Composer 被描述為一款“前沿模型”。Cursor 聲稱,它在同級智能水平模型中擁有四倍速度優勢,專門針對 Cursor 環境中的“低延遲智能體式編程”場景打造。根據官方介紹,該模型

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昵称 安東尼

@aipaobudefanqie

如何進行 API 提取:從原理到實踐的完整指南

在數據驅動的時代,API(應用程序接口)已經成為信息交互的核心通道。無論是進行數據採集、自動化分析,還是搭建業務系統,API提取(API Extraction) 都是開發者必備的技能之一。 本文將深入介紹 API 提取的原理、方法、工具選擇,以及如何藉助代理服務突破訪問限制,實現更高效的數據獲取。 一、什麼是 API 提取? API 提取是指通過調用公開或私有接口,從目標網站或服務中自動獲取

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昵称 愛跑步的番茄

@deephub

sklearn 特徵選擇實戰:用 RFE 找到最優特徵組合

特徵越多模型效果就越好?這個想法在實踐中往往站不住腳,因為過多的特徵反而會帶來過擬合、訓練時間過長、模型難以解釋等一堆麻煩。遞歸特徵消除(RFE)就是用來解決這類問題的,算是特徵選擇裏面比較靠譜的方法之一。 本文會詳細介紹RFE 的工作原理,然後用 scikit-learn 跑一個完整的例子。 RFE 是什麼 遞歸特徵消除本質上是個反向篩選過程。它會先用全部特徵訓練模型,然後根據模型給出的重要性評

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