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- 使用Python和简化的库存基本分析
- 利用Python和简化方法进行高效的基本面股票分析，在瞬息万变的股票市场中占据优势。本文将深入探讨如何运用Python及自定义模块（例如yfinance3）构建自动化工具，实现股票基本面分析。我们将逐步拆解代码，并阐明每个部分如何有效地收集和处理股票数据。项目核心功能:从CSV文件加载和处理多个股票代码。使用自定义yfinance3模块获取每个股票的基本面数据。将股票数据保存和加载为JSON文件，方便重复使用。执行关键财务指标计算。以清晰、结构化的方式呈现数据分析结果。项目结构:.
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- 使用OpenAi的食品识别和营养估算
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- OpenAI工具呼叫示例
- fromjsonimportloadsfromsignalimportsignal,sigintfromrequestsimportget#pipinstallrequestsfromopenaiimportopenai#pipinstallopenai#suppressing"keyboardinterrupt"messagesignal(sigint,lambda_,__:exit())defget_weather(la
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- 使用Zappa在AWS lambda + API网关上部署数字分类API
- 概述这个项目是一个基于烧瓶的api，可提供给定数字的有趣数学属性。它确定一个数字是素数，完美还是一个阿姆斯特朗的数字，还提供了数字的总和和一个有趣的事实。>>zappa使在awslambdaapi网关上构建和部署无服务器驱动的python应用程序（包括但不限于wsgiweb应用程序）非常容易。在此处查找有关zappa的更多信息。请注意，您将需要一个awscli用户设置，并需要对lambda和apigateway的必要权限。>特征
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 299浏览 收藏
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- 我的python和raku语言解决方案，从每周挑战中开始普遍使用的任务计数
- 简介本文介绍MohammadS.Anwar发起的每周挑战赛中一个常见任务的Python和Raku解决方案。该挑战赛旨在鼓励所有编程水平和语言背景的开发者参与学习、分享和娱乐。本文将重点介绍计算两个数组中共同字符串数量的任务，并提供Python和Raku两种语言的解决方案，最后以简短总结收尾。任务：计数共同元素给定两个字符串数组@str1和@str2，编写一个脚本计算这两个数组中共同字符串的数量。(来自每周挑战赛308，任务1：计数共同元素)示例1：输入:@s
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- 使用Python，Pydantic和Langchain创建可维护的AI工作流程
- 概述与核心概念本教程演示如何利用Python和Pydantic构建易于维护的AI工作流。我们将重点创建一个可轻松修改和扩展的故事分析系统。Pydantic模型是现代Python应用中类型安全数据处理的基石。它们允许我们定义数据的结构并自动验证数据，这在AI工作流中至关重要，因为它有助于保持一致性并在早期发现错误。Pydantic模型是继承自BaseModel并定义数据预期结构的类。模型中的每个字段都可以带有类型提示，Pydantic用于验证。构建故事分析系统让我们构建一个简单的故事分析系统来实
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- pytorch中的随机溶剂（1）
- ThistextdiscussestheRandomResizedCropfunctionfromthetorchvision.transforms.v2libraryinPython,demonstratingitsusewiththeOxfordIIITPetdataset.Thecodeshowshowtoapplythetransformationwithvarioussizeparameters,includingsingle
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- 每周挑战：分类和计数
- 每周挑战307本周的挑战由MohammadS.Anwar提出，旨在通过Python和Perl两种语言的练习，提升大家的编程能力。挑战及我的解决方案任务一：顺序检查任务描述给定一个整数列表@ints。请编写一个脚本，将该列表按升序重新排列，并返回与原始列表索引不同的索引值。我的解决方案这周的两个任务都比较直接，无需过多解释。我的方法是创建一个新的排序列表sorted_ints(Perl中为数组)。然后迭代列表索引，比较原始列表和排序列表在相同索引位置的值是否一致。
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- Pytorch中的Randomhorizontalflip
- 给我买咖啡☕*备忘录：我的帖子解释了bersanverticalflip（）。>我的帖子解释了牛津iiitpet（）。randomhorizontalflip（）可以随机和水平覆盖图像，如下所示：*备忘录：初始化的第一个参数是p（可选默认：0.5-type：int或float）：*备忘录：这是图像是否被翻转的可能性。>必须为0<=x<=1。第一个参数是img（必需类型：pil图像或张量（int））：*备忘录：张量必须
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- Python：功能，改进和与以前版本的比较
- Python3.12.4：性能提升、错误处理改进及安全增强Python3.12.4作为最新次要版本，在性能、安全性和可用性方面带来了显著改进。本文将重点介绍其关键更新，并与之前的版本(Python3.11和Python3.10)进行比较。主要功能和改进：性能增强:Python3.12.4延续了性能优化的趋势，解释器效率得到进一步提升，速度较Python3.11有明显提升。函数调用和整数运算速度更快，这得益于内部优化。示例：更快的函数调用importtime
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- Pytorch中的Randomcrop（3）
- 给我买咖啡☕*备忘录：我的帖子解释了关于大小参数的randomcrop（）。>我的帖子解释了randomcrop（）有关填充，填充和padding_mode参数。>我的帖子解释了牛津iiitpet（）。randomcrop（）可以随机裁剪图像，如下所示：fromtorchvision.datasetsimportOxfordIIITPetfromtorchvision.transforms.v2importRandomCroporigin_data=O
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- SQL vs NOSQL：选择数据科学的正确数据库
- 数据是现代企业决策的基石。无论是电商平台还是金融机构，都需要强大的数据库来存储和管理海量数据。SQL和NoSQL数据库是当前主流的两大数据库类型，选择合适的数据库类型至关重要。本文将帮助您了解SQL和NoSQL数据库的区别，这对于数据科学学习者来说是必备知识。SQL数据库是一种关系型数据库，数据以预定义模式的结构化表格形式存储，遵循ACID原则，确保数据完整性和可靠性。在需要数据一致性的场景中，SQL数据库是理想选择。SQL数据库关键特性：数据格式：数据存储在行和列组成的表格中。数据一致性：
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- pytorch中的随机克罗普（1）
- 给我买咖啡☕*备忘录：我的帖子解释了randomcrop（）有关填充，填充和padding_mode参数。>我的帖子说明了关于pad_if_need的参数的randomcrop（）。我的帖子解释了牛津iiitpet（）。randomcrop（）可以随机裁剪图像，如下所示：*备忘录：>初始化的第一个参数是大小（必需类型：int或tuple/list/list（int）或size（））：*备忘录：是[高度，宽度]。>必须是1个<=x。元组/列表必须是具
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- GitLab入门：登录指南和初学者提示
- GitLab快速入门：登录及实用技巧GitLab是一个功能强大的DevOps平台，提供Git仓库管理、CI/CD管道、问题追踪等多种功能，是开发者版本控制和项目协作的理想选择。本文将指导您快速登录GitLab并提供一些初学者实用技巧。GitLab登录步骤：访问GitLab网站:打开官方GitLab网站：https://gitlab.com点击登录:在页面右上角点击“登录”按钮。输入登录信息:输入您的用户名或邮箱地址和密码登录。已启用双因素身份验证（2FA）的用户需要额外
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