百万富翁快车道
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作者文章归档：course
创伤记忆-心理学
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创伤记忆是指个体经历创伤性事件后，创伤经历及其相关情感和生理反应在记忆中的固着和重现。与一般的记忆不同，创伤记忆不仅仅是一个简单的事件回忆，它是伴随着强烈情感、身体感觉以及思维的混乱和扭曲，成为一个沉重的心理负担。创伤记忆对个体的情感、行为和生理状态有着深远的影响，常常表现为创伤后应激障碍（PTSD）的一部分。本文将从创伤记忆的形成机制、特征、对个体的影响及其治疗方法等方面进行全面分析。
1. 创伤记忆的形成机制
创伤记忆的形成通常源于个体经历了强烈的、极度的创伤性事件。这些事件可以是自然灾害、战争、家庭暴力、性侵害等具有巨大心理冲击的经历。创伤性事件往往超出了个体现有的应对机制，造成了...
redis命令
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大投机家
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《大投机家》（修订版）是匈牙利著名投资大师安德烈·科斯托拉尼的经典著作，被誉为“德国证券教父”的自传式作品。该书总结了科斯托拉尼80年的投机交易经验，深入探讨了金融市场的运作规律、投机心理以及投资策略。书中不仅包含他对股市、债券、外汇等市场的深刻见解，还结合了他个人的经典投资案例，以幽默和智慧的方式呈现投机艺术的精髓。
《大投机家》目录
推荐序
第一章 金钱的魅力
- 金钱与道德
- 金钱的价值尺度
- 成为百万富翁需要多少钱
- 对待金钱的正确态度
- 如何在短期内成为百万富翁
- 投机是一门艺术，而非科学
- 我是投机者，并且一直是
第二章 我眼中的交易所
- 投机和人类历史一...
yfinance源码解析-scrapers-screener-02
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在 yfinance 仓库中，scrapers 和 screener 是两个不同但相关的功能模块，主要区别和联系如下：
1. 功能定位不同
scrapers（数据抓取器）
- 定位：底层数据获取工具，负责从雅虎财经页面或 API 中直接抓取原始数据，并解析为结构化格式（如 JSON、DataFrame）。
- 典型场景：抓取股票持有者信息（如机构持有者、内幕交易数据）、实时行情数据、历史价格等。
- 示例模块：
scrapers/holders.py中的Holders类，通过_fetch和_parse方法从网页或 API 提取原始数据并清洗。
screener（筛选器）
- 定位：上层...
yfinance 源码仓库解析-01
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这个仓库 yfinance 是一个用于从雅虎财经（Yahoo! Finance）的 API 下载金融和市场数据的 Python 库。以下是对该仓库的详细介绍：
主要特点
- Pythonic 接口：提供了简洁易用的 Python 接口，方便用户获取金融和市场数据。
- 多类型数据支持：可以获取单个股票（
Ticker）、多个股票（Tickers）的数据，还能下载多只股票的市场数据（download）。 - 丰富的功能模块：包括获取市场信息（
Market）、实时流式数据（WebSocket和AsyncWebSocket）、搜索报价和新闻（Search）、获取行业和板块信息（Sector和Ind...
gitdiagram-任意 GitHub 仓库转化为交互式图表
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这个仓库名为 gitdiagram，其主要功能是能在数秒内将任意 GitHub 仓库转化为交互式图表，方便用户对仓库结构进行可视化。以下是对该仓库的详细介绍：
功能特性
- 即时可视化：可将任意 GitHub 仓库结构转换为系统设计或架构图。
- 交互性：用户点击图表中的组件，能够直接跳转到对应的源文件和相关目录。
- 快速生成：借助 OpenAI o4 - mini 模型，实现快速且准确的图表生成。
- 可定制化：支持用户通过自定义指令对图表进行修改和重新生成。
- API 访问：提供公共 API 用于集成，不过此功能仍在开发中（WIP）。
技术栈
- 前端：采用 Next.js、TypeScript、...
基于 Python 的分布式并发写入方案-V2
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- 从mongodb数据库的集合中 获取所有的股票代码 stocks
- 把stocks 放入redis 队列
- 启动多进程池 然后 并发的从队列中取 stock
- 处理完后，把数据存入mongodb 中
写成一个类updateStockData ，包含上面的这些方法
基于 Python 的分布式并发写入方案
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以下是基于Python、Redis队列和MongoDB的分布式并发写入方案，适用于5000个接口数据处理：
方案架构
- 技术栈
• 任务队列：Redis（List结构实现FIFO队列，支持分布式消费）。
• 并发处理：Python多进程/线程（或异步框架如FastAPI+协程）。
• 存储层：MongoDB（分片集群或副本集，支持高并发写入）。
核心步骤
- 数据入队
• 接口请求：
◦ 用Python遍历5000个接口，将每个接口URL/参数作为任务存入Redis队列（如task_queue）。
◦ 示例代码： import redis r = redis.Redis(host='l...
FineBI-大数据分析工具
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一段话总结
FineBI是一款强大好用、人人可用的大数据分析工具，能连接多种数据源，具备数据编辑、可视化、分享协作等功能，内置50+图表，可实现一站式主题分析，比传统数据分析提效50%，图表可视化效率较传统BI提升19%。它拥有丰富函数，能智能分析数据变化原因，还可设置预警。该工具能满足不同岗位人员的数据分析需求，提供丰富业务场景模板和案例，获得30000+企业认可，支持免费体验。
## **产品功能**
- 连接多种数据源，一键接入数据库表或导入Excel
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