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云开发（Cloud Development）是一种基于云计算技术的应用开发模式，它通过将服务器、存储、数据库、网络等基础设施和平台服务以云服务的形式提供给开发者，让开发者无需关注底层硬件和基础设施的搭建与维护，只需聚焦于应用逻辑和业务功能的开发，从而大幅降低开发成本、提高开发效率。
云开发通常包含以下关键模块：
1. 后端即服务（Backend as a Service，BaaS）
- 提供数据库（如MySQL、MongoDB等）、文件存储、用户认证、消息推送等后端功能，开发者可通过API直接调用。
- 示例：Firebase、...
docker run --name mongo --restart=always -p 27017:27017 -v E:/SData/mongodb/data:/data/db -v E:/SData/mongodb/backup:/data/backup -v E:/SData/mongodb/logs:/data/log -v E:/SData/mongodb/conf:/data/conf -d mongodb/mongodb-community-server:latest
docker run --name mongo --restart=always -p 2701...
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer 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...## **实时投资数据**
- 可转债等权指数：2124.859↑ +7.920 +0.370% 56.47℃
- 多种投资品类：T+0 QDII、股息率等
## **社区话题**
- 投资分析：冀东转债分析等
- 实盘记录：“2023年重新出发”等
- 其他话题：...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：
scrapers（数据抓取器）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）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：
Ticker）、多个股票（Tickers）的数据，还能下载多只股票的市场数据（download）。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...写成一个类updateStockData ，包含上面的这些方法
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
• 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
• 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
- 可视化编辑数据，无需SQL，含多种新增列功能
- 内置50+图表，支持联动钻取特效
- 多人协同编辑仪表板，复用报表，一键...这篇论文提出了一种名为CausalStock的模型，用于预测受新闻影响的多只股票价格走势，核心内容如下： 1. 研究背景：在预测多只股票价格走势时，现有方法存在两个问题。一是股票关系常为单向，以往基于相关性的关系建模不合适，因果关系更能准确反映股票间影响；二是新闻数据噪声大，传统文本挖掘模块难以提取有效信息。 2. 创新点 - 因果关系发现：设计了与时间滞后相关的因果发现模块，能根据时间滞后直观地建立股票间的因果关系，比以往不考虑时间滞后的方法更适合股票数据。 - 新闻信息提取：提出基于大语言模型（LLM）的去噪新闻编码器。它能从多个角度给新闻文本打分，有效去除噪声，提取...