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
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- 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...这个仓库 botgroup.chat 是一个基于 React 和 Cloudflare Pages 构建的多人 AI 聊天应用，同时也支持服务器版的一键 Docker 部署。以下是对该仓库的详细介绍：
这是一个多人 AI 聊天应用，支持多个 AI 角色同时参与对话，提供类似群聊的交互体验。用户可以在应用中与多个 AI 角色进行实时交流，享受流式响应。该应用具有群组管理、AI 角色禁言、Markdown 格式支持、数学公式显示等功能，界面美观且支持移动端。
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...
sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 是 scikit-learn 库中的一个数据预处理工具，用于将特征数据按比例缩放到指定的范围，通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。这种归一化处理有助于消除特征之间的尺度差异，使得各特征在同一量级上，从而提高机器学习模型的训练效率和性能。
MinMaxScaler 对每个特征（列）进行线性变换，使其值缩放到指定的范围默认情况下，缩放范围是 [0, 1]，但可以通过 feature_range 参数设置为其他范围，如 [-1, 1]
变换公式如下
[
X_{\text{scaled}...
Apache Calcite是一个动态数据管理框架，从仓库的文件和代码片段可以看出它具备以下主要功能：
从提供的代码片段来看，这个仓库主要围绕 Apache SeaTunnel 项目展开，涉及数据处理、存储、检查点管理等多个方面，以下是详细介绍：
要将 Cursor 代码编辑器的界面设置为中文，可通过以下两种主流方法实现，涵盖 Windows、Mac、Linux 全平台操作：
打开扩展市场
启动 Cursor 后，按下 Ctrl + Shift + X（Windows/Linux）或 Cmd + Shift + X（Mac），左侧边栏会出现扩展商店界面。在搜索框输入 "Chinese" 或 "中文"，选择下载量最高的 "Chinese (Simplified) Language Pack for Visual Studio Code"（插件 ID：MS-CEINTL）进行安装。
重...