NocoDB是一个允许用户无需编写代码即可构建数据库解决方案的平台，具有以下特点和功能： 1. 核心优势 - 类似电子表格的数据库构建：用户能够轻松地像使用电子表格一样构建在线数据库，无需编码技能，可自行选择自带数据库或使用平台提供的数据库，能处理数百万行数据。 - 数据主权与规模：重新定义了数据所有权，使用户对数据有直接访问权；可轻松扩展到数百万行数据，许多用户无需与销售人员沟通就能处理大规模数据。 - 适用广泛：秉持强大的开源精神，适用于各种规模和类型的企业，包括代理机构、初创公司、中小企业和大型企业。 - 高API吞吐量：具备可靠的基础设施，支持流畅...

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长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory） 是一种特殊的循环神经网络（RNN），用于解决标准RNN在处理长序列时面临的梯度消失问题。LSTM通过引入多个门控机制，能够在较长的时间范围内保持信息，从而有效地捕捉长时间依赖关系。LSTM在自然语言处理（NLP）、语音识别、机器翻译、时间序列预测等领域得到了广泛应用。

1. LSTM的基本结构

LSTM的关键创新是其内部结构与标准RNN的不同，它引入了记忆单元（cell state），并使用门控机制控制信息的流动。LSTM的基本单元由四个主要组成部分：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate...

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数据采集：

windmill

数据存储：

mongodb

股票价格预测：

AI Stock Price Prediction Using Large Language Models in Python

技术指标：

可视化 ：

streamlit

pyecharts

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“停牌”是指证券交易所暂停某只股票的买卖交易，通常是为了防止市场出现过度波动或为了处理某些特殊情况。停牌可以是临时的，也可以是长期的，具体取决于停牌的原因和交易所的规定。以下是一些常见的停牌原因和相关的信息：

停牌原因

1. 重大信息披露：公司在披露重大信息（如并购、重组、重大合同等）时，可能会申请停牌，以避免信息泄露导致股价异常波动。
2. 异常交易：如果某只股票的交易价格或成交量出现异常波动，交易所可能会暂停其交易，以调查原因并保护投资者利益。
3. 公司问题：公司存在重大问题，如财务造假、违规行为等，交易所可能会暂停其股票交易。
4. 监管要求：监管部门要求公司停牌，以处理某些合规问题或进行调查。
5. 市场...

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“通义灵码”是阿里巴巴推出的一个AI代码生成和辅助工具，旨在帮助开发者提高代码编写效率和质量。这个工具可以自动生成代码片段、提供代码建议、修复代码错误，并支持多种编程语言和开发环境。以下是“通义灵码”的一些主要特点和功能：

主要特点

1. 多语言支持：支持多种编程语言，如 Python、JavaScript、Java、C++ 等。
2. 代码生成：可以根据用户的需求自动生成代码片段，减少手动编码的工作量。
3. 代码建议：在编写代码时提供智能建议，帮助开发者更快地完成代码编写。
4. 代码修复：自动检测和修复代码中的错误，提高代码质量。
5. 代码补全：提供智能代码补全功能，提高编码效率。
6. 代码优化：提供代码...

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scikit-learn（通常简称为 sklearn）是一个用于机器学习的Python开源库，它功能强大、应用广泛，以下是关于它的详细介绍：

概述

• sklearn 提供了丰富的机器学习算法、工具和实用程序，旨在简化机器学习任务的实现过程，无论是分类、回归、聚类还是降维等不同类型的任务，都能借助该库高效完成，并且其设计注重代码的简洁性、易用性以及高效性，被大量数据科学家、分析师以及机器学习爱好者广泛使用。

功能模块

• 分类算法：
  • 支持向量机（SVM）：通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的数据点尽可能地分开，有线性可分和非线性可分（通过核技巧，如高斯核等将数据映射到高维空间使其线性可分...

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pypi

github

qstock 是一个用于股票数据获取和分析的 Python 库，它提供了一些方便的接口来获取股票行情、财务数据、新闻等信息。qstock 通常与其他数据处理和可视化库（如 Pandas、Matplotlib）结合使用，以便进行更深入的数据分析和可视化。

安装

首先，你需要安装 qstock。可以通过 pip 安装：

pip install qstock

主要功能

1. 股票行情数据：获取股票的历史行情数据。
2. 财务数据：获取公司的财务报表数据。
3. 新闻和公告：获取与股票相关的新闻和公告。
4. 股票池管理：管理自选股池，方便跟踪关注的股票。

示例代码

以下是一些常用的 q...

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文档

pyportfolioopt 是一个用于投资组合优化的 Python 库，它提供了多种优化方法和工具，帮助投资者构建和优化投资组合。这个库基于现代投资组合理论，支持多种资产配置策略，包括均值-方差优化、风险平价、最小方差组合等。

主要功能

1. 数据获取：从 Yahoo Finance 等数据源获取股票历史数据。
2. 预期收益和协方差矩阵估计：计算资产的预期收益和协方差矩阵。
3. 投资组合优化：实现多种优化方法，如均值-方差优化、最小方差组合、最大夏普比率组合等。
4. 风险模型：支持多种风险模型，如单因素模型、多因素模型等。
5. 绩效评估：提供绩效评估工具，如夏普比率、信息比率等。

安装

你可以使用...

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scipy.signal.find_peaks 是 SciPy 信号处理库中的一个函数，用于在数据序列中查找峰值（即局部最大值）。这个函数非常有用，特别是在处理时间序列数据、频谱分析和其他需要识别数据中显著特征的场景中。

函数签名

scipy.signal.find_peaks(x, height=None, threshold=None, distance=None, prominence=None, width=None, wlen=None, rel_height=0.5, plateau_size=None)

参数说明

• x (array_like): 输入数据序列。
• hei...

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