Публикации по теме 'python'
Три лучших пакета Python для сбора финансовых данных (бесплатно)
Получение финансовых данных так же важно, как и разработка алгоритма в количественном финансовом проекте. Без данных мы не сможем реализовать и протестировать нашу торговую стратегию или алгоритмы на исторических данных.
В этой статье я собираюсь представить три пакета Python , которые позволяют нам легко получать финансовые данные без каких-либо затрат. Они есть:
yFinance Alpha Vantage Pandas-DataReader
Помимо открытого исходного кода, три вышеуказанных пакета Python..
Выбор: многопоточность или многопроцессорность
Многопроцессорность и многопоточность кажутся чит-кодами, когда мы пытаемся сделать неэффективные программы эффективными. Хотя они очень хорошо работают при экспериментировании с небольшими программами, но когда системы масштабируются, оба они создают большие проблемы, в этом посте я расскажу о плюсах и минусах каждого из них и о том, когда следует обратить внимание на какое-либо из решений. Кстати, я пишу серию постов на эту тему, не стесняйтесь читать дальше..
Стабильная диффузия с помощью Hugging Face
Используйте меню Runtime вверху и выберите от Change runtime type до GPU .
!nvidia-smi
!pip install diffusers==0.8.0
!pip install transformers scipy ftfy
!pip install "ipywidgets>=7,<8"
!pip install accelerate
Необязательно
Поскольку Google Colab отключил внешние виджеты, необходимо включить их явно. Запустите следующую ячейку, чтобы иметь возможность использовать notebook_login
from google.colab import output
output.enable_custom_widget_manager()
from..
Введение Библиотека Python Moto — простой макет сервисов AWS
Добавьте больше достоверности в свои тесты
Модульные тесты — это наша первая линия защиты от регрессивных изменений кода. Если ваш код Python требует использования ресурсов AWS, эта статья может оказаться полезной для вашего тестирования.
Ресурсный оптимизм
Ресурсный оптимизм — это тестовый запах, возникающий, когда тест-кейс делает оптимистичное предположение о внешнем ресурсе.
Либо сама тестовая функция использует внешний ресурс, либо те части кода, которые она тестирует,..
Прогнозирование будущего акций с помощью машинного обучения
Питон в финансах
Мир финансов претерпел значительные изменения благодаря технологическому прогрессу. Любой другой Поколение Z , который не считает себя работающим с 9 до 5 до выхода на пенсию, я присоединился к тенденции инвестирования в акции. Хоть я и не так успешен, как в Крипто , я все равно выбираю свои акции и инвестирую по-своему. Я не изучал экономику или финансы, но у меня есть знания Python и моделей машинного обучения, что помогает мне инвестировать в акции. Если у..
Объяснение операторов Python: улучшите свои навыки программирования на реальных примерах
Python — универсальный и мощный язык программирования, предлагающий широкий набор операторов, позволяющих разработчикам выполнять различные операции с данными. Операторы Python играют решающую роль в манипулировании значениями и управлении потоком программы от простых арифметических вычислений до сложных логических вычислений. В этой статье мы погрузимся в мир операторов Python , изучим их типы , функциональные возможности , и лучшие практики их использования...
Алгоритмы нейронной сети - узнайте, как обучать ИНС
Лучшие алгоритмы нейронной сети
Обучение нейронной сети происходит на основе выборки исследуемой популяции. В процессе обучения сравните значение, выдаваемое устройством вывода, с фактическим значением. После этого настройте веса всех единиц, чтобы улучшить прогноз.
Для обучения Искусственной нейронной сети доступно множество алгоритмов нейронных сетей. Давайте теперь посмотрим на некоторые важные алгоритмы обучения нейронных сетей:
Градиентный спуск - используется для поиска..
Новые материалы
Как развивается смешанно-целочисленное программирование, часть 7
Унифицированная техника раннего завершения для первично-двойственных алгоритмов в смешанно-целочисленном коническом программировании (arXiv)
Автор : Ювэнь Чэнь , Кэтрин Нин , Поль Гулар..
Как научить модель Keras распознавать текст переменной длины
Я некоторое время играл с официальным примером Keras image_ocr.py и хочу поделиться своими выводами в этом посте.
В официальном примере выполняется только обучение модели, но отсутствует..
Практическая пакетная нормализация
История начинается после использования инициализации He вместе с ELU (или любым вариантом ReLU) может значительно снизить опасность проблем с исчезающими/взрывающимися градиентами в начале..
Поэзия онлайн-кодирования: путешествие пикселей и страсти
В мире, наполненном инновациями, онлайн-обучение программированию становится холстом, на котором обретает форму полотно вашей мечты. Это больше, чем просто создание строк кода; это сродни..
Обработка изображений с помощью Python - размытие и повышение резкости для начинающих
Как применить ядра свертки к цветным изображениям?
В этой статье мы обсудим, как применять ядра размытия и повышения резкости к изображениям. Эти базовые ядра составляют основу многих более..
Ограничение скорости в .NET Core 7 Web API
Что такое ограничение скорости?
Ограничение скорости — это процесс, используемый для ограничения количества запросов, разрешенных для определенного ресурса в указанном временном окне. .NET..
Стабильная Diffusion 1.0 выдаёт более красивые картинки, чем SD 2.1?! Почему?
Удивительные открытия, которые я сделал недавно. Смотрите в видео: https://youtu.be/PakgD6FewoU
Есть одно логичное объяснение — что у вас?