Pandas读取Excel文件时中文显示为乱码,该怎么修复?
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Python多线程获取股票行情[源码]
本文详细介绍了使用Python多线程技术高效获取股票行情数据的方法。作者通过生动的比喻解释了单线程的局限性,并提供了使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor实现多线程请求的完整代码示例。文章还分享了实际应用中的经验教训,包括控制请求频率、设置超时时间等实用建议。此外,作者简要介绍了更高效的异步IO技术(aiohttp)以及获取数据后的应用方向,如实时监控、技术指标计算等。最后,文章强调了量化交易需要循序渐进,建议从基础的多线程抓取开始练习,并提供了开户和学习的实用建议。
2026 Python+AI零基础教程[项目代码]
本教程详细介绍了2026年Python与人工智能的零基础入门全流程,包括环境搭建、Python基础语法、AI核心库(NumPy、Pandas、Matplotlib)、机器学习实战、深度学习入门、本地大模型部署(Ollama)、RAG项目开发以及Streamlit Web部署。教程特别强调零基础友好,无需高数背景或昂贵设备,适合小白、转行从业者、大学生及职场人士。通过4周的学习计划,每天2-3小时,学员可以掌握从零搭建AI项目的全链路技能,包括数据处理、模型训练、大模型调用及Web部署。教程还提供了免费学习资源清单和避坑指南,帮助学习者高效入门AI开发。
时序数据库 - TDengine - Docker部署·超级表建模·Java/Python/Go开发·性能调优·集群高可用 - 实战指南 完整名称:TDengine 时序数据库实战指南:Docke
内容概要:15 章正文 + 2 附录、约 3.3 万字,从概念架构 → 部署/工具/SQL → 三语言开发/连接对比/混合架构 → 建模调优/集群运维 → 三大场景案例,全链路覆盖 适用人群:后端开发(Java/Python/Go)、物联网/工业互联网架构师、DBA/运维、数据采集与可视化开发、选型评估负责人 使用场景及目标:快速上手(Docker 3 分钟拉起)、项目开发(代码直接复用)、架构选型、性能与高可用保障、业务落地(智慧农业/产线监控/车队管理) 其他说明:原创实战合集、基于 3.x 编写、代码可直接运行、生产前重点读第 11~12 章——无任何平台链接与内容资讯
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基于大数据的旅游景点数据分析可视化[代码]
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