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Cursor.so 是一个集成了 GPT-4 的国内直接可以访问的，优秀而强大的免费代码生成器，可以帮助你快速编写、编辑和讨论代码。它支持多种编程语言，如 Python, Java, C#, JavaScript 等，并且可以根据你的输入和需求自动生成代码片段。Cursor.so 还可以帮助你重构、理解和优化代码，提高开发效率。本文只是一个使用 Cursor 的简单示例，帮助大家如何安装和使用。大
使用 pygame 实现了一个动态的 心形粒子特效动画。主要功能包括：在屏幕中心通过心形参数方程生成粒子轨迹；每个粒子具有独立的大小、速度、角度、寿命和随机扰动；粒子逐渐缩小并淡出，营造浪漫柔和的视觉效果；采用 asyncio 实现异步主循环，保持帧率稳定在 60 FPS；自动循环更新粒子，实现持续动态效果；可兼容 Web 环境（通过对 platform.system() 判断 Emscripte
然而，如何有效地利用同花顺进行编程，以实现个性化的投资策略和高效的数据分析，却是许多用户面临的难题。本文将从四个方面、五个方面、六个方面和七个方面，详细解析同花顺编程的方法与技巧，帮助读者突破困惑，实现编程能力的爆发式增长。通过深入理解基本概念、掌握核心技巧、探索高级功能以及解决常见问题，我们可以不断提升自己的编程能力，实现个性化的投资策略和高效的数据分析。例如，数据接口的不稳定、算法性能的瓶颈、
这个框架只是简单将backtrader框架用于深度学习模型的历史回测，所以还有很多可以改进的地方，例如加入过滤条件，进行样本外测试，更换其他模型，引入更多特征等。回测结果的可视化如下图所示，可以看出每次交易一手，回测结束后的资金是11686.92，前期有多次亏损，中间模型捕捉到了一次大的上涨趋势，后面也是多次正的收益。2. 深度学习模型模块：使用PyTorch创建一个基本的LSTM模型，通过滑动窗
相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。机器之心对本文进行了编译介绍，代码详情请访问原文。我终于
20220517 Python 制作一个儿童学习软件 （附源码和软件下载）包含语音合成 视频播放 pyqt pptsx3 Qmovie request pygame 音频播放文章目录20220517 Python 制作一个儿童学习软件 （附源码和软件下载）包含语音合成 视频播放 pyqt pptsx3 Qmovie request pygame 音频播放前言一、软件准备二、主要内容1.引入库2.语
pygame库播放edge-tts返回的语音。
准备：1、安装python2、安装pip（http://blog.csdn.net/sinat_37390744/article/details/55798616）3、安装pygame（pip install pygame）点击下载代码文件http://download.csdn.net/detail/sinat_37390744/9760559（说明：如果出现No module n
一个可能的原因是chunk._data（播放时播放的采样片段）是32位整数，但输出到pyaudio的stream.write()当中时，它需要的又是32位浮点。p.get_format_from_width(song.sample_width)可以看到得到的是所谓的"pfloat64"，但我在sounddevice的实现程序中明明是把数据当做整数来处理的。但我不想把这个程序带到我的主要工程中，一个
功能特别丰富，比如截图识别、批量导入识别，还有个性化识别，简直不要太方便！整个项目都是用 Python 写的，不过有个小提醒，用 Win7 的小伙伴可能没办法用，建议用 Win10 x64 及以上版本，这样体验更好。
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