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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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