1.PaddleX场景实战：PP-TS在电压预测场景上的预测源码预测源码应用
2.天气网站程序大盘点(24小时天气查询)
3.EDF文件介绍 以CHB-MIT数据集为例
4.vn.py学习笔记（八）vn.py utility、BarGenerator、计划计划ArrayManager源码阅读
5.天勤量化策略库：VWAP算法（成交量加权平均价格）（难度：高级）
PaddleX场景实战：PP-TS在电压预测场景上的预测源码预测源码应用
时间序列数据按照时间顺序排列，用于预测未来趋势。计划计划这一预测方法在多个行业都有广泛应用，预测源码预测源码对业务影响重大。计划计划霸州网站建设源码例如，预测源码预测源码飞桨推出了基于启发式搜索和集成学习的计划计划高精度时序模型PP-TS，在电力场景数据集上验证，预测源码预测源码精度提升超%。计划计划PP-TS现已上线飞桨AI套件PaddleX，预测源码预测源码源码全部开放，计划计划可供探索。预测源码预测源码
PP-TS可以准确预测场景下的计划计划未来数据，此外，预测源码预测源码飞桨还提供了8种时序预测方法，方便用户选择。
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PP-TS从三个角度深入探索，包括模型选择、融合和优化。通过星河共创计划，加入文心生态伙伴，皮皮果网站源码企业可快速解决行业痛点、实现商业收益。
天气网站程序大盘点(小时天气查询)
在数字化时代，天气信息已成为生活必需。准确的天气预测对出行计划和户外活动安排至关重要。天气源码站为开发者提供天气数据、API、开源库及技术资源，简化应用开发。以下是推荐的四个天气源码程序。 1. OpenWeatherMap API: 提供全球实时天气信息，包括温度、湿度、风速、气压等，支持多种语言和单位。功能包括预警、历史数据查询。 2. WeatherStack API: 功能强大，提供天气分析、日出日落时间、空气质量等。数据更新快速，小猪收银源码配置准确度高，适用于各种天气应用。 3. Weather Underground API: 以准确性和详细性著称，提供全球实时天气信息，包括温度、湿度、风速等，支持逐小时天气预报和气象历史数据查询。 4. Weatherbit API: 简单易用，提供全球天气信息，数据格式简洁，方便集成。支持天气预警、气象卫星图像等高级功能。 此外，橙盘天气网提供小时全球和国内城市、景区天气预报，覆盖未来小时、7天和天预报，为出行提供保障。网站包含空气质量、景点天气、国际天气和天气资讯。人脉人数置顶源码 选择合适天气源码程序时，需考虑数据覆盖范围、准确性、功能丰富度、更新频率和成本。合理选择，可轻松开发实用天气应用，提供便捷、准确服务。EDF文件介绍 以CHB-MIT数据集为例
我们通过使用EDFbrowser软件读取MIT数据集，获得了一个对EDF文件的感性认识。医生通常在患者大脑上插入个电极，产生个通道的时序电位数据。波浪线的形状异常可能表明大脑发生异常放电，引发癫痫。
EDF文件结构分为两个部分：文件头信息和数据存储区域。文件头信息包含采集行为的相关信息，如通道数、采集时间、患者信息和数据总量。若使用c语言读取信息，需定义一个结构体。值得注意的方言测试类源码是，EDF+与EDF头文件的前半部分存在差异，EDF没有存储患者信息。
文件头信息的后半部分记录了每个通道的参数信息。edf_param_struct结构体包含关键数据项，如datarecord_duration（单位时间）、smp_in_datarecord（单位时间数据量）、frequency（频率）、smp_in_file（一个通道总数据量）、总时间、数据记录数和标注数量。
数据存储区域包含标注数据和电位数据，用于构建模型和疾病预测。标注数据存储在一个结构体中，电位数据存储在一个数组中，使用edfread_physical_samples函数读取。若需从特定位置读取，使用edfseek函数调整位置指针。
在使用c++读取edf文件时，首先需要下载edflib库，然后调用edfopen_file_readonly获取文件信息，edf_get_annotation获取标注信息，edfread_physical_samples读取电位信息。所有操作围绕一个hdr结构体展开，其中包含所有信息，通过edflib_check_edf_file函数读取。
在读取北大数据集时，第个通道的物理电位最大值等于最小值，导致读取失败，这可能是个EDF+文件。尽管Python可以读取此数据集，但c++和EDFbrowser无法读取。研究Python源代码后发现，核心在于将数据读取到RawEDF类中，并在_get_info函数中读取文件头信息和数据。在处理信号为0时，程序仅给出警告，而不会停止运行。
对于明天的计划，将深入阅读c语言的edflib代码，尝试修改代码以允许0通道的存在。同时，回顾相关专业课程知识，以加深对EDF文件的理解。通过实践与理论结合，提高处理EDF文件的能力。
vn.py学习笔记（八）vn.py utility、BarGenerator、ArrayManager源码阅读
在量化投资的探索中，作者对vn.py产生了浓厚的兴趣，并投身于相关学习。目前，作者主要专注于vn.py在A股市场量化策略的学习，面临的主要技术难点包括获取和维持日线数据、实现自动下单交易、开发全市场选股程序、编写选股策略回测程序，以及运用机器学习进行股票趋势预测。作者计划通过阅读vn.py源码，深入了解其架构机制，并通过分享形式记录学习心得，以便更好地理解vn.py。
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本文将重点探讨vn.py/trader/utility.py中的内容，主要包括工具函数、BarGenerator和ArrayManager。工具函数部分相对容易理解，主要是对通用功能进行封装。BarGenerator是K线合成器，负责根据实时tick数据合成1分钟K线，并进一步合成n分钟K线。ArrayManager是指标计算辅助类，负责维护一定量的历史数据，以供计算sma、ema、atr等常见指标。BarGenerator和ArrayManager是本次学习的重点。
工具函数部分主要提供合约代码转换、路径读取、json文件读写、数值位数设置、日志等功能，主要是对基本功能进行封装，没有复杂的算法。
BarGenerator类用于从tick数据中生成1分钟bar数据，也可以用于从1分钟的bar数据中合成x分钟或x小时的bar。BarGenerator的主要函数包括update_tick、update_bar、update_bar_minute_window、update_bar_hour_window、on_hour_bar和generate。
ArrayManager是一个时间序列容器，用于按时间序列缓存bar数据，提供技术指标的计算。ArrayManager提供的函数分为四类：init函数、update_bar、@property函数和技术指标函数。
天勤量化策略库：VWAP算法（成交量加权平均价格）（难度：高级）
天勤量化策略库中的VWAP算法，源自天勤量化(TqSdk)多年实战经验的开源工具，该策略属于被动型交易策略，广泛应用在交易市场中，据统计，国外机构一半的算法交易采用VWAP及相关策略进行。VWAP的核心原理是将大额订单拆分成小规模订单，按照预估的时间内交易量分布进行交易，力求在一段计划时间内保持每段时间内的交易总量与市场交易总量比例恒定，成交价格以成交量加权平均值为基准。
策略并非追求绝对最优，目标在于分散冲击、隐藏交易行为，而非最小化所有成本。在理想情况下，没有额外信息且不预测价格趋势时，VWAP是理论上的最优策略。在天勤量化开发包中，VWAP策略的代码实现利用Pandas库进行数据处理和预测，TqSdk提供了模拟和实盘操作的平台。代码设计上，允许用户自定义交易时段，增加了策略的灵活性。
代码实现时，由于成交量的整数化可能造成总和与目标手数不符，策略通过调整剩余手数和占比值来解决这一问题。整个过程可分为预测拆单、交易执行等四个步骤，具体细节可在天勤内策略源代码中查看。