Google-PageRank-Algo 该项目给出了PageRank算法的可视化。 它由爬网，计算和可视化三个部分组成。 PageRank算法： 定义 PageRank（PR）是Google搜索用于在网站的搜索引擎结果中排名的算法。 PageRank以Google的创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）的名字命名。 PageRank是一种衡量网站页面重要性的方法。 算法 PageRank算法输出概率分布，该概率分布用于表示随机点击链接的人到达任何特定页面的可能性。 可以为任何大小的文档集合计算PageRank。 在几篇研究论文中都假定，在计算过程开始时，分布在集合中所有文档之间的分配是均匀的。 PageRank计算需要多次通过集合，称为“迭代”，以调整近似的PageRank值，以更紧密地反映理论上的真实值。 使用的工具： Beatifulsoup在阅读URL后解析URL

JavaScript数据结构和算法参考 JavaScript的完整数据结构和算法参考 设置 使用Git克隆存储库 git clone https://github.com/the-code-experiments/javascript-ds-algo-reference.git 安装依赖 npm install 执行测试 npm test 或者 npm run test:debug 数据结构 链表 树 图形 堆 哈希表 演算法 搜索 线性搜寻 二元搜寻 排序 气泡排序 选择排序 插入排序 堆排序 合并排序 快速排序 贝壳排序 计数排序 基数排序 作者和贡献者 我们非常感谢您的各种贡献。 特别感谢 贡献者。 随意地 要求功能 您发现任何拼写错误，增强功能或问题 为已经注册的投票 发送公关 执照 MIT许可证（MIT）； 版权所有（c）2018 As

QuantStats：量化指标的投资组合分析 QuantStats Python库执行投资组合分析，通过向量化分析人员和投资组合管理人员提供深入的分析和风险指标，使他们更好地了解其绩效。 QuantStats包含3个主要模块： quantstats.stats用于计算各种性能指标，例如夏普比率，获胜率，波动率等。 quantstats.plots用于可视化性能，缩编，滚动统计，月收益等。 quantstats.reports用于生成度量标准报告，批处理图和创建可另存为HTML文件的撕纸。 这是一个简单的撕裂表分析策略的示例： 快速开始 % matplotlib inline import quantstats as qs # extend pandas functionality with metrics, etc. qs . extend_pandas () # fetch th

billpwchan / futu-algo API参考文档 特征 基于FutoOpenD和FutuOpenAPI开发 低延迟交易支持（最高1M级别） 每日库存过滤和电子邮件通知 策略回测和报告 问题 发行版 重要提示：现在，程序仍处于Alpha阶段。 版本指导 FutuAlgo发布 Futu OpenAPI规范 0.0.2-alpha.x 4.0 部署方式 先决条件：配置文件（Config.ini） [FutuOpenD.Config] Host = Port = WebSocketPort = WebSocketKey = TrdEnv = [FutuOpenD.Credential] Username =

可视化算法 这是一个练习，可以更好地理解算法内部的工作方式，以及我们是否可以以一种既具有教学意义又令人愉悦的方式对其进行可视化。 其灵感来自 Robert Sedgewick 在其书籍/讲座和中的可视化，由 Mike Bostock 使用 d3.js 进行可视化。 执照 在 MIT 许可下获得许可。

解压至本地maven仓库的org目录下。 PS：aggdesigner-algorithm-jar包，官网无法下载-上传日期：2021年7月2日

leetcode 越过同列基本数据结构和算法（JavaScript） 这个存储库中包含我自己使用 ES6 实现的常用数据结构和算法。 我构建这个 repo 的目的是我自己的启发（在停止开发软件之后）。 我想用这个项目来让我的教师了解这些被所有人认为是有效编程的基础的概念。 我的目标结果是，通过这个过程，我将更加擅长解决问题（在 和 等网站上找到的那种）。 我实现该目标的想法涉及能够创建有效的解决方案，以及能够连贯地谈论我在空间和时间复杂性方面使用特定数据结构和算法的决定。 是的，我有点在重新发明轮子。 不，我绝对不是——我将在学习过程中链接我用于学习的所有资源（可能包含在随附的 Markdown 文件中，每个实现也将包含相关注释）。 链表 堆 队列 二叉树 堆 哈希表 算法 二分查找 归并排序 快速排序 Dijkstra 算法 深度优先搜索 广度优先搜索

樽海鞘优化算法是2017年提出的一种新的群体智能算法，SSA算法能够有效地改善初始随机解，并收敛于最优解。文件中包含论文。

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