使用python进行股票分析和选股.zip

内容概要：vue中使用echarts实现省市地图绘制，根据数据不同显示不同区域颜色；实现省市切换效果。根据数据实现区的打点效果。 适合人群：具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员 能学到什么： 1、使用echarts实现省市地图绘制； 2、根据数据不同显示不同区域颜色； 3、实现省市地图点击切换效果； 4阅读建议：本文以吉林省地图为例，来实现吉林省市的点击切换及打点效果。你也可以显示中国地图或其他身份地图。原理是一样的哦。 实现过程，主要是通过markPoint及经纬度数据来实现地图的打点效果。使用visualMap来实现不同区域颜色的效果。

# 功能分析（需求分析） 1. 基于QT平台，使用OpenGL进行obj文件加载显示； 2. 使用鼠标对场景进行缩放、移动、旋转交互； 本资源有对应的项目介绍，详见同名CSDN博文。《基于QT使用OpenGL，加载obj模型，进行鼠标交互》 本项目资源整体框架简单，清晰，适合初步学习使用。 基于QT的QOpenGLWidget类进行派生，对鼠标事件进行重载，使用OpenGL可编程渲染模式开发，涉及着色器程序的编写，并进行了相机、渲染器、物体类的抽象。还编写了obj文件解析类，同时还可以基于本框架进行stl文件类的编写。资源还包含两个obj测试文件，一个是小兔子bunny.obj，一个是跑车Cayman_GT.obj。 使用开发环境：qt5.15.2, MSVC2019_64bit；使用mingw也可以运行

A7105使用事例，RF chip-A7105 FIFO mode应用范例

c++使用log4cpp记录软件日志的动态库及实例

Cloudflare是一个非常好用的软件，这个就不用跟大家说了吧，关键是目前为止完全免费，只是大家在使用过程中一定会发现，刚下载首次使用的时候还是ok的，但是用过一段时间之后就不行了，那是因为这个软件有一定的限制，为了解决这个烦恼，大佬们推出了很多好用的工具来解决这个麻烦，这里上传的就是其中一个，相当好用的，通过精选一些可用的ip，实现Cloudflare原始功能，亲测选择延迟最低的那一个ip就好了，有很多可以选择的ip，网速都还可以，反正使用过的觉得都挺不错的，至于warp到底是做啥的，兄弟们你们自己去查查好不，请不要在这里问一些无关紧要的问题哈，话不多说，直接上链接，反正你想看的网站网速都还是可以的，都静下心来看这么多了，还不赶紧gogogo，行动起来吧，心动不如行动，绝对不会后悔的，写这么多我都感觉有点累了，就先这样吧，记得使用以后给个好评哦，做过路过不要错过，为了让你们看到这个资源，我可是写了大半天文字啊，就这样吧，Warp优选IP，解决使用限制！！！你值得拥有！！！大家一起加油，免费的东西谁不喜欢呢，免费又好用的东西，你更不能错过了对不对，后续有别的好用的工具楼主会继续分享的

质子-质子碰撞中希格斯玻色子产生的包容性和差分基准横截面是在H→ZZ *→4ℓ衰减通道中测量的。 质子-质子碰撞数据是在大型强子对撞机以13 TeV的质心能量产生的，并由ATLAS探测器在2015年和2016年记录，对应的综合光度为36.1 fb -1。 与标准模型2的预测一致，H→ZZ *→4ℓ衰变通道中的包含基准横截面被测得为3.62±±0.50（stat）−±0.20 +±0.25（sys）fb。 91±0。 13英尺 还将横截面外推到总相空间，包括所有标准模型希格斯玻色子衰变。 测量了几个对希格斯玻色子的产生和衰变敏感的可观察到的基准截面，包括与希格斯玻色子有关的射流的运动学分布。 在数据与标准模型预测之间找到了很好的一致性。 使用对kappa框架的伪可观察扩展，将结果用于约束希格斯玻色子与标准模型粒子的异常相互作用。

通过大型强子对撞机的ATLAS实验，测量了与喷嘴相关的顶夸克对生产的不同横截面。 根据s = 13 $$ \ sqrt {s} = 2015年由LLAS的ATLAS探测器收集到的13 $$ TeV，对应的综合光度为3.2 fb-1。 在轻子（电子或介子）+射流通道中选择了最高的夸克对事件。 将测得的横截面与几种预测值进行比较，可以对顶级夸克的产生进行详细的研究。

matlab改变代码颜色MDL4OW 的源代码和注释： 刘胜杰，石谦和张良培。 使用多任务深度学习的未知类的少量快照高光谱图像分类。 IEEE TGRS，2020年。 接触： 代码和注释在此处发布，或检查 概述 普通：错误分类道路，房屋，直升机和卡车 以下是正常/封闭式分类。 如果您熟悉高光谱数据，您会发现培训样本中未包含某些材料。 例如，对于上方的图像（萨利纳斯山谷），道路和农田之间的房屋无法分类为任何已知类别。 但是，深度学习模型仍然必须分配标签之一，因为从不教它识别未知实例。 我们的工作：用黑色掩盖未知的事物 我们在这里所做的是，通过使用多任务深度学习，使深度学习模型具有识别未知事物的能力：那些被黑色掩盖的事物。 对于上方的图像（萨利纳斯山谷），农田之间的道路和房屋已成功识别。 对于下图（帕维亚大学校园），直升机和卡车被成功识别。 钥匙包 tensorflow-gpu==1.9 keras==2.1.6 libmr 在Windows 10的Python 3.6上测试 推荐Anaconda，Spyder 如何使用 高光谱卫星图像 输入图像的大小为imx×imy×通道。 卫星图像是标

在pp碰撞中在7 TeV质心能量中心产生的高横向动量射流用于测量横向能量-能量相关函数及其相关的方位角不对称性。 数据是在2011年用大型强子对撞机的ATLAS探测器记录的，对应的综合光度为158 pb -1。 选择标准要求事件中两个前导喷头的平均横向动量大于250 GeV。 蒙特卡洛事件生成器很好地描述了检测器级别的数据。 它们被展开到粒子级别，并以接近领先的精度与理论计算进行比较。 数据与理论之间的一致性很好，并提供了在大动量传递时微扰量子色动力学的精确测试。 从此比较，Z玻色子质量给定的强耦合常数被确定为s（mZ）= 0.1173±0.0010（exp。）→0.0026 + 0.0065（theo。）。