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Mastering Python for Bioinformatics_

详情介绍：https://blog.csdn.net/s1t16/article/details/128898122 为对股票价格的涨跌幅度进行预测，本文使用了基于长短期记忆网络(LSTM)的方法。根据股票涨跌幅问题， 通过对股票信息作多值量化分类，将股票预测转化成一个多维函数拟合问题。将股票的历史基本交易信息作为特征输入，利用神经网络对其训练，最后对股票的涨跌幅度做分类预测。

Python基于LSTM模型实现预测股市源代码+模型+数据集

三、Aroon指标的基本用法 当 AroonUp 指标向下跌破50 时，表示向上的趋势正在失去动力； 当 AroonDown 指标向下跌破50时，表示向下的趋势正在失去动力；如果两个 指标都在低位，表示股价没有明确的趋势；如果指标在70 以上，表示趋势十分 强烈；如果在30 以下，表明相反的趋势正在酝酿。通常来说， AroonOsc 在0 附近时，是典型的无趋势特征，股票处于盘整阶段。 参考研报《技术指标系列（三）——加入“二次确认”的AROON 阿隆优化指 标》中的方法，我们买入 AroonOsc > 50 的股票。 4.4 阿隆指标 • 技术指标阿隆（ Aroon ）全解析 497

unittestreport介绍 1、什么是unittestreport unittestreport是基于unittest开发的的一个功能扩展库，关于unittestreport最初在开发的时候，最初只是计划开发一个unittest生成html测试报告的模块，所以起名叫做unittestreport。在开发的过程中结合使用者的反馈，慢慢的扩展了更多的功能进去。后续还会持续的扩展和开发一些新的功能，目前实现了以下功能： HTML测试报告生成 unittest数据驱动 测试用例失败重运行 多线程并发执行用例 发送测试结果及报告到邮箱 测试结果推送到钉钉 测试结构推送到企业微信 2、安装unittestreport unittestreport是基于python3.6开发的，安装前请确认你的python版本>3.6 安装命令 pip install unittestreport 3、使用文档

企业编码管理的程序-python源码-可执行程序-论文.zip 在PyCharm中运行《企业编码生成系统》即可进入如图1所示的系统主界面。在该界面中可以选择要使用功能对应的菜单进行不同的操作。在选择功能菜单时，只需要输入对应的数字即可。 由于在使用Python解释器直接运行Python程序时，不支持书中介绍的彩色输出结果（该彩色结果需要通过PyCharm运行时才可以显示），所以显示效果与书中不同，但不影响程序功能。

Blender项目 此仓库包含在Blender中设计的3D模型。

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摘 要 1 系统概述 1.1 概述 1.2课题意义 1.3 主要内容 2 系统开发环境 2.1 B/S架构 2.2 Python简介 2.3 Django框架 2.4 MySQL 介绍 2.5 MySQL环境配置 2.2 Python简介 2.3 Django框架 2.4 MySQL 介绍 2.5 MySQL环境配置 3 需求分析 3.1技术可行性：技术背景 3.2经济可行性 3.3操作可行性 3.4系统设计规则 3.5系统流程和逻辑 4系统概要设计 4.1概述 4.2系统结构 4.3数据库设计 4.3.1 数据库实体 4.3.2 数据库设计表 5 系统详细设计 5.1系统功能模块 5.2 管理员功能模块 5.3 用户功能模块 6 系统测试 6.1系统测试的目的 6.2系统测试方法 6.3 测试结果 结论 致　谢 参考文献