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港股打新_特征分析可视化
绿鞋（无差别）相关性热力图一手价格（<3000or4000-4200）申购价格(<1.5)超认购倍(>=7)总市值(<=7)利弗摩尔(越大越好）
港股打新
07通用技术
软件_anaconda_ImportError_NoModuleNamedConda_cli
anaconda报错ImportError:Nomodulenamedconda.cli下午anaconda突然抽风，进入终端就异常ImportError:Nomodulenamedconda.cli查询了几个解决方法，最简单的就是执行：bashAnaconda3-2018.12-Linux-x86
软件
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博客主机_nginx建立hexo和wp双博客
hexo结合githubpages本来是绝佳组合，免费安全高效，无奈github国内访问太慢。同类的coding的pages自定义域名坑太多，大概率失败.gitee自定义域名直接收费月99，果然比抢更好(99可以买腾讯低配置云主机１年了。)。所以说了半天国内如果坚持自定义域名且少花钱，那么就是都不行
博客主机
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港股打新_机器学习预测港股打新收益
前阵子接触到了港股打新，据说是个赚零花钱的好方法。扫盲介绍可参考雪球文章：https://xueqiu.com/3831498220/132942898各位大神总结的攻略：http://www.360doc.com/content/19/0625/15/64736033_844765859.shtm
港股打新
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博客主机_hexo如何召唤心仪妹子(live2d模型配置无效)
hexo启用看板娘后发现一个问题，无论如何修改配置，妹子始终都是那个座桌子边上的那个。想换一个，修改配置，重启，无效！网上查了查，也没有类似的结果，只好硬着头皮自个找了。重新核对官方步骤，的确没问题，一模一样的，那为何自己的就不行呢？仔细检查配置后发现。其中assets/这个文件夹在本机并不存在！！
博客主机
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软件_jupyter运行的conda环境和报错处理generator_to_async_generator
指定jupyter运行的conda环境和报错处理generator_to_async_generator安装nb_conda_kernelscondainstallnb_conda_kernelsnotebook的changekernel中切换虚拟环境参考:https://github.com/An
软件
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软件_TB创建公式应用dll失败_请检查用户权限_终极解决方案
TB创建公式应用dll失败请检查用户权限，终极解决方案使用TB遇到问题，编译公式时提示，创建公式应用dll失败，请检查用户权限尝试了多种方法后最终搞定将方案整理下，后续有遇到的战友可用参考下1，权限问题：使用，右键，管理员权限启动2，登录电脑系统的用户名是否为administrator，3，用户账户
软件
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python入门06_标准库实例教程学习笔记
文本处理textwrap：文本段落格式化re：正则表达式difflib：字符比较数据结构bisect模块里实现了一个向列表插入元素时也会顺便排序的算法。struct—二进制数据结构：用途：在Python基本数据类型和二进制数据之间进行转换。heapq–堆排序算法：heapq实现了适用于Python列
python入门
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vnpy_ubuntu期货看穿监管信息查看
报错信息：经期货市场监控中心反馈，您在我司报备使用的第三方外部交易终端软件在生产环境中不满足看穿式监管要求。无法采集到您的私网IP1。或但是无法采集到您的硬盘序列号等其他序列号信息。如何定位问题呢？提供下个人方法１，官方提供的ｌｉｎｕｘ版本的ｓｏ包，v6.3.13_20181119_tradeapi
vnpy
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软件_pyspider抓取数字货币价格bitcoin
第一步，找数据源，发现数据源url的pattern试试抓取数字货币价格，数据源：https://coinmarketcap.com/zh/currencies/bitcoin/点击历史数据，然后选择开始结束日期：https://coinmarketcap.com/zh/currencies/bitc
软件
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项目_机器学习竞赛阅读
人社大赛算法赛题解题思路分享+季军+三马一曹团队https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?spm=5176.12282027.0.0.485a311fu9lqGt&postId=2981就诊频次就诊不同医院个数各费用的汇总统计量，包括最大值，最
项目
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读书_机器学习
教材《机器学习》第二章：findsSGSG集合方法：S正例敏感扩展。G反例敏感，分裂，包容S，无偏的学习器，无偏学习的无用性。第三章：决策树属性离散，目标离散，可析取，可缺维ID3：熵，信息增益。停止：所有属性都被这条路径包括，节点关联样本具有相同属性ID3归纳偏置：短树优于长树，增益高属性靠近根节
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读书_机器学习实践
读书《机器学习实战》1，knn特点：a，宏观比对相似性，特征无偏爱，无主次关系。b,knn倾向于分类标签较多的目标标签，比如a10%，b90%，则大部分分类结果都会是b，虽然也符合清理（随大流错误风险小），但是难以发掘数据内部逻辑关系。c，-如果特征存在线性相关则会导致偏差，相关的特征等价于加了权重
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