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新发地各类别每日价格走势.csv

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简介:
该文件包含北京新发地农产品批发市场各类别商品每日的价格变化数据,便于分析市场行情和趋势。 北京新发地各种菜品的历史数据共21万条,最新爬取完成,适合用于数据分析练习。

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  • .csv
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    该文件包含北京新发地农产品批发市场各类别商品每日的价格变化数据,便于分析市场行情和趋势。 北京新发地各种菜品的历史数据共21万条,最新爬取完成,适合用于数据分析练习。
  • 10资产数据.csv
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    本文件包含了十种不同资产的日度市场价格数据,适用于金融分析和投资策略研究。 这是我在视频中使用到的10个资产的价格数据表,欢迎下载。
  • 获取市场历史蔬菜并绘制图表
    优质
    本项目旨在收集和分析北京新发地市场的历史蔬菜价格数据,并通过图表形式展示价格波动趋势,帮助用户了解市场价格变化。 获取新发地市场历史菜价并生成价格走势图。
  • 签到指南:签到脚本汇总
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    本指南汇集了各种每日自动签到脚本,帮助用户轻松完成网站、APP等平台的日常签到任务,确保不遗漏任何积分或奖励。 每日签到说明:使用Python结合Selenium实现的自动签到脚本,并通过Sever酱配置微信通知功能。当前支持CSU每日健康打卡。 安装说明: - 安装selenium库,执行命令 `pip install selenium`。 使用说明: - 账户信息采用文本形式存储,以避免直接在代码中引入敏感数据。 - 具体操作步骤和更多细节请参考相关文档。
  • 历(含门票和酒店等).zip
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    本资料包提供了一个详细的每日价格日历,涵盖各类景点门票及酒店住宿费用等信息,助您轻松规划旅行预算与行程。 在日历上展示和编辑日期价格的功能可以自定义为所需的日历控件,方便且简单。此功能已经在项目中使用。
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    本项目深入分析并预测股票价格走势,提供详尽研究报告与实用Python预测代码,助力投资者精准决策。 随着我国经济制度与保障体系的不断完善,股票市场日益受到关注,每年投资者的数量持续增长。因此,如何有效地预测股价成为了研究领域的热点问题。本段落采用长短期记忆网络(LSTM)模型构建了一个股价预测系统,并选取了贵州茅台的历史数据进行训练,具体使用开盘价、收盘价、最高价和最低价作为输入特征。 在优化算法的选择上,我们采用了适用于LSTM的Adam算法。为了提升模型性能,在调整学习率及训练轮数后,我们将原有的三层神经网络改进为四层结构。实验结果显示,这种改进使均方误差(MSE)相比原模型降低了大约47%。 从实际效果来看,该预测系统在短期内股价走势上表现良好;而对于长时间的股价趋势预测虽然存在一定偏差,但总体而言与实际情况的趋势相吻合,因此具有一定的实用价值。
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