在网上找到一个油价网站,http://www.qiyoujiage.com , 定位到自己所在的具体地址,例如:http://www.qiyoujiage.com/hubei/xxx.shtml ,通过 jsoup 抓取关键数据,如 92#-0# 汽油价格等其他自己需要的数据。
5月16日24时,国内新一轮成品油调价窗口将开启。继上轮成品油价格下跌后,机构预计本轮成品油价格或继续下跌,有望迎来年内“最大跌幅”,根据机构测算,全国大部分地区95号汽油有望回归“7元时代”。
我们可以设计两种模型。 1、一个更复杂的模型(更多的隐含层) 2、一个可以识别更多输入信息数据源的模型。 虽然很容易把注意力放在第一个模型上,但garbage-in-garbage-out的原则依然存
道琼斯工业平均指数开盘狂泻1800点,跌幅逾7%,报24048.4点;标普500指数跌7%,触发第一层熔断机制,暂停交易15分钟;纳斯达克100指数跌6.8%,报7988.2点,跌破8000大关。
在以毫秒为计算单位的交易市场,高频交易似乎已经笑傲江湖难逢对手,但是华尔街的武器库远不止如此,还有一种可以窥探市场走势的“神器”也受到了交易员的热捧。 这些“神器”包括直升飞机、热感摄像机、传感器等等,虽然并不罕见,但他们有一项特殊的任务:专门为华尔街收集情报。 据华尔街日报报道,美国有一家叫做Genscape的公司专门从事此项业务,他们的分析员乘坐直升飞机,手拿热感摄像机,在一个石油小镇成片的工业厂房上空飞过,拍摄的主要对象是那些大型的储油罐。 通过分析这些石油“重镇”的储油情况,他们可以在政府石油报告
依赖库 pip install jieba pip install matplotlib pip install wordcloud pip install snownlp 词频统计 # -*- coding: utf-8 -*- import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 加载自定义分词字典 jieba.load_userdict("news.txt") # 语料 corpos = "美
作为爱折腾的工程师,总想自己做一些有趣的工具或项目,但苦于没有合适的资源,开发效率非常低下,尤其对于前端工程师和移动端工程师,缺少后端的支持,能做的事情就更加少了,咋办?
在国内外金融行业差距越来越小的同时,无论是金融机构还是创业公司,都应该通过合作的方式,利用技术为业务赋能。
但在2020年,一些最简单的事情,如网上订票和机场接机,都已经变成了生死攸关的事情,因此我们必须要好好的规划我们行程中的每一步。然而,为什么没有人在这个情况下好好规划,以尽可能避免航空业在2020年发生崩溃呢?
这是「进击的Coder」的第 725 篇技术分享 作者:崔庆才 大家好,我是崔庆才。 大家国庆快乐哈,不过国庆期间除了玩,有些时间我也在“学习”,今天就给大家分享个干货吧! 想必大家平时可能会做一些数据分析,那么数据分析肯定就少不了数据。 数据从哪里来呢?我们可以通过网络爬虫来爬取数据,但是这个还是需要耗费一定时间的。 这时候就会有朋友说了,有没有现成的数据呢?当然有了,今天就给大家分享一个基于 Python 的、简便易用的数据接口,可能包含我们想要的各种各样的数据。 简介 这个库的名字叫 GoPUP,
激励是引起一个人做出某种行为的某种东西(例如惩罚和奖励的预期)。由于理性人通过比较成本与收益做出决策,所以他们会对激励做出反应。
自进入2022年以来,国内油价历经六轮调整,结果轮轮上涨,95号汽油全面突破9元,稳居高位,所带来的连锁效应已持续影响着各方市场的浮动。
主要有指数数据、宏观经济数据、新经济数据、微博KOL数据、信息数据、生活数据、疫情数据等。
在本文中,预测股价已经受到了投资者,政府,企业和学者广泛的关注。然而,数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务
小勤:大海,上次看你用Powerquery爬取国际燃油价格的内容,觉得太好玩儿了。但国际燃油价格那个可能很多人都不关注,能不能来点更普适性的,比如股票?
为了扩大公众号受众面,用Python写了个程序,抓取微博的新闻,整理成新闻类进行推送。
1.油价查询,点击城市列表之后,就可以查看当前城市的油价,包括92,95,98,柴油等。
当时在MCU平台上使用时,会出现时间长了死机的情况,在调用cJSON_Print输出格式化后的JSON数据之后,
活动即将开启,扫码报名 1、闻泰科技拿下苹果50亿元智能家居项目,已在出货 2、华为首款一亿像素真机曝光,命名nova 9 SE 3、中国显示器制造商正高薪吸引韩国OLED工程师 4、小米今年最强影像旗舰采用奥利奥设计外观 5、Gartner:全球智能手机销量2021年增长6% 6、苹果订单或占台积电2021年总营收的近26% 7、油价暴涨,特斯拉在美国订单激增 8、大众未来派电动面包车发布:Q3在欧洲市场上市 9、加拿大政府已做好向半导体行业加大投资的准备 10、安徽首家12吋芯片代工
我们首席学术官CAO说,如果现在买一桶原油,不仅不用花钱,甚至还能倒赚钱37.63美元,相当于266块人民币。
Python条件分支是通过一条或者多条语句的执行结果True或者False来决定是否执行相应的代码块。 if单向条件语法结构
大海:好吧。我先教你爬一页的数据,以后再教你怎么爬所有页面的。你看,证券之星里的沪深A股数据在http://quote.stockstar.com/stock/ranklist_a_3_1_2.html网页里。
预测股价已经受到了投资者,政府,企业和学者广泛的关注。然而,数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务。在本文中,我将解释如何将 GARCH,EGARCH和 GJR-GARCH 模型与Monte-Carlo 模拟结合使用, 以建立有效的预测模型。金融时间序列的峰度,波动率和杠杆效应特征证明了GARCH的合理性。时间序列的非线性特征用于检查布朗运动并研究时间演化模式。非线性预测和信号分析方法因其在特征提取和分类中的鲁棒性而在股票市场上越来越受欢迎。
上一篇介绍了C语言写的JSON解析库cJSON的使用:使用cJSON库解析和构建JSON字符串
这是 Python 进阶课的第十二节 - 负油价和负利率模型,进阶课的目录如下:
【导语】:今天我们教你用Python画出世界石油分布桑基图,Python技术部分可以直接看第四部分。
小勤:我们每天都能收到供应商推送的pdf格式的燃油价格文件,怎么能方便地整合到一起做数据分析啊?
4.回到傻妞已安装的插件,点击后面的配置,将Key填入保存即可,设置一个插件key后,其他需要此Key的默认会调用的,也就是不用再去设置其他插件。
大数据文摘“可视化”专栏已经成立,如果您是专业人员,愿意与大家分享,请后台留言,加入我们,一起把这个平台和专栏做得更好。回复“可视化”阅读系列文章。 欢迎熟悉外语(含各种“小语种”)的朋友,加入大数据文摘翻译志愿者团队,分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 作者:Linda Bi 这篇文章取材于David Karger教授讲授的Data Visualizations课程,此课程是MIT ProfessionalEducation开设的网络课程Tackling the Challenges of B
2016年6月24日,英国脱欧公投结果显示,支持脱离欧盟和支持留在欧盟的人数分别为1741万人和1614万人,脱欧阵营以51.9%:48.1%的比例胜出。根据公投结果,英国最快可于2018年第三季度正式退出欧盟。届时,英国将成为首个退出欧盟的国家。这一历史性事件在全球各行业引发了大规模的争议,市场行情顿生变化,国际油价急挫5%,塑料行业、轮胎行业等纷纷炸开了锅。 国际油价急挫5% 📷 据报道,油价周五收盘急挫5%,此前英国公投决定脱离欧盟,引发了大规模避险交易,美元等安全资产大幅上涨,可能终结全球油
With highways available, driving a car from Hangzhou to any other city is easy. But since the tank capacity of a car is limited, we have to find gas stations on the way from time to time. Different gas station may give different price. You are asked to carefully design the cheapest route to go.
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较
上两篇文章介绍了使用cJSON库解析和构建JSON字符串和Qt平台下使用QJson解析JSON字符串
以东航为例 该企业每年会产出的品质数据大概有10TB。而事实上,这些数据目前的使用率并不是很高,如果能对这些数据加以深度分析,从中挖掘的节约成本,提升运营效率的机会,对于整个航空业来说,都是非常可观的
交易 一笔交易是一条消息,从一个账户发送到另一个账户(可能是相同的账户或者零账户,见下文)。交易可以包含二进制数据(payload)和以太币。 如果目标账户包含代码,该代码会执行,payload就是输入数据。 如果目标账户是零账户(账户地址是0),交易将创建一个新合约。正如上文所讲,这个合约地址不是零地址,而是由合约创建者的地址和该地址发出过的交易数量(被称为nonce)计算得到。创建合约交易的payload被当作EVM字节码执行。执行的输出做为合约代码被永久存储。这意味着,为了创建一个合约,你不需要向合约
你可能听说过核密度估计(KDE:kernel density estimation)或非参数回归(non-parametric regression)。你甚至可能在不知不觉的情况下使用它。比如在Pyt
据国际航空运输协会(IATA)4月14日发布的预测,受新冠肺炎疫情影响,2020年全球航空业损失将达到3140亿美元。
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
我国已将电动汽车的采用作为其运输部门脱碳的基石,其电动汽车行业随之出现的惊人增长预计将使我国的汽油消费峰值提前几年,并加速减少碳排放的进展。
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。
作者 | Nicolas Schapeler 责编 | Carol 出品 | 区块链大本营(ID:blockchain_camp) 前几天,作者遇到了这样一种情况,需要在一个让web3.py几乎不可能工作的环境中使用Python与Ethereum网络进行通信。 由于作者仍然需要与网络通信,所以作者使用了Ethereum提供的JSON-RPC API,所有的web3库都构建在这个API之上。原来,这是非常有趣的一件事,让我们一起来看看吧。 基础设置 首先,让我们声明几个变量,这将有助于以后发送请求:
数据收集偏差、观点先入、警察减少、整体犯罪率减少、统计显著性置信度、严厉的刑罚、死亡筛选选择性偏差、人口成分改变、统计口径变化、经济对销量的影响、出行次数距离的变化、酒后和醉驾的关系、油价对出行方式的影响、酒类销量的变化。
推荐阅读: 《一起搞事情团队-烟台旅游-挣钱星球介绍》 《人生,第一次车祸。。。》 《比亚迪,YYDS!》 1 滴滴司机 接着上一次的话题聊,上次不是说遇到人生第一次事故,然后车送到维修点去维修了。 于是上下班又恢复到滴滴模式,我之前有几年的时间,上下班都是依靠滴滴来通勤。 也许是好久不用,滴滴猛给我发优惠劵。 原来通勤需要25元抵扣后只需要15元左右,在公司附近约好车之后,按照提示就上来车。 上车之后发现是一个女司机,车里面收拾蛮干净的,走了一会无聊就和这位女司机聊了起来。 从10元油价聊起来新能
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ) 。
题目链接:https://codeforces.com/contest/1113/problem/A
题意:开车从1出发到n,油箱体积V,1-n在一条直线上,相邻相距是1,i 个城市的油价是 i 元一升,一升油可以走 1 个单位,问消耗最小钱到达n。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云