仲学习

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    Watch Gitee 极速下载/AntNest

    AntNest 简明飞快的异步爬虫框架(python3.6+),只有600行左右的代码 功能 开箱即用的HTTP客户端 提供Item extractor, 可以明确地声明如何从re

    最近更新: 16小时前

    Watch 仲学习/alien_invasion

    游戏打飞机实例

    最近更新: 4年多前

    Watch 仲学习/data_visualization

    学习数据可视化

    最近更新: 4年多前

    Watch 仲学习/学习python

    提供简单的python学习实例

    最近更新: 4年多前

    Watch 仲学习/Listed-company-news-crawl-and-text-analysis forked from 燕洼仙草/Listed-company-news-crawl-and-text-analysis

    上市公司新闻文本分析与分类预测的基本步骤如下: 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上,爬取上市公司(个股)的历史新闻文本数据(包括时间、网址、标题、正文) 从Tushare上获取沪深股票日线数据(开、高、低、收、成交量和持仓量)和基本信息(包括股票代码、股票名称、所属行业、所属地区、PE值、总资产、流动资产、固定资产、留存资产等) 对抓取的新闻文本按照,去停用词、加载新词、分词的顺序进行处理 利用前两步中所获取的股票名称和分词后的结果,抽取出每条新闻里所包含的(0支、1支或多支)股票名称,并将所对应的所有股票代码,组合成与该条新闻相关的股票代码列表,并在历史数据表中增加一列相关股票代码数据 从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本,利用该支股票的日线数据(比如某一天发布的消息,在设定N天后如果价格上涨则认为是利好消息,反之则是利空消息)给每条新闻贴上“利好”和“利空”的标签,并存储到新的数据库中(或导出到CSV文件) 实时抓取新闻数据,判断与该新闻相关的股票有哪些,利用上一步的结果,对与某支股票相关的所有历史新闻文本(已贴标签)进行文本分析(构建新的特征集)

    最近更新: 5年多前

    Watch 仲学习/oejia_weshop forked from Jone.x/oejia_weshop

    odoo 微信小程序商城模块 从Github同步

    最近更新: 接近6年前

    Watch 仲学习/weixin-python forked from zakzou/weixin-python

    微信SDK - 包括支付,公众号,登陆,消息处理等

    最近更新: 接近6年前

    Watch 仲学习/gistandard forked from Candlumine/gistandard

    SandBox轻量级办公管理系统(gistandard乙方版本)-已适配Django 3.0.3

    最近更新: 接近6年前

    Watch 仲学习/webdrive forked from michael_tan/WebDrive

    共享网盘项目

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    Watch 仲学习/web_pan forked from 梟遙書眚/web_pan

    多用户私人小网盘django

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