利润最大交易方法 一、按照缠师的利润最大交易策略，开发的1F策略，下图是10月6日至，10月22日，从 180USD到470USD，然后一单接近爆仓的过程。 二、会看交易记录，看整个的过程没有不符合策略的地方 （一）、 10月6日的交易没有留存交易记录，1F二三买合并的点我做的空，1FK的趋势背驰 做的5FK一笔的回调。止损设
原创
2022-01-20 17:26:22
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import time
'''
UTC(世界协调时间)：格林尼治天文时间，世界标准时间，在中国来说是UTC+8
DST(夏令时)：是一种节约能源而人为规定时间制度，在夏季调快1个小时
时间的表示形式：
1、时间戳
以整型或浮点型表示时间的一个以秒为单位的时间间隔。这个时间间隔的基础值是从1970年1月1日领带开始算起
2、元组
一种Python的数据结构表示，这个元组有9个整型内容
year
## Python解压缩文件的流程
在开始教导小白如何实现"python uncompress 1f 8b"之前，我们先来了解一下整个流程。下面是一个包含了每个步骤和相应代码的表格。
| 步骤 | 代码示例 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| 步骤1 | `import gzip` | 导入gzip模块，用于解压缩gzip文件 |
| 步骤2 | `with gzip.o
原创
2023-09-08 04:18:50
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Find 3-friendly Integers 题目描述 求范围$[L,R]$内有多少个数满足数的子串是3的倍数 范围 \([L,R] \leq 10^{18}\) 题解 $n \geq 100$一定合法，暴力算即可 代码 #include<cstdio> #include<algorithm> ...
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2021-08-12 14:34:00
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题目链接 题解 不可以发现，只有$\le 3$位数才会出现非3友好的情况。证明：如果前$i$个数模$3=$前$i+1$个数模$3$，则说明第$i+1$个数可以被$3$整除。因此非3友好数的所有前缀模$3$一定不相等，根据鸽巢原理可得上述结论。 打表即可，以下代码为TLE的数位dp修改而来(。﹏。*) ...
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2021-07-20 12:46:00
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python学习练习1：华氏温度转换为摄氏温度。转换公式为：C=(F - 32) /1.8。参考答案：f = float(input(‘请输入华氏温度: ‘))
c = (f - 32) / 1.8
print(’%.1f华氏度 = %.1f摄氏度’ % (f, c))print(f’{f:.1f}华氏度 = {c:.1f}摄氏度’)%.1f是一个占位符，稍后会由一个float类型的变量值替换
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2024-01-11 15:44:41
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其实从答题来看，能分析一些流程，还是做过事的。不过这个错误有点太夸张。 其实吾并不觉得简历有什么用，大家心里也明白原因。自己做了多少事，有时也不好判断。...
原创
2022-02-05 14:44:53
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其实从答题来看，能分析一些流程，还是做过事的。不过这个错误有点太夸张。 其实吾并不觉得简历有什么用，大家心里也明白原因。自己做了多少事，有时也不好判断。...
原创
2021-08-07 09:53:49
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f-string是Python 3.6推出的一种简单而不同的字符串格式技术，可以优雅地表达Python字符串。除非您仍在使用旧的 Python 版本，否则在格式化字符串时，f 字符串绝对应该是您的首选。因为它可以通过一个迷你语法满足您的所有要求，甚至运行字符串的表达式。本文将深入探讨这项技术从初级到深度的7个层次。在了解它们之后，您可能会成为字符串格式化大师。1. 轻松从变量显示值使用 f 字符串
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2023-08-21 23:57:01
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# Python F1的实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现“python f1”。以下是整个实现流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入相关的库 |
| 步骤二 | 定义数据集 |
| 步骤三 | 划分训练集和测试集 |
| 步骤四 | 构建模型 |
| 步骤五 | 训练模型 |
| 步骤六 | 对测试集进行预测 |
| 步
原创
2024-01-13 05:06:32
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python - sklearn 计算F1因为最近写的分类模型需要性能评价 ，常用的分类性能评价有 查准率、召回率、准确率、F1分类问题的常用的包 sklearn ，下面对F1所用的方法进行介绍查准率 请看另外一篇文章： sklearn 计算查准率召回率 请看另外一篇文章： sklearn 计算召回率前提知识对于我们的二分类问题，会有以下情况：真正例（True Positive，TP）：真实类别为
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2023-07-30 12:49:43
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计算F1是一个在机器学习领域中常用的指标，尤其是在分类模型的评估中。F1分数是精确率和召回率的调和平均数，它在处理不平衡数据集时特别有用。本文将详细探讨如何在Python中计算F1分数的方法，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化与生态扩展等。
## 版本对比
在Python中，计算F1分数的常用工具是`scikit-learn`库。根据版本的不同，功能与性能也会有所区别。
# Python F1按键
在使用Python编程时，我们经常会使用各种按键来控制程序的行为。其中，F1按键是一个常用的按键，它通常用来获取帮助文档或打开帮助窗口。本文将介绍如何在Python中使用F1按键，并提供一些示例代码。
## 使用F1按键
在Python中，我们可以使用`keyboard`模块来监控和处理键盘事件。这个模块提供了一个`wait`函数，它可以等待键盘事件的发生，并返回
原创
2023-11-23 12:32:44
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# F1 计算与 Python：如何高效做数据分析
在现代工程技术中，数据分析扮演了重要的角色。尤其是在F1赛车运动中，团队依赖高效的数据分析来提升性能。通过Python，我们可以对F1相关数据进行计算和可视化，使得赛车工程师可以更好地做出决策。本文将介绍如何使用Python进行F1数据分析，并使用甘特图可视化项目进度。
## 数据获取
首先，我们需要获取一些与F1相关的数据。这些数据可以来
原创
2024-10-18 07:24:34
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## Python计算F1
### 1. 什么是F1？
F1是一种用于评估二分类模型性能的指标，它综合了模型的准确率和召回率。准确率反映了模型预测正确的能力，而召回率反映了模型捕捉到真实正例的能力。F1通过将准确率和召回率的调和平均来综合评估模型的性能。
F1的计算公式如下：
```
F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
原创
2023-08-17 12:49:31
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# Python F1 Score 简介与应用
## 引言
在机器学习中，模型评价指标是判定模型性能的重要工具。尤其是在分类任务中，诸如准确率、精确率和召回率等指标被广泛使用。其中，F1 Score 是一种重要的综合指标，它在处理不平衡数据时尤其有用。本文将深入讨论 F1 Score 的概念、计算方法以及如何在 Python 中应用，并附带可视化示例。
## 什么是 F1 Score
F1
原创
2024-10-11 10:48:28
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# 使用Python计算F1分数的简易指南
F1分数是机器学习中常用的性能评估指标，尤其是在不平衡分类问题中。它综合了模型的精确性（precision）和召回率（recall），可以更全面地反映模型的性能。本文将介绍如何使用Python计算F1分数，包括相应的代码示例和流程图，帮助读者更好地理解这一指标。
## 1. 什么是F1分数？
F1分数的计算公式为：
\[ F1 = 2 \times
原创
2024-09-15 05:07:42
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# Python F1 指标：全面了解F1评分及其实现
## 引言
在机器学习和数据挖掘中，我们往往需要评价模型的性能。常用的评估指标有准确率、召回率和F1得分（F1 Score）。本文将深入探讨F1得分的概念、计算方法及其在Python中的实现，同时用可视化工具帮助理解相关的内容。
## 什么是F1得分？
F1得分是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均数。精确率
# F1在Python：如何使用Python进行公式1数据分析
公式1（F1）作为全球最受欢迎的赛车运动之一，吸引了大量的观众与粉丝。随着数据科学与编程的快速发展，越来越多的爱好者开始使用Python来分析F1的数据，以获得更深入的见解。在这篇文章中，我们将展示如何使用Python获取和分析公式1的数据，并通过旅行图和流程图帮助理解整个过程。
## 数据获取
通过API获取F1相关数据是分析
一 首先我们学到函数的嵌套调用与定义：
1 函数嵌套# def f1():
# print(f1)#我们这里如果输入f1那么输出的则是f1这个变量（函数）所在的地址。如果输入一个字符的话那么就直接输出该字符
# def f2():
# print(f2)
# def f3():
# print(f3)
#
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2023-11-01 18:24:43
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