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vnpy：Python量化交易开发框架
0. 简介
vnpy是一套基于Python的开源量化交易开发框架，旨在为开发者提供快速搭建和回测交易策略的工具。它集成了多个国内外的交易接口，支持多种交易所的实时行情获取和交易执行，并提供了丰富的技术指标、交易数据分析和可视化功能。本文将详…
第一次用VNPY，通过仿真测试，踩过千万坑，我太难了~~~~~~
今天心血来潮，想上实盘，据说VNPY很适合实盘，那就搞起吧，结果可倒好，这坑啊，没完没了。
用VNPY的时候，我突然想起来上大学听到的一句话——免费其实是最贵的。的确，VNPY是免费给人用…
【从零开始vnpy量化投资】二. CTA策略模板与运行机制
【从零开始vnpy量化投资】二. CTA策略模板与运行机制
概述
本篇主要目标为理解vnpy的组件构成和cta策略模板的运行机制，便于在编写策略时能够避免因理解偏差造成的交易异常。
vnpy组件构成
vnpy主要使用python语言编写，我们首先打开客户端的安装目录…
springboot框架报错The server time zone value 'Öйú±ê׼ʱ¼ä' is unrec
报错信息如下 报错原因
maven导入MyBatis的时候会自动导入最新版本的8.0.11，然后8.0.11采用了新驱动，之前版本会报错
解决方案
jdbc:mysql://localhost:3306/app?serverTimezoneUTC
MySQL常见问题-Row size too large. The maximum row size for the used table type, not counting BLOBs, i..
今天又遇到这么个问题：
Row size too large. The maximum row size for the used table type, not counting BLOBs, is 65535. This includes storage overhead, check the manual. You have to change some columns to TEXT or BLOBs这个还真没遇到过，…
sklearn make_blobs函数
make_blobs方法:
sklearn.datasets.make_blobs(n_samples100,n_features2,centers3, cluster_std1.0,center_box(-10.0,10.0),shuffleTrue,random_stateNone)
make_blobs函数是为聚类产生数据集，产生一个数据集和相应的标签 n_samples:表示数据样本点个数,默认值1…
sklearn的make_blobs绘制聚类数据样本，Python
sklearn的make_blobs绘制聚类数据样本，Python
例如：
from sklearn.datasets import make_blobs
from matplotlib import pyplotdef printer(data, label):size len(data)d [data[i] for i in range(size)]l [label[i] for i in range(size)]for i i…
)
聚类数据生成函数--make_blobs()
目录 参数n_samples（int/array-like,100）n_features(int,2)centers(int/ndarray of (n_samples, n_features),None)cluster_std(float/array-like,1.0)center_box(tuple,(-10.0,10.0))shuffle(bool,True)random_statereturn_centers(bool,False) 返回值使…
函数用法)
sklearn.datasets.make_blobs()函数用法
参考：https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.datasets.make_blobs.html
函数原型：sklearn.datasets.make_blobs(n_samples100, n_features2, centersNone, cluster_std1.0, center_box(-10.0, 10.0), shuffleTrue, random_stateNone)…
使用make_blobs生成数据并使用KNN机器学习算法进行分类和预测以及可视化
生成数据
使用make_blobs生成数据并使用matplotlib进行可视化
完整代码：
from sklearn.datasets import make_blobs
# KNN 分类器
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 画图工具
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据集拆分工具
from sklea…
make_blobs方法的使用
make_blobs方法:
sklearn.datasets.make_blobs(n_samples100,n_features2,centers3, cluster_std1.0,center_box(-10.0,10.0),shuffleTrue,random_stateNone)
make_blobs函数是为聚类产生数据集，产生一个数据集和相应的标签 n_samples:表示数据样本点个数,默认值1…
sklearn 笔记：make_blobs 生成聚类数据
from sklearn.datasets import make_blobs1 基本用法
data, label make_blobs(n_features2, n_samples100, centers3, random_state3, cluster_std[0.8, 2, 5])
2 参数说明
n_features每一个样本有多少个特征值n_samples样本的个数centers 聚类中心的个数 也可以是一个列表…
第十九章 存储和使用流数据（BLOBs和CLOBs）
文章目录 第十九章 存储和使用流数据（BLOBs和CLOBs） 流字段和SQLBLOBs and CLOBs定义流数据字段流字段约束 将数据插入流数据字段查询流字段数据Result Set Display DISTINCT, GROUP BY, and ORDER BY谓词条件和流聚合函数和流标量函数和流 流字段并发锁…
make_blobs
一、make_blobs简介 scikit中的make_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据，直观地说，make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据，这些数据可用于测试聚类算法的效果。 二、函数原型 sklearn.datasets.make_b…
方法生成分类数据)
使用sklearn中make_blobs()方法生成分类数据
sklearn中make_blobs()方法参数： n_samples:表示数据样本点个数,默认值100 n_features:是每个样本的特征（或属性）数，也表示数据的维度，默认值是2。默认为 2 维数据，测试选取 2 维数据也方便进行可视化展示…
BLOBS表空间数据查询
查看数据库表空间使用情况:
select a.tablespace_name tnm,b.FILE_PATH,--b.autoextensible,b.cnt,trunc(a.bytes/1024/1024/1024) total_G,trunc(a.bytes/1024/1024/1024/b.cnt) avg_G,trunc(c.bytes/1024/1024/1024) free_G,trunc((a.bytes-c.bytes)*100/a.bytes,2) used--,…
sklearn 使用make_blobs生成聚类样本数据
我们先引入make_blobs并调用，参数请看注释：
from sklearn.datasets import make_blobs
X, y make_blobs(n_samples20, # 生成20个样本n_features2, # 每个样本2个特征centers3 # 3个中心)查看生成的数据长度：
X.shape,y.shape((20, 2), (2…
Python-sklearn.datasets-make_blobs
sklearn.datasets.make_blobs()函数形参详解
"""
Title: datasets for regression
Time: 2024/3/5
Author: Michael Jie
"""from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt# 产生服从正态分布的聚类数据
x, y, cen…