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从网站读取实时股票K线图并显示的小程序。
DELPHI7开发平台

1、通通股票K线及KDJ,MACD，RSI等指标显示完整源代码。
2、python历史行情读取，切换股票数据及指标公式。
3、跨python版本代码设计思路和实现。
4、模块化设计，自己可以任意扩充。
本演示使用聚宽用户数据。
免费行情源获取参考下面我的帖子。
https://blog.csdn.net/hepu8/article/details/81866694

一个简单的股票交易系统，可以作为一个参考原型

极米科技极米科技首次公开发行股票并在科创板上市招股意向书.pdf

一个基于Agent的股票市场仿真模型的Swarm实现

.Net股票系统

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专为解决传统RNN在处理长期依赖问题上的不足而设计。
在序列数据的建模和预测任务中，如自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域，LSTM表现出色。
本项目“LSTM-master.zip”提供的代码是基于TensorFlow实现的LSTM模型，涵盖了多种应用场景，包括多步预测和单变量或多变量预测。
我们来深入理解LSTM的基本结构。
LSTM单元由输入门、遗忘门和输出门组成，以及一个称为细胞状态的特殊单元，用于存储长期信息。
通过这些门控机制，LSTM能够有效地选择性地记住或忘记信息，从而在处理长序列时避免梯度消失或梯度爆炸问题。
在多步预测中，LSTM通常用于对未来多个时间步的值进行连续预测。
例如，在天气预报或者股票价格预测中，模型不仅需要根据当前信息预测下一个时间点的结果，还需要进一步预测接下来的多个时间点。
这个项目中的“多步的迭代按照步长预测的LSTM”可能涉及使用递归或堆叠的LSTM层来逐步生成未来多个时间点的预测值。
另一方面，单变量预测是指仅基于单一特征进行预测，而多变量预测则涉及到多个特征。
在“多变量和单变量预测的LSTM”中，可能包含了对不同输入维度的处理方式，例如如何将多维输入数据编码到LSTM的输入向量中，以及如何利用这些信息进行联合预测。
在多变量预测中，LSTM可以捕获不同特征之间的复杂交互关系，提高预测的准确性。
TensorFlow是一个强大的开源库，广泛应用于深度学习模型的构建和训练。
在这个项目中，使用TensorFlow可以方便地定义LSTM模型的计算图，执行反向传播优化，以及实现模型的保存和加载等功能。
此外，TensorFlow还提供了丰富的工具和API，如数据预处理、模型评估等，有助于整个预测系统的开发和调试。
在探索此项目时，你可以学习到以下关键点：1. LSTM单元的工作原理和实现细节。
2. 如何使用TensorFlow构建和训练LSTM模型。
3. 处理序列数据的技巧，如时间序列切片、数据标准化等。
4. 多步预测的策略，如滑动窗口方法。
5. 单变量与多变量预测模型的差异及其应用。
6. 模型评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。
通过深入研究这个项目，你不仅可以掌握LSTM模型的使用，还能提升在实际问题中应用深度学习解决序列预测问题的能力。
同时，对于希望进一步提升技能的开发者，还可以尝试改进模型，比如引入注意力机制、优化超参数、或者结合其他序列模型（如GRU）进行比较研究。

第2章图形基础342.1笔和画刷342.1.1pen类342.1.2brush类352.2基本图形形状372.2.1点372.2.2直线和曲线372.2.3矩形、椭圆形和圆弧形402.2.4多边形422.3颜色442.4双倍缓存66第3章坐标系统和颜色变换693.1坐标系统693.2颜色变换77第二部分二维图形的基本算法第4章二维矩阵和变换824.1矩阵基础和变换824.2齐次坐标824.2.1齐次坐标中的缩放834.2.2齐次坐标中的平移834.2.3齐次坐标中的旋转844.2.4变换组合854.2.5c#中矩阵的定义864.2.6c#中的矩阵操作874.2.7c#中基本的矩阵变换894.3c#中图形对象的变换93基本变换934.4c#中的多对象变换1014.5文字变换105第5章二维线形图形1095.1序列化和反序列化及二维图形的基本框架1095.1.1c#序列化和反序列化1105.1.2二维图形的基本框架1135.2二维图形2485.2.1简单实例2485.2.2图例2785.2.3符号2895.2.4对数比例3025.2.5图形的修饰3085.3阶梯状图3165.4多y轴图318第6章特殊二维图形3276.1创建柱状图3276.1.1水平柱状图3276.1.2垂直柱状图3436.1.3图形充填柱状图3446.1.4重叠柱状图3466.2饼状图3486.3误差图3616.4股票图3676.4.1最高最低收盘价股票图3686.4.2最高最低开盘收盘价股票图3696.4.3最高最低价股票图3776.4.4k线图（阴阳烛图）3806.5面积图3896.6综合图390第三部分三维图形的相关知识及三维图形的实现第7章三维矩阵和变换3967.1三维数学概念3967.1.1操作三维对象3967.1.2数学结构3977.2三维中的基本矩阵和变换4027.2.1c#中三维点和矩阵的操作4037.2.2三维的基本变换4057.3方位角和仰角4347.4三维图形中的特殊坐标系统4397.4.1球坐标系统4407.4.2圆柱坐标系统4437.5特殊坐标中的实际应用4477.5.1球坐标示例4477.5.2双缓存463第8章三维图形4738.1三维图形基础4738.1.1point3和matrix3类4738.1.2chartstyle类4768.1.3坐标轴4968.1.4网格线4968.1.5标签4978.2三维折线图5038.3三维图形函数包5088.3.1chartstyle2d类5098.3.2point4类5158.3.3dataseries类5168.3.4chartfunctions类5218.3.5drawchart类5268.4曲面图的实现5418.4.1网格图5418.4.2幕布网格图5488.4.3瀑布网格图5518.4.4曲面图5538.5x-y平面色彩图5598.6轮廓图5648.6.1轮廓图的算法5648.6.2轮廓图的实现5648.7组合图5698.7.1三维体系中的x-y色彩图5708.7.2三维体系中的轮廓图5718.7.3网格-轮廓组合图5758.7.4曲面-轮廓组合图5768.7.5填充曲面-轮廓组合图5768.8三维柱状图577实现柱状图5778.9切片图591切片图的实现591第四部分c#中应用微软office的excel实现各种二维及三维图形第9章应用程序中的excel图表6009.1excel和c#间的互操作6009.2c#应用程序中的excel图表示例6029.2.1excel图表对象模型6029.2.2创建独立的excel图表6049.2.3创建嵌入式excel图表

Python爬虫抓取东方财富网股票数据并实现MySQL数据库存储，很有参考借鉴意义

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。