深度学习股票预测代码lstm+数据.rar深度学习股票预测代码lstm+数据.rar

支持向量机SVM在金融领域的应用风险预警股票分类以及股票预测，支持向量机以其优越性在很多方面得到广泛的应用

PyTorch-CNN-股票预测在这个项目中，我采用了一种完全不同的方法来解决库存预测问题。
由于RNN的顺序性质，它们通常用于股票预测。
但是，我实现了PyTorchCNN管道进行库存预测。
我还在努力。

我自己写的一个股票预测的例子，解压之后可以双击用knime打开，可以用于knime的学习，如果安装了knime可以直接双击解压后的knime文件

这个次要是利用spark的api，朴素贝叶斯算法，来预测股票，其中包含的股票的原始数据和处理后适合sparkapi处理的训练模型

基于简单遗传算法的神经网络训练速度慢、易陷入局部极值,用具有较好的全局搜索能力自顺应遗传算法来优化神经网络权值和阈值,设计了基于自顺应遗传算法的BP神经网络的股票预测系统.该系统根据对股票历史数据分析,预测股价未来几天时间的走势.结果表明,改进算法具有很强的可行性和高效性.

压缩包内含：基于LSTM的股票价格预测_数据+代码+报告，可以最为数据挖掘的大作业。
股票作为人民金融投资的普遍方式，如何在股票中赚钱成为股民的共同目标。
要想在股票买卖中赚钱便要掌握股票的走势，因此股票价格预测工作引起社会及学术界的广泛关注。
股票的走势随市场变动，而且受诸多因素影响，如国际环境，政策变化，行业发展，市场情绪等等，这使得股民很难预测股票的走势。
理论上，根据股票以往的价格走势，可以预测股票的未来走势。
因为股票预测是高度非线性的，这就要预测模型要能够处理非线性问题，并且，股票具有时间序列的特性，因此适合用循环神经网络对股票进行预测。
虽然循环神经网络（RNN），允许信息的持久化，然而，一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱，在时间序列过长的时候，因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。
Hochreiter和Schmidhuber提出的长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）模型在RNN结构的基础上进行了改造，从而解决了RNN模型无法刻画时间序列长记忆性的问题。
因此，本文基于LSTM实现一个股票价格预测模型。

文件利用lstm进行股票第二日最高价预测，偏差大概在百分之一点五左右，里面无数据集，还有其他获取数据的代码，是进行预测的方法

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。