美国股票代码

获取美国股票市场的符号或美国指数成分的符号，通过使用getStockSymbols函数可以轻松实现。此外，该函数还能返回公司名称、行业类型、市值、市盈率、最新价格变动百分比和交易量等详细数据，数据源自http://finviz.com。

手语识别系统使用机器学习算法来识别手势并翻译成文字或语音。使用机器学习分类算法可降低成本和难度，但仍存在跟踪手部运动的挑战。图像预处理和分类方法也存在问题，因为需要考虑多种手语。这份报告探讨了使用机器学习分类算法的手语识别，包括数据集和算法说明。

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这个股票资产管理模板可以帮助已进行股票投资的个人记录并分析其投资情况。模板包含四张工作表： 1. 股价表: 自动生成用户交易过的股票代码和名称，并允许用户记录每年年底的股票价格。 2. 交易记录表: 用户可以记录每次股票交易的日期、代码、买入/卖出数量和价格。 3. 股本及历年盈亏表: 用户输入总股本后，模板自动计算历年股票交易的盈亏状况。 4. 手持股票及持平价表: 用户可以查询指定年份持有的股票种类和数量，以及每种股票的盈亏情况和持平卖出价。 模板中包含示例数据，用户可以清除后输入自己的数据。

提供美国地图，包括城县分布图、河流湖泊分布图，可用于数学建模和美赛项目。

包含完整的美国邮政编码，可直接导入到MySQL、SQL Server等数据库中。

本项目提供了论文“通过对抗训练增强股票走势的预测”（IJCAI 2019）中提出的 Adv-ALSTM 模型的实现代码。该代码基于 Python 3.6.1、TensorFlow 1.8.0 和 Numpy 1.14.5 开发。 如需在 ACL18 和 KDD17 数据集上运行 Adv-ALSTM、ALSTM 和 LSTM 模型，请执行超参数文件中提供的命令。 使用本代码时，请引用以下论文： @article{feng2019enhancing,title={Enhancing Stock Movement Prediction with Adversarial Training},author={Feng, Fuli and Chen, Huimin and He, Xiangnan and Ding, Ji and Sun, Maosong and Chua, Tat-Seng},journal={IJCAI},year={2019}}

利用数学模型全面解析股票历史数据，包括交易数据、股价波动、收益和市场状况等，从大量股票中发现上涨规律，精准预测潜在待涨股票。

在Project目录下，使用weblogic8.0+jbuilder2006+sqlserver2000数据库进行平台附加，以提升系统稳定性和性能。

数据挖掘在股票分析预测方面发挥着重要作用，通过分析大量数据来预测股市走势。