我还留了她唱歌的视频，能不能帮我看看
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- 2026年 7月 20日 14:49
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Re: 我在中国重庆逛商k
呜呜呜早知道不说这话了，亏废了
- 2026年 7月 20日 14:47
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Re: 我在中国重庆逛商k
什么意思?不是一个人吗？
没关系的，如果真的是明星我倒是很震惊的。
- 2026年 7月 20日 14:38
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Re: 我在中国重庆逛商k
这是不是一个人啊？能不能告诉我
- 2026年 7月 20日 14:36
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Re: 我在中国重庆逛商k
我结束后，第二天说，她的下面太臭了。。。
- 2026年 7月 20日 14:34
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Re: 我在中国重庆逛商k
我们这是游戏场，换装场
- 2026年 7月 20日 14:30
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Re: 我在中国重庆逛商k
是不是一个人啊，我认不识人，波波熊老师
- 2026年 7月 20日 14:20
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我在中国重庆逛商k
最近天天去商k玩
妈妈桑给我推荐了一个妹子，叫田曦薇
我们一开始玩的很愉快
但是后来我说话让她很生气
我就没有找过她了
我刚才看中国抖音发现，一个叫田曦薇的明星
谁能帮我看看，是不是一个人
- 2026年 7月 19日 18:12
- 版面： 滚吧，足球！（Soccer ）
- 主题： （已发、关闭）发包子恭喜板鸭夺冠、新老球王交替、亚马尔出山！
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- 2026年 7月 18日 06:31
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Re: 女人怀孕保大还是保小
当一个人把自己的利益，把自己的一切都看成最重要的一切。
是不是也很可悲呢？而那些为了理想，为了信念，为了爱的选择被视作傻与愚蠢，那么这个人也很可悲吧。
- 2026年 7月 18日 06:08
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- 主题： 女人怀孕保大还是保小
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女人怀孕保大还是保小
多年前美国No.1的女人跟我说她怀孕的故事
她当时可能年龄比较大，好不容易怀孕了一个孩子
结果却遇到了问题，医疗团队就问她，她握紧拳头，说不要管我，保障孩子的生命。我顿时觉得母爱真的很伟大，竟然可以让她这么一个人，放弃一切。
多少年我说女人怀孕保大还是保小是一个很让女人考虑的问题，结果被女人痛骂。正常有脑子的女人都会保大，其实我也倾向于保大，尊重女人的意愿。
这个No.1的婚姻本来就可能是合作人的关系，爱情什么也都很难说，那么她又为什么怎么说呢？或者说这是她的骗我的故事，还是她真的有母爱的光环?
- 2026年 7月 15日 05:27
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Re: 我的股票代码分享，烂尾版
=============== 主程序 ===============
if name == " main ":
加载之前的状态
if load_monitor_state():
print("已恢复上次监控状态")
# 恢复未完成订单
restore_pending_orders()
# 预定义股票代码列表
predefined_stocks = get_sp500_tickers() # 获取标普500成分股
# 添加运行模式选择
print("请选择运行模式:")
print("1: 批量分析模式 (执行完整分析)")
print("2: 实时监控模式 ...
if name == " main ":
加载之前的状态
if load_monitor_state():
print("已恢复上次监控状态")
# 恢复未完成订单
restore_pending_orders()
# 预定义股票代码列表
predefined_stocks = get_sp500_tickers() # 获取标普500成分股
# 添加运行模式选择
print("请选择运行模式:")
print("1: 批量分析模式 (执行完整分析)")
print("2: 实时监控模式 ...
- 2026年 7月 15日 05:27
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Re: 我的股票代码分享，烂尾版
======== 监控函数 ========
def monitor_stock(ticker):
"""实时监控单个股票的预测概率（添加交易时间控制）"""
global monitoring_active
print(f"开始监控股票: {ticker}")
# 为每个线程创建独立的模型和特征副本
with model_lock:
thread_model = xgb.Booster()
thread_model.load_model('/kaggle/input/xgboost/123xgboost_model.json') # 修改为实际路径
thread ...
def monitor_stock(ticker):
"""实时监控单个股票的预测概率（添加交易时间控制）"""
global monitoring_active
print(f"开始监控股票: {ticker}")
# 为每个线程创建独立的模型和特征副本
with model_lock:
thread_model = xgb.Booster()
thread_model.load_model('/kaggle/input/xgboost/123xgboost_model.json') # 修改为实际路径
thread ...
- 2026年 7月 15日 05:26
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Re: 我的股票代码分享，烂尾版
=============== 股票数据处理函数 ===============
def safe_download(ticker):
"""安全获取股票数据"""
try:
tkr = yf.Ticker(ticker)
# 获取基本信息验证股票有效性
info = tkr.info
if 'regularMarketPrice' not in info or info['regularMarketPrice'] is None:
raise ValueError(f"无效股票代码: {ticker}")
# 获取历史数据
df = tkr.history ...
def safe_download(ticker):
"""安全获取股票数据"""
try:
tkr = yf.Ticker(ticker)
# 获取基本信息验证股票有效性
info = tkr.info
if 'regularMarketPrice' not in info or info['regularMarketPrice'] is None:
raise ValueError(f"无效股票代码: {ticker}")
# 获取历史数据
df = tkr.history ...
- 2026年 7月 15日 05:23
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Re: 我的股票代码分享，烂尾版
def alpaca_trade(ticker, action, qty=1, stop_loss_price=None, take_profit_price=None):
"""使用AlpacaBracketTrader执行交易并设置止损/止盈单
:param ticker: 股票代码
:param action: 交易动作 (buy/sell)
:param qty: 交易数量
:param stop_loss_price: 具体止损价格
:param take_profit_price: 具体止盈价格
"""
try:
创建交易客户端实例
trader ...
"""使用AlpacaBracketTrader执行交易并设置止损/止盈单
:param ticker: 股票代码
:param action: 交易动作 (buy/sell)
:param qty: 交易数量
:param stop_loss_price: 具体止损价格
:param take_profit_price: 具体止盈价格
"""
try:
创建交易客户端实例
trader ...
- 2026年 7月 15日 05:22
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Re: 我的股票代码分享，烂尾版
===== 创建邮件内容 =====
subject = f"【股票警报】{ticker} 预测概率超过阈值 {threshold}"
current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 控制台警报文本（包含ANSI转义序列）
console_alert = f"!!! 警报 !!! {ticker} 预测概率超过阈值: {probability:.4f} > {threshold}"
# 创建HTML格式的邮件正文
body = f"""
<html>
<head>
<style>
.alert ...
subject = f"【股票警报】{ticker} 预测概率超过阈值 {threshold}"
current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 控制台警报文本（包含ANSI转义序列）
console_alert = f"!!! 警报 !!! {ticker} 预测概率超过阈值: {probability:.4f} > {threshold}"
# 创建HTML格式的邮件正文
body = f"""
<html>
<head>
<style>
.alert ...
- 2026年 7月 15日 05:21
- 版面： 股海弄潮（Stock）
- 主题： 我的股票代码分享，烂尾版
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Re: 我的股票代码分享，烂尾版
=============== 技术指标计算函数 ===============
def calculate_sma(df, windows=[5, 10, 20], price_col='Close'):
df = df.copy()
for w in windows:
df[f'SMA_{w}'] = df[price_col].rolling(window=w, min_periods=1).mean()
return df
def add_ema_columns(df, periods=[5, 10, 20], price_col='Close'):
df = df ...
def calculate_sma(df, windows=[5, 10, 20], price_col='Close'):
df = df.copy()
for w in windows:
df[f'SMA_{w}'] = df[price_col].rolling(window=w, min_periods=1).mean()
return df
def add_ema_columns(df, periods=[5, 10, 20], price_col='Close'):
df = df ...
