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HTML5圆点不断衍生动画特效是一款基于html5 canvas制作的圆点动画，默认自定义密集度和发散度的圆点绘图动画特效。

bilibili弹幕分析，包含爬虫、词云分析、词频分析、情感分析、构建衍生指标，可视化 **** **主要依赖库** > selenium > pandas > lxml > json > requests > pyecharts > jieba > snownlp > wordcloud **信息爬取**   1.1 爬取bilibili某一个分区（可通过url定义）特定日期下按照视频热度降序排序的视频信息，包含：href、视频时长、名称、BV号、播放量、弹幕数、up主、up主id   1.2 通过BV号获取视频评论Cid，解析xml网页，简单获取各个视频的弹幕内容（注意：条数有限制，xml的弹幕条数不超过1000条）   1.3 通过up主id，获取up主在爬取时的粉丝数，此粉丝数可以精确到个位数   1.4 通过BV好获取视频评论Cid，获取详细的弹幕内容，包括：弹幕出现时间、弹幕模式、字号、弹幕颜色、弹幕池、发送者加密id、弹幕id **数据分析--词云**   2.1 全区弹幕词云分析，可以通过自己编写剔除单字、去除停用词、调整分词模型进行优化   2.2 分频道弹幕词云分析 **数据分析--弹幕条数**   3.1 分析全区弹幕前十视频，使用pyecharts柱状图进行可视化   3.2 分析各频道平均/最高视频弹幕数 **数据分析--指标构建**   构建指标：互动指数：弹幕数 / 播放量 * 100               粉丝响应指数：up主粉丝数 / 播放量   4.1 全区互动指数最高前十视频   4.2 各频道最高/平均互动指数   4.3 全区粉丝响应指数最高前十视频   4.4 各频道最高/平均粉丝响应指数 **数据分析--情感分析**   5.1 分析全区所爬取的所有视频的所有弹幕的情感分布情况，获取总体情感指数印象   5.2 分析各个视频的情感分析，对每一条弹幕进行情感分析，输出弹幕的情感分析指数Excel表   5.3 分析各个频道的情感分析指数分布图

Black-Scholes PDE解算器 该项目包含用于为支付股息的美国期权定价的MATLAB代码。 该技术基于对Black-Scholes偏微分方程的有限差分方法的应用。 但是，已经进行了修改，以考虑到由于提前行使而产生的自由边界条件，以及支付股息的股票所支付的股息。 档案文件 以下文件包含在此项目中： black_scholes_naive_explicit.m-显式有限差分方法在基本方程组上的应用。 black_scholes_naive_implicit.m-隐式有限差分方法在基本方程组上的应用。 black_scholes_cov_explicit.m-该文件涉及使用变量更改以将PDE强制转换为热方程式。 然后，我们对结果方程应用显式有限差分方法。 sanity_check.m-此文件确保COV解决方案近似于其他定价工具的结果。 这样做是通过： 使用Black-Scho

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第六版的翻译很好，中文版的书看起来比较快。希望对大家有所帮助。

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