使用Python的pandas和matplotlib库绘制移动平均线（MA）示例
使用Python的pandas和matplotlib库绘制移动平均线（MA）示例：加载CSV数据，计算5日、10日和20日MA，然后在K线图上绘制。通过`rolling()`计算平均值，`plot()`函数展示图表，`legend()`添加图例。可利用matplotlib参数自定义样式。查阅matplotlib文档以获取更多定制选项。
22个常用数据结构实现与原理分析
前两天V哥跟一个老学员吃饭，聊起面试大厂的事，说为啥大厂面试第一看基本条件，第二就是考数据结构算法，其他高阶的内容会比较少，最近V哥也在跟大厂对接这一块业务，了解得多一些，这是因为考察基本功能力被放到了重要位置，大厂认为硬性条件，比如学历过关，基本功够扎实，那对于实际工作用的上层技能，内部培养就好，也就是相比你掌握了多少多少牛逼的高阶技术，他们更在乎你的基本功，所以，进大厂，基本功必须要搞稳，否则白扯，今天 V 哥把总结好的22个常用的数据结构实现原理，和示例分析分享给大家，希望对你有帮助，觉得内容有收获，请帮忙转发给更多需求的朋友，共同进步。
【云故事探索】NO1：看森马服饰，在阿里云上如何用AI实现创新？
在数字化转型中，云计算成为企业创新的关键驱动力。森马服饰借助阿里云函数计算，应对新零售挑战，实现业务模式重塑和效率提升。面对AI技术落地的困难，如高成本、长决策周期和复杂运维，森马通过阿里云的Serverless解决方案，快速将AI融入核心业务，优化了从设计到营销的全链条流程。通过函数计算，森马降低了AI项目初期的硬件投入和运维难题，提升了设计师的工作效率，将设计时间从3天缩短到30秒，实现了服装设计和营销的智能化升级。
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在数字化转型中，云计算成为企业创新的关键驱动力。森马服饰借助阿里云函数计算，应对新零售挑战，实现业务模式重塑和效率提升。面对AI技术落地的困难，如高成本、长决策周期和复杂运维，森马通过阿里云的Serverless解决方案，快速将AI融入核心业务，优化了从设计到营销的全链条流程。通过函数计算，森马降低了AI项目初期的硬件投入和运维难题，提升了设计师的工作效率，将设计时间从3天缩短到30秒，实现了服装设计和营销的智能化升级。