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- 基于Python的开源量化交易框架:构建你的量化投资策略
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量化投资是一种利用数学和统计模型来进行投资决策的方法,它将大量的金融数据与算法相结合,以识别交易机会并执行交易。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言,为开发和实施量化交易策略提供了很好的支持。本文将介绍基于Python的开源量化交易框架,帮助你构建自己的量化投资策略。数据获取和处理在量化投资中,数据是至关重要的。你需要获取和处理市场数据,包括股票价格、指数数据、财务数据等。在Pytho
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本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
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- 【深度学习】常见模型-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
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卷积神经网络(CNN)概念简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构(如图像、语音)的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征,并逐层构建更复杂的特征表示,广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层(ConvolutionalLayer)使用卷积核(滤波器)在输入上滑动,提取局部特征。
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端口扫描1、扫描三步曲一个完整的网络安全扫描分为三个阶段:第一阶段:发现目标主机或网络(端口扫描)第二阶段:发现目标后进一步搜集目标信息,包括操作系统类型、运行的服务以及服务软件的版本等。如果目标是一个网络,还可以进一步发现该网络的拓扑结构、路由设备以及各主机的信息(目标信息识别)第三阶段:根据收集到的信息判断或者进一步测试系统是否存在安全漏洞(漏洞扫描)2、端口扫描技术当确定了目标主机活跃后,就
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1.前言ncnn是一个高性能的神经网络前向计算框架,专门针对移动设备和嵌入式设备设计。它由腾讯优图实验室开发,旨在提供高效的神经网络推理能力,特别是在资源受限的环境中,如智能手机和嵌入式系统。ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用,包括但不限于:图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件,链接文件,静态链
- 基于深度学习的鸟类识别系统详解(UI界面 + YOLOv10 + 数据集)
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引言鸟类识别是计算机视觉领域中一个独具挑战性的任务,尤其是在复杂的自然环境中,识别不同种类的鸟类需要非常强大的模型和丰富的数据集。随着深度学习技术的发展,基于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能,特别是在速度和精度上的平衡方面。本博客将详细讲解如何利用YOLOv10模型来构建一个基于深度学习的鸟类识别系统。该系统会结合自定义鸟类数据集,设计一个简洁直观的
- 通俗理解IP地址概念:网络号、主机号、子网掩码与网段解析
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通俗理解IP地址概念:网络号、主机号、子网掩码与网段解析网络号(NetworkID)主机号(HostID)子网掩码网段总结在互联网中,IP地址扮演着至关重要的角色,它是连接网络世界的桥梁。这里深入浅出地讲解几个关键概念:网络号、主机号、子网掩码以及网段,帮助大家构建起对IP地址体系的全面理解。网络号(NetworkID)含义:网络号是IP地址中用于识别设备所属网络的那一部分。就像你家的街道地址,告
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欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智
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CNN+LSTM+AM研究方向初尝试简单介绍CNNCNN的基本结构卷积层(ConvolutionalLayer):该层通过卷积操作提取输入数据的特征。卷积操作使用多个卷积核(滤波器)对输入图像进行局部感知,从而识别出边缘、纹理等基本特征。卷积层的输出称为特征图(FeatureMap)。激活层(ActivationLayer):常用的激活函数包括ReLU(线性整流单元),用于引入非线性,使网络能够学
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- 六个步骤学会CNAS软件检测机构的不确定度评定
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测量不确定度是CNAS软件检测机构过程要求中非常重要的一个部分。测量不确定度作为测量结果的一部分,合理表征了被测量量值的分散性,对测量结果的可信性、可比性和可接受性都有重要影响,是评价测量活动质量的重要指标。CNAS软件检测机构在软件检测过程中应识别测量不确定度的贡献,评定测量不确定度。当软件检测项目中有测量不确定度要求时,应建立相应的数学模型,给出相应的测评不确定度案例。当软件检测出现临界值、内
- 【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
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一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,是著名的模式识别统计学方法,在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一,也是基于实例的学习方法中最基本的,又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例:fromsklearn.datasetsimportl
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- 【大数据之路11】多范式编程语言 Scala
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多范式编程语言Scala1.Scala概述1.Scala介绍2.学习Scala的必要性1.基于编程语⾔⾃身2.基于活跃度2.Scala基础语法1.HelloScala2.变量定义1.变量与常量2.Scala自动类型识别3.lazy懒加载3.数据类型1.相关概述1.Scala数据类型列表2.测试代码3.Scala数据类型结构图2.Scala基本类型操作3.编码规范4.流程控制1.if2.块表达式3.
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以下文章互联网博主:隔壁小胡ADB简介adb相信很多android开发者会用到它来进行调试手机,助手类软件也是依赖它来实现机型识别,软件安装,软件传送等功能。原版的adb由于在windows下各大手机助手类软件占用导致无法启动。具体adb介绍可以google或百度。ADB基本用法一、命令语法adb命令的基本语法如下:adb[-d|-e|-s]如果只有一个设备/模拟器连接时,可以省略掉[-d|-e|
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目录简介安装Valgrind基本使用总结简介从第一篇文章我们知道,乐鑫官方给集成了一个调试工具,能够在程序异常时分层追踪到导致异常的地方。这个功能实际上很像Valgrind,她是一个在Linux环境下广泛使用的编程工具套件,主要用于内存调试、内存泄漏检测以及性能分析。它对于识别程序中的内存和线程问题非常有用,特别适用于C和C++程序的开发和调试。在实际的开发过程当中如果遇到不好找的问题特别是崩溃内
- 【git】idea和git默认换行符号设置
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最近在整理文档,需要将文档进行OCR识别,然后结构化。直接解析pdf文档,行不通,因为文档里面是图片。于是采取先转图片,然后OCR,然后结构化。下面是pdf文档转图片的方法。importfitz#PyMuPDFdefpdf_to_images(pdf_path,images_folder):#打开PDF文件document=fitz.open(pdf_path)forpage_numinrange
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EwenWanW
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AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
- 自然语言处理的发展历程
数亦有术
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1.自然语言处理发展的7个阶段序号阶段时间贡献代表人物1起源期1913-1956思考使用图灵算法计量模型来描述自然语言,描述词语及词语之间的关系。这一阶段停留在理论层面做探索图灵、马尔可夫、香农2基于规则的形式语言理论期1957-1970形式语言理论的提出,开启了学术界对自然语言结构的研究、建模和解析,从而为基于结构与规则的文本识别、生成和翻译开辟了一条康庄大道诺姆·乔姆斯基、冯志伟3基于规则、概
- adb结合wpa_cli查看wifi状态命令集
weixin_33790053
shell数据库python
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>1.status查看当前的WIFI状态adbshellwpa_cli-iwlan0-g@android:wpa_wlan0IFNAME=wlan0statusbssid=70:62:b8:62:2e:c4//一个长度为48位二进制的数字标志,用于识别不同的BSS(BasicServiceSet)基本服务集,主要用于过滤freq=2412(1)2
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道长爱睡懒觉
后端(Java)从入门到开发java开发语言
目录导包导包方法Scanner包导入Scanner包创建Scanner类对象键盘录入对象调用方法总结导包其实Java的包和C/C++的库,python的Model是一样的,是可以使用的现成功能,我们可以称他们为基本库,一个语言的特性,成熟程度,与这个语言的基本库有很大关系,Java从产生至今,他的库一直在不断的修改和扩充,Java的功能也随之变得更加的成熟和强大。在Java代码中导入包,与其说为了
- xiaozhi-esp32 - 基于 ESP32 的 AI 聊天机器人
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xiaozhi-esp32是一款基于ESP-IDF开发框架的开源硬件项目,旨在利用低成本硬件打造个人专属的AI聊天机器人。它通过WebSocket或UDP协议与LLM、TTSAPI服务连接,实现实时语音交互功能,无需在设备上运行LLM,支持中文在内的多国语言、语音识别用户身份、自定义提示词和音色等功能,兼容多款ESP32开发板。3500Stars545Forks19Issues12贡献者MITLi
- 网络安全大模型和人工智能场景及应用理解
hao_wujing
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本文通过通俗易懂的方式的进行阐述,大家读完觉得有帮助记得及时关注和点赞!!!一、网络安全大模型的概述网络安全大模型是一种用于识别和应对各种网络安全威胁的模型。它通过分析网络数据包、网络行为等信息,识别潜在的网络安全事件,并采取相应的措施进行防御。人工智能(AI)是指由计算机系统或机器执行的智能任务,通常需要人类智能来完成。AI的一个重要分支是(NLP),即让计算机理解和生成自然语言。NLP的一个核
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
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- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
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1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
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import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
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表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
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VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
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hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
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loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数