matlab量化第20页

Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——Dual SMA指标

技术指标大比拼——D-SMA指标的有效性回测Python量化交易——`Dual-SMA`技术指标的有效性研究背景介绍D-SMA技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了D-SMA交易策略433支股票五年回测结果

Shepherdppz·2024-02-08 07:07

Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——BBAND指标

技术指标大比拼——BBAND指标的有效性回测Python量化交易——`BBAND`技术指标的有效性研究背景介绍BBAND技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了BBAND交易策略433支股票五年回测结果

Shepherdppz·2024-02-08 07:06

【python量化交易】qteasy使用教程01 - 安装方法及初始化配置

qteasy教程1-安装方法及初始化配置`qteasy`教程1-安装方法及初始配置`qteasy`安装前的准备工作1，创建安装环境2，安装`MySQL`数据库(可选)安装`pymysql`3，创建`tushare`账号并获取APItoken(可选)4，安装`TA-lib`(可选)WindowsMacOSLinux第一次导入`qteasy`1，配置`tushare`的APItoken2，配置本地数据

Shepherdppz·2024-02-08 07:04

x264 码率控制中自适应量化模式 AQ mode分析

AQmodeAdaptiveQuantizationmode，即自适应量化模式，根据MB的复杂度来调整每个MB量化时的量化参数。该模式可以更好地将码率分配到各个宏块中，以获得更好的视频质量和压缩效果。

DogDaoDao·2024-02-08 07:03

x264 码率控制原理

DogDaoDao·2024-02-08 07:03

【RT-DETR有效改进】计算训练好权重文件对应的FPS、推理每张图片的平均时间（科研必备）

一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用我们训练好的权重文件计算FPS，同时打印每张图片所利用的平均时间，模型大小（以MB为单位），同时支持batch_size功能的选择，对于轻量化模型的读者来说

Snu77·2024-02-08 07:00

Flink 2.0 状态存算分离改造实践

FFA2023核心技术（一）中的分享，内容关于Flink2.0状态存算分离改造实践的研究，主要分为以下四部分：Flink大状态管理痛点阿里云自研状态存储后端Gemini的存算分离实践存算分离的进一步探索批量化存算分离适用场景一

Apache Flink·2024-02-08 07:28

matlab程序流程控制

matlab程序流程控制if语句Switch语句for语句while语句函数文件的定义与调用函数的递归调用if语句例1：x=input('请输入x的值:');ifrem(x,2)==1y=sqrt(x)

天空仍灿烂..·2024-02-08 05:09

Python中调用matlab.engine（这一篇就够了）

大佬很强，一招制敌Tips--解决Nomodulenamedmatlab.engine的问题_nomodulenamed'matlab-CSDN博客Matlab帮助手册从Python中调用MATLAB-MATLAB

面向此处编程·2024-02-08 05:09

ModuleNotFoundError: No module named ‘matlab.engine‘； ‘matlab‘ is not a package

问题原因及解决方法：程序文件命名为matlab导致了冲突，改变代码文件名称即可https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/362824-no-module-named-matlab-engine-matlab-is-not-a-package

Great_lid·2024-02-08 05:38

Python和Matlab混编时，遇到问题ModuleNotFoundError: No module named ‘matlab.engine‘； ‘matlab‘ is not a package

在Python调用MATLAB时，前期安装相关引擎，按照网上搜的教程安装后测试，出现了这个问题。

Black马·2024-02-08 05:36

实现 Python 中调用 Matlab，在虚拟环境（pytorch）中配置

python中调用matlab时报错：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'matlab.engine';'matlab'isnotapackage现解决方法总结如下：首先确定

老师好我叫高同学·2024-02-08 05:06

关于在python中安装matlab.engine失败的解决办法

ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘matlab.engine’;‘matlab’isnotapackage解决办法：方法①MATLAB版本是R2020b，Python版本是

天空仍灿烂..·2024-02-08 05:35

【30秒看懂大数据】数据指标

公众号：知幽科技PS:本文属专栏第24篇简单说数据指标是指对企业经营数据转化为可量化、可衡量、可对比、可预测的一个度量或者维度同称。举例理解你在小区门口开了一家馒头店。

风姑娘数据说·2024-02-08 04:24

计算机网络基础知识点总结第二章物理层

数字数据：在时间上离散，在幅度上经过量化。信息：按

说啥好呢·2024-02-08 02:38

【人工智能】文本嵌入：向量存储与数据查询的智慧交织(12)

在接下来的内容中，我们将揭晓这项技术的神秘面纱，探究中文向量化及检索的魅力所在。跟随我们一同踏上这场数字化探险，发现中文在向量空间中的无限可能。文档拆分因为中文是及其复杂的，并且语

魔道不误砍柴功·2024-02-08 02:37

Matlab使用点云工具箱进行点云配准

一、代码source_pc=pcread('bun_zipper.ply');target_pc=pcread('bun_zipper2.ply');%下采样gridStep=0.001;ptCloudA=pcdownsample(source_pc,'gridAverage',gridStep);ptCloudB=pcdownsample(target_pc,'gridAverage',grid

jjm2002·2024-02-08 02:29

Matlab图像模拟加噪——高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、乘性噪声、均匀噪声、指数噪声

1.高斯噪声(1)通过均值和方差来产生J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);%高斯噪声，均值为0，方差为0.01(2)通过位置信息来产生I=im2double(I);V=zeros(size(I));%建立矩阵Vfori=1:size(V,1)V(i,:)=0.02*i/size(V,1);endJ=imnoise(I,'localvar',V);%添加高斯噪声(3)根据亮

MatpyMaster·2024-02-08 01:09

Matlab图像处理——基于小波变换的数字图像水印嵌入和提取算法（GUI界面）

1.摘要数字图像水印技术在信息安全领域中扮演着至关重要的角色，本文结合离散小波变换、Arnold置乱变换和奇异值分解，实现了对数字图像水印的高效嵌入和提取。结果表明：该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能；嵌入的水印具有良好的隐身性，人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化；算法具有较强的鲁棒性，经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后，都能较好地恢复水印信息。2.研究方法算

MatpyMaster·2024-02-08 01:38

为什么大模型需要向量数据库？

AIGC时代万物都可以向量化，向量化是LLM大模型以及Agent应用的基础。

Python算法实战·2024-02-08 01:30

矩阵正定 matlab,matlab 错误使用 chol 矩阵必须为正定矩阵

警告:矩阵为奇异值、接近奇异值或缩放错误。结果可能不准确。RCOND=NaN。警告:矩阵为奇异值、接近奇异值或缩放错误。结果可能不准确。RCOND=NaN。警告:矩阵为奇异值、接近奇异值或缩放错误。结果可能不准确。RCOND=NaN。PooledmodelwithspatiallylaggeddependentvariableandtimeperiodfixedeffectsDependentVa

清蒸星星清蒸星星·2024-02-07 23:55

使用不动点迭代法求解非线性方程(含完整MATLAB代码)

不动点迭代法是一种求解非线性方程的数值方法。这种方法基于不动点理论，即寻找一个点xxx，使得f(x)=xf(x)=xf(x)=x。对于给定的非线性方程g(x)=0g(x)=0g(x)=0，我们可以通过将其转化为x=h(x)x=h(x)x=h(x)的形式来应用不动点迭代法，其中h(x)h(x)h(x)是经过适当选择的，使得原方程的解也是这个新方程的不动点。不动点迭代法的步骤1、选择初始估计值：从x0

hututu1122·2024-02-07 22:34

非线性方程组牛顿迭代法matlab,matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组

《matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组》由会员分享，可在线阅读，更多相关《matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组(5页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

weixin_39746282·2024-02-07 22:34

用法则实现你的热情行动。

(量化+状态)2022年12月31日为止:视频号2万粉丝+公众号2万粉丝+每天都有粉丝告诉我通过我的启迪让她们过

九九实修日记·2024-02-07 21:37

加速度信号转换为速度、位移和频率信号

MATLAB环境下利用信号处理算法滤波并将加速度信号转换为速度、位移和频率信号以风电机组齿轮箱为例，在风电机组齿轮箱的振动分析中，一般都需要得到加速度、速度、位移信号然后再对其状态做出判断。

哥廷根数学学派·2024-02-07 20:56

MATLAB环境下用于提取冲击信号的几种解卷积方法

卷积混合考虑了信号的时延，每一个单独源信号的时延信号都会和传递路径发生一次线性瞬时混合；解卷积的过程就是找一个合适的滤波器，进行反卷积运算，得到源信号的近似解。声音不可避免的会发生衍射、反射等现象，所以，源声信号及其时延信号在传递过程中会发生卷积然后到达麦克风。所以，卷积模型更符合实际工程问题，利用解卷积思路用于振动、声音信号的信号处理以及齿轮、轴承的故障特征增强的有最小熵解卷积、最大相关峭度解卷

哥廷根数学学派·2024-02-07 20:56

MATLAB环境下生成对抗网络系列（11种）

为了构建有效的图像深度学习模型，数据增强是一个非常行之有效的方法。图像的数据增强是一套使用有限数据来提高训练数据集质量和规模的数据空间解决方案。广义的图像数据增强算法包括：几何变换、颜色空间增强、核滤波器、混合图像、随机擦除、特征空间增强、对抗训练、生成对抗网络和风格迁移等内容。增强的数据代表一个分布覆盖性更广、可靠性更高的数据点集，使用增强数据能够有效增加训练样本的多样性，最小化训练集和验证集以

哥廷根数学学派·2024-02-07 20:55

讲解：Github、Java、JavaMatlab|R

zidangbing·2024-02-07 18:09

【光伏功率预测】基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3文献来源4Matlab代码、数据、文章讲解1概述文献来源：摘要：提高光伏发电功率预测精度，对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。

程序猿鑫·2024-02-07 18:28

CVPR 2024：在笔记本终端分割一切医学图像挑战赛进行中

Junma([email protected])主办单位：JunMa(多伦多大学)YuyinZhou(加州大学圣克鲁斯分校)BoWang(多伦多大学)比赛概述医学图像分割是临床实践中的关键步骤，有助于准确量化解剖结构和病理区域

Tina姐·2024-02-07 18:28

《向量数据库指南》——Milvus Cloud 「部署」：简化部署一直在路上

2023年，社区推出了MilvusCloud-lite这样的轻量化版本，没有k8s、没有docker、依旧能玩MilvusCloud。之前有用户反映

LCHub低代码社区·2024-02-07 17:54

Scaling Laws for Forgetting When Fine-Tuning Large Language Models

微调大型语言模型时遗忘的比例律摘要1引言2相关工作和背景3方法和实验设置4经验结果和遗忘规律5结论摘要我们研究并量化了在下游任务中微调预先训练的大型语言模型（LLM）时的遗忘问题。

UnknownBody·2024-02-07 16:23

PS文字创建工作路径矢量化后变细，导出的svg也变细的解决方案

解决方案很简单：设计图显示用时不矢量化，就保持原来的状态;导出用的图标就矢量化后给图层加一个文字颜色的“颜色叠加”图层样式，然后“合并形状组件”，最后导出SVG就没有任何问题了，跟设计图无差别。

LydiaY·2024-02-07 16:10

opencv入门讲解

它由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

稚肩·2024-02-07 15:33

【DELM回归预测】基于深度学习极限学习机DELM实现数据回归预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

matlab科研助手·2024-02-07 15:32

回归预测 | 基于LightGBM算法的数据回归预测（多指标，多图）附MATLAB实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

Matlab科研辅导帮·2024-02-07 15:02

深度置信网络（深度信念网络）DBN回归预测-MATLAB代码实现

一、DBN介绍（完整代码获取：私信或评论区）深度置信网络（DeepBeliefNetworks，DBN）是一种深度学习模型，由多个堆叠的受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachines，RBM）组成。DBN在回归预测任务中可以用于学习输入数据的非线性特征表示，并进行预测。DBN进行回归预测的步骤如下：1.数据准备：准备用于回归预测的训练集和测试集数据。确保数据已经进行预处理，

L0392·2024-02-07 15:01

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.随机森林在神经网络的应用当使用随机森林进行特征选择时，算法能够为每个特征提供一个重要性得分，从而帮助识别对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征，模型的复杂度降低，同时保持了较高的预测准确性。随机森林是一种集成学习算法，利用多棵决策树对特征进行建模。由于其天然的并行化、抗过拟合的特性和对非线性关系的

编程到天明·2024-02-07 15:31

MATLAB求单位脉冲，阶跃，斜坡响应。自动控制例题。

自动控制原理中，利用MATLAB求单位脉冲，阶跃，斜坡响应。

编程到天明·2024-02-07 15:01

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.梯度提升树在神经网络的应用使用梯度提升树进行特征选择的好处在于可以得到特征的重要性分数，从而识别出对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。梯度提升树（GBT）是一种强大的监督学习算法，常用于回归和分类问题。通过利用多棵决策树的集成学

编程到天明·2024-02-07 15:59

数据结构（C++）学习篇（一）：前传

目录两个重要的能力学习目的如何学习非数值计算的程序设计方法基本概念及术语思维导图两个重要的能力抽象-----“不抽象，就无法深入思考”；去干扰，找本质（数学工具，逻辑能力）还原----“不还原，我们就看不到本来面目”；具体落地实施，增强实践（编程能力）理工科思维：数据、量化

盖世汤猿·2024-02-07 15:24

Python调用matlab程序

matlab官网：https://ww2.mathworks.cn/?s_tid=gn_logomatlab外部语言和库接口，包括Python、Java、C、C++、.NET和Web服务。

初学小白Lu·2024-02-07 14:49

Matlab数据快速处理指南

文件读取数据并加载到工作区Mat文件转ExcelExcel快速实现万行级填充各种数据类型的操作创建结构体访问结构体字段修改结构体字段的值添加新字段删除字段遍历结构体字段Excel文件转Mat或工作区在MATLAB

马上到我碗里来·2024-02-07 14:18

matlab | 一些总是忘记多次查的快捷键及符号

1、matlab注释多行快捷键多行注释:选中要注释的语句,快捷键:ctrl+r取消注释:选中要取消的语句，快捷键:ctrl+t2、改变matlab横纵坐标大小及名称，以及坐标轴数字大小xlabel('X

squirrel快乐敲码·2024-02-07 14:48

多维时序 | MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2024-02-07 14:17

浅析Matlab中的Unit Delay、Memory以及代数环概念

文章目录1介绍①UnitDelay（单位延迟）②Memory（存储器）③代数环2区分3仿真验证1介绍在控制系统工程和信号处理领域，“UnitDelay”、"Memory"以及"代数环"是一些常用的概念，下面对它们进行简要解释：①UnitDelay（单位延迟）“UnitDelay”是一个用于表示系统或信号处理中的离散时间延迟的元件。在离散时间系统中，输入信号通过一个单位延迟后变为输出信号。这个延迟一

马上到我碗里来·2024-02-07 14:46

【MATLAB源码-第137期】基于matlab的NOMA系统和OFDMA系统对比仿真。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述NOMA（非正交多址）和OFDMA（正交频分多址）是两种流行的无线通信技术，广泛应用于现代移动通信系统中，如4G、5G和未来的6G网络。

Matlab程序猿·2024-02-07 14:15

量化分析入门1：怎样安装ta-lib

talib入门1：怎样安装ta-lib作者：冯德平（山野雪人）安装ta-lib(或称为：talib)时，提示要安装要安装vbbuildtools,然后安装还是没整好，然后提示要安装什么wheel文件，通过反复琢磨，终于找到了安装方法。1首先下载ta-lib下载的文件放在C:\ta-lib2在这里下载.whl的文件：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

山野雪人·2024-02-07 13:34

如何选择适合的量化交易平台，有哪些量化交易软件好用？

如何选择量化平台1、了解自己的投资需求和目标。明确自己的投资需求和目标。是长期投资还是短期交易？是股票投资还是期货交易？是追求稳定收益还是高风险高回报？2、考虑量化软件的功能和特点。

CFGY609·2024-02-07 13:31

量化交易软件QMT/Ptrade对比，如何选择量化交易平台

量化交易软件权限可以在证券公司处开通，一般情况下证券公司的门槛是30万~100万之间，部分证券公司没有门槛。量化交易支持的品种有：股票、ETF、可转债、期权、期货。