五子棋 深度 策略 价值
量化交易--bbi_ma策略（多空趋势跟踪策略)
from vnpy_ctastrategy import ( CtaTemplate, StopOrder, TickData, BarData, TradeData, OrderData, BarGenerator, ArrayManager, Direction, ) class bbi_ma( ......
k8s中网络策略的本质是什么？通过什么控制pod间的访问策略？
k8s中集群网络策略，需要集群网络插件，才能够真正的实现，对pod间的访问流量进行控制和管理。 以calico网络插件为例。 本质： 用户在k8s集群中设置了pod的网络策略之后，calico-kube-controllers会通知各个节点上的 calico-node服务，在宿主机上设置对应的ipt ......
网站建设与运营的成功策略：从规划到实施
导言： 在当今数字化时代，一个优质的网站不仅是企业形象的窗口，也是与客户互动、传递信息的重要渠道。本文将介绍一套成功的网站建设与运营策略，从规划阶段到实施和持续优化，助您在激烈的在线竞争中脱颖而出。 一、网站建设的关键步骤 目标设定： 确定网站的主要目标，是展示产品、提供信息还是在线销售等。 目 ......
C# OCR光学识别深度学习框架PaddleOCRSharp使用介绍
PaddleOCRSharp 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的 OCR（光学字符识别）库的 C# 封装。它提供了一种方便的方式来进行文字检测、文本识别和版面分析等任务。下面是 PaddleOCRSharp 的使用方法的详细介绍： 一、安装 PaddleOCRSharp Paddl ......
Python How-To1-制定务实的学习策略
#1 制定务实的学习策略 本章包括 - 务实意味着什么 - Python能做什么 - 何时应该考虑其他语言 - 你能从本书中学到什么 Python是一种了不起的编程语言。其开源、通用、平台独立的特性使其拥有了一个庞大的开发者社区，以及一个包括数以万计的免费库在内的令人难以置信的生态系统，这些库可用于 ......
一份Linux备份策略-----------------linux备份数据
一份Linux备份策略详细思路 原创 六便士IT 六便士IT 2023-06-25 11:00 发表于陕西 收录于合集#Linux运维34个 在没有任何备份策略的情况下，我建议按照以下步骤去备份数据： 确定备份的数据范围：需要备份哪些数据，包括文件、数据库、系统配置等。 确定备份周期和保留时间：备份 ......
深入了解Elasticsearch搜索引擎篇：倒排索引、架构设计与优化策略
首先，我们介绍了Elasticsearch（ES）的倒排索引，这是一种用于快速检索的数据结构。其次，我们了解了ES集群的架构，包括主节点、数据节点和协调节点的功能和作用。然后，我们探讨了中文分词器的选择，其中包括IK、HanLP和Jieba等常用的分词工具。接着，我们解释了写入数据和查询数据的工作原... ......
【人工智能】深度学习框架值TF入门-模型保存与加载
资料：https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/save_and_load#%E9%80%89%E9%A1%B9 ## Keras的方式 > Keras版本模型保存与加载 ### 函数 保存模型权重：`model.save_weights` 保存HDF ......
JVM内存模型深度剖析与优化
JDK体系结构 Java语言的跨平台特性 JVM整体结构及内存模型 二、JVM内存参数设置 Spring Boot程序的JVM参数设置格式(Tomcat启动直接加在bin目录下catalina.sh文件里)： java ‐Xms2048M ‐Xmx2048M ‐Xmn1024M ‐Xss512K ‐ ......
PHP调优策略和性能测试工具的详细解析 - 大规模网站性能优化
当面临大规模网站性能优化时，对PHP进行调优是至关重要的。这涉及到评估现有系统的性能瓶颈，并采取适当的策略来提高网站的响应速度和吞吐量。本文将深入探讨PHP调优的策略，以及可用于性能测试的工具。 ## 1. PHP调优策略 ### a. 代码优化 - **使用缓存**：合理使用缓存可以减少数据库查询 ......
策略模式
package main import ( "fmt" ) const ( NoteType = 0 TellphoneType = 1 ) type MessageNotify interface { support(notifyType int) bool notify(content stri ......
【LuoGu 1363】幻象迷宫——深度优先搜索 + 读题
# 幻象迷宫 ## 题目背景 （喵星人 LHX 和 WD 同心协力击退了汪星人的入侵，不幸的是，汪星人撤退之前给它们制造了一片幻象迷宫。） WD：呜呜，肿么办啊…… LHX：momo...我们一定能走出去的！ WD：嗯，+U+U！ ## 题目描述 幻象迷宫可以认为是无限大的，不过它由若干个 $N\t ......
第9次获得微软最有价值专家（MVP）奖励
Microsoft 最有价值专家 (MVP) 是热情地与社区分享知识的技术专家群体。他们总是处于技术前沿，并且有不可阻挡的冲劲，想要获得令人兴奋的新技术。他们对 Microsoft 产品和服务有深入的了解，同时还能够将各种平台、产品和解决方案整合在一起，解决现实问题。https://mvp.micr ......
【JMeter】常用线程组设置策略
# 常用线程组设置策略 [TOC] ## 一、前言 > 在JMeter压力测试中，我们时常见到的几个场景有：单场景基准测试、单场景并发测试、单场景容量测试、混合场景容量测试、混合场景并发测试以及混合场景稳定性测试 > > 在本篇文章中，我们会用到一些插件，在这边先给大家列出： > > - C ......
剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度（简单）
题目：  ``` class Solution { public: void traversal(TreeNode* ......
浅谈敏捷开发的测试策略
【摘要】 随着敏捷和DevOps的出现，改变了传统的软件开发模式，与此同时测试也面临着不小的挑战，在敏捷开发模式下，短周期迭代交付模式意味着时间变短，拥抱变化意味着变更频繁，用户故事描述需求的方式意味着文档变少，全功能团队中意味着专门的测试人员变少。基于这样的情况，如何让测试也变得敏捷，做好测试工作 ......
深度学习（Lenet网络）
业余时间重新学习一下深度学习，先从基础网络开始，一点一点积累。 Lenet网络模型： 下面程序中输入的数据是28*28的，结构和原始稍微有点不一样。 训练代码： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from t ......
Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24814 最近我们被客户要求撰写关于配对交易策略的研究报告，包括一些图形和统计输出。 说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python 毕竟，Python 是一种流行的编程语言，可用于 ......
Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24753 最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数 摘要 然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和 ......
真知灼见｜鲸图知识图谱平台，助力金融业务深度洞察（下）
导语 大数据时代的背景下，数据早就成为数字经济重要的生产资料。对数据的挖掘能力成为企业数字化转型的驱动力。就金融行业来说，如果经营和管理方式跟不上大数据时代的发展脚步就会使得数据价值无法得到充分发挥。知识图谱作为一个结合了知识存储、知识表示和知识推理的综合数据平台，应用到金融业务上可以很好地与传 ......
【校招VIP】产品分析之策略量化分析
考点介绍：产品的设计和迭代需要通过数值来进行分析，那么如何去制定一个数值策略，区分好坏的情况，就会非常的重要。属于数据量化的范畴。 一、考点题目 1. 一个社交APP, 它的新增用户的次日留存、7日留存、30日留存为52%、25%、14%, 请模拟出来，每天如果日新增6万用户，那么30天后，它的日活 ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例6：CNN模型预测性别与年龄
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例7：GOTURN模型实现视频对象跟踪
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例3：SSD模型实现对象检测
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例5：FCN模型实现图像分割
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例4：SSD-MobileNet模型实时对象检测
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例2：GoogleNet-Caffe模型实现图像分类
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 //使用Googlenet Caffe模型实现图像分类 5 using namespace cv; 6 using namespa ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例1：读取单张PNG文件（opencv3.3环境测试）
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp>//dnn模块类 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 int main ......
高可扩展性架构设计：实现水平扩展和负载均衡的策略
在当今互联网应用程序的发展中，高可扩展性架构设计变得越来越重要。随着用户量和数据量的增加，传统的单服务器架构已经无法满足高并发和大规模的需求。为了应对这些挑战，我们需要设计一种高可扩展性架构，能够实现水平扩展和负载均衡的策略。 ......