概念介绍移动平均值（EMA）EMA（12）=前一日EMA（12）×11/13+今日收盘价×2/13
EMA（26）=前一日EMA（26）×25/27+今日收盘价×2/27计算移动均值是一个不断累加并调整系数的过程。与传统均值的区别在于：移动均值参考到该股票自上市以来每一天的收盘价，并在每次累计上新的收盘价时，弱化之前收盘价的比重，以实现动态累计的效果。离差值（DIF）DIF=今日EMA（12）－
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2024-04-03 07:15:50
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# Python中的FPS计算：了解帧率与性能优化
在视频游戏、动画和视频处理等领域，帧率（FPS，Frames Per Second）是一个重要的性能指标。FPS表示每秒钟显示的帧数，帧率的高低直接影响到用户的体验。而在Python中，我们可以通过简单的代码来计算和优化FPS。本篇文章将通过示例代码和图示来帮助大家理解FPS的计算。
## FPS计算的基本公式
FPS的计算公式非常简单：
原创
2024-09-01 04:12:52
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计算题公式梳理
总线带宽计算：总线带宽(MB/s)=(数据线宽度/8)(B)×总线工作频率(MHz)
存储容量= 磁盘面数(磁头数)?磁道数(柱面数)?扇区数?512字节B
CPU访问内存空间大小是由 CPU的地址线宽为n决定，那么CPU的寻址大小是2n(B)
平均存取时间T=寻道时间5ms+旋转等待时间+数据传输时间0.01ms/扇区
平均等待时间为盘片旋转一周所需时间的一半
内存地址编码
容量
在处理“Java内存分配jisuan”相关问题时，我们需要确保在各个环节做好充分的准备与调优，以提升系统性能和资源利用效率。以下是我总结的全过程。
### 环境预检
在开始之前，我们首先需要确定系统的环境兼容性以及依赖版本。使用四象限图可以帮助我们快速识别出潜在的兼容性问题。
```mermaid
quadrantChart
title 环境兼容性分析
x-axis 兼容性
# 如何实现逆波兰式计算（Reverse Polish Notation Calculation）—— Python 实现指南
离线计算数值表达式时，逆波兰式（RPN）是一种有效的方式。它采用后缀表示法，不需要括号来改变运算顺序。这篇文章会带领你一步步实现一个可以计算逆波兰式的 Python 程序。
## 整体流程
在编写代码之前，我们首先要明确整个计算流程，可以将其概括为以下几个步骤：
随着研发的深入，自动驾驶行业越来越显现出合纵连横的趋势。本周，英伟达阵营再次迎来新的合作伙伴——沃尔沃和瑞典汽车零部件供应商Autoliv。其实此前沃尔沃的自动驾驶项目“DriveMe”所用的测试车辆就搭载了英伟达DrivePX平台，该公司的自动驾驶汽车将于2021年正式上市。除此之外，英伟达还与德国汽车零部件供应商采埃孚和海拉建立了非排他性的合作关系，三家公司将共同推进自动驾驶行业人工智能技术的
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2023-11-21 22:04:41
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1）EDMA概要EDMA数据传输有两种发起方式：ü CPU发起的EMDA数据传输（非同步方式）：需要传输时，CPU设置ESR寄存器的相应位为1，从而触发一个EDMA事件的产生，事件对应的通道参数被送往地址硬件并且完成相应的处理，这种非同步方式的实时数据传输无需设定EER寄存器；ü &
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2024-04-11 15:21:35
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File类概述File类能新建、删除、重命名文件和目录，但不能访问文件内容本身，如果需要访问文件内容本身，则需要使用后续的输入/输出流。要在Java程序中表示一个真实存在的文件或目录，那么必须有一个File对象，但是Java程序中的一个File对象，可能没有一个真实存在的文件或目录。File对象可以作为参数传递给流的构造器。常用构造器①public File(String pathname)以pa
python计算阶乘的方法有很多种，下面给大家介绍三种方法。第一种：利用functools工具处理import functools
result = (lambda k: functools.reduce(int.__mul__, range(1, k + 1), 1))(10)
print(result)结果如下：3628800第二种：普通的循环x = 1
y = int(input("请输入要
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2023-06-28 10:54:55
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这是「EMA系列」文章之第二部分（Part 2），第一部分见
Desperate：「EMA系列之I」如何理解EMA指数移动平均值以及Python实现zhuanlan.zhihu.com
今天这篇文章在讨论两个EMA的进阶问题：如何确定EMA的warm-up时间？ 如何更加合理地设置EMA的初始值？让我们从一个简单的例子开始。假设我们将观察到一个时间序列，每个观察值都是从标准
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2024-08-02 15:06:40
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总结使用递归和循环两种方法来完成 python环境下循环相比于递归更快，更适应极端样本情况递归def _ema(arr,i=None):
N = len(arr)
α = 2/(N+1) #平滑指数
i = N-1 if i is None else i
if i==0:
return arr[i]
else:
data =
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2023-06-15 18:56:12
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开始学习期货的量化交易，从米筐API上拷贝的一个关于股指期货主力合约日级别MACD日回测的入门代码： 首先，先看一下关于MACD的介绍以及计算方式：MACD称为指数平滑移动平均线，是从双指数移动平均线发展而来，由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。 关于以上的几种指标： EM
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2024-04-12 05:29:53
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列表的常用函数介绍 delete,remove,add-to-list,cons,nreverse函数。0、简单定义一个列表：(setq list1 '(alpha beta gamma))列表的保存图示： +-------+---+ +------+---+ +-------+-----+
list1--->| alpha | *----->| beta
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2024-05-21 08:16:36
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Jensen 不等式f 是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，f′′(x)≥0，那么 f 是凸函数。 显然我们的样本x,是有很多属性的，也就是说函数f的输入是一个向量。这时f是凸函数就等价为为f的 hessian 矩阵 H 是半正定的（ H ≥ 0）。begin-补充-hessian矩阵f(x1,x2,...,xn) ，如果函数f 
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2024-07-30 12:58:44
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导读：随着科技的发展，其深度学习框架也越来越成熟,facebook旗下的pytorch便是在众多框架中脱颖而出的一个优秀的深度学习框架。什么是PytorchPytorch是基于python的科学计算包，为两类受众提供服务作为Numpy的替换，让你可以使用GPU的算力作为一个深度学习计算平台提供最大的计算灵活性与速度PyTorch 是最受欢迎的深度学习库之一，与 Keras 和 Tens
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2023-08-21 21:09:51
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在进行深度学习训练时，同一模型往往可以训练出不同的效果，这就是炼丹这件事的玄学所在。使用一些trick能够让你更容易追上目前SOTA的效果，一些流行的开源代码中已经集成了不少trick，值得学习一番。本节介绍EMA这一方法。1.原理：EMA也就是指数移动平均(Exponential moving average)。其公式非常简单，如下所示：\(\theta_{\text{EMA}, t+1} =
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2023-07-25 22:53:10
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MNE-python读取.edf文件EDF，全称是 European Data Format，是一种标准文件格式，用于交换和存储医疗时间序列。该格式文件能够存储多通道的数据，允许每个信号拥有不同的采样频率。在内部，它包括标题和一个或多个数据记录。标题包含一些一般信息(患者标识，开始时间......等等)以及每个信号的技术规格(校准，采样率，过滤，......等等)，编码为 ASCII 字符。数据记
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2023-11-13 21:58:49
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Motivation2015年的论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》阐述了BN算法，这个算法目前已经被大量应用，很多论文都会引用这个算法，进行网络训练，可见其强大之处非同一般。论文作者认为：网络训练过程中参数不断改变导致后续每一层输入的分布也发
长文本能力似乎成为象征着大模型厂商出手的又一新“标配”。国外，OpenAI经过三次升级，GPT-3.5上下文输入长度从4千增长至1.6万token，GPT-4从8千增长至3.2万token（token：模型输入和输出的基本单位）；OpenAI最强竞争对手Anthropic一次性将上下文长度打到了10万token；LongLLaMA将上下文的长度扩展到25.6万token，甚至更多。国内，光锥智能获
TA-Lib主要用来计算一些股市中常见的指标。 比如MACD，BOLL，均线等参数。 #-*-coding=utf-8-*-
import Tkinter as tk
from Tkinter import *
import ttk
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import talib as t
