摘要：全球导航卫星系统（GNSS）是一种利用人造地球卫星进行全球定位和导航的技术。本文介绍了GNSS算法的原理和应用，包括伪距单点定位（PPP）、实时动态定位（RTK）和载波相位差分定位（PDOP）等算法。一、GNSS算法原理伪距测量 伪距测量是GNSS算法的基础，它通过测量卫星信号的传播时间来计算接收器与卫星之间的距离。伪距测量的基本公式为：ρ = c * Δt其中，ρ表示伪距，c表示光速，Δt
第一步：画表格打开一张空白的EXCEL工作表，先按下图所示画出样子。图中M1:P1是合并单元格，用于填写“年”，S1:T1是合并单元格，用于填写“月”，为了醒目设置成浅蓝色底纹。 第二步：设置公式为了让第二行中的“星期”能自动显示，需要设置公式，如下：在D2单元格中输入公式=IF(WEEKDAY(DATE($M$1,$S$1,D3),2)=7,"日",WEEKDAY(DATE($M
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2023-11-27 10:40:59
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X % 2^n = X & (2^n - 1)
因为相信,所以看见.
原创
2021-07-15 14:44:46
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前言想起了过去那段被前言毕业论文支配的日子，需要编辑超级多的公式，Word 自带的公式功能虽然能用，但是用起来没那么舒服和方便。最近一年来也时常需要编辑公式，随着版权意识的加强，我很多软件都购入了正版，由于 MathType 界面很丑，还有点贵，我选择了界面更好看、价格也更合适我的国产公式编辑器——AxMath。软件介绍及使用体验。AxMath 是一款 Windows 上的国产公式编辑器，附带排版
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2023-11-01 17:25:38
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eCPM代表着每千次网页爆光转换率(或者是每千次爆光有效成本)，PRM代表每千次访问的收入。 两个术语经常是一样的，但它们被用于不同的上下文中。当广告商想在特定的网站上投放广告，他们常常会计算eCPM来评估他们是否能够投放此广告。（爆光度越大的平台投放ad的eCPM应该越小，尽管它的广告费总额更贵。）广告商将会比较多种渠道并决定哪一个的广告点击转化效率更好。 最优的选择即是选择最低的e
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2024-05-13 17:51:09
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# 使用Python计算ATR（平均真实区间）教程
在金融分析中，ATR（Average True Range）是一个重要的指标，常用于衡量市场的波动性。今天，我们将一起学习如何使用Python计算ATR，并在完成后用图表呈现结果。以下是实现ATR的主要步骤：
## 处理流程
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
# 用Python计算MACD指标
在金融领域，MACD（移动平均收敛散度）是一种常用的技术分析工具，用于判断资产价格的趋势。MACD结合了移动平均线的优点，可以帮助交易者识别市场的买入和卖出信号。本文将介绍MACD的计算公式、含义，并通过Python实现代码示例。
## MACD的基本概念
MACD由三个部分组成：
1. **MACD线**：短期指数移动平均（EMA）减去长期EMA。
2.
# 使用Python实现PSNR计算公式的完整指导
## 引言
在图像处理领域，PSNR（峰值信噪比）是用来衡量图像重建质量的一个常用指标，特别是在压缩和传输图像的情况下。本文将指导你使用Python实现PSNR的计算，适合刚入行的小白开发者。我们将从概念到实现逐步进行讲解，并使用表格、状态图和旅行图来帮助你更好地理解整个过程。
## 流程概述
在我们开始编码之前，首先需要了解实现PSNR
# 在 Python 中实现欧拉角计算公式
在计算机图形学和机器人学中，欧拉角是一种用来描述空间中物体旋转的方式。在这篇文章中，我们将学习如何在 Python 中实现欧拉角的计算公式。以下是我们将遵循的步骤：
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解欧拉角的概念及其计算公式 |
| 2 | 安装相关的 Python 库 |
| 3
# Python中的指数移动平均(EMA)计算
在金融分析中，指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）是一种广泛使用的技术指标，它能够帮助交易者平滑价格数据，识别趋势并降低噪声。与简单移动平均（SMA）不同，EMA赋予最近的数据更多的权重。这使得EMA能够更加敏感地反映最新的价格变化。
## 1. EMA的计算公式
EMA的计算公式如下：
\[ EMA_
# 如何在Python中实现标准差（Standard Deviation）计算
在数据分析和统计学中，标准差是一个重要的指标，用于衡量数据集的离散程度或变异性。本文将指导您逐步在Python中实现标准差的计算。
## 标准差计算流程
在开始编写代码之前，让我们先明确实现标准差计算的主要步骤。以下是实现标准差的步骤流程表：
| 步骤 | 描述 |
在交易信号发出后，我们需要一些程序化的流程，来验证信号的有效性，其中信号发出后N日的涨跌幅就是一个比较常见的任务布林带交易策略我们以布林带（BOLL）交易策略为示例：中轨线 = N日移动平均线上轨线 = 中轨线 + k 标准差下轨线 = 中轨线 - k 标准差交易信号：买点：收盘价下穿布林带下方卖点：收盘价上穿布林带上方我们在python中，使用talib.BBANDS()来计算，参数包含：中轨线
集合&函数上1.集合（set）1.1.集合简介2.函数上2.1.函数简介2.2 函数的参数2.2.1 必须参数(位置参数)2.2.2 关键字参数2.2.3.默认参数2.2.4.可变参数（不定长参数）2.3.参数传递类型2.3.参数的拆包3.作业3.1.第一题3.2.第二题3.3.第三题 1.集合（set）1.1.集合简介• 集合表现形式set 集合和列表非常相似；集合数据类型属于Pyth
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2024-09-09 16:29:42
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均方差函数（MSE Mean Square Error）计算预测值和真实值之间的欧式距离。预测值和真实值越接近，两者的均方差就越小均方差函数常用于线性回归(linear regression)，即函数拟合(function fitting)。公式工作原理要想得到预测值a与真实值y的差距，最朴素的想法就是用。对于单个样本来说，这样做没问题，但是多个样本累计时，有可能有正有负，误差求和时就会导致相互抵
FPS（Frames Per Second）是衡量帧速率的一个重要指标。在游戏和高性能计算中，FPS的计算直接影响用户体验和系统性能。本文将详细讲解如何在Python中计算FPS，并提供相应的实现过程及技术细节。以下是我们将要涵盖的内容，按逻辑顺序展开。
## 环境配置
在开始编程之前，我们需要配置适合的环境。Python的版本以及相关依赖库是确保我们计算FPS功能正常的基础。
### 思维
# Python MRR 计算公式：深入解析与实践
## 什么是 MRR？
**MRR**（Monthly Recurring Revenue）是月度经常性收入的缩写，它是一种衡量订阅型商业模型中收入的关键指标。MRR 代表每月可预测的收入，通常适用于 SaaS（Software as a Service）等业务模式。它帮助企业理解他们的收入流，并为未来的财务决策提供重要的参考。
## MR
原创
2024-10-14 05:22:24
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本系列文章译自Python之父 Guido van Rossum 的系列博客“The History of Python”。这个博客系列对我们理解Python及其演变很有帮助，经Guido同意，在这里翻译推荐给大家，希望大家喜欢，也请大家多多指教！1 问题在支持多重继承的编程语言中，从父类中查找方法的顺序一般称做方法解析顺序(Method Resolution Order)，或者 MRO。(在 P
JS 中 Math 内置对象知识总结
5.4.2 Math Math 对象作为保存数学公式、信息和计算的地方。提供了一些辅助计算的属性和方法。 注意： Math 对象提供的计算比直接在 JavaScript 实现的快得多， 因为 Math 对象使用了 JavaScript 引擎中更高效的实现和处理器指令。但使用 Math 计算的问题是精度会因浏览器、操作系统、指令集和硬件而异
衡量一个向量的大小，在机器学习中，使用称为范数（norm）的函数来衡量向量大小， $L_p $范数的通用形式如下： $||X||_p = (\sum\limits_i |x_i|^p)^\frac{1}{p} , $ 其中 $p∈R, p≥1$当 $p=1$时， $L_1 $各个元
文章目录一、算术运算符二、关系运算符三、逻辑运算符四、赋值运算符五、三元运算符六、运算符的优先级七、位运算（一）、原码 反码 补码（二）、位运算符 一、算术运算符类型： + - * / % ++ - -说明 i ++ 表示先赋值再自增，++ i 表示先自增再赋值。 i - - 表示先赋值再自减，- - i 表示先自减再赋值。%的本质可以看成一个公式：a % b =
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2023-09-18 17:15:53
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