一.前言AES(Advanced Encryption Standard)，高级加密标准，是美国政府用于替换DES的一种加密算法标准，Java SDK中包含了部分AES的实现，但javadoc对于算法的描述非常少，本文将解释Java AES实现的使用和原理。二.示例代码 AesECB.java
Java 1 2
# 教你实现Java EMA计算
## 整体流程
首先，我们来看一下实现Java EMA计算的整体流程，我们可以用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化EMA计算参数 |
| 2 | 计算EMA的初始值 |
| 3 | 更新EMA值 |
## 代码实现
### 步骤1：初始化EMA计算参数
在这一步中，我们需要定义EMA计算所需的参数
原创
2024-05-01 07:42:49
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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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定义MACD（Moving Average Convergence / Divergence）全称指数平滑异同移动平均线。EMAEMA，也就是指数平均数指标。 EMA(n)= 前一日EMA(n)×(n-1)/(n+1) +今日收盘价×2/(n+1) n越大，EMA这个指标随当日价格变化的速度就越慢。 EMA指标包含了从前所有的价格因素，而MA这个指标只包含近期几个交易日的价格因素。所以，相比
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2024-03-26 17:41:24
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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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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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Batchnorm原理详解前言：Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。 本文旨在用通俗易懂的语言，对深度学习的常用算法–batchnorm的原理及其代码实现做一个详细的解读。本文主要包括以下几个部分。Batchnorm主要解决的问题Batchnorm原理解读Batchnorm的优点Batchnorm的源码解读第一
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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一、设置 OpenCV您已经读了这本书，因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能，例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣，您将不会感到失望！ OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库，可让您处理图像和视频以完成各种任务，从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。在本书中，您将学习利用 Pyth
作者：milter
关于EM算法做一下简单的介绍（百度百科提供）：最大期望算法（Expectation-Maximization algorithm, EM），或Dempster-Laird-Rubin算法，是一类通过迭代进行极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的优化算法，通常作为牛顿迭代法（Newton-R
# Python计算EMA
在金融领域，指数移动平均（Exponential Moving Average，简称EMA）是一种常用的技术分析指标，用于平滑价格数据，以便更好地观察价格趋势。本文将介绍什么是EMA以及如何使用Python计算EMA。
## 什么是EMA
EMA是一种加权平均的计算方法，它给予较近期的价格更高的权重。与简单移动平均（Simple Moving Average，简称
原创
2023-08-22 08:10:10
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# Python中的EMA计算
## 引言
在金融领域，指数移动平均（Exponential Moving Average，简称EMA）是一种常用的技术分析工具。EMA是一种加权平均值，它根据时间序列中的最新观测值和先前的EMA值来计算。相对于简单移动平均（Simple Moving Average，简称SMA），EMA对最新的观测值赋予了更大的权重，因此更加敏感。
在本文中，我们将介绍如何
原创
2023-12-09 14:13:58
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目录冒泡排序选择排序插入排序希尔排序归并排序堆排序快速排序计数排序桶排序基数排序 冒泡排序冒泡排序的核心思想就是：通过前后元素两两交换的方式，将待排序列的最大值放在序列的最后。 Java基本模板：import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BubbleSort {
public static void m
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2024-02-24 23:22:10
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在 Python 的金融分析中，常常会遇到不同的指数移动平均（EMA）计算结果，这可能源于不同的计算方法、初值设定或数据处理方式。在这篇博文中，我们将详细记录如何解决“Python计算的EMA不同”问题，并涵盖环境要求、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固及最佳实践等方面。
## 环境预检
在开始之前，确保您的系统满足以下要求：
| 系统要求 | 版本 |
在数据科学中，指数移动平均（EMA）作为一种常用的平滑技术，帮助分析师和交易者识别数据序列中的趋势。在这篇博文中，我将记录如何在Python中实现EMA的计算过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、处理常见错误以及部署方案。
### 环境配置
在进行EMA计算之前，首先需要准备Python环境。在下面的思维导图中，展示了所需工具和库的组织结构。
```mermaid
mindmap
# Python计算EMA的模块
在金融数据分析中，指数移动平均线（Exponential Moving Average，简称EMA）是一种常用的技术指标，用于平滑股价变动，帮助分析市场趋势。Python作为一种强大的编程语言，在金融数据分析领域也有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python计算EMA，并提供一个简单的代码示例。
## 什么是EMA？
EMA是一种加权移动平均线，它更加重视
原创
2024-05-14 05:47:55
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# Python计算EMA（指数移动平均）公式的科普
## 什么是EMA？
EMA（指数移动平均）是用于分析时间序列数据的一种加权移动平均方法。与简单移动平均不同，EMA给予最近的数据更多的权重，因此能更快地反映价格或数值的变化。EMA广泛应用于股票市场和经济分析，能够帮助分析师和投资者识别趋势。
## EMA的基本公式
EMA的计算公式如下：
\[
\text{EMA}_t = \al
# 用Python计算EMA（指数移动平均）
在金融时间序列分析中，移动平均常被用作平滑数据和识别趋势的有效工具。其中，EMA（Exponentially Weighted Moving Average）指数移动平均相比简单移动平均（SMA）更能反映最近数据的重要性，因此被广泛使用。本文将介绍如何用Python计算EMA，包括代码示例，并提供必要的图示来帮助理解。
## 什么是EMA？
EM
原创
2024-10-07 04:37:29
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1.选一个自己感兴趣的主题（所有人不能雷同）。2.用python 编写爬虫程序，从网络上爬取相关主题的数据。3.对爬了的数据进行文本分析，生成词云。4.对文本分析结果进行解释说明。5.写一篇完整的博客，描述上述实现过程、遇到的问题及解决办法、数据分析思想及结论。6.最后提交爬取的全部数据、爬虫及数据分析源代码。 本人选取的主题是羽毛球新闻。作为一名资深的羽毛球爱好
工欲善其事，必先利其器。Python作为高级语言，因为其简介、灵活已经被越来越多的程序员所青睐。在尝试了众多IDE之后，终于找到了自己的挚爱。废话少说，下面开始说一下如何在linux下安装配置Emacs。当然Emacs 还支持很多种程序语言，例如：Ruby / Ruby on RailsCSS / LESS / SASS / SCSSHAML / Markdown / Textile / ER
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2024-09-03 23:15:06
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