本节介绍如何使用收盘价的SMA价格的策略 from pyalgotrade import strategy from pyalgotrade.barfeed import yahoofeed from pyalgotrade.technical import ma class MyStrategy(strategy.BacktestingStrategy): def __init__(self, feed, instrument): super(MyStrategy, self).__init_…

  指数平滑法 原数数据如下: 点击数据——数据分析 选择指数平滑 最一次平滑 由于我们选择的区域是B1:B22,第一个单元格“钢产量”,被当做标志,所以我们应该勾选标志.当我们勾选了标志后,列中的第一个单元格将不被用于计算,计算从第二个单元格开始. 结果如下: 做二次平滑 这里,我们不再采用标志,所以数据区间选择在C3:C22 对比一下 阻尼系数=0.3 阻尼系数=0.05 阻尼系数=0.9 画在一张图上对比下,可见阻尼系数越大,曲线越平.         移动平均(一阶和二阶) 同理可以使用…

权重的计算 将选择器上面的选择器进行叠加,叠加后的总和就是该选择器的权重. 权重计算规则…

//简单权重计算器 $data222=array(     0=>array('id'=>1,'name'=>'一等奖','weight'=>'3'),     1=>array('id'=>2,'name'=>'二等奖','weight'=>'1'),     2=>array('id'=>3,'name'=>'三等奖','weight'=>'5'),     3=>array('id'=>3,'name'=>'三…

console.log(2*10**3) console.log(2*Math.pow(10,3)) console.log(2e3) console.log(2*1e3) console.log(2*10e2) console.log(2*1000e0) console.log(2*100000e-2) 计算结果都等于2000…

只提交了随机数 (真心不会 T-T ) import csv import random import pandas as pd import numpy as np # 预测结果文件:src/step1/ground_truth/test_prediction.csv def getPrediction(): train = pd.read_csv("D:\\inputFiles\\inputFiles\\train.csv") test = pd.read_csv("D:…

本文主要介绍:使用 JS 根据奖品权重计算中奖概率实现抽奖的方法. 一.示例场景 1.1.设置抽奖活动的奖项名称 奖项名称:["一等奖", "二等奖", "三等奖", "未中奖"].假设抽奖活动设置了这四个奖项,当然开发者可以扩展更多. var prizes = ["一等奖","二等奖","三等奖","未中奖"]; //奖项名称数组 1.2.设置各…

上一篇中,主要说的就是词袋模型.回顾一下,在进行文本分类之前,我们需要把待分类文本先用词袋模型进行文本表示.首先是将训练集中的所有单词经过去停用词之后组合成一个词袋,或者叫做字典,实际上一个维度很大的向量.这样每个文本在分词之后,就可以根据我们之前得到的词袋,构造成一个向量,词袋中有多少个词,那这个向量就是多少维度的了.然后就把这些向量交给计算机去计算,而不再需要文本啦.而向量中的数字表示的是每个词所代表的权重.代表这个词对文本类型的影响程度. 在这个过程中我们需要解决两个问题:1.如何计算出适…

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/URAL-2067 具体思路:判断三点共线就可以了,只有一对点能满足,如果一对就没有那就没有满足的. 在计算的时候,要注意,如果是按照斜率算的话,可以把除法转换为乘法,防止精度的损失. 如果是按照距离算的话,一定要注意一点,在枚举的时候我们是选择左下和右上的点,然后再去枚举中间的每一个点,一开始我为了防止精度的损失并没有对每段距离进行开根号,直接按照平方的进行计算,但是要注意一点 假设三个点.分别是 ( x1 , y1 ) …

1 指数平滑法 移动平均模型在解决时间序列问题上简单有效,但它们的计算比较难,因为不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值.此外,移动平均法不能很好的处理数据集边缘的数据变化,也不能应用于现有数据集的范围之外.因此,移动平均法的预测效果相对较差. 指数平滑法(exponential smoothing)是一种简单的计算方案,可以有效的避免上述问题.按照模型参数的不同,指数平滑的形式可以分为一次指数平滑法.二次指数平滑法.三次指数平滑法.其中一次指数平滑法针对没有趋势和季节性的序列,二次指数平滑…

成交量(volume)是投资中一个非常重要的变量,它是指在某一时段内具体的交易数,可以在分时图中绘制,包括日线图.周线图.月线图甚至是5分钟.30分钟.60分钟图中绘制. 股票市场成交量的变化反映了资金进出市场的情况,成交量是判断市场走势的重要指标.一般情况下,成交量大且价格上涨的股票,趋势向好.成交量持续低迷时,一般出现在熊市或股票整理阶段,市场交易不活跃.成交量是判断股票走势的重要依据,对分析主力行为提供了重要的依据.投资者对成交量异常波动的股票应当密切关注. OBV(On-Balance…

在这之前只知道css权重的皮毛,比如说:行内权重比头部权重高,头部比外部样式权重高----工作中才知道真正理解css权重重要性.理解权重了才能写出来最优css选择器来.对后面学习less,scss有很大帮助. 从css代码存放的位置来看,权重计算当然是--->内嵌样式 > 内部样式表 > 外联样式表!然而工作中我们的css代码都是写在外联样式表中的咯. 参考w3c样式选择器权重优先级是这个样子的 important > 内嵌样式 > ID > 类 > 标签 | 伪…

Given a nested list of integers, return the sum of all integers in the list weighted by their depth. Each element is either an integer, or a list -- whose elements may also be integers or other lists. Different from the previous question where weight…

本节重点介绍 nova-scheduler 的调度机制和实现方法:即解决如何选择在哪个计算节点上启动 instance 的问题. 创建 Instance 时,用户会提出资源需求,例如 CPU.内存.磁盘各需要多少. OpenStack 将这些需求定义在 flavor 中,用户只需要指定用哪个 flavor 就可以了. 可用的 flavor 在 System->Flavors 中管理. Flavor 主要定义了 VCPU,RAM,DISK 和 Metadata 这四类. nova-schedule…

一.基本的优先级规则 比较同一级别的个数,数量多的优先级高,如果相同即比较下一级别的个数,至于各级别的优先级如下: important > 内联 > ID > 类 > 标签 | 伪类 | 属性选择 > 伪对象 > 通配符 > 继承 二.CSS权重规则 在<页面重构中的模块化设计>中提到,影响CSS样式权重,有两个重要因素: A:样式的优先级跟样式定义的顺序有关 B:权值的大小跟选择器的类型和数量有关 一般来说,在同一个CSS文件中,如果有两个同名的样式…

      计算描述:计算规则指的是和其它“参与者类型成员”的之间的计算,必须求解处理人不为空的情况下才进行规则计算,各个“参与者类型成员”按序号顺序执行. 计算算法:并集(权重最低),交集(权重中),互拆(权重最高,且是独占式) 规则要点: 按序号顺序执行计算结果 参与者处理人不为空才参与成员间计算 权重 示例讲解 以上图图示为例,总共有三个参与者类型成员:SQL参与者,指定用户参与者,角色参与者. 那么我们用示例来解释一下规则里面的描述要点: 1.  按序号顺序执行计算结果 参与者前面都有一…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark G…

首先,给大家看一篇关于CSS优先级的示例:http://www.ido321.com/76.html 一.基本的优先级规则 比较同一级别的个数,数量多的优先级高,如果相同即比较下一级别的个数,至于各级别的优先级如下: important > 内联 > ID > 类 > 标签 | 伪类 | 属性选择 > 伪对象 >  通配符 > 继承 二.CSS权重规则        在<页面重构中的模块化设计>中提到,影响CSS样式权重,有两个重要因素: A:样式的优…

Android绘制View的过程研究——计算View的大小 转自:http://liujianqiao398.blog.163.com/blog/static/1818272572012102321850385/ 2012-11-23 14:24:59|  分类: Android开发 |  标签:android  view  android开发  |举报|字号 订阅     下载LOFTER客户端     一.android绘制view的过程简单描述           简单描述可以解释为:计算…

当前EditText和Button部件只是适应了他们各自内容的大小,如下图所示: 这样设置对按钮来说很合适,但是对于文本框来说就不太好了,因为用户可能输入更长的文本内容.因此如果能够占满整个屏幕宽度会更好.LinearLayout使用权重属性来达到这个目的,你可以使用android:layout_weight属性来设置. 权重的值指的是每个部件所占剩余空间的大小,该值与同级部件所占空间大小有关.就类似于饮料的成分配方:“两份伏特加酒,一份咖啡利口酒”,即该酒中伏特加酒占三分之二.例如,我们设置一…

本文是在学习https://blog.csdn.net/housisong/article/details/1452249一文的基础上对算法的理解和重新整理,再次非常感谢原文作者的深入分析以及分享. 三次卷积插值的基础原理也是对取样点附近的领域像素按照某种权重分布计算加权的结果值,比起双线性的4个领域像素计算,三次卷积涉及到了16个领域像素,这也决定了其取样点位置不是对称的,同时耗时比双线性也大为增加.     如左图所示,P00为向下取整后的取样点的坐标,其领域16个像素的位置整体靠取样点的右…

第三篇nova— 计算服务 一.nova介绍:             Nova 是 OpenStack 最核心的服务,负责维护和管理云环境的计算资源.OpenStack 作为 IaaS 的云操作系统,虚拟机生命周期管理也就是通过 Nova 来实现的.   用途与功能 : 1) 实例生命周期管理 2) 管理计算资源 3) 网络和认证管理 4)REST 风格的 API 5) 异步的一致性通信 6)Hypervisor 透明:支持Xen,XenServer/XCP,KVM, UML, VMware…

在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策.判断一篇文章是否是你喜欢的文章.比较两篇文章的相似性等实例中,都涉及到了向量空间模型(Vector Space Model,简称VSM)和余弦相似度计算相关知识.        这篇文章主要是先叙述VSM和余弦相似度相关理论知识,然后引用阮一峰大神的例子进行解释,最后通过Python简单实现百度百科和互动百科Infobox的余弦相似度计算. 一. 基础知识 第一部分参考我的文章: 基于VSM的命名实体识别.歧义消解和指代消解 第一步,向量空间模型VSM …

本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价…

第1章 Spark GraphX 概述1.1 什么是 Spark GraphX1.2 弹性分布式属性图1.3 运行图计算程序第2章 Spark GraphX 解析2.1 存储模式2.1.1 图存储模式2.1.2 GraphX 存储模式2.2 vertices.edges 以及 triplets2.2.1 vertices2.2.2 edges2.2.3 triplets2.3 图的构建2.3.1 构建图的方法2.3.2 构建图的过程2.4 计算模式2.4.1 BSP 计算模式2.4.2 图操作一…

#转载请留言联系 1.标签选择器 标签选择器,此种选择器影响范围大,一般用来做一些通用设置,或用在层级选择器中.举例: div{color:red} ...... <div>这是第一个div</div> <!-- 对应以上样式 --> <div>这是第二个div</div> <!-- 对应以上样式 --> 2.类选择器 通过类名来选择元素,一个类可应用于多个元素,一个元素上也可以使用多个类,应用灵活,可复用,是css中应用最多的一种选…

一.nova介绍               Nova 是 OpenStack 最核心的服务,负责维护和管理云环境的计算资源.OpenStack 作为 IaaS 的云操作系统,虚拟机生命周期管理也就是通过 Nova 来实现的.   用途与功能 : 1) 实例生命周期管理 2) 管理计算资源 3) 网络和认证管理 4)REST 风格的 API 5) 异步的一致性通信 6)Hypervisor 透明:支持Xen,XenServer/XCP,KVM, UML, VMware vSphere and H…

一.JML简介 1.1 JML与契约式设计 说起JML,就不得不提到契约式设计(Design by Contract).这种设计模式的始祖是1986年的Eiffel语言.它是一种限定了软件中每个元素所必需的责任与义务的开发模式,程序设计中的每个元素都需要用规范的语言精准地限定其前置条件(Preconditions).后置条件(Postconditions)和不变式(Invariants).通过这三项限定,我们可以清晰地获得对一个函数功能的刻画,从而达成设计与实现的分离,便于优化.测试和生成文档.…

span{ color:red;} *{ font-family:"楷体";line-height:2em; font-size:18px;} 盒模型 CSS定义所有的元素都可能拥有像盒子一样的外形和平面空间,即都包含边界.边框.补白.内容区域 网页中的大部分对象,实际呈现形式都是一个个盒子形状对象,页面都是由一个个盒子形状的区域拼合而成的. 盒模型关系到网页设计中排版.布局.定位等操作,任何元素都必须遵循盒模型规则. 包含:margin border padding content(…

目录 webkit中样式相关类及类间关系 样式规则匹配 权重(优先级)计算 权重相同时的覆盖原则 webkit中样式相关类及类间关系 资料来源: <webkit技术内幕> 结构相关类: 1.StyleRuleBase类: 单个的样式规则(选择器+规则体) 2.StyleSheetContents类: 样式规则集,其成员-m_childRules是一个StyleRuleBase实例的列表,是1:n的数量关系 3.CSSStyleSheet类: 成员-m_contents是一个StyleSheet…