关于通道

最新推荐文章于 2023-06-15 08:48:46 发布
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理解起来有些麻烦，可能多用用理解的更深一些。



通道中加滤镜

通道中输入文字

通道中用钢笔/套索工具画选区，填充


将通道作为选区

将选区作为通道

记录python量化投资学习过程（二）- 常见指标以及概念的记录
As_Yan_Do的博客
11-18 2万+
资金概念 北向资金 主要是指外资通过香港和沪深通道进来的资金，一般认为北向资金比较聪明，从历史来看，确实比A股大部分投资者聪明得多，不管是长线还是短线都是非常厉害的，主要原因可能是外资在资本市场游泳时间长了，经验要比A股投资者聪明很多，同时也有传言A股部分游资通过香港和沪深通道进来，也算得上是聪明资金了。 北向资金很明显有短线和长线两种，平常说的主要是中短线流向。(来源于:查股网) 据我观察，北向资金对投资是很有一套的，那些长期净流出的公司确实短期面临下跌风险，那些长期净流入的公司大概率短期会涨，当然这不是
滤镜（内部效果）&快速蒙版（边缘效果）——羊皮卷
BRPROUD的专栏
08-19 4104
1.新建画布，背景黑色 2.新建图层1，使用【矩形选框工具】，画出矩形，调整前景色：淡橙黄，背景色：深棕，执行：滤镜-》渲染-》云彩（执行2-3次），直到分布均匀 3.点击左侧工具栏【进入快速蒙版编辑模式】，画笔工具，不透明度：100 %，画出周围选区（破损边缘），选择-》反向，按delete删除 4.复制图层
薛斯通道指标优化，追底逃顶的利器 薛斯通道Python代码
weixin_74046393的博客
06-15 1748
本指标以薛斯通道为基准，结合操盘手法进行调参优化，适用于大多数股票、指数行情的分析和研判。本文仅在代码中介绍了部分用法，更多使用方法请一起研究应用。
通达信指标公式源码 【综合选股】融入薛斯通道 主图源码.doc
07-30
通达信指标公式源码 【综合选股】融入薛斯通道 主图源码.doc
小白也能懂的薛斯通道抄底指标以及公式(附源码)
趣Python
05-21 1万+
什么是薛斯通道？
[转发]MyTT所有源码
long236076535的专栏
08-27 3225
Python版通达信指标
精选资源
3dmax各个通道插件
10-25
在"各个通道.mse"这个文件中，很可能是包含了多种这样的通道插件或者是一份关于如何使用这些插件的教程。例如，可能包含了安装指南、操作步骤、示例项目和效果演示等内容。 QQ截图20231024234600.jpg可能是一个展示...
关于通道注册的问题还有例子
07-11
在.NET Remoting框架中，通道注册是一个至关重要的概念，它涉及到不同应用程序域（AppDomain）间的对象通信。本文将深入探讨通道注册的概念、工作原理，并提供一个实例来帮助理解其应用。 .NET Remoting允许分布式...
关于消防通道施工的报告.docx
11-08
关于消防通道施工的报告 一、消防通道施工的必要性 根据消防平安管理要求，消防通道的开通是非常必要的。消防通道是指在建筑物内专门设计的通道，以便在紧急情况下，例如火灾或其它灾难时，人员能够快速疏散，避免...
数据通道
11-17
控制字通常包含关于数据包的元信息，如起始和结束标志、错误校验信息等。它们仅在触发数据的前后插入，以协调和管理数据的传输。控制字的存在使得接收端能够正确地识别和处理接收到的数据，确保数据的正确顺序和完整...
关于混合信号示波器的通道数量配置，到底多少才算合适？
01-20
混合信号示波器在1993年首次问世，拥有两条模拟通道，配以8条或16条数字通道。之后几年内，主流MSO作为嵌入式系统设计人员的必备调试工具，通道数量基本上锁定在2条或4条模拟通道，外加16条数字通道。嵌入式设计人员...
01通道交换
seeunala的博客
05-16 613
通道交换 读取图像，然后将RGB\text{RGB}RGB通道替换成BGR\text{BGR}BGR通道。opencv中的图像存储都是BGR\text{BGR}BGR通道 代码实现 #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include<iostream> using namespace cv; //通道交换rgb->bgr Mat channel_swap(Mat img) { /
薛斯通道的十二种买入法和四种卖出法
樱*夜精灵
07-01 1万+
薛斯通道包括两组通道指标，分别是长期大通道指标和短期小通道指标。股价实际上是被短期小通道包容着在长期大通道中上下运行。薛斯通道的大、小通道总共有四条轨道线：       内上轨（黄色线或紫色线）代表短期压力，内下轨（白色线或绿色线）代表短期支撑。       外上轨（红色线或白色线）代表长期压力，外下轨（蓝色线或黄色线）代表长期支撑。       长期大通道反映股票的长期趋势状态，当外上
程序员是世界上最聪明、最具幽默感的一群人
左霖风的博客
05-08 5899
工作相关 0. 如果软件正在占领全世界，为什么程序员得不到尊重？ 遍身罗绮者，不是养蚕人。 1. 中国大陆的盗版Windows系统都是怎么做出来的？ 复制、粘贴。 2. 中国梦和美国梦的区别是什么？ 中国梦.txt，美国梦.exe 3. 请用最简洁的语言描述我国fa lv。 754 4. 哪种编程能够永生？ 除非你能一直续。 5.怎么翻译Linus Torvalds的这句「T...
量化分析（8）——唐安奇通道
热门推荐
niuge8905的博客
10-19 1万+
唐安奇通道和布林通道差不多，都是判断超买和超卖的工具，我还是喜欢rsi强度来判断超买和超卖，不过这二者可以相互印证一下。这里简单的画一下图，介绍一下。# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 19 11:23:13 2017@author: Administrator """ import tushare as ts import pandas a
薛斯通道
樱*夜精灵
06-30 1万+
薛斯通道与K线图的相互关系 n       在判断行情走势时，应将薛斯通道与K线图对照起来分析，以薛斯通道为主，K线作参考，能获得可靠的信号，因为薛斯通道的买（卖）点有时表现的不够明显，通常用K线图进行验证，以提高判断的准确性。   第一法—股价跌破内下轨-收阳买入 n       股价跌破内下轨，是做空能量得到进一步释放的表现，    做空能量释放的差不多时，股价就会止跌反弹，也就
opencv: 颜色通道 探究(图示+源码)
JNing
07-25 3796
起因：  大家都知道的，在OpenCV中，图像都是按 BGR 的 颜色通道顺序 来进行处理的。在自学OpenCV的过程中，我对 拆分和合并颜色通道 起了兴趣。自己写了一些代码来验证自己的思路。实验思路： 分别将三个通道的矩阵数值取出； 保留单色通道，其他通道全部置０，以显示 单色 图片的效果； 保留双色通道，剩余一个通道置０，以显示 混合双色 图片的效果； 保留全部三个颜色通道，重新编排颜色通道顺序
薛斯通道源码
樱*夜精灵
07-01 1万+
LY:=10; BL:=40; CJQS:=XMA(CLOSE,LY); JBQS:=XMA(CLOSE,BL); N:=REF(JBQS,BL/2+1-CURRBARSCOUNT)/REF(JBQS,BL/2+2-CURRBARSCOUNT); M:=REF(CJQS,LY/2+1-CURRBARSCOUNT)/REF(CJQS,LY/2+2-CURRBARSCOUNT); JB上轨:IF(CU
关于通道的注意力机制
最新发布
11-17
通道注意力机制是注意力机制在通道维度上的应用，其核心在于关注输入特征图中各个通道的重要性。 在人的信息处理过程中，注意力机制是将注意力放在需要关注的信息上，过滤无关信息，而通道注意力机制在特征处理时也有着类似的思想，它会去挖掘不同通道对于整体信息表达的重要程度。 通道注意力机制的思路流程如下：首先对输入的特征图进行全局池化和平均池化，这一步是在空间维度进行池化，目的是压缩空间尺寸，以便于后续学习通道的特征；接着将得到的全局和平均池化的结果送入到多层感知机（MLP）中进行学习，基于MLP学习通道维度的特征以及各个通道的重要性；最后将MLP输出的结果进行“加”操作，再经过Sigmoid函数的映射处理，得到最终的“通道注意力值” [^4]。 以教学场景为例，激励操作可以类比通道注意力机制。老师根据各个科目（通道）的重要性分数来调整教学方式，对于得分较高的科目给予更多关注，得分较低的科目减少教学资源，这就如同通道注意力机制根据预测的通道重要性来调整不同通道的特征图 [^3]。 ```python import torch import torch.nn as nn class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out) ```
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