剀利趋势线

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凯利趋势线：
凯利指数的走势起点与终点的连线。如下图AB线为客指数的趋势线；而CD线为平指数的趋势线；EF线为主指数的趋势线。凯利趋势线也是常用的方法，可以参见下图：
 
chenkangli
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网页如何实现一键切换繁体字或简体字呢？
猿小白的博客
05-02 1715
网页如何实现一键切换繁体字或简体字呢？JS文件代码来源于：https://github.com/hustlzp/jquery-s2t。
VS C#语言获取输入名称的汉语拼音简拼码和全拼码完整案例教程
「 刘一哥与GIS的故事」
01-19 1577
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三大指数快速入门和应用
chenkangli的专栏
12-23 7542
 搜狐体育讯 搜狐-易球网三大指数，包括有必发指数、亚盘指数和凯利方差指数（进入：搜狐-易球网三大指数数据专栏），从交易所、传统亚盘以及传统欧洲盘的凯利值等目前最主流的博彩分析系统入手，全面而简易地为彩民读者提供的博彩分析参考工具。有些读者对于必发指数已经有一定认识，而有些读者对凯利值的应用耳熟能详，而另外很多读者则会对亚洲盘的冷热变化手法情有独钟。幸运的是，我们的彩民朋友现在都可以很简单地综合应
关于等价鞅、反等价鞅、剀利公式、赌徒输光定理（非常有启发意义）
IAlexanderI的专栏
11-15 9491
我很早就觊觎股市期市和汇市了，但是自己手里一直没有钱。到了澳大利亚后有了奖学金，于是终于可以自己自由的玩这个东西了。我选择了外汇保证金。本来这个东西，打算在赚到钱之前不写什么东西的。但是近的一系列醍醐灌顶的感觉让我觉得还是有必要记录一下最近的心理活动。去年7月份入市以来，现在已经半年过去了，我总共亏损了2000美元。不过相对于我得到的东西，我觉得这已经是相当值得的一个投入产出比了。     
关于等价鞅、反等价鞅、剀利公式、赌徒输光定理
weixin_30321449的博客
05-18 792
作者：你猜 链接：https://www.zhihu.com/question/31433643/answer/161698874 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 转一篇某大神的文章 我很早就觊觎股市期市和汇市了，但是自己手里一直没有钱。到了澳大利亚后有了奖学金，于是终于可以自己自由的玩这个...
php 转义反绡线,PHP汉字转拼音
weixin_28872035的博客
04-07 2万+
## @功能: 最全的PHP汉字转拼音函数 (共25961字，包括 20902基本字 + 5059生僻字)* @版本: 1.0.0* @作者: wuzhaohuan * @时间: 2013-10-08~~~function pinyin($s, $isfirst = false) {static $pinyins;$s = trim($s);$len = strlen($s);if($len &...
字体裁剪，精简字体，字体瘦身：FontSubsetGUI，FontCreator，FontPruner
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03-12 3万+
在 Unity 中制作游戏时，很可能会导入一些外部字体，而从网上下载的字体，小则两三兆，大则十几兆的，这些字体文件既占包体又占内存，所以对动态字体的剥离和精简就很有必要了。 FontSubsetGUI工具 FontSubsetGUI工具下载地址: https://download.youkuaiyun.com/download/yaukeywang/10012038 使用方法 准备好一个包含你需要字符的t...
Python--繁体中文与简体中文相互转换
直到世界的尽头
08-27 3万+
工作中需要将繁体中文转换成简体中文 上网找了些资料，发现这个包最方便 安装方法 不需要什么安装方法，只需要把这两个文件下载下来，保存到与代码同一目录下即可 https://raw.githubusercontent.com/skydark/nstools/master/zhtools/langconv.py https://raw.githubusercontent.com/skydark/nst...
康守强, 肖杨, 王玉静, 王庆岩, 梁欣涛, MIKULOVIC V I. 基于联邦模型迁移的不同规格滚动轴承故障诊断方法[J]. 振动与冲击, 2023, 42(22): 184-192. [13] 杜洪波. 基于卷积神经网络的青少年骨龄智能诊断方法研究[D]. 芜湖: 安徽工程大学, 2023. [14] 何志远. 基于深度学习的课堂情感识别研究[D]. 贵阳: 贵州大学, 2023. [15] 窦浩文. 基于深度学习的自然场景中文文本检测[D]. 西安: 西安电子科技大学, 2019. [16] 赵颖超, 张菀, 岳新宇, 张自豪. 基于AELSTM模型迁移学习的滚动轴承剩余寿命预测[J]. 国外电子测量技术, 2024, 43(2): 43-50. [17] 杨剀勋. 基于SCADA数据与深度学习的风电机组故障诊断[D]. 吉林: 吉林化工学院, 2023. [18] 丁晶景. 基于循环神经网络的血压评估方法[D]. 北京: 北京邮电大学, 2023. [19] 徐正军. 面向道路交通目标的轻量化网络检测研究[D]. 天津: 天津理工大学, 2023. [20] 任学臻. 面向网络入侵检测的特征选择方法研究[D]. 大连: 辽宁师范大学, 2019. 将上面几篇论文按主要责任者.题名:其他题名信息[文献类型标志①＊].其他责任者②.版本项.出版地:出版者,出版年:引文页码[引用日期格式写
03-28
好的，我需要解决用户关于如何根据指定引用格式规范化排版参考文献的问题。首先，我应该回顾常见的引用格式，比如APA、MLA、Chicago、GB/T 7714等，这些是用户可能需要的。用户提到要“按照规定的引用格式”，但并...
现代交换原理与通信网技术 (卞佳丽
01-20
多级交换利络山多级交换单元构成。 如果一个交换树络中的交换单元可以分为级,顺序命名为第1.2、·级,并且满足: (1)所有的入线都只与第1级交换单元连接: (2)所有的第1级父换单元都只与入线和第2级交换单元连接 3所有...
培训 - 金牌销售员的销售话术：实用方法.ppt
11-03
销售大师剀剀比比特强调，每个人的话语都有巨大的影响力，能够改变不可能为可能，将不利变为有利。因此，理解并适应客户的沟通风格至关重要。销售话术需要因人而异，因时制宜，这意味着销售员必须了解客户的个性和...
STC单片机实现电压测量功能
08-10
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 “STC单片机电压测量”是一个以STC系列单片机为基础的电压检测应用案例，它涵盖了硬件电路设计、软件编程以及数据处理等核心知识点。STC单片机凭借其低功耗、高性价比和丰富的I/O接口，在电子工程领域得到了广泛应用。 STC是Specialized Technology Corporation的缩写，该公司的单片机基于8051内核，具备内部振荡器、高速运算能力、ISP（在系统编程）和IAP（在应用编程）功能，非常适合用于各种嵌入式控制系统。 在源代码方面，“浅雪”风格的代码通常简洁易懂，非常适合初学者学习。其中，“main.c”文件是程序的入口，包含了电压测量的核心逻辑；“STARTUP.A51”是启动代码，负责初始化单片机的硬件环境；“电压测量_uvopt.bak”和“电压测量_uvproj.bak”可能是Keil编译器的配置文件备份，用于设置编译选项和项目配置。 对于3S锂电池电压测量，3S锂电池由三节锂离子电池串联而成，标称电压为11.1V。测量时需要考虑电池的串联特性，通过分压电路将高电压转换为单片机可接受的范围，并实时监控，防止过充或过放，以确保电池的安全和寿命。 在电压测量电路设计中，“电压测量.lnp”文件可能包含电路布局信息，而“.hex”文件是编译后的机器码，用于烧录到单片机中。电路中通常会使用ADC（模拟数字转换器）将模拟电压信号转换为数字信号供单片机处理。 在软件编程方面，“StringData.h”文件可能包含程序中使用的字符串常量和数据结构定义。处理电压数据时，可能涉及浮点数运算，需要了解STC单片机对浮点数的支持情况，以及如何高效地存储和显示电压值。 用户界面方面，“电压测量.uvgui.kidd”可能是用户界面的配置文件，用于显示测量结果。在嵌入式系统中，用
天津各个幼儿园的收费情况.doc
08-10
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幼儿园中班语言教案在妈妈肚子里范文.doc
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08-10
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基于IEEE33节点的配电网重构：最优流法与网损电压对比研究 v2.1
08-10
基于IEEE33节点的配电网重构工作，重点探讨了最优流法的应用及其对网损和电压的影响。文章首先概述了配电网重构的重要性和目的，接着详细解析了用于电力系统潮流计算的程序，该程序使用牛顿-拉夫逊法进行迭代计算，以找到节点电压和功率的平衡。具体步骤包括定义变量、计算导纳矩阵、初始化功率参数、创建雅可比矩阵、求解修正方程、修正节点电压并判断收敛条件。随后，文章描述了通过调整开关状态来进行配电网重构的具体实践，最终对比了重构前后网损和电压的变化情况，验证了最优流法的有效性。 适合人群：从事电力系统研究、电网规划和运行的技术人员，尤其是对配电网重构和潮流计算感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要优化电网结构、降低网损、提升电压质量和供电可靠性的实际应用场景。目标是帮助技术人员理解和掌握最优流法在配电网重构中的应用，从而提高电力系统的效率和稳定性。 其他说明：文章不仅提供了理论和技术细节，还展示了具体的实践案例，有助于读者全面理解配电网重构的工作流程和技术要点。
Fragment中ListView组件的使用方法
08-10
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在 Android 开发中，Fragment 是界面的一个模块化组件，可用于在 Activity 中灵活地添加、删除或替换。将 ListView 集成到 Fragment 中，能够实现数据的动态加载与列表形式展示，对于构建复杂且交互丰富的界面非常有帮助。本文将详细介绍如何在 Fragment 中使用 ListView。 首先，需要在 Fragment 的布局文件中添加 ListView 的 XML 定义。一个基本的 ListView 元素代码如下： 接着，创建适配器来填充 ListView 的数据。通常会使用 BaseAdapter 的子类，如 ArrayAdapter 或自定义适配器。例如，创建一个简单的 MyListAdapter，继承自 ArrayAdapter，并在构造函数中传入数据集： 在 Fragment 的 onCreateView 或 onActivityCreated 方法中，实例化 ListView 和适配器，并将适配器设置到 ListView 上： 为了提升用户体验，可以为 ListView 设置点击事件监听器： 性能优化也是关键。设置 ListView 的 android:cacheColorHint 属性可提升滚动流畅度。在 getView 方法中复用 convertView，可减少视图创建，提升性能。对于复杂需求，如异步加载数据，可使用 LoaderManager 和 CursorLoader，这能更好地管理数据加载，避免内存泄漏，支持数据变更时自动刷新。 总结来说，Fragment 中的 ListView 使用涉及布局设计、适配器创建与定制、数据绑定及事件监听。掌握这些步骤，可构建功能强大的应用。实际开发中，还需优化 ListView 性能，确保应用流畅运
塔吊基础计算书.doc
08-10
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FOC无感混合磁链观测器电机控制代码：PMSM与MiniDD直驱电机变频无感程序，含偏心、重量、共振感知算法（完全手写MCU底层配置） · 嵌入式系统
08-10
内容概要：本文详细介绍FOC（Field Oriented Control）无感混合磁链观测器在MiniDD直驱电机控制及变频无感程序中的实现。主要内容涵盖FOC技术的基本原理及其在PMSM（永磁同步电机）中的应用，重点讨论了偏心、重量、共振等感知算法的手写实现方法，以及MCU底层配置的编写过程。通过这些技术手段，可以有效提高电机的控制精度和稳定性，避免因机械故障导致的问题。 适合人群：从事电机控制系统开发的技术人员，特别是对FOC技术和嵌入式系统有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度电机控制的应用场合，如工业自动化设备、机器人等领域。主要目标是掌握FOC无感混合磁链观测器的工作机制，学会编写相关感知算法和MCU底层配置代码，提升电机控制系统的性能。 其他说明：文章强调所有算法均未依赖库函数，而是通过手写代码实现，有助于加深对底层硬件的理解和技术积累。
基于STM32F407与C#的多功能工艺机控制系统：支持G代码、图片和DXF文件加工
08-10
内容概要：本文介绍了基于STM32F407控制板和C#开发的工艺机控制系统。该系统适用于激光切割机、雕刻机、打标机等多种设备，支持G代码、图片（如JPG、PNG、BMP）和DXF文件的加工。系统具备3轴手动操作功能，可通过串口通信控制设备的运动。此外，系统能够将导入的图片转换为黑白像素图并计算加工路径，同时支持DXF文件的直接加工。文中详细解析了系统的硬件环境、软件架构及其核心功能模块，展示了其灵活性和易用性。 适用人群：从事机械制造、自动化控制领域的工程师和技术人员，以及对嵌入式系统和C#编程感兴趣的开发者。 使用场景及目标：① 提高工艺机的加工精度和效率；② 实现多种文件格式的支持，满足不同加工需求；③ 简化操作流程，提升用户体验。 其他说明：当前版本仅支持G代码格式，但未来有望扩展更多功能。该系统为工业生产提供了新的解决方案，具有广阔的应用前景。
rt-detrv3网络结构
03-16
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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