Momentum 动量指标 动量数值就是当天价格同前几个时段的价格的比率 MOMENTUM = CLOSE(i)/CLOSE(i-N)*100 注解: CLOSE(i) - 当前柱形的收市价格: CLOSE(i-N) - 前几个时段柱形的收市价格 观井映天 2015.7.3

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图中Uicmax最大共模输入电压:是运放能正常工作下的最大输入电压: Uidmax最大差模输入电压:是运放要损坏的最大输入电压

本文翻译自ITU-T的Technical Paper:<How to increase QoS/QoE of IP-based platform(s) to regionally agreed standards>(2013/3/1).这是其第四章的一部分,给出了QoS的参数.PS:在此感谢一位师弟的翻译. QoS 参数 (也被称为 QoS指标. QoS 决定因素等) 指明了一项服务的质量水平,以及用户的满意度水平.它用数字(量化值)代表用户感知到的主观的.抽象的"质量".

概念 MACD叫指数平滑异同移动平均线指标. 零轴 MACD柱线 DIFF线 DEA线 使用 一般出现如下情形,股价处于或即将进入上涨趋势中: MACD指标在零轴上方出现金叉,其后DIFF快线一直位于DEA慢线上方. MACD指标低位出现底背离,即股价连续创出新低,而MACD指标的低点却一个比一个高. MACD的两条曲线向右上方倾斜,且MACD柱线越来越长,回调时低点一个比一个高. 底背离:当股价指数逐波下行,而DIF及MACD不是同步下降,而是逐波上升,与股价走势形成底背离,预示着股价即将上涨

一.Throughput收集器(吞吐量)-XX:+UseParallelGC-XX:+UseParallelOldGC *参数调整:通过调整堆大小,减少GC停顿时间,增大吞吐量增强堆大小可以减少Full GC频率,但却会增加停顿时间1.手动调整-Xmn -Xms -XX:NewRatio=N手动指定堆内存大小和代空间比例,一般要多次试验2.自动参数调整-XX:MaxGCPauseMillis=N 可接受最大停顿时间-XX:GCTimeRatio=N 可接受GC时间占比(目标吞吐量) 吞吐量=1-

一.引言 使用谷歌提供的object detection api图像识别框架,我们可以很方便地重新训练一个预训练模型,用于自己的具体业务.以我所使用的ssd_mobilenet_v1预训练模型为例,训练所需参数都在training文件夹下的ssd_mobilenet_v1_coco.config中预先配置了,只需对少量路径参数做修改即可. 但是这种“傻瓜式”的训练参数配置方法有很大不足.一是无法理解训练参数背后的原理,不利于技术积累:二是一旦遇到需要优化的问题时,不知道如何调整训练参数.例如,我

Android面试 1. 内容介绍................................................................................................................................................................................................................... 8 2. JavaSE基础(★★)....

神经网络基础 Deep learning就是深层神经网络 神经网络的结构如下, 这是两层神经网络,输入层一般不算在内,分别是hidden layer和output layer hidden layer中的一个神经元的结构如下, 可以看出这里的神经元结构等同于一个逻辑回归单元,神经元都是由线性部分和非线性部分组成 非线性部分,又称为激活函数,这里用的是sigmod,也可以用其他,比如relu或tanh 为什么要用激活函数? 因为既然要用神经网络去拟合任意function,光用线性拟合是不行的,因为

.net大型分布式电子商务架构说明 背景 构建具备高可用,高扩展性,高性能,能承载高并发,大流量的分布式电子商务平台,支持用户,订单,采购,物流,配送,财务等多个项目的协作,便于后续运营报表,分析,便于运维及监控. 架构演变 基础框架剥离 -> 分库分表 -> 基础服务建设 -> 私有云建设 ->分布式操作系统 基础框架 整个公司无论有多少项目,需要沉淀最基础的框架,里面一般包含核心的分库分表规则,统一的数据库操作类库,统一的通讯类,统一的日志类,统一的加密算法,统一的基础服务sd

转自http://dev.qq.com/topic/5811d42e7fd6ec467453bf58 概要 分享内容: 互联网内容载体变迁历程,文字——图片/声音——视频——VR/AR——……..从直播1.0秀场时代(YY),2.0游戏直播(斗鱼.虎牙.熊猫)到如今全民直播3.0泛生活娱乐时代(映客.花椒),国外直播app(Meerkat .Periscope),随着VA/AR/MR提出的沉浸式视听体验,直播4.0时代很快就能到来. 在这个全民娱乐的时代,直播已经火得不要不要的,各大公司都有自己

来源:SealHuang 脑成像技术已经成为认知科学和心理学研究领域中一种重要的研究手段,帮助研究者不断深入发掘我们脑中的秘密.伴随着研究的不断深入,各式各样的指标参数和分析方法也不断推陈出新,以迅雷不及掩耳之势进入了我们的视野.如何用它们来完善和深入我们自己的研究,成为多数研究者共同的问题. 很多时候,一个"好"的指标或方法并不会很难理解甚至晦涩,它背后的意义也被提出者以相对清晰的方式传达给大家:此时真正的问题是如何去用,或者在没有现成软件的情况下,怎么去实现它.编程,就成了一个躲不

本文来自于腾讯bugly开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/5811d42e7fd6ec467453bf58 作者:李智文 概要 分享内容: 互联网内容载体变迁历程,文字--图片/声音--视频--VR/AR----..从直播1.0秀场时代(YY),2.0游戏直播(斗鱼.虎牙.熊猫)到如今全民直播3.0泛生活娱乐时代(映客.花椒),国外直播app(Meerkat .Periscope),随着VA/AR/MR提出的沉浸式视听体验,直播4.0时

apache kafka监控系列-KafkaOffsetMonitor 时间 2014-05-27 18:15:01  CSDN博客 原文  http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/27199863 主题 Apache Kafka apache kafka中国社区QQ群:162272557 概览 最近kafka server消息服务上线了,基于jmx指标参数也写到zabbix中了,但总觉得缺少点什么东西,可视化可操作的界面.zabbix中数据比

在客户/服务器通信模式中, 客户端需要主动创建与服务器连接的 Socket(套接字), 服务器端收到了客户端的连接请求, 也会创建与客户连接的 Socket. Socket可看做是通信连接两端的收发器, 服务器与客户端都通过 Socket 来收发数据. 这篇文章首先介绍Socket类的各个构造方法, 以及成员方法的用法, 接着介绍 Socket的一些选项的作用, 这些选项可控制客户建立与服务器的连接, 以及接收和发送数据的行为. 一. 构造Socket Socket的构造方法有以下几种重载形式:

版权声明:本文由黄辉原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/259 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 之前对GreenPlum与Mysql进行了TPC-H类的对比测试,发现同等资源配比条件下,GreenPlum的性能远好于Mysql,有部分原因是得益于GreenPlum本身采用了更高效的算法,比如说做多表join时,采用的是hash join方式.如果采用同样高效的算

原帖地址:http://www.cnblogs.com/R0b1n/p/4106613.html 1 Qt简介 Qt是1991年奇趣科技开发的一个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架.它提供给应用程序开发者建立艺术级的图形用户界面所需的所有功能.Qt很容易扩展,并且允许真正地组件编程.基本上,Qt 同 X Window 上的 Motif,Openwin,GTK 等图形界 面库和 Windows 平台上的 MFC,OWL,VCL,ATL 是同类型的东西. 2008年,奇趣科技被诺基亚公司收购,Q

翻译来自:http://news.csdn.net/article_preview.html?preview=1&reload=1&arcid=2825492 摘要:本文解释了回归分析及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归.逻辑回归.多项式回归.逐步回归.岭回归.套索回归.ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素,最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素. [编者按]回归分析是建模和分析数据的重要工具.本文解释了回归分析的内涵及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归.逻辑回归

转自:  http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/39499283   估计大神会不定期更新,所以还是访问这个链接看最新的目录list比较好 apache kafka中国社区QQ群:162272557 目前QQ群1,2,3已满,请加群4 中国社区QQ群2:414762562 已满 中国社区QQ群3:191278841 已满 中国社区QQ群4:415846802 每当有新blog发布时,会在此处更新,欢迎大家拍砖共同成长 目录索引: Kafka使

ISODATA算法是在k-均值算法的基础上,增加对聚类结果的'合并'和'分裂'两个操作,并 设定算法运行控制参数的一种聚类算法. 全称:Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm 即:迭代自组织数据分析算法 '合并'操作:当聚类结果某一类中样本数太少,或两个类间的距离太近时,进行合并. '分裂'操作:当聚类结果某一类中样本某个特征类内方差太大,将该类进行分裂 算法特点 使用误差平方和作为基本聚类准则 设定指标参数来决定是

版权声明:本文由黄辉原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/195 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 如今,多样的交易模式以及大众消费观念的改变使得数据库应用领域不断扩大,现代的大型分布式应用系统的数据膨胀也对数据库的海量数据处理能力和并行处理能力提出了更高的要求,如何在数据呈现海量扩张的同时提高处理速度和应用系统的可用性,使客户能同时得到更高的处理速度.更高的数据可