算法股票交易已经成为当今金融市场的一种主要交易方式，大多数交易现在已经完全自动化。深度强化学习（DRL）代理被证明是一种力量，在许多复杂的游戏，如国际象棋和围棋不可忽视。将股票市场的历史价格序列和走势看作是一个复杂的、不完全的信息环境，在这个信息环境中，试图实现收益最大化和风险最小化。
想象一下，你可以用深度强化学习PPO算法（点击获取详细代码实现）来模拟交易，这种算法在复杂的环境中表现出色。同样，如果你对调度策略优化感兴趣，可以参考这篇关于深度强化学习调度策略优化算法的文章。
深入了解深度强化学习的方法，你可以看到多种实现方式，比如A2C算法实现和交互深度强化学习算法的源码，这些资源都能为你提供实战经验。如果你想要从基础入手，深度强化学习_QLearning的实现也是一个不错的选择。对深度强化学习的综述文章则可以让你全面了解这个领域的最新发展。
对于那些希望将理论应用于实际的交易策略的读者，FinRL库用于定量金融中的自动股票交易的深度强化学习库是一个不可多得的资源。它提供了从数据获取到交易策略实施的全套解决方案。
这么多资源让人眼花缭乱，不是吗？但这些只是冰山一角，深度强化学习简述和深度强化学习论文会带你深入探讨这些神奇的算法背后的原理。
这些资源无缝连接，让你在学习和应用深度强化学习的过程中如虎添翼。为什么不亲自试一试这些强大的工具呢？让我们一同探索这个充满潜力的世界吧！
qq_45867
0
pdf
1.5MB
2024-07-27
在这个手写体识别课程设计项目中，我们主要探讨的是如何运用计算机视觉技术来识别手写的字符。计算机视觉是一门多领域交叉学科，它涉及到图像处理、机器学习、深度学习等多个重要分支，让计算机理解并解析图像信息。在这个课程设计中，我们将重点放在了手写数字和字母的识别上，这在现实生活中有着广泛的应用，比如OCR（光学字符识别）技术。
我们需要了解基础的图像处理技术。这包括图像预处理，如灰度化、二值化、噪声去除等步骤，这些操作有助于提高后续特征提取和模型训练的效率和准确性。二值化可以使图像简化为黑白两色，便于计算机进行边缘检测和形状分析。图像预处理是整个过程的基石，就像打好地基才能盖好高楼。
接下来是特征提取。在这个阶段，我们可以使用传统的特征提取方法，如HOG（方向梯度直方图）、SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征）。然而，考虑到手写体识别的复杂性，现代的方法更倾向于使用深度学习中的卷积神经网络（CNNs）自动学习特征。CNN通过多层的卷积和池化操作，可以从原始像素数据中学习到高级别的特征表示。你可以想象，这些操作就像一层层剥开洋葱皮一样，最终到达最核心的信息。
在模型选择上，由于标签“迁移学习”的提及，我们可以采用预训练的深度学习模型，如VGG、ResNet或者Inception系列。这些模型已经在大规模图像分类任务（如ImageNet）上进行了预训练，具有强大的特征学习能力。通过微调这些模型的最后几层，我们可以使其适应手写体识别的特定任务，这样可以节省大量的训练时间和计算资源。是不是很神奇？原来在别人努力的基础上，我们可以站得更高，看得更远。
训练过程中，我们需要一个手写体数据集。常见的有MNIST数据集，包含手写数字，或者CIFAR数据集，涵盖字母和数字。数据集会被分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练、参数调整以及最终性能评估。我们可能还需要应用数据增强技术，如旋转、缩放和翻转，来增加模型的泛化能力。这里有一些很棒的资源可以帮助你更好地理解这些过程：深度学习手写体识别技术探索、openCV机器视觉之图像识别深度学习实战。
模型训练完成后，我们会用测试集来评估其性能。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数。如果性能不理想，可以调整超参数、改变网络结构或者尝试不同的迁移学习策略。这就像调校乐器一样，不断调整才能奏出最美的乐章。
dentist76762
0
rar
431.96MB
2024-07-21
IS620F 810F PN总线伺服应用综合指导手册IS620F/810F系列伺服是汇川技术研制的支持Profinet通讯协议的高性能交流伺服驱动器，能够与S7-200 SMART 、s7-300/400、S7-1200、S7-1500/1500T等多款PN总线上位机配合实现各种运动控制功能，广泛应用于印刷包装、物流等行业。
IS620F系列伺服驱动器IS620F为通用单传伺服，功率范围为50W~7.5KW,匹配MS1系列23bit绝对值编码器电机，实现高精度的运动控制。该系列伺服驱动器支持Profinet通讯协议，能够与西门子PN总线上位机配合实现实时数据交换和远程监控。
IS810F系列伺服驱动器IS810F为通用多传伺服，采用多轴共直流母线设计，节省制动电阻的同时，实现能量在轴间的循环，高效节能。该系列伺服驱动器也支持Profinet通讯协议，能够与西门子PN总线上位机配合实现实时数据交换和远程监控。其功率范围为7.5KW~18.5KW,可匹配MS1系列以及ISMG系列伺服电机。
西门子报文应用示例组态配置在使用IS620F/810F系列伺服驱动器时，需要对西门子报文进行配置。该配置包括报文1、3、111、102、105号报文及附加报文750，可以实现与S7-200 SMART 、s7-300/400、S7-1200、S7-1500/1500T等多款PN总线上位机的数据交换。
报文1使用注意事项在使用报文1时，需要注意一些特殊情况，例如报文1的数据类型、报文1的应用场景等。
报文1应用案例报文1可以应用于运动控制、数据采集、远程监控等场景。例如，在印刷包装行业中，可以使用报文1实现高速打印机的运动控制，在物流行业中，可以使用报文1实现自动化仓储系统的控制。
报文1公式小结报文1的应用场景非常广泛，需要根据实际情况选择合适的报文格式和数据类型。
非周期数据读写应用示例FB287 SINA-PARA-S非周期读写FB287 SINA-PARA-S是西门子提供的一种非周期读写功能，可以实现与IS620F/810F系列伺服驱动器的数据交换。在使用FB287时，需要注意一些特殊情况，例如数据类型、读写频次等。
FB287非周期读写注意事项在使用FB287非周期读写时，需要注意一些特殊情况，例如数据类型、读写频次等。
相关资源：
西门子Profinet控制V90伺服.pptx
西门子200smart与v90伺服驱动器Profinet通信技巧与案例分享
运动控制与伺服驱动器的基础应用_SIMOTION运动控制器基础应用
西门子MASTERDRIVES运动控制.pdf
汇川伺服运动控制系统详解
snake_7564
0
pdf
13.3MB
2024-07-17
投票源代码：投票源代码是一个关于构建网上在线图片(人物)投票评选系统的源代码集合。这个系统允许用户参与并管理各种基于图像的投票活动，例如最受欢迎的人物评选、最佳照片比赛等。以下将详细介绍该系统可能涉及的关键知识点：
前端开发：前端界面是用户与系统交互的窗口，通常使用HTML、CSS和JavaScript进行开发。HTML用于结构化内容，CSS用于样式设计，而JavaScript负责动态交互，如表单提交、按钮点击事件处理、实时更新投票结果等。
响应式设计：考虑到用户可能在不同设备上访问系统，前端设计应采用响应式布局，确保在手机、平板和桌面电脑等不同屏幕尺寸上都能良好显示。
AJAX技术：为了实现无刷新页面更新，投票系统可能会使用AJAX（Asynchronous JavaScript and XML），它可以在不重新加载整个网页的情况下与服务器交换数据并更新部分网页内容。
图片处理：用户上传的图片可能需要进行预览、缩放或格式转换等处理，这通常需要使用到JavaScript库（如jQuery或ImageMagick）或后端服务。
后端开发：后端负责处理业务逻辑、数据存储和用户认证等任务，可以使用PHP、Python、Java或Node.js等服务器端语言。常见的框架有Django、Spring Boot、Laravel等。
数据库设计：系统需要一个数据库来存储投票项目、图片、用户信息和投票记录。数据库设计应考虑数据的一致性、完整性和性能。关系型数据库如MySQL或非关系型数据库如MongoDB可能是选择。
用户认证与授权：为了保护投票的公正性，系统需实现用户注册、登录功能，并对用户的投票权限进行管理，防止恶意刷票。
安全性：投票系统的安全性至关重要，包括防止SQL注入、XSS攻击和CSRF攻击。需要对输入数据进行验证，使用HTTPS协议加密传输，以及设置合理的权限控制。
投票规则：系统可能包含投票规则设定，比如每人只能投一票、每天限投一次或投票期间的限制等，这些规则需要在后端逻辑中实现。
结果展示：实时更新投票结果，并提供排行榜等功能，可以使用图表库如ECharts或D3.js来可视化数据。
API接口：如果系统需要与其他应用集成，可能需要提供API接口，如用于获取投票数据或提交投票请求。
错误处理与日志记录：良好的错误处理机制能够及时捕获和报告问题，日志记录则有助于排查和修复故障。
测试：系统上线前需进行全面的单元测试、集成测试和压力测试，确保所有功能正常运行且性能稳定。
以上是构建网上在线图片(人物)投票评选系统可能涉及的技术和概念，实际源代码中可能会包含更多细节和优化策略，具体实现取决于开发者的设计和需求。通过学习和分析这样的源代码，开发者可以提升自己的技能，并了解到一个完整的投票系统是如何从零开始构建的。
相关链接和图片：
投票系统开发
Java开发知识总结——涵盖前端、后端与数据库
MyEclipse开发的投票系统
ASP实现网上投票系统认证机制设计
摘要和标签：
摘要：这篇文章详细介绍了构建网上在线图片(人物)投票评选系统的源代码和涉及的关键技术，包括前端开发、响应式设计、AJAX技术、图片处理、后端开发、数据库设计、用户认证与授权、安全性、投票规则、结果展示、API接口、错误处理与日志记录和测试等。
标签：投票系统，前端开发，后端开发，数据库设计，安全性
happywolfchen
0
rar
466.79KB
2024-07-14
AVR内部EEPROM使用
qqexplicit59331
0
pdf
212.04KB
2024-07-13
Image-Pro Plus是一款图像分析软件，被全球数千名研究人员使用。该软件可以轻松获取图像、计算、测量和分类对象，并使工作自动化。它提供显微镜控制、图像捕获、测量、计数/尺寸和宏开发工具。精确的图像分析从采集开始，利用易于使用的捕获工具，充分利用捕获设备的精度。Image-Pro Plus支持各种数码相机、图像采集卡和其他设备。采集功能通过以预定义的间隔采集图像来研究样本或材料随时间的变化。用户可以将时间流逝图像作为电影播放，以查看运动和其他活动。
onlyzgb
0
rar
20.95MB
2024-07-12
包含对图像的编辑、处理、分析以及相关的使用算法插件(如图像拼接)。
拼接功能：(Plugins->stitching->Grid/Collection Stitching)
两幅图像简单的横向与纵向上的连接，结果图尺寸为两幅原图尺寸之和
可以实现顺序序列按照相应扫描顺序的拼接(输入扫描矩阵)
可以实现无序图像集的拼接
onlyzgb
0
rar
302.31MB
2024-07-12
传统量化投资策略中，因子表现往往呈现周期性波动，难以持续获取超额收益。为解决这一问题，本研究提出一种基于机器学习的多因子动态调仓策略。
该策略首先构建因子择时框架，对因子暴露度、个股收益、因子历史IC等数据进行预处理，并利用XGBoost模型预测因子未来IC值。
根据预测结果，策略动态调整因子组合，并在每个调仓周期内对股票进行权重分配，以期获得更高的风险调整后收益。实证结果表明，相比于传统的静态因子投资策略，该策略能够有效提升投资组合收益，并降低投资风险。
结论
机器学习驱动的动态调仓策略为量化投资提供了新的思路。未来研究方向包括：探索更精准的因子预测模型，以及将该策略应用于更广泛的市场和资产类别。
import94130
0
pdf
3.89MB
2024-07-05
本研究构建了一个风险中性的深度学习模型，用于预测股票收益，力求实现投资组合的稳定收益。该模型利用历史数据，结合relu激活函数、Batch normalization和Dropout等技术，构建了包含五个隐层的深度学习网络，有效提升了模型的泛化能力。
模型的输出维度为3，分别预测股票的上涨、下跌和平盘三种状态。模型训练采用BP算法和迷你批量梯度下降算法，以最小化均方误差（MSE）为目标，不断优化模型预测能力。
为进一步提高模型的预测精度，本研究采用了风险中性的选股策略。该策略结合多因子选股模型，分析股票特征，筛选出未来一期具有超额收益潜力的股票。
此外，本研究还引入了风险中性的样本标注方法，包括普通样本标注、行业中性样本标注和市值中性样本标注三种方法，以提升模型对未来股票收益预测的准确性，最终实现投资组合的稳定收益目标。
import94130
0
pdf
3.51MB
2024-07-05
该开源工具能够对图像进行有效的超分辨率处理，尤其在识别和增强模糊图像边缘方面表现出色。需要注意的是，如果原始图像边缘过于模糊，可能会影响最终的清晰度提升效果。 获取工具安装包，请访问：https://www.l.org。
acute5456
0
zip
230.75MB
2024-07-05
