实战交易策略 篇十七：翻倍黑马交易策略
news2025/4/26 23:04:39
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论文精读：大规模MIMO波束选择问题的量子计算解决方案 概要： 随着大规模多输入多输出系统（MIMO）在5G及未来通信技术中的应用，波束选择问题（MBS）成为提升系统性能的关键。传统的波束选择方法面临计…
uniapp-商城-37-shop 购物车 选好了 进行订单确认3 支付栏
支付栏 就是前面用的 car-Layout 在shop也用来这个组件
只是在那里用来的是购物车。
1、 样式 我们开始进入这个页面是点击的shop的购物篮 到这里就变成了支付栏 其实他们是同一个组件 只是做了样式区分
2、具体看看样式和代码
2.1 消失了购物车和改变了按钮名字
如何…
【LLM+Code】Claude Code Agent 0.2.9 版本PromptTools最细致解读
一、Claude Code
是anthropic团队开发的一个code agent bash工具
具体使用文档：https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/claude-code/overview
1.1 安装/使用Claude Code
自行安装 npm install -g anthropic-ai/claude-code
cd your-project-dire…
ISCTF2024-misc(部分)
前言
之前写的，一直没发，留个记录吧，万一哪天记录掉了起码在csdn有个念想 1.少女的秘密花园
打开是个图片
随波逐流binwalk一下分离得到一个zip，解压得到base_misc发现是zip 爆破得到密码 解压得到一个txt，将里面的…
U8G2在PC端模拟(C语言版本)
前提： 电脑已经准备好mingw编译器环境，已经加入环境变量. 测试方法： window下打开cmd,输入gcc -v 会有信息打印.
u8g2
u8g2官方支持sdl2接口，已经做好了适配. 所以只需要在使用的开发环境配置好SDL2路径即可.
sdl2和u8g2的适配…
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深入解析基于HOGSVM的行人检测系统：从理论到实践 技术核心：HOGSVM检测框架HOG特征原理SVM分类器 项目架构与数据准备INRIA Person数据集目录结构 实战指南：从零构建检测系统环境配置完整训练流程检测应用 关键技术问题与解决方案1. 难例挖掘不…
网页不同渲染方式的应对与反爬机制的处理——python爬虫
文章目录 写在前面爬虫习惯web 网页渲染方式服务器渲染客户端渲染 反爬机制使用session对象使用cookie让请求头信息更丰富使用代理和随机延迟 写在前面
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高级电影感户外街拍人像摄影后期Lr调色教程，手机滤镜PS+Lightroom预设下载！
调色介绍 高级电影感户外街拍人像摄影后期 Lr 调色，是运用 Adobe Lightroom 软件，对户外街拍的人像照片进行后期处理，以塑造出具有电影质感的独特视觉效果。此调色过程借助 Lr 丰富的工具与功能，从色彩、光影、对比度等多维度着手…
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快进来抄作业，小编呕心沥血整理的 JetBrains AI Assistant 超干货笔记！ 原文链接：【硬核干货】JetBrains AI Assistant 干货笔记 关于晓数神州
晓数神州坚持以“客户为中心”的宗旨，为客户提供专业的解决方案和技术服务ÿ…
Linux部署ragflow,从安装docker开始~
安装docker
https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/docker-28.0.1.tgz
#首先创建一个文件夹，存放我们需要的各类文件,并切换到该目录 mkdir /project && cd /project
#此时我们的工作目录已经切换到刚刚创建的文件夹下了，接…
多态以及多态底层的实现原理
本章目标
1.多态的概念 2.多态的定义实现 3.虚函数 4.多态的原理
1.多态的概念
多态作为面对三大特性之一,它所指代的和它的名字一样,多种形态.但是这个多种形态更多的指代是函数的多种形态. 多态分为静态多态和动态多态. 静态多态在前面已经学习过了,就是函数重载以及模板,…
使用Go语言实现轻量级消息队列
文章目录 一、引言1.1 消息队列的重要性1.2 为什么选择Go语言1.3 本文实现的轻量级消息队列特点 二、核心设计2.1 消息队列的基本概念2.1.1 消息类型定义2.1.2 消息结构设计 2.2 架构设计2.2.1 基于Go channel的实现方案2.2.2 单例模式的应用2.2.3 并发安全设计 2.3 消息发布与…
CUDA编程之Grid、Block、Thread线程模型
一、线程模型：Grid、Block、Thread概念
1. 层级定义 Thread（线程） CUDA中最基本的执行单元，对应GPU的单个CUDA核心（SP）。每个线程独立执行核函数指令，拥有独立的寄存器和局部内存空间。 Block（线程块） 由多个线程组成（通常为32的倍数），是逻辑上的并…
小学数学出题器：自动化作业生成
小学数学出题器是专为教师、家长设计的自动化作业生成工具，通过预设参数快速生成符合教学要求的练习题，大幅降低备课与辅导压力。跨平台兼容：支持 Windows 系统免安装运行（解压即用）。免费无广告：永…
卷积神经网络迁移学习：原理与实践指南
引言 在深度学习领域，卷积神经网络(CNN)已经在计算机视觉任务中取得了巨大成功。然而，从头开始训练一个高性能的CNN模型需要大量标注数据和计算资源。迁移学习(Transfer Learning)技术为我们提供了一种高效解决方案，它能够将预训练模型的知识…
Spark与Hadoop之间的联系和对比
（一）Spark概述 Apache Spark 是一个快速、通用、可扩展的大数据处理分析引擎。它最初由加州大学伯克利分校 AMPLab 开发，后成为 Apache 软件基金会的顶级项目。Spark 以其内存计算的特性而闻名，能够在内存中对数据进行快速处理&am…
基于线性LDA算法对鸢尾花数据集进行分类
基于线性LDA算法对鸢尾花数据集进行分类
1、效果 2、流程
1、加载数据集
2、划分训练集、测试集
3、创建模型
4、训练模型
5、使用LDA算法
6、画图3、示例代码
# 基于线性LDA算法对鸢尾花数据集进行分类# 基于线性LDA算法对鸢尾花数据集进行分类
import numpy as np
import …
【Deepseek基础篇】--v3基本架构
目录
MOE参数
1.基本架构
1.1. Multi-Head Latent Attention多头潜在注意力
1.2.无辅助损失负载均衡的 DeepSeekMoE
2.多标记预测
2.1. MTP 模块 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.19437
DeepSeek-V3 是一款采用 Mixture-of-Experts（MoE&…