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文章/答案/技术大牛

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钱塘小甲子的博客

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Wind的实时行情API使用

很久以前用过Wind的实时行情接口，最近又要开始用的时候，居然一下子忘记怎么用了。所以写个文章做个记录，毕竟网上也没有人写过这个。

钱塘小甲子

2020-07-14

4K0

在Excel中获得汉字的首字母

编程算法 php

Function hztopy(hzpy As String) As String

钱塘小甲子

2019-06-22

1.3K0

vn.py源码解读（九、策略类代码解析）

编程算法数据库 sql

说到这个最重要的类了。这个类说白了就是策略的实现。和绝大部分回测框架一样，策略想法是一个类的抽象，一般会继承一个基础类模板，每一个真实运行的策略就是这个策略想法类的一个实例。好的，有点绕。我们来看代码吧。

钱塘小甲子

2019-04-17

3.4K0

pandas的Groupby加速

编程算法 python

在平时的金融数据处理中，模型构建中，经常会用到pandas的groupby。之前的一篇文章中也讲述过groupby的作用：

钱塘小甲子

2019-03-04

3.8K0

MeanShift算法C++解析（五）

最近四旋翼高空坠落几乎完全报废，阻碍了四旋翼飞行平台的进展，于是顺便开始写论文和思考一下Mean shift算法的改进。觉得核函数是一个很值得改进的地方，于是改了下面的代码用来重新分配之前提到的投票的权利。之前和核函数，高斯也好，均匀核函数也好都值考虑了平面距离。突发奇想加入色彩空间的距离或许效果更好，简单一试，发现果然如此，而且这些代码只需要出现在目标初始化函数里面，并不影响算法的时间复杂度。

钱塘小甲子

2019-01-29

4960

MeanShift算法C++解析（二）

当在视频流界面按下按键“P”的时候呢，画面就会停止，点击两下鼠标，分别作为追踪目标选择的左上角和右下角，如此，就可确定追踪目标。在鼠标选择完毕之后，回调函数onMouse会调用init_target函数。这是一个目标初始化函数，也差不多包括了MeanShift算法的一部分核心内容了吧。至于什么是回调函数，那我只能简单的说一下。回调函数是事件驱动的编程方法中的一种函数。函数调用时间不确定，只有特定事件发生，例如按下某个按键，函数才会激活被调用，在Qt内部机制里面叫槽函数（实现有点不一样），在MFC里面就是大量的回调函数，包括eclipse里面也是。有点类似于嵌入式编程里面的中断函数吧。

钱塘小甲子

2019-01-29

5570

MeanShift算法C++解析（一）

opencv qt 编程算法

毕业设计的核心是MeanShift算法，作为一个小本，默默先抛开高端的MeanShift纯理论来研究一下程序对图像都做了什么吧。然后回过头去看数学理论会轻松很多吧。不说啦，这个程序也是我根据网上大牛的程序改的，自己简化和改造了一下下。后期当然还要做更多的优化啦~~这次先讲一下主函数吧。开发环境是Qt+OpenCV4.8，不过算法不用OpenCV自带的，只用了OpenCV的数据结构吧啦。

钱塘小甲子

2019-01-29

8790

视频追踪之目标选择（一）------边缘检测值函数准备

编程算法 scala

视频跟踪（video tracking）第一步往往是人工的目标选取，当然在特定场合，也可以用动态检测来实现目标的自动选择。人工选择的情况下，往往是从某一frame开始用鼠标神马的选一下目标。更多的是需要用户绘制出跟踪目标的外接矩形或者外接圆，显然，这样显然会消耗比较长的时间，通常情况下是不可容忍的。所以利用边缘检测可以将矩形绘制简化为鼠标单击。

钱塘小甲子

2019-01-29

5250

SUMO教程（九）

博客搬家了，新浪的博客实在是呵呵，广告多，而且技术性读者量少。这是第一篇在CSDN上写SUMO的博客。

钱塘小甲子

2019-01-29

8740

SUMO使用教程（八）

下面这个就是随机生成的Trips问价的部分截图，trip，中文意思就是旅程，其实就是车辆走过的轨迹。之前我们在router文件里面定义了车辆行驶的路径，很显然，相当费力气，需要一条一条的去规划，但是在trip文件中，我们只需要说明起始点就可以了，SUMO的duarouter.exe工具会自动计算最优化路径，并且生成router文件。这也就是为什么在教程一中我们randomTrips生成的是trip文件而不直接是router文件的原因。不可否认，SUMO的模块化工作是做的很细致的。

钱塘小甲子

2019-01-29

1.4K0

【转】理想低通滤波器、巴特沃斯低…

其中，D0表示通带的半径。D(u,v)的计算方式也就是两点间的距离，很简单就能得到。

钱塘小甲子

2019-01-29

1K0

C#.NET下使用Sqlite

sqlite 数据库 sql 编程算法云推荐引擎

3.打开中工程，分别点击“项目”，“添加引用”，”浏览“，然后选择1中下载文件中的”System.Data.SQLite.DLL“就可以添加了。注意的是，要选着x86还是x64.这里的x86和x64的意思不是开发者电脑对应的系统，而是开发对象将运行的系统位数。所以，我们选择文件外面的x86即可。

钱塘小甲子

2019-01-29

2.1K0

【转】卡尔曼滤波器

在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。如果对这编论文有兴趣，可以到这里的地址下载：http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/media/pdf/Kalman1960.pdf 简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。 2．卡尔曼滤波器的介绍（Introduction to the Kalman Filter）为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断，这个房间的温度是恒定的，也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度（假设我们用一分钟来做时间单位）。假设你对你的经验不是100%的相信，可能会有上下偏差几度。我们把这些偏差看成是高斯白噪声（White Gaussian Noise），也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符合高斯分配（Gaussian Distribution）。另外，我们在房间里放一个温度计，但是这个温度计也不准确的，测量值会比实际值偏差。我们也把这些偏差看成是高斯白噪声。好了，现在对于某一分钟我们有两个有关于该房间的温度值：你根据经验的预测值（系统的预测值）和温度计的值（测量值）。下面我们要用这两个值结合他们各自的噪声来估算出房间的实际温度值。假如我们要估算k时刻的是实际温度值。首先你要根据k-1时刻的温度值，来预测k时刻的温度。因为你相信温度是恒定的，所以你会得到k时刻的温度预测值是跟k-1时刻一样的，假设是23度，同时该值的高斯噪声的偏差是5度（5是这样得到的：如果k-1时刻估算出的最优温度值的偏差是3，你对自己预测的不确定度是4度，他们平方相加再开方，就是5）。然后，你从温度计那里得到了k时刻的温度值，假设是25度，同时该值的偏差是4度。由于我们用于估算k时刻的实际温度有两个温度值，分别是23度和25度。究竟实际温度是多少呢？相信自己还是相信温度计呢？究竟相信谁多一点，我们可以用他们的covariance来判断。因为Kg^2=5^2/(5^2+4^2)，所以Kg=0.78，我们可以估算出k时刻的实际温度值是：23+0.78*(25-23)=24.56度。可以看出，因为温度计的covariance比较小（比较相信温度计），所以估算出的最优温度值偏向温度计的值。现在我们已经得到k时刻的最优温度值了，下一步就是要进入k+1时刻，进行新的最优估算。到现在为止，好像还没看到什么自回归的东西出现。对了，在进入k+1时刻之前，我们还要算出k时刻那个最优值（24.56度）的偏差。算法如下：((1-Kg)*5^2)^0.5=2.35。这里的5就是上面的k时刻你预测的那个23度温度值的偏差，得出的2.35就是进入k+1时刻以后k时刻估算出的最优温度值的偏差（对应于上面的3）。就是这样，卡尔曼滤波器就不断的把covariance递归，从而估算出最优的温度值。他运行的很快，而且它只保留了上一时刻的covariance。上面的Kg，就是卡尔曼增益（Kalman Gain）。他可以随不同的时刻而改变他自己的值，是不是很神奇！下面就要言归正传，讨论真正工程系统上的卡尔曼。 3．卡尔曼滤波器算法（The Kalman Filter Algorithm）在这一部分，我们就来描述源于Dr Kalman 的卡尔曼滤波器。下面的描述，会涉及一些基本的概念知识，包括概率（Probability），随即变量（Random Variable），高斯

钱塘小甲子

2019-01-29

9260

深入浅出Python装饰器

javascript python 编程算法

python有一种机制，叫做装饰器。顾名思义，就是在你写的函数运行之前做一点装饰。

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2019-01-29

5060

python的一些细节（1）

编程算法 python

如此，则参数x的默认值是5，当条用的时候没有定义x的值，程序就会默认为5.

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2019-01-29

3810

使用MIC进行变量选择

如果有很多自变量，我们能在很多自变量中选出几个对因变量影响最大的吗?或许MIC可以解决这个问题哦。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Mar 14

钱塘小甲子

2019-01-29

9730

大话机器学习（二）--KNN

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

总体来说讲呢，机器学习又两种学习方法，一个叫有监督学习（Supervised），一种叫无监督学习（Unsupervised）。顾名思义啊，一个就是有人看着，一个就是没有。在机器学习中呢，就是有监督学习，会先告诉学习算法，我有200本书，这些是我喜欢的，那些是我觉得一般的，那些是我讨厌的。好，现在又给你一本书，请你告诉我，我对这本书的态度。

钱塘小甲子

2019-01-29

5830

公交车到站预测2----数据后处理

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

之前从csv获取了数据，但是我们的目的是用机器学习的方式对其分类。目测使用sklearn的机器学习库，所以要把数据处理成符合要求的格式。

钱塘小甲子

2019-01-29

5010

FRM 数量分析笔记之线性回归

编程算法线性回归

线性回归可能大家都会觉得很熟悉了，玩过机器学习的人还会觉得这个low low的，其实，线性回归在数理统计的角度下，还是有很多值得考察的地方的。

钱塘小甲子

2019-01-29

1.1K0

FRM 数量分析区间估计与假设检验

这里开始就是数理统计的东西了，没有接触过的童鞋可能会觉得有点不能接受，其实接触多了也就熟悉了。个人有这样一种感觉，假设检验和区间估计就是概率的概率，或者说，就是概率论的二次方。

钱塘小甲子

2019-01-29

4220

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