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币聪财经-SNT3个月跌幅近70%,强支撑位是否能起死回生?

在过去24小时交易中,snt经历了跌幅总计+ 8.67%。加密货币目前交易价格为0.035美元,此前过去7个交易日价格大幅下跌超过25%。...社区策展 - Upvote或downvote您最喜欢内容,就像在Reddit中一样。投票权重用户而异,具体取决于其帐户中token数量。...价格分析 SNT / USD - 长期 - 每日图表 从上面的长期角度分析市场,我们可以看到,当价格行动从2017年11月17日0.022美元低点开始并延伸至0.74美元历史最高价时,SNT经历了一次显着看涨价格运行...这个斐波那契延伸是从2018年5月经历整个看跌摆动腿测量。 我们还可以注意到,更具体说,市场是以短期下行1.272斐波纳契扩展水平(蓝色绘制)突出显示支撑位于0.0342美元。...预计此前1.414斐波纳契扩展水平(以红色绘制价格将高于此水平,定价为0.049美元。 展望未来,预计更多阻力位于0.062美元,接着是100日均线阻力位,目前徘徊在0.08美元左右。

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R语言二手车汽车销售数据可视化探索:预处理、平滑密度图、地理空间可视化(带自测题)|附代码数据

图中看到这些相同关系可能比在马赛克图中更容易看到。...检查这一并修复该值。现在检查价格新最高值。 我们在上面的问题 3 中看到,价格数据存在很多问题。...histogram( ~ age | byOwner + city, 似乎车主出售汽车往往比经销商出售汽车年份更老。但是,这似乎城市而异。 问题 #11 在地图上标出帖子位置?...但总的来说,发布汽车的人位置通常与他们试图出售车辆城市相同。 我们可以通过使用 alpha 参数来控制绘图透明度,从而更好查看密度和渗入其他区域情况,从而对该图进行进一步改进。...请注意,在下面的图中,不同面板中分布几乎相同,但分布在中间列中显示出一些变化,其中fuel type = "gas".

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如何识别损坏Tick数据,今天教你来修复!

损坏数据测试类型 有许多类型Tick,每一种类型需要不同测试: 0或负价格/成交量 这是最简单测试方法,只要Tick价格或成交量为0或者负,可以立即丢弃。...在上面的图中,可以在高亮红色区域看到bid-as价格反弹。在bid-ask反弹期间,价格似乎会随着bid-ask报价执行而上下波动;然而,这种模式可以通过没有趋势重复价格清楚识别出来。...在上面这张2010年1月苹果股价走势图中,一个异常值用红色标出,而非异常值用黑色标出。...主要区别在于波动性与周边Tick之间差异——非异常值出现在高波动期,而异常值出现在低波动期,显然与附近Tick不一致。 8 最终结果 最终结果应该是一个没有明显错误和遗漏数据集。...最后测试通常是使用图表工具绘制数据走势图。它需要经验研究员来直观进行识别,当然,即使是没有经验分析人员也能够识别明显错误,比较图像很直观。 后面我们会带来更多关于Tick数据文章。

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为什么Mathematica用户会关心R?

https://blog.wolfram.com/2013/05/22/why-would-a-mathematica-user-care-about-r/ 从 Mathematica 链接到其他语言和工具好处情况而异...当我们第一次为 C 添加 MathLink 库时,在进行密集数值计算方面有真正好处(尽管多年来 Mathematica 性能改进和编译器发展已经大大减少了这方面需要付出努力机会)。...但唯一复杂是从结果中提取 p值(“[[1,1,1]]”部分),因为RFunction返回一个包含额外元数据RObject。当然,这里并不是我关心。 我现在可以像使用任何内置函数一样使用它。...我可以绘制它: 我可以操纵它: 我可以以类似的方式将它与其他语言库一起使用: 未来总是难以预测。...R 代码不会处理符号参数或高精度数字,因此,为了稳健性,您需要比使用Mathematica代码更仔细进行类型检查。 ---- 本文由Wolfram中国代理商:北京哲想软件有限公司 翻译

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爱数科案例 | 城市房价数据可视化分析

从此箱线图中可以看出字段AGE最大值、最小值以及四分位数。由于图中并没有显示异常,因此可以确认字段AGE所录入数据均合理。 4....从图中可以得知,波士顿地区平均房价中位数在21200美元,最小值5600美元,最大值28700美元,存在多个异常。...由于高于箱线图中最大值异常存在多个,后续应将该信息统一筛选出来,对于平均房价异常高进行进一步分析,目的是分析平均房价异常高房屋影响因素。 6....通过上面散点图可以清晰看出随着人口地位低下者比例逐渐下降,该房屋平均价格也会随之下降。...城镇犯罪率和师生比例与房价3D散点图 为了更深一步探究居民质量与房价之间关系,将绘制3D散点图更清晰查看房价较高地区是否多为教育程度较高的人群。

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R语言二手车汽车销售数据可视化探索:预处理、平滑密度图、地理空间可视化

也有很多汽车以 1 元价格出售。这是以最低价格发布常见广告策略,因为大多数人将价格从最低到最高排序,因此这些广告更频繁出现在顶部。...在图中看到这些相同关系可能比在马赛克图中更容易看到。...检查这一并修复该值。现在检查价格新最高值。 我们在上面的问题 3 中看到,价格数据存在很多问题。...histogram( ~ age | byOwner + city, 似乎车主出售汽车往往比经销商出售汽车年份更老。但是,这城市而异。 问题 #11 在地图上标出帖子位置?你注意到了什么?...请注意,在下面的图中,不同面板中分布几乎相同,但分布在中间列中显示出一些变化,其中fuel type = "gas".

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Web动画性能介绍

在Chrome中查看帧率 网页不同帧率体验 帧率能够达到50~60fps动画将会相当流畅,让人倍感舒适。 帧率在30~50fps之间动画,各人敏感程度不同,舒适度因人而异。...在渲染DOM时候,浏览器所做工作实际上是: 获取 DOM 并将其分割为多个层 将每个层独立绘制进位图中 将层作为纹理上传至 GPU 复合多个层来生成最终屏幕图像 当 Chrome 首次为一个 web...改变了渲染方式是指,对硬件加速元素以transform方式进行位移(translate)、旋转(rotate)、缩放(scale)时,这些操作会由GPU来处理,而不会触发浏览器重绘(CPU处理)。...对复合层用设置transform方式进行位移(translate)、旋转(rotate)、缩放(scale)将不会触发浏览器重绘,这部分工作会由GPU来处理。...用CSS3动画时,使用绘制效率比较高属性 改变位置 改变大小 旋转 改变透明度(透明度改变不会触发重绘哦) 在chrome浏览器中查看复合层方式为 ?

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健康技术趋势:互联设备、远程医疗、独立生活解决方案(Technology)

互联健康最新趋势和发展方向包括互联健康和健身设备,让消费者更深入了解健康指标,增加远程健康服务可用性和使用度,以及专注于提供以智能技术为中心独立生活解决方案公司。...远程医疗提供了无需患者亲自去医生办公室便利性和效率,从而实现了灵活性,这是为患者考虑一项重要价值主张。 但是,医生许可执照而异,这对与医师不住在同一州居民构成了挑战。...与许可证要求类似,报销也州、服务和第三方付款人而异。 潜在远程医疗用户将必须浏览不同类型远程医疗和不同报销政策,定义原始站点和远程站点,并确定他们是否处于健康专业人员短缺区域(HPSA)等。...image.png 38%的人表示,随着年龄增长,他们“非常担心”是否有足够财政资源。大多数感兴趣看护者会为他们所爱的人提供一个独立生活解决方案,每月支付50美元——这是测试最高价格。...77%的人每月支付30美元——这与Best BuyAssured Living解决方案月租价格相同(加上前期设备费用)。

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通货膨胀由云客户买单?IBM 云服务将全面涨价,最高达 29%

IBM IaaS Power Systems、虚拟服务器、第三方软件或带宽价格不会上涨。 有趣是,IBM 云服务价格上涨幅度在全球各个区域有较大差别。...IBM 计划于 2024 年 1 月开展进一步调整,希望更准确反映巴西雷亚尔与美元间汇率,“从而更好与市场汇率保持一致。”...虽然公司不可避免必须将一些上涨成本转嫁给客户,但一些分析师表示,这些云厂商们可能不太担心成本上升,因为许多客户宁愿留在原地,也不愿经历迁移巨大麻烦。...云服务迁移耗时和花费迁移规模和复杂度而异。一般来说,从一个云服务迁移到另一个云服务可能需要数天到数个月不等。...数据一致性:在迁移过程中,需要确保数据完整性和一致性,防止数据丢失或损坏。系统稳定性:在迁移过程中,需要确保系统稳定性和可靠性以及业务连续性,要尽量避免迁移导致业务中断或服务降级。

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数据五个特征、三道难题、一种自大

与实物不同,数据不会使用而耗尽,反而是使用而产生,会不断被创造,会越来越多。“数据将成为最基本客观产物,无论做什么,我们都在产生数据”(Paul Sonderegger,2017)。...数据可以快速以近乎零成本方式进行复制,可供多人同时使用,可多次循环使用,一个人使用可以不排斥和妨碍别人对其使用,不同人之间在使用上不存在直接利益冲突。...而数据是非均质,一比特数据跟另一比特数据所包含价值完全不同,同一份数据对不同人价值也不一样。正如王钦敏(2023)所说:“数据价值使用对象而异,因应用场景而异专业化数据质量标准而异。”...它促进生产,但不会成为产品和劳务一部分,也不会生产过程而发生显著变化。新古典学派创始人马歇尔在其名著《经济学原理》(1890)中提出了生产要素四元论,即土地、劳动、资本和企业家才能。...一个好APP不会有历史数据就能高枕无忧,它时刻受到创新者挑战,只能“各领风骚仅几年”;创业者哪怕没有数据、没有积累,也可以推出创新产品,获得用户,取得成功。

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如果更好绘制UML图

UML 图主要包括以下几种类型: 类图:用于展示系统中类以及它们之间关系,如关联、继承等,能清晰描述系统静态结构。 对象图:是类图实例,展示特定时刻对象及其之间关系。...如果更好绘制UML图 以下是一些更好绘制 UML 图建议: 明确目的:在绘制之前清楚了解要通过UML图表达什么信息和关系,以便突出重点。...保持简洁:避免过度复杂图形,简洁明了呈现关键元素和关系。 合理布局:对图形元素进行合理安排,使其层次分明、易于查看。 标注清晰:为每个元素添加准确、易懂标注和说明。...迭代完善:不要期望一次就绘制完美,通过不断审查和改进来提升质量。 团队协作:与相关人员共同讨论和绘制,吸收不同意见和建议。 使用合适工具:利用专业 UML 绘图工具,提高效率和美观度。...StarUML:开源且较为流行,支持多种 UML 图绘制。 至于哪个好用,这可能个人需求和使用习惯而异

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【数据可视化】Echarts最常用图表

利用深圳月最低生活费组成数据绘制瀑布图,如图所示: 从图中可以看出,从第二根柱子开始,每一根柱子首尾相接,好像银河直下瀑布,因此形象称之为瀑布图。...为了更直观查看商品销售数据和名胜风景区门票价格数据,需要在ECharts中绘制不同折线图进行展示,如标准折线图、堆积面积图、堆积折线图和堆积面积折线图。...在ECharts中,实现堆积重要参数为stack。只要将stack值设置为相同,两组就会堆积;相反,若将stack值设置为不相同,则不会堆积。...诸如此类还有不少,如油价、税率、邮票价、某些商品价格等。 利用某风景名胜区门票价格数据绘制阶梯图,如图所示。...为了更直观查看影响健康寿命各类因素数据、某高校专业与人数分布数据,需要在ECharts中绘制不同饼图进行展示,如标准饼图、圆环图、嵌套饼图和南丁格尔玫瑰图等。

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制造成本太高!传台积电美国晶圆厂代工报价将上调30%!

业内人士认为,以台积电N4和N5工艺技术生产芯片在美国价格将比中国台湾地区高20%-30%,而在日本熊本工厂以N28/N22以及N16/N12节生产旧工艺芯片价格可能比在中国台湾制造类似芯片高...虽然美国芯片设计公司肯定不会喜欢为在美国生产芯片要支付更高成本,但他们很可能会在亚利桑那州生产面向政府和对价格不太敏感应用领域芯片。...鉴于日本和美国晶圆厂建设和运营成本高昂,台积电为维持其53%毛利率目标,那么必然要将把这些额外费用转嫁给客户。对于这一,台积电部分海外客户应该是清楚。...事实上,由于成本问题,台积电一些客户正在考虑将部分订单转移到三星、英特尔晶圆厂代工厂,以便更灵活控制成本。...毕竟,台积电与客户之间实际生产条款是保密,具体报价取决于多种因素,并且客户而异,因此难以猜测到台积电最终是否真的会对美国晶圆代工厂涨价20-30%。 编辑:芯智讯-浪客剑

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检查 GPU 渲染速度和过度绘制

Android 包含一些设备上开发者选项,可帮助您直观查看您应用可能会在何处遇到界面渲染问题,如执行不必要渲染工作,或执行长时间线程和 GPU 操作。...分析 GPU 渲染速度 GPU 渲染模式分析工具以滚动直方图形式直观显示渲染界面窗口帧所花费时间(以每帧 16 毫秒速度作为对比基准)。...此分析工具可帮助您确定 GPU 何时尝试绘制像素而不堪重负,或何时大量过度绘制而被拖累。 注意:此分析工具不适用于使用 NDK 应用。...每个竖条都有与渲染管道中某个阶段对应彩色区段。区段数设备 API 级别不同而异。 下表介绍了使用运行 Android 6.0 及更高版本设备时分析器输出中某个竖条每个区段。...因此,此图可显示您应用可能在何处执行不必要渲染工作,这可能是 GPU 多此一举渲染用户不可见像素所导致性能问题。 您应先启用开发者选项(如果您尚未执行此操作)。

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52个数据可视化图表鉴赏

除了点本身,它们还允许人们直观估计各种L-估计量,尤其是四分位区间、中间铰链、区间、中间区间和三均值。箱线图可以水平或垂直绘制。...气泡地图可以很好比较地理区域比例,而不会出现区域面积大小引起问题。但是,气泡地图主要缺陷是,过大气泡可能会与贴图上其他气泡和区域重叠,因此需要对此加以说明。...13.弦图 弦图是一种显示矩阵中数据之间相互关系图形方法。数据围绕圆呈放射状排列,之间关系通常绘制为将数据连接在一起圆弧。...1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制“蒸汽机能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”。...每个数据系列都指定了一种单独颜色或同一颜色不同阴影,以便区分它们。然后将每组钢筋彼此隔开。 43.斜坡图 斜坡图很像线形图,因为它绘制之间变化。然而,坡度图只绘制了两之间变化。

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Python 算法交易秘籍(二)

它将经纪人 API 抽象在统一接口后面,因此您不必担心底层经纪人 API 调用,可以直接使用本章中所有示例。设置经纪人连接程序将经纪人而异。...它将经纪人 API 抽象在一个统一接口后面,使用户无需担心底层经纪人 API 调用,并可以直接使用本章中所有示例。 仅经纪人连接设置过程会经纪人而异。...如果价格在单个蜡烛间隔内上涨超过b个,将形成足够多砖块以适应价格变动。 例如,假设价格比前一砖高点高出 21 个。...如果砖块大小为2,将形成 10 个具有相同时间戳砖块以适应 20 变动。对于剩余 1 变化(21-20),直到价格至少再上涨 1 之前,不会形成任何砖块。...如果砖块大小为2,将形成 10 个具有相同时间戳砖块以适应 20 变动。对于剩余 1 变化(21-20),直到价格至少再下跌 1 之前,不会形成任何砖块。

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OV SSL证书作用

更高信任度:OV证书要求进行组织身份验证,证明该网站或组织确实存在,并经过验证信息会在证书详细信息中显示。这增加了用户对网站信任度。2....数据传输加密:OV证书提供传输数据加密,确保传输过程中安全性,防止敏感信息被第三方窃取或篡改。...通常会选择使用OV证书公司包括电子商务网站、在线银行、金融机构、企业门户网站等需要保护用户隐私和数据安全组织。...关于OV证书价格,OV证书价格供应商和证书类型而异,一般来说,OV证书价格比DV证书(Domain Validation Certificates)略高。...价格范围在几十美元到几百美元不等,具体取决于证书品牌、有效期和所需功能等因素。需要注意是,这些价格并不固定,具体价格需要向具体提供者咨询。

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INP (Interaction to Next Paint) 与用户体验真的有关系吗?

INP 旨在衡量页面对用户交互响应程度。这是根据用户交互后页面的视觉响应速度来衡量(即,当你与页面交互后,页面在浏览器下一帧中绘制某些内容时)。...这让你可以一目了然了解性能、用户参与度和你业务之间关系。以下示例展示了 INP 如何与四个不同电子商务网站转化率相关。蓝色条代表访问队列,按 INP 持续时间细分。红线显示了这些群体转化率。...观察 1:结果因站点而异毫不奇怪,我们看到影响转换线斜率以及 INP 在用户会话中分布而异。观察 2:随着 INP 变得更糟,转化率往往会受到影响与下一次绘制交互与转化之间总体呈负相关。...这告诉我们,是的,当涉及到用户感知性能时,INP 似乎是一个有意义指标。观察 3:与Google阈值没有一致相关性与谷歌“良好”、“需要改进”和“差”阈值没有一致相关性。...在 SpeedCurve 中创建你自己相关性图表非常简单。你可以立即创建将交互与下一次绘制与跳出率相关联图表。如果你想将 INP 与转化率关联起来,你还可以添加你自己转化数据。

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WebGame开发过程中一些思考和总结

1.WebGame玩法日趋复杂化,不再像以前偷菜那么简单,面对那么多复杂玩法,玩家有点难以入门,所以新手引导一定要与游戏结合,在开始几个操作中,指引玩家只能进行某些方面的操作,并给予一定奖励,这样渐渐让玩家知道你有哪些方法...2.用户体验,这个很多人强调,但很少有游戏能做很好,能让玩家看到某个东西就知道怎么操作,而不需要去指导这是最好,另外能一次按钮完成操作,不要让玩家两次,操作上要流畅,各种玩法直接页面跳转要理清...如果WebGame还设计成网页那种方方正正,平面化,按钮化,列表化,个人感觉不会有玩家砸大钱。 4.付费层次,付费项目要多,层次要深,不要让超级RMB玩家一次性到顶,那样就不能长久收益。...有些严重影响平衡道具,价格要高,别怕没人买,中国攻物员和富2代付费能力超过你想象。 5.开发上不要去追求高性能,完美的架构,完美的算法,完美的代码。...但广告投放选择各自环境而异,这个需要自己去总结适合自己一套,没有绝对,不过有一,没必要找专业一线广告商,价格太高,而且付费转化率跟低级广告服务商差不多。

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从浅到深全面理解梯度下降:原理,类型与优势

它是一种基于凸函数优化算法,通过迭代调整参数,将给定函数最小化到它局部最小值。 它只是用来找到一个函数参数(系数)值,使一个成本函数尽可能最小化。...然后,它沿着最陡下行方向(例如,从图顶部到底部)一步一步向下移动,直到到达成本函数尽可能小。 学习率重要性 梯度下降进入局部最小值方向步长取决于学习率。...这样做是因为如果它步幅太大,它可能不会达到局部最小值,因为它只是在梯度下降凸函数之间来回反弹,就像你在下面图像左侧看到那样。...如果你在图中看到你学习曲线正在上升和下降,而没有真正达到较低,你也应该尝试降低学习率。...因此,它平衡了随机梯度下降稳健性和批量梯度下降效率。 常见小批量大小介于50到256之间,但与任何其他机器学习技术一样,没有明确规则,因为它们可能不同应用而异

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