这个名称： SMA_CrossOver 参数 fast（默认 10）快速移动平均线的周期 slow（默认 30）慢速移动平均线的周期 如果快速移动平均线上穿过快速移动平均线，则策略买入...，如果它以前已经买入，则在快速移动平均线下穿过慢速移动平均线时卖出。...即使不真正了解 TradingView 中使用的语言 Pinescript，并且对回测引擎的内部没有任何了解，仍然有一种方法可以让用户知道，跨平台编码必须谨慎对待。...backtrader 中 RSI 的默认配置是使用 MMA 以忠实于来源，但要使用哪种移动平均线是可以通过子类化或在运行时实例化期间更改的参数，以使用 EMA 或甚至 简单移动平均线。...因为TradingView的图表中没有突破可见。这意味着指标的实现是使用当前价格栏来计算通道。
答案： 4.如何从1维数组中提取满足给定条件的元素？ 难度：1 问题：从arr数组中提取所有奇数元素。 输入： 输出： 答案： 5.在numpy数组中，如何用另一个值替换满足条件的元素？...答案： 45.如何在numpy数组中找到最频繁出现的值？ 难度：1 问题：找到iris数据集中最常见的花瓣长度值（第3列）。 输入： 答案： 46.如何找到首次出现的值大于给定值的位置？...输出： 答案： 59.如何找到numpy中的分组平均值？...答案： 67.如何计算numpy数组的移动平均值？ 难度：3 问题：计算给定一维数组窗口大小为3的移动平均值。 输入： 答案： 68.如何只给出起点，长度和步长来创建一个numpy数组序列？...难度：4 问题：从给定的一维数组arr，使用步长生成一个二维数组，窗口长度为4，步长为2，如[[0,1,2,3]，[2,3,4,5]，[4,5,6,7]..]
示例： 输入：nums = [1,12,-5,-6,50,3], k = 4 输出：12.75 解释：子数组 [12,-5,-6,50] 满足长度的条件，并且有最大的平均值 12.75 提醒 返回答案和正确答案之间的差别...，也就是精确值要小于 10^-5 二、题目解析 给定一个数组，要求出这个数组的一个子数组，这个子数组的长度必须大于或等于 K，而且子数组中所有元素的平均值在所有符合条件(长度大于等于 K)的子数组中是最大的...思路如下： 我们要求长度大于 K 的子数组的最大平均值 子数组平均值可能的范围是多少？...第三点是重点，我们可以用最小和最大元素的值作为二分的 start 和 end，然后每次用二分中点值去到数组中找，看一下这个值是小了还是大了，如果数组中存在符合条件的子数组的平均值比这个值要大，那么说明这个值小了...，我们要找的最大平均值比现在的二分中点要大，因此，我们移动 start 指针去缩小范围，反之，二分中点大了，我们需要移动 end 指针缩小范围。
如何在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理？ 在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理，可以通过以下步骤和方法来完成： 处理空值： 使用dropna()函数删除含有缺失值的行或列。...使用resample方法可以方便地实现这一操作。 移动平均（ Rolling Average） ： 移动平均是一种常用的平滑时间序列数据的方法，通过计算滑动窗口内的平均值来减少噪声。...Pandas中的rolling方法可以轻松实现移动平均，并且可以通过设置不同的参数来调整窗口大小和权重。...指数加权移动平均（Exponential Weighted Moving Average, EWMA） ： 指数加权移动平均是一种比普通移动平均更为灵活的平滑方法，它赋予最近的数据更高的权重。...Pandas允许通过多种方式（如基于索引、列名等）来合并多个DataFrame，从而实现数据的整合。
head.next = pre; pre = head; head = head.next } return pre; } 1.2 在顺序表中插入和删除一个结点平均移动多少个结点...在等概率的情况下，顺序表插入一个结点需要平均移动n/2个结点。删除一个结点需要平均移动(n-1)/2个结点。具体的移动次数取决于长度n和位置i，两者越近，移动的越少。...(left + 1) : (right + 1); } 1.5 如何在排序的数组中，找出给定数字出现的次数 其实我的想法是通过hashmap来实现，其实也没必要在乎数组是否是排序的。...System.out.println(key + " has appeared " + hash.get(hashKey) + " times"); } } } 1.6 如何把字符串中的指定字符移动到字符串的前面...Position 属性的几种区别 讲一下盒子模型 BFC 怎么实现 如何实现左右固定，中间自适应的布局 用 JS 实现一个柯里化函数 用 JS 实现一个栈 实现一个 TS 类，如 Partial 、Tick
实际应用中可能会使用更复杂的选择方法，如随机选择或三数中值法，以避免最坏情况的性能下降。现在，让我们开始排序： 初始数组: [3, 6, 8, 10, 1, 2, 4] 枢轴是 3。...这就是递归的步骤，因为同一个过程被用来排序较小的数组 递归终止条件：递归的终止条件是子数组的大小减到0或1，这时不需要做任何操作： 大小为0的子数组意味着在分区过程中，没有元素被划分到某一侧。...平均情况：在随机选择的数组中，快速排序的平均时间复杂度也是( O(n \log n) )。...这里的中间值是指这三个元素中不是最大也不是最小的那个。判断条件覆盖了所有可能的大小顺序，来确保正确选取中间值。...让我们通过一个具体的例子来解释挖坑法如何在快速排序中工作。
主要挑战之一是如何在交互性和可扩展性之间取得最佳平衡。 在基于模型的强化学习领域，世界模型主要使用循环网络架构。这种设计允许在每一步中基于动作传递观察或潜在状态，从而促进交互行为学习。...如图 3a 所示，初始上下文帧 包含丰富的上下文信息，通过 N 个 token 独立地进行 token 化和重构： 相比之下，由于上下文帧和未来帧之间存在时间冗余，只有必要的变化信息如移动对象的位置和姿态...上述过程是通过使用条件编码器和解码器实现的： 研究人员通过在多尺度特征图之间使用交叉注意力来实现条件机制。...Token 化后，视频被展平成一系列 token： 长度为 。特殊的 slot token [S] 被插入以划定帧边界，并促进额外低维模态（如动作）的融合。...iVideoGPT 在两个 RoboDesk 任务中大幅优于所有基线，并实现了与最强模型 SVG' 相当的平均性能。
一、Schmidl & Cox 同步模块 在 GNU Radio 中，Schmidl & Cox 同步模块如下图所示，其接受三个参数，分别是：FFT 长度、循环前缀长度、检测阈值。...移动平均滤波器是一种常用的数字滤波器，主要用于平滑数据，减少噪声，从而提取有用的信号。 移动平均滤波器的工作原理： 系数设定：在这个案例中，所有系数都设为 1.0。...在 OFDM 同步中的应用： 在 Schmidl & Cox OFDM 同步算法中，移动平均滤波器用于处理相关性输出。相关性计算是通过将接收到的信号与其延迟的共轭版本相乘来完成的。...这种乘积是计算信号自相关的一部分，自相关用于检测信号中的周期性模式，这对于确定OFDM符号的起始点非常关键。 同步检测：通过比较原始信号和其延迟版本，可以检测到信号中的特定结构，如OFDM的循环前缀。...处理幅度平方信号：在OFDM同步中，除法块可能用于将由前面块（如complex_to_mag_squared）生成的幅度平方信号进行归一化，确保信号在不同接收条件下具有可比性。
我们如何在用户网络中找到特定群体的聚类？ 通过机器学习的方式，我们可以得到这些问题的答案。...您将依次利用这些类中心，来对你的观察值进行分组，将那些与类中心平均距离最近的观察值（图2B中的蓝色和绿色圆圈）确定一个聚类归属。...即在每个当前已有的各个簇中 找到它们的平均观察值，然后你的聚类中心移动到该位置来（图2C）。...然后，以新的聚类中心为基准，找到的平均距离最近的观察值，并将其分配到新的簇（图2D） 您可以重复进行此过程：簇分配-查找平均距离-移动聚类中心，直到达到收敛。...一旦你找到了一组簇，而且其中所有的观察值都能找到最接近的聚类中心，那就不需要再继续评估最近的平均距离和移动了。
2、曼哈顿距离 Manhattan distance 曼哈顿距离也被称为出租车或城市街区距离，因为两个实值向量之间的距离是根据一个人只能以直角移动计算的。...10、动态时间规整 Dynamic Time Warping 动态时间规整是测量两个不同长度时间序列之间距离的一种重要方法。可以用于所有时间序列数据的用例，如语音识别或异常检测。...，避免时间跳跃 整经窗口条件(可选):允许的点落入给定宽度的整经窗口 坡度条件(可选):限制弯曲路径坡度，避免极端运动 我们可以使用 Python 中的 fastdtw 包： from scipy.spatial.distance...总结 在这篇文章中，简要介绍了十种常用的距离测量方法。本文中已经展示了它们是如何工作的，如何在Python中实现它们，以及经常使用它们解决什么问题。...、经向平均、水平流场、水汽柱浓度计算、坐标刻度朝向、label上下角标示例
本文将通过简单的例题来讲解“同向双指针”算法的不同应用，以及如何在 C++ 中实现。同向双指针也称为“滑动窗口”。 1.2 什么是滑动窗口？ 滑动窗口是一种动态调整区间范围的算法。...实现步骤： 初始化窗口：定义窗口的起点（left）和终点（right），一般初始为 0。 扩展窗口：通过移动 right 指针扩展窗口，直到窗口内满足特定条件。...记录窗口内的状态（如当前和、频率计数等）。 根据问题需求判断何时更新结果。 1.4 滑动窗口的应用场景 求解固定长度的子数组/子字符串问题： 如最大或最小子数组和，最长不重复子字符串。...求解动态条件的区间问题： 如满足条件的最短子数组，窗口内的元素个数统计。 在线算法和数据流问题： 滑动窗口可以在数据流中实时计算指标。 2....3.1.2 扩展窗口： 通过 for 循环移动右边界 end： 每次加入 nums[end] 到 sum 中，表示将当前元素纳入窗口。 目的：不断扩大窗口直到窗口内的和满足条件。
例如，在长时序真实机器人任务中，ChatVLA在直接提示下的平均成功长度达到了0.54，而在高级策略模型下更是高达0.94，远超其他基准模型如Octo和OpenVLA。...结果显示，ChatVLA在多项基准测试中均表现出色，特别是在VQA任务中，其框架实现了显著的进步。...特别是在直接提示条件下，ChatVLA的平均成功长度达到了0.54，明显优于其他模型如Octo和OpenVLA。...同样地，在高级策略模型的支持下，ChatVLA在完成诸如移动块体至篮子然后将玩具放入抽屉等复杂任务时，其平均成功长度高达0.94，再次显示了其在机器人控制领域的强大潜力。...例如，在长时序任务中，ChatVLA的平均成功长度达到了0.94，远超其他竞争对手。这一成果得益于ChatVLA对视觉-文本关系的精细处理以及其在机器人控制任务上的专注训练。
在本教程中，你将开始学习如何在金融场景下运用Python。...在实践中，这意味着您可以将行标签（如标签2007和2006-11-01）传递到loc()函数，同时传递整数（如22与43）到iloc()函数。...如果短时移动平均线超过长移动平均线，那么您就走长线，如果长移动平均线超过短移动平均线，则退出。...请注意，您添加[short_window:]用以满足条件“只能在大于最短移动平均窗口期间”。当条件为真时，初始化为0.0的signal列将被1.0覆盖。一个“信号”被创建了！...接下来，你在DataFrame中创建了一个名为AAPL的新列。在信号为1的时候，短移动平均线跨越长移动平均线（大于最短移动平均窗口），你将购买100股。
上一篇文章： 数据结构算法入门--一文了解什么是复杂度 今日推荐阅读： 深度学习在推荐系统中的应用 ---- 如何实现随机访问 数组的定义： 数组(Array)是一种线性表数据结构。...也就是根据下标访问数组的时间复杂度是 O(1) ，但问题就是插入和删除需要 O(n)，因为需要进行大量的数据移动操作。 那么数组是如何实现随机访问的操作的呢？...平均情况时间复杂度则如下所示，每个位置插入元素概率是相同的： 当然，如果数组是有序的，就需要按照上述做法移动元素。...删除操作 和插入数据类似，删除第 k 个位置元素，同样需要将后续的元素往前移动。 最好的情况是删除末尾数据，O(1)； 最坏就是删除开头的元素，O(n)； 平均情况时间复杂度也是 O(n)。...，会无限打印 "hello world"，给定的数组长度是 3， 但是循环结束条件是 i<=3 ，而 a[3] 其实就是访问越界了。
接下来，我们需要考虑如何在O(L·(1+1/a))的期望时间内返回该关键字。由于链表中每个节点都有相同长度的链，因此我们可以通过比较链表的长度来找到对应的链表。...5.在找到所有关键字后，我们可以使用优先队列（如小根堆）来维护已找到的关键字及其在链表中的位置。这样，我们可以按照优先级顺序依次返回关键字，从而实现均匀随机选择。...以上就是整个过程的大致思路，具体的实现可能需要根据实际的需求和条件进行适当的调整。...现在要从散列表中均匀随机地选择一个元素并在O(L·(1+1/a))的期望时间内返回该元素，可以采用以下算法： 1.首先计算每个链的平均长度，即平均每个关键字在链中被访问的次数，记为a。...根据链接法解决冲突，我们可以通过散列表中每条链的长度来计算平均查找长度 a。然后，在步骤3中，使用生成的随机数 r 和 a 来调整搜索起点，以保证均匀随机地选择某一元素。
请你找出平均数最大且 长度为 k 的连续子数组，并输出该最大平均数。 任何误差小于 10-5 的答案都将被视为正确答案。...移动窗口：通过移动窗口的起始位置，不断调整窗口的大小和位置，以找到满足问题条件的解。 更新解：根据窗口的移动和调整，更新问题的解，并记录或返回所需的结果。...应用场景： 最小/最大子数组/子字符串：寻找给定数组或字符串中满足特定条件的最小或最大的子数组或子字符串。 字符串匹配：在一个字符串中寻找另一个字符串的出现或满足特定条件的子串。...进入循环，不断移动窗口的起始位置和结束位置，直到窗口滑动到数组或字符串的末尾。 在每一次循环中，检查窗口内的元素是否满足问题的要求。如果满足条件，则更新解或执行其他操作。...如果不满足条件，则继续移动窗口。 在移动窗口时，要更新窗口内的元素和相应的数据结构，以确保窗口的正确性。 重复步骤2到步骤4，直到遍历完整个数组或字符串，返回解或所需的结果。
策略概述 双均线策略：该策略通过计算两个不同周期的移动平均线（快线和慢线），在快线从下方穿过慢线时（金叉）买入，在快线从上方穿过慢线时（死叉）卖出。...行情数据处理： 获取历史收盘价数据，计算快线和慢线的移动平均值。 判断是否满足买入或卖出的条件。...输出信息 在初始化时，输出策略的基本信息（如交易品种、账号、交易金额等）。 在每次交易时，输出交易信息（如买入或卖出的股票数量、价格等）。 7....numpy：用于计算移动平均线。 datetime：用于处理时间相关的操作。...总结 这个代码实现了一个基于双均线策略的量化交易系统，通过计算快慢均线的交叉点来判断买入和卖出的时机，并在满足条件时执行相应的交易操作。
如最近由Nix（2024年）撰写的一篇华盛顿邮报文章中所述。 本文的主题是将模型的能力扩展至更大的架构或实现相同的性能所需训练步数更小。...这些只是被移动和缩放以捕获感兴趣信号在不同时间尺度上的信息的信号， 表示时间或者在作者案例中的上下文长度。...在Haar小波的情况下，使用简单平均操作，作者取输入信号随核长变化的移动平均。在继续增加核长的平均值以达到上下文长度（当单个标量近似整个信号）之前，作者一直保持核长的增加。...在4.4节中，作者将这些 Kernel 变为可学习的，允许架构保留移动平均相同的操作，但允许 Kernel 不是常数，而是可学习的。...对于嵌入维度的另一半，作者缓慢地增加上下文长度的核长，并因果地计算平均。当达到最后一个嵌入维度时，其移动最慢，并对每个标记维度的核大小进行平均（必要时进行填充）。
那么顺序存储结构也就类似于占座位，只是在计算机中是把内存空间给占了，然后把相同数据类型给放进去的操作，到这里不知大家有没有发现和以前学过的一维数组很像，即我们也可以通过数组来实现顺序存储结构。...而线性表的长度是线性表中数据元素的个数，随着线性表在插入和删除操作的进行，这个量是可以变化的。 且线性表的长度是要小于等于数组的最长长度的。 ?...实现代码如下： //初始条件：顺序线性表L已存在，1<=i<=ListLength（L) //结果：在L中第i个位置之前插入新的数据元素e,然后表长加1， status ListInsert (SqList...实现代码实例如下： //初始条件：顺序线性表L已存在，1<=i<=ListLength（L) //结果：删除L中的第i个数据元素，并用e返回其值，L的长度减1....从所有的元素来看，位置越靠前，移动次数越多，位置越靠后，移动次数越少，平均移动次数和中间的数据元素移动的次数是相同的，为(n-1)/2。所以插入和删除的平均时间复杂度为O(n)。 ?
Hive 判断某个字段长度在Hive中，有时我们需要对表中某个字段的长度进行判断，以便进行数据清洗、筛选或其他操作。本文将介绍如何在Hive中判断某个字段的长度，并给出示例代码。...通过以上示例代码和方法，我们可以在Hive中轻松地判断某个字段的长度，从而实现数据处理和筛选。利用LENGTH函数，可以更方便地处理字段长度相关的数据操作，提高数据处理效率。...然后，通过Hive SQL查询语句筛选出了用户名长度大于等于5并且小于等于10的用户数据，以实现对用户数据的精确筛选。...这个示例展示了在实际应用场景中如何使用Hive的LENGTH函数结合条件语句进行字段长度判断和数据筛选。Hive内置函数是Hive提供的一组函数，用于在Hive SQL查询中进行数据处理、转换和分析。...条件函数CASE WHEN condition THEN result ELSE elseResult END：条件判断函数。
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