这样的摆放，可以保证价格阶梯，同时兼顾高端，毕竟我们是有一个50元左右的商品呢。 首页拼单通知跑马灯 这是一个非常重要的功能。...对，没错，要推出一些类似CK字母打头的国产品牌，营造一种国际气氛，价格还是一如既往的疯狂。 另外就是要体现男子气概，你比如下面这几种风格的封面设计就不错。 重整雄风-印度神油型： ?...粗大长硬型： ? 展示效果型： ? 老兵起誓型： ? 幽默诙谐型： ? 含蓄婉转型： ?...总之，男士内裤系列就是要加上雄风、长、硬、神油，偶尔加之以敬军礼并且发誓的方式表示你的决心和诚意，让用户知道买了就是赚了，八块九买不了吃亏，买不了上当，而且还送神油！
然而，在许多应用程序（如医疗保健，金融，军事）中，我们需要清晰可解释的决策，而机器学习算法，特别是深度学习模型并不是这样设计的。...另一个重要的操作问题是当我改变例如“胡须”的特征时，它会自动使脸部变得更有男子气概，这意味着学习的特征虽然可以解释，但是彼此相关连，或者说，纠缠。...该算法是在DeepMind实验室中开发的，基于可变自动编码器，但更强调潜在分布与先验分布选择之间的KL-差异，而不是恢复损失。...有关详细信息，可以参考下面的视频，它很好地解释了β-VAE背后的想法，和在监督学习和强化学习中的应用。...训练参数相似，但输入是2017年收集的BTC价格的180分钟的样本。我期望从beta-VAE学习一些“标准”金融时间序列模型，如均值回归时间序列，但解释获得的表示相对比较困难。
图1 作者提出的建模结构 这个电力价格预测模型是一个纯粹的Transformer模型，具体来说是类似于BERT或ViT中的Transformer编码器。...通过这种结构，Transformer能够捕获时间模式，并在预测时更多地关注长期趋势，这与其他时间模型（例如LSTM）相比具有优势。...图2 模型结构 主要模型架构包含两个主要的数据流，每个输入一个。然后，将每个流的结果拼接起来，作为多元多层感知机（MLP）的输入，用于预测次日价格。 我们来细聊一下这个模型架构。...堆栈中第一个编码器的输入维度为 （其中n是嵌入层输出维度的超参数），而其余编码器的输入维度为 ，这是由于前馈层（Feed-Forward layer）的存在。...而另一项未来的工作则将是探索如何在Transformer架构中同时考虑外生变量的过去值。
输入和输出越多，它就越贵。再加上未决交易的因素，交易费用可能仅基于这两个因素就会飙升。...此外，VM允许我们在Linux上使用Windows游戏，或者允许我们轻松地在相同编程语言环境的不同版本中编程，而不会混淆它们。 EVM 以太坊虚拟机内置于以太坊协议上运行的软件中。...EVM可以执行的所有可能操作的所有gas价格都在以太坊协议和我们连接到它的客户端（程序）中进行硬编码，如Geth，Eth，Parity等。...如果代码在以太网中列出，那么每当以太的价值波动时我们就必须更新代码，以便将计算工作的价格保持在正常范围内并保持系统可用，这显然是不可持续的。...如果我们将天然气的价格提高到250GWei，那么交易成比例地变得更加昂贵： 较高的费用可以有效地鼓励矿工在队列中的其他人之前处理我们的交易，从而加快执行速度。
文章中提到价格在推荐系统中应用的难度有以下两点： 1）用户的价格意识未知。用户对商品价格的偏好和敏感度未知，这仅隐含地反映在用户购买的商品中。...为了解决未声明的价格意识问题，我们明确地在图上引入价格作为价格节点，而不是项目节点的输入特征。针对类别依赖影响的难度，我们进一步在图中添加类别节点。...在图卷积网络中，常用的是使用word2vec提取的某些高级特征向量，如单词嵌入，作为节点的输入特征。...同样的，将价格和类别信息编码到用户节点和产品节点的输入特征中似乎是合理的，这使得二分图设计更加简洁。...我们采用了一个编码模块，包括一个将独热输入转换为低维向量的嵌入层（Embedding layer），一个捕获CF效应和价格感知的嵌入传播层(Embedding propagation layer )，以及一个建模邻居相似度的邻居聚合层
有关使用API的综合教程，请参阅如何在Python3中使用Web API 。 虽然它是为Python编写的，但它仍将帮助您理解使用API的核心概念。...页面或我们的视图中 ，在我们将双键花括号括起来的地方显示如下： {{ BTCinUSD }} 我们最终将使用API中的实时数据替换此硬编码值...在浏览器中打开此文件。 您将在屏幕上看到以下输出，其中显示模拟数据： 我们以美元显示价格。 要以额外的货币（例如欧元）显示它，我们将在数据模型中添加另一个键值对，并在标记中添加另一列。...你会看到这样的输出： Output{"BTC":{"USD":11388.18,"EUR":9469.64},"ETH":{"USD":1037.02,"EUR":865.99}} 此结果看起来与您在上一步中使用的硬编码数据模型非常相似...您学习了如何在页面上显示数据，迭代结果以及将静态数据替换为API的结果。 既然您已经理解了基础知识，那么您可以将其他功能添加到您的应用程序中。
在经历了早期比特币现金的抛售和价格暴跌之后，一些人预测比特币现金即将消亡，且没有一家矿商会将算力投入到比特币现金链中——这是货币供应产生后的必经之路。...矿工们通过向新盈利链中输送大量算力以响应这些特殊的激励机制，这让他们即便在价格、利息和需求都很低的情况下也可以用更少的资源赚更多的钱。...紧随比特币硬分叉之后，比特币现金的价格、交易量和市值均出现下滑。然而，在2017年8月19日，比特币现金的交易量从7.44亿美元增加到超过30亿美元，超过3天的时间价格涨幅超过150％。...[ect0n1x4br.png] [2ud7rehnw5.png] 因此，矿工们一直在追逐盈利能力，这表现为创造一个周期，使矿工们可以定期地在比特币及比特币现金链条之间切换算力。...以盈利为目的的矿工如ViaBTC，BTC.TOP，AntPool等带来的关键影响是：激励机制导致矿工们需要重定向哈希算力，这使得加密货币不大可能会消亡。
过去至少十年中，一个被称为Yalishanda、Downlow、Stas_vl的人运营着世界上最受欢迎的“防弹主机”服务提供商之一，该服务满足了众多的恶意需求，如网络钓鱼、网络犯罪论坛、恶意软件下载服务器等...以下介绍一系列线索指向一名现实中的俄罗斯男子可能是当今互联网上大量犯罪活动基础设施的提供者。 ? 在查阅了大量有关取缔防弹主机服务所面临挑战的资料后，进行了这项研究。...禁止的网站：外发垃圾邮件、DP、色情网站、钓鱼网站（鱼叉邮件、社交网络钓鱼除外） 僵尸网络（zeus）中的服务器可以立即使用，价格令人满意！...乌克兰总检察长办公室的新闻稿中并没有透露被捕者的姓名，但据美联社的报道，其中一个叫 Mikhail Rytikov，当局称这名男子是著名的防弹服务管理员，绰号AbdAllah.。 ?...对 2011 年涉嫌制造和传播 Conficker的几名乌克兰男子而言，似乎也是这样。如果大多数防弹主机选择在法制不能保障的地区开展业务，似乎只能干扰他们从这种犯罪活动中获利的能力。
这些老虎机中安装的软件都是经过政府审核和批准的，所以这些机器中的数学计算方法是固定的。...他与其他玩家一样，投币然后按下按钮，但唯一不同的是他会在游戏过程中悄悄地拿着他的iPhone手机贴近老虎机的屏幕。...据报道，当时的俄罗斯总理普京认为此举可以打压格鲁吉亚犯罪团伙，而这项禁令也使得俄境内的数千家赌场不得不以“9块9包邮”的价格甩卖他们的老虎机。...伪随机数生成器需要输入一个初始数字，即随机数种子，然后再将其与各种复杂的输入数据（例如系统内部时钟的时间数值）进行计算，最终生成一种看似无法预测的计算结果。...据知情人士透露，被逮捕的是一名俄国籍男子，有关部门并没有起诉他，而且他目前下落不明。
一般认为，圆形与和谐性、友好性相关；而方形与个性化、坚韧性、攻击性、力量性、男子汉气概相关（Aronoff et al.，1992；Berlyne，1976）。...圆润弯曲的形状更多地与可爱、美丽、靠近相联系，而尖锐笔直的形状更多与科技、分析和冰冷的反应相联系（Fang & Mowen，2005）。...Ren 等学者的研究也认为，在服务场景中，弯曲婉转的手写体给人们带来更多温暖感（Ren et al.，2018）。...这同样导致了个体在感官信息的处理方式上的差异： 促进导向的个体关注于积极事物的有无，如成就、希望、理想； 预防导向的个体关注于消极事物的有无，如安全、责任、义务（Higgins et al.，2003）...三人独立对上述 200 个 APP，按照给定的规则进行编码。编码项目包含：APP 图标的圆润（vs. 尖锐）属性特征、该 APP 的典型使用者的温暖（vs.
不仅有基本的产品信息，如名称、描述和价格，页面还展示了： 购物车中的物品数量 订单历史 客户评价 低库存警告 配送选项 各种推荐，包括了购买此产品的客户购买的其他产品 选择性购买选项 在使用单体应用架构的情况下...在传统应用程序中，您可以将这些位置硬编码，但在现代基于云的微服务应用程序中，找到所需的位置不是一件简单的事情。 基础设施服务（比如消息代理）通常都有一个可以通过系统环境变量来指定的静态位置。...建议可以是空的，也可以用其他代替，例如硬编码的十强名单。然而，如果产品信息服务没有响应，那么 API 网关应该向客户端返回错误。 如果可以，API 网关还可以返回缓存数据。...例如，由于产品价格变化不大，当价格服务不可用时，API 网关可以返回被缓存的价格数据。数据可以由 API 网关缓存或存储在外部缓存中，如 Redis 或 Memcached。...NGINX Plus 被广泛用作 NGINX 微服务参考架构中的 API 网关。您可以利用在这里收集的文章以及 MRA（微服务参考架构）来了解如何在您自己的应用程序中实现这一点。
以战之名：吴忌寒们的悖论 笔者感触最深的是，在崇尚去中心化、以解决信任和安全问题为宗旨的区块链领域，吴忌寒、澳本聪们以战之名登高一呼，就可以随心所欲地调用、操纵整个BCH网络超70%的算力，是不是过于明目张胆...客观地讲，公有链由于节点对等、采用POW和POS共识机制等特性，在其发展过程中出现硬分叉的情况并不鲜见，以太坊当年因为智能合约漏洞有过一次分叉，去年8月比特币也有过一次分叉而有了现在的BCH。...一个令人绝望的事实是，在世俗的人群中，几乎没有人能抑制对权力的欲望，几乎没有利益群体能够抑制自己对利益的上下求索。...早在11月初，BCH硬分叉的事件即引起了市场的大幅波动，在其后的近半个月时间里，BCH从一路拉升到638美元的高位到迅速回吐，并于11月15日开启暴跌模式，比特币价格更是跌破6000美元关口，最低跌至5544...在这场硬分叉乱局中，一向强势的交易所事实上成了弱者，或被迫应对者，如何在尽可能保护投资者的前提下又不激化双方矛盾，成为摆在各大交易所面前的一道现实选择题。
然而，这些通常不考虑多层面预测中普遍存在的不同输入，或者假设所有外生输入 未来已知或忽略重要的静态协变量。...时间融合变换器 TFT 旨在有效地为每种输入类型（即静态、已知或观察到的输入）构建特征表示，以实现高预测性能。...上面显示了随时间变化的注意力权重模式，表明 TFT 如何在没有任何硬编码的情况下学习持久的时间模式。这种能力有助于与用户建立信任，因为输出确认了预期的已知模式。...下图显示 TFT 可以在事件之间改变其注意力——当波动率较低时，对过去的输入给予同等的关注，而在高波动期间更多地关注急剧的趋势变化。...我们使用阈值来表示重要事件，如紫色突出显示。
网页Banner设计的重点是通过应用基本的设计准则，系统地创建有效的Banner广告。在这篇文章中，小编为大家整理了15条关于创建成功的网页横幅设计小建议。 网页Banner是什么?...（2）价值主张 价值主张主要展示你所提供的产品或服务，并通过诱人的折扣和价格吸引大家的注意力。比如“高质量”、“半价”或“限时优惠”。...注意，风格颜色在整个广告中需要始终保持一致。 6. 有一个明确的框架 浏览者的眼睛一般都会被框架内的主题所吸引，成功的Banner广告一般都有一个清晰的框架。...蓝色出现在超过一半的商标中。 紫色：奢华、尊贵、奢华、智慧、魔力、女性气质、创造力。它对浏览者有一种镇静的效果。 粉红色：爱情、甜蜜、女性、青春和婴儿。...棕色：自然，木材，皮革，严肃，男子气概，坚韧，谦逊。棕色可以中和较强的颜色，适合背景色和纹理。 灰色：中立性和实用性。当用作背景时，灰色可以衬托其他颜色。 14.
这里取决于输入参数中的role参数，每一个role的取值，对应的场景不一样，其中system用于在对话开始时给ChatGPT一个指示或声明，有点像引导词，使得后续的回答更具有个性化和专业化。...user是用于给用户提问的或者说是用来给用户输入引导词的。...望眼欲穿的远山如翠起伏，遥远而缥缈。层层叠叠的林木，新绿徜徉，婆娑摇曳。风儿吹起，沁人心脾，点点梅花飘至，宛如仙境。 花间蝶恋，春色满园。莺莺燕燕，鸟鸣花落，时时惹人遐思。...chat.ask("请使用另外一种粗狂阳刚的风格再写一遍上面的词") 程序返回： Me: 请使用另外一种粗狂阳刚的风格再写一遍上面的词 ChatGPT: 北国春光，不柔不媚，金色的阳光照在地上，充满了男子气概...需要注意的是，token不仅计算ChatGPT的接口返回内容，也会计算用户的发送内容，token的计算方法不是简单的一词一个，例如中文输入，一个中文汉字占2个字节数，而对于一次中文测试中，50个汉字被算为
取消已有的委托单（CancelOrder）：用户也可以取消一个之前输入的委托单，如果它还没有执行的话，即开口订单。 当然你可以定义其他的输入，出于简化考虑，我们现在只定义上述两个输入。...市价委托单 市价委托单的撮合会完全忽略价格因素，而致力于有限完成指定数量的成交。市价委托单在交易委托账本中有较高的优先级，在流动性充足的市场中市价单可以保证成交。...委托单列表应当根据其类型按升序或降序排列：卖方委托单是按降序排列的，这样在列表中序号最大的委托单价格最低；买方委托单是按升序排列的，因此在其列表中最后的委托单价格最高。...由于绝大多数交易会在市场价格附近成交，我们可以轻松地从这些数组中插入或移除成员。 4.2 委托单处理 现在让我们来处理委托单。 在下面的代码中我们添加了一个命令来实现对限价委托单的处理。...Kafka消息采用字节数组编码，因此我们需要将其解码。反之，将交易传入消息队列时，我们还需要进行必要的编码。 5、结语 现在你有了一个可伸缩的交易引擎！
长期的范围将需要额外的输入因素,比如市场公告、政策前景,基于twitter关联数据的情绪分析等等。...您的计算能力可能是一个限制因素，特别是在您的ML模型将与硬编码、快速且独特的市场制造或套利者的算法相抗衡的情况下。...这个基线与其他ML应用程序非常不同，比如对象或语音识别，它们在一个封闭的环境中运行，其中影响建模目标的因素可以清楚地识别出来（图像像素的RGB通道，声音样本的波频率）。 3....您在这里的性能评价是您最终希望在交易策略中优化的，例如PnL或一些导出量，如投资回报、夏普比率（sharperation）、风险价值、Beta系数等等，参见图5。...实际应用中存在的问题 这里展示的典型工作流程有一些严重的缺点： 对于衍生品合约，如基础上的期货，历史数据通常会报告一天的收盘价或选择的时间间隔和结算价格，这是在区间内实现的所有交易中合同的平均价格。
目前，神经网络被用于解决许多商业问题，如销售预测、客户研究、数据验证和风险管理。更进一步讲，我们能够使用神经网络进行时间序列预测、数据中的异常检测和自然语言理解。...在这篇文章中，我们将对初学者解释神经网络是什么，神经网络的流行类型，以及他们的应用。我们还将介绍如何在不同的行业和部门中应用神经网络。 神经网络是如何工作的？...让我们来看看自动编码器的两个有趣的实际应用: 在数据降噪中，利用卷积层来表示一个降噪的自动编码器，有效地用于降噪医学图像。...一个崩溃过程随机地将一些输入设置为零，迫使降噪的自动编码器为随机选择的丢失模式的子集预测丢失的(损坏的)值。 数据可视化试图利用主成分分析(PCA)和t-SNE算法等方法来进行降维。...假设这些预测是有概率的，那么通过从网络的输出分布中重复地采样，就可以从一个经过训练的网络中生成新的序列，然后在接下来的步骤中输入样本作为输入。 语言驱动的图像生成 我们能学会将指定的文本变成手写的吗?
机器学习指的是机器学习使用大数据集而不是硬编码规则的能力。 机器学习允许计算机自己学习。这种学习利用了现代计算机的处理能力，它可以很容易地处理大型数据集。...神经元被分成三组不同的层级： 1、输入层 2、隐含层 3、输出层 输入层接收输入数据。在我们的例子中，输入层有四个神经元：始发机场、目的地机场、启程日期和航空公司。...输入层将输入传递给第一个隐含层。 隐含层对输入数据进行数学计算。创建神经网络所面临的挑战之一是决定隐含层的数目，以及每个层的神经元数目。 深度学习中的“深度”指的就是因为它有一个以上的隐藏层。...在我们的例子中，它给了我们对于价格的预测。 ? 那么深度学习系统如何给出对于价格的预测呢？ 这就是深度学习的魔力所在。 在每个神经元之间都有一个“权重”。...我们可以随机地改变权重，直到我们的成本函数是低的，但这个方法效率不高。 相反，我们将使用一种称为梯度下降的技术。 梯度下降是一种允许我们找到函数最小值的技术。
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