和这篇文章的作者一样，有时想到一个很棒的点子，辛苦写好代码，终于运行正常了，但是效果就是不咋地，不免懊恼地产生一种“难道我的点子不行？”的想法。真的是点子不行吗？未必，NN不work的原因有很多种，作者在这篇博客中根据自己的实践经验分享了很多宝贵的建议。
本文译自：Russell Stewart's Blog -> Introduction to debugging neural networks 同步发布于个人博客，转载注明出处。 题目：调试神经
对点云的操作可以直接应用变换矩阵，即旋转，平移，尺度，3D的变换就是要使用4*4 的矩阵,例如：
作者 | Russell Stewart 译者 | zhwhong（@zhwhong_shsf） 整理 | AI100（rgznai100） 以下建议主要针对神经网络的初学者。这些建议主要基于我在行业应用和斯坦福大学里为神经网络初学者提供建议所获得的经验。 神经网基本上比大多数程序更难调试，因为大多数神经网络错误不会导致类型错误或运行时错误。它们只是导致神经网络难以收敛。特别是当你刚接触这个的时候，它会让人非常沮丧！但是一个有经验的神经网络训练者将能够系统地克服这些困难，尽管存在着大量似是而非的错误消
talib是python的量化指标库，其中包含了很多150多种量化指标，所以talib是非常值得我们学习和使用的。talib的安装和以往的python库安装稍有不同，采用pip install talib是安装不了的。需要到tablib的网站上下载和你的操作系统匹配的tablib版本（whl文件），然后再使用pip install **.whl即可。这里稍微提一下安装，避免踩坑。对于学习talib来说，了解其各种指标的使用才是重中之重，所以我们分批次编写系列文章，希望能够达到输出带动输入的效果。
歌神演唱会人脸识别抓逃犯，阿尔法狗战胜人类围棋手，AI绘图《太空歌剧院》惊艳艺术博览会~~~这些震撼成果的背后，都是人工智能在蓬勃发力。
“当你正在深入研究深度学习的下一个重大突破时，或许会遇到一个不幸的挫折:你的神经网络不起作用。你去找你的老板/主管，但他们也不知道如何去解决这个问题——他们和你一样都是新手。那么现在该怎么办呢?” 因
有一个网络已经训练了12个小时。一切看起来都很好：梯度是逐渐变化的，损失在减少。但接下来的预测：都是零，所有的图像背景都没有被检测到。“我做错了什么？”——我问我的电脑，但它没有回答我。
选自Medium 作者：Slav Ivanov 机器之心编译 参与：黄小天、Smith 近日，Slav Ivanov 在 Medium 上发表了一篇题为《37 Reasons why your Neural Network is not working》的文章，从四个方面（数据集、数据归一化／增强、实现、训练），对自己长久以来的神经网络调试经验做了 37 条总结，并穿插了不少出色的个人想法和思考，希望能帮助你跨过神经网络训练中的 37 个大坑。机器之心对该文进行了编译，原文链接请见文末。 神经网络已经持续训
貌似三个月没有更新博客园了，当时承诺的第二篇金融数据分析与挖掘这几天刚好又做了总结，在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。
但是一个量化交易可以通过回测系统建立信心然后让其一如既往的运行，以达到让钱生钱的目的，并且是自动的。
其中，n、n1、n2都是周期参数，默认情况下n周期数是10，n1是短期周期数为2，n2是长期周期数为30。这也是KAMA作者Perry Kaufman认同的一组参数，n用于方向和波动率计算效率，n1和n2是快速均线和慢速均线的周期数，理论上n1的参数越大，KAMA就越平滑。
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除了函数，减少重复代码的另一种工具是迭代，它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理，比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
前两天看到一篇论文《基于EMV指标的量化交易策略在我国A股市场的研究》，想想看我们学习talib中居然没有这个指标，至少目前还没碰见。作者通过EMV指标实现了年化20%的收益。对于一个本着学习目的的我来说，学一学EMV指标确实挺好。想想看要是自己也能开发这样一套系统的话，想想都觉得美滋滋。但毕竟咋不是专业的，野路子就要咋不断的动手了，希望黄天不负有心人吧！
此系列也引起大家得激烈讨论，大家也一直期待后续的文章。今天《为什么机器学习应用交易那么难（中）》要来啦！赶快阅读吧！
作为一套被业界广泛应用的开源技术分析库（包含技术指标计算和K线模式识别等），TA-Lib自2001年发布以来已经有了十多年的历史。TA-Lib中一共包含大约125个技术指标的计算函数，同时提供了包括C/C++、Java、Perl、Python等多种语言的API。
在前三篇文档中我们大概学习了成交量指标、价格指标和重叠研究指标（均线相关），其中成交量就是多空双方的力量对比指标，经过作图发现能量潮和ADOSC指标比较好，其均通过成交量的统计得出。如果其趋势向上表示上涨力量较大，反正空方占优。但是再具体实践中还需要对风格切换的关键点进行仔细翔实。除此之外就是价格指标，价格指标只是单纯的试图通过数学计算得出能够代替所有交易价格的这样一个价格，通过仔细思考，我们发现典型价格比较好，因为每日的交易的最终图像是五边形，使用收盘价做处理其实是合理的，我记得有一篇论文他们就是采用的收盘价做五边形的定点。当然加权收盘价也是比较重要的，加权收盘价通过给收盘价更好的次数，使得加权收盘价总是大于或小于真实的收盘价。为什么这么计算的原因在于一个基础性的假设，这个假设就是收盘价在某种程度上代表未来，加权收盘价就是放大这种效果，通过与趋势线的对比可能会好于真正的收盘价的比较。在最后的一篇文档中，我们学习了重叠性研究指标，发现重叠性就是均线指标。首先就是布林带，通过对收盘价的统计，画出价格的的波动范围，主要用上轨、下轨和中轨，中轨采用的是均线。这其中有几种形态分别为喇叭口和收紧。这种形态的产生也和布林线的统计有关，一般来说横盘是收紧，上升和下降均为喇叭口。这块和kdj结合比较好，因为kdj就是用来识别底部的指标，而布林线能够提供上升的参考。在均线指标中还有更加平滑的T3和对当日给予更大权重的移动加权平均法（原理和典型价格一样）。都有不错的表现，在实际使用中我们可以采用T3才替代趋势线（均线）。
Asserts that two longs are equal. If they are not, an
参考链接： Python中的Inplace运算符| 2(ixor()，iand()，ipow()等)
1、学习率 步长的选择：你走的距离长短，越短当然不会错过，但是耗时间。步长的选择比较麻烦。步长越小，越容易得到局部最优化（到了比较大的山谷，就出不去了），而大了会全局最优 重要性：学习率>正则值>dr
这个错误通常发生在Windows系统上，它表示subprocess无法找到指定的文件。该错误可能是由于以下原因导致的：
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，而 Python 就不用多说了。
目前Python的版本已经到了3.8.5，但是在实际的开发中并木有太多的使用者，或者说很的多包和插件都还不支持。（我java猿一枚）目前自己属于一个量化的初学者，对python生态还不是很了解。全程靠着伸手党的本事，在搜索引擎的海洋里打怪升级，今天在这里记录下升级的心酸。
红太阳幼儿园有 nnn 个小朋友，你是其中之一。保证 n≥2n \ge 2n≥2。
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： How to Start Competing on Kaggle 作者 | Chirag Chadha 翻译 | IinIh 编辑 | 邓普斯•杰弗、王立鱼
SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数，范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。当样本数据变化归因于一个独立的变量时，就使用一维插值；反之样本数据归因于多个独立变量时，使用多维插值。
对于许多C ++开发人员来说，API设计可能会在其优先级列表中排名第3或第4。大多数开发人员都倾向于使用C ++来获得原始功能和控制权。因此，性能和优化的想法占据这些开发者的时间的百分之八十。
内置函数 max 返回固定数量的 [cmp.Ordered] 类型参数中的最大值。该接口要求至少提供有一个参数。如果 T 是浮点类型，或有任意一个参数是 NaN，那max 将返回 NaN。
在股市中，筹码就是交易最真实的刻画，我们摸索了一年，最后还是决定罢黜百家，独尊筹码。就是说炒股首先是趋势，其次才是战术。时代创造英雄，但很少有英雄创造时代。股市应该服从趋势第一的原则。在正向趋势内的波涛才是水手展现才华的地方。所以这块作者借此机会再用python画一个筹码图。稍微写个笔记，当做打发周末的美好时光了。
计算操作 1、pandas.series.value_counts Series.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False, bins=None, dropna=True) 作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到低排序. 参数: normalize : 布尔值,默认为False,如果是True的话,就会包含该值出现次数的频率. sort : 布尔值,默认为True.排序控制. ascendin
尽管useEffect Hook在React生态系统中很常见，但它需要时间来掌握。因此，许多新手开发人员在配置他们的useEffect函数时，会导致无限循环问题。在本文中，您将了解不同场景下带来的无限循环问题以及如何解决它们。
在进行数据处理和交互时，经常会遇到将数据转换为JSON格式的需求。然而，有时候在尝试将某些数据类型转换为JSON时，可能会遇到TypeError: Object of type 'float32' is not JSON serializable的错误。本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。
Go 1.21.0 新增 3 个内置函数，min 和 max 函数，返回 N 个入参中最小/最大的参数，参数类型为 Ordered（有序类型，即支持比较运算符的类型）。
当我们在处理数据分析或机器学习任务时，经常会使用Pandas库进行数据的处理和操作。而在使用Pandas的DataFrame对象时，有时可能会遇到AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'tolist'的错误。 这个错误通常出现在我们尝试将DataFrame对象转换为列表（list）时。因为DataFrame是Pandas库中的一个二维数据结构，它的数据类型和操作方法与列表不同，所以没有直接的.tolist()方法。 在下面的文章中，我们将讨论如何解决这个错误。
给你一个混合字符串s，请你返回s中第二大的数字，如果不存在第二大的数字，请你返回-1。混合字符串由小写英文字母和数字组成。
请教Matlab的griddata的用法以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！
引言： 在机器学习和数据分析的工作中，我们常常会遇到一些警告信息。其中，FutureWarning是一种在未来版本中可能出现错误的警告，因此我们应该尽早解决这些警告以保持代码的稳定性和正确性。本文将会介绍如何解决一个名为FutureWarning: reshape is deprecated and will raise in a subsequent release. Please use .values.的警告信息。 问题背景： 在进行数据处理和特征工程时，我们经常需要对数据进行重塑（reshape）操作，以符合特定的模型输入要求或数据处理需求。然而，reshape方法在未来的版本中可能会被弃用，因此我们需要采取措施来解决FutureWarning。 解决方法： 在Python的数据分析和机器学习领域，我们通常使用pandas库来进行数据处理和分析。而在pandas中，我们可以使用.values方法代替reshape操作，以解决FutureWarning警告。 下面是一个示例，介绍如何使用.values来解决FutureWarning：
“数据科学家们80%的精力消耗在查找、数据清理、数据组织上，只剩于20%时间用于数据分析等。”——IBM数据分析
App测试与Web测试从功能测试和整体流程角度来讲，几乎没有什么区别，都是点点点的测试。
在使用Python进行数据分析和处理时，我们经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)。这个错误通常出现在我们尝试将一个形状为(33, 1)的数据传递给一个期望形状为(33, 2)的对象时。 虽然这个错误信息看起来可能比较晦涩，但它实际上提供了一些关键的线索来解决问题。在解决这个错误之前，我们需要理解数据的形状以及数据对象的期望形状之间的差异。
原文链接：Using errors as control flow in Swift
在进行深度学习任务或使用机器学习框架时，我们可能会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是 RuntimeError: dimension specified as 0 but tensor has no dimensions。这个错误通常在操作张量（tensor）尺寸时出现，我们需要了解其背后的原因并找到解决方法。
在PyTorch中，当我们使用torch.jit.trace函数对模型进行跟踪时，可能会遇到一个错误消息：Only tensors or tuples of tensors can be output from traced functions（只有张量或张量元组可以从跟踪函数中输出）。本文将详细讲解这个错误消息的含义以及如何解决它。
在生物信息分析过程中常常会遇到各种错误，包括软件错误，文件错误，系统错误等，这些错误需要处理，否则分析无法进行，或者得到错误的信息。
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