用一条线连接较高的高点和较低的低点

这个问答内容是关于技术领域的问题，与云计算和IT互联网领域的名词词汇无关。因此，我无法给出与该问题相关的完善且全面的答案。如果您有关于云计算或其他技术领域的具体问题，我将很乐意帮助您回答。

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【量化投资】缠论面面观（附Python源码）

在下降趋势中，价格向上穿越先前的短期反弹高点；或在上升趋势中，价格向下穿越先前的短期回档低点。...像图1这种，第二K线高点是相邻三K线高点中最高的，而低点也是相邻三K线低点中最高的，定义其顶分型；图2这种第二K线低点是相邻三K线低点中最低的，而高点也是相邻三K线高点中最低的，定义为底分型。...看不明白定义的，看图就明白了。顶分型的最高点叫该分型的顶，底分型的最低点叫该分型的底，由于顶分型的底和底分型的顶是没有意义的，所以顶分型的顶和底分型的底就可以简称为顶和低。...当然，实际图形里，有些复杂的关系会出现，就是相邻两K线可以出现如图6这种包含关系，也就是一K线的高低点全在另一K线的范围里，这种情况下，可以这样处理，在向上时，把两K线的最高点当高点，而两K线低点中的较高者当成低点...，这样就把两K线合并成一新的K线；反之，当向下时，把两K线的最低点当低点，而两K线高点中的较低者当成高点，这样就把两K线合并成一新的K线。

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Power BI卡片图添加趋势图

《Power BI 折线图自定义特殊标注》给出了自动标出最高点最低点的SVG代码，移植到新卡片图后，效果如下图所示：设置卡片图时，将图像设置为图像URL，URL选择折线度量值，位置位于下方：当然...，也可以选择位于右侧：度量值中，可以加一个text标签，把最高点最低点的日期也显示出来：以上是基础款，还可以加戏，比如《Power BI表格内嵌图表渐变效果》可以移植到卡片图，代码不变：折线图也可以施加...2个及以上指标，把前期的度量值依葫芦画瓢再加一条线即可：《Power BI卡片图主次指标组合展示》分享过如何在卡片图同时显示本期和同期数据，现在也可以和折线结合了，把下图左上侧的SVG代码和右上侧的代码放一起...《使用公式花式制作条形图》介绍的条形图、大头针图，通过旋转转变为柱形图，也可以体现趋势，当然也可以和折线图一样进行高低标注：如果你觉得以上效果太过朴素，且SVG掌握的还可以，不妨把ZebraBI的卡片使用...SVG的方式移植过来。

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用实验方法加深理解Oracle的外连接(leftrightfull)和内连接(inner)

总是对Oracle的左连接、右连接以及(+)对应的外连接类型糊涂，通过实验加深对连接类型语法的理解。外连接分为三种： 1....------ ---------- 2 2 3 3 6 和左右连接相同，左右表匹配的记录排在前面...，不匹配的用NULL。...和inner join相同。...用on和where =都可以使用(+)方式。

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人工智能基础-局部搜索算法

爬山算法算法概念爬山算法类似于贪心搜索，它每次都会查找附近节点里的最优节点，并移动到最优节点，如此循环便找到最优解，但是它只能找到局部的最优解，而非整体最优解问题示例以搜索最高点为例，已知山坡的高度...f(x,y)满足给定初始地点，找到最高点显然x和y的范围是无穷大的，无法遍历全部结果，因此采用爬山算法找到局部最优解 #include #include ...true) { nearly = Search(node); if (nearly.height == node.height) { //如果最高点是自己或者和自己一样高...double x1 = x + step, x2 = x - step; double h1 = f(x1), h2 = f(x2); //用x1和h1...保存两边的较低点 if (h2 < h1) { h1 = h2; x1 = x2; } //将两边的较优解与当前解比较

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长期活跃于期货市场的Aberration

关于尾部的肥尾特性，为了弥补峰部较低的离散程度（较高的集中程度），尾部的数值需要多一些，来拉高整体的离散程度，以使其与正态分布相等。...因为仅从原意上看，价格回到中轨意味着价格均值回复，但是从一个较高或较低的位置回到中轨的过程中，价格已经释放了动能。按照动能也在均值回复的一般常识，此时经过休息后的价格有较大概率继续上升。...，测试价格和这个最高点/最低点的运行空间，当达到一定幅度时平仓离场，该模块的离场速度，显然比价格回落到均线再离场要快很多。...并且在多头和空头模型中，此参数设置也不能通用，因为价格的波动并非是对称的，多头模型从开仓后的最高点到目标出场点的距离一般并不是很大，而空头模型从开仓后的最低点到目标出场点的距离可能反倒更大一些，因为价格下跌经常呈现抵抗式下跌...用ATR止损和用固定价格跳数止损都有道理，ATR评估了最近的波动率，而固定跳数是将止损量和金额紧密挂钩，ATR止损和固定价格跳数止损不好下结论哪个是最正确的，但是固定百分比止损一定是不科学的，因为价格在不同区间时

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think-cell chart系列9——折线图

今天跟大家分享think-cell chart系列的第9篇——折线图。折线图是平时用的频率比较高的图表类型的了，下面教大家怎么在think-cell chart中组织折线图的数据。...我们可以看到案例中数据组织结构非常的简单，与我们之前图表类型机会没有什么两样。下面就可以利用自己的业务数据整理作图数据了。在excel中选中组织好的作图数据，在ppt中插入折线图。 ?...你可以随意更改折线图的主题颜色，线条颜色、线条粗细等。（选中整个图表，在弹出菜单中选择）。 ? ? 也可以为整个折线图添加不同标识的数据点。 ?...折线图中如果想表达高点和低点之间的数据大小差异和增长情况，非常适合用think-cell chart的增长率标识功能。好了，折线图基本没什么难度的，下面再练习一个案例。 ?...想要显现出同一月份两种产品之间的指标差异亦可以通过编辑功能添加。 ? 折线图的内容就讲这些

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七种常见的数据分析法之：象限法

针对每次营销活动的点击率和转化率找到相应的数据标注点，然后将这次营销活动的效果归到每个象限，4个象限分别代表了不同的效果评估。...象限一：高点击高转化，点击高代表营销创意打动了受众，转化高代表被打动的受众是产品的目标用户；象限二：高转化低点击，同样的，高点击代表被打动的受众是产品的目标用户，但低点击代表的是营销创意没有打动用户；...象限三：低点击低转化，这个象限是最糟糕的营销活动了，投放广告点击少，点击用户转化低，创意无效，用户不精准；象限四：高点击低转化，这个象限的营销活动要给策划和文案加鸡腿，但就要给渠道扣绩效了。...还是针对广告点击量和转化率的象限分析，但对每个象限进行了更加精细的区域切割，例如同样是第一象限高转化高点击的营销活动，基于转化率和点击率的具体数据，可以找到不同的原因，从而进行更加细致的归因分析。...再比如流传了很多年的RFM客户管理模型，是通过最近一次消费、消费金额和消费频次3个维度进行的象限分析。 ? 象限分析法有什么用？

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5种数值评分标准总结 - 为预测模型找到正确的度量标准

为了达到以下目的，需要数值评分指标: 选择最精确的模型估计模型误差对现实世界的影响在本文中，我们将描述数值预测模型的五个真实的用例，在每个用例中，我们从略微不同的角度度量预测精度。...在该时间段内，行为包括突然的峰值，突然的低点，更长的价值增加和减少时间以及一些稳定的时间段。预测这种不稳定行为具有挑战性，尤其是从长期预测。但是，对于LinkedIn的利益相关者来说这是非常有价值的。...我们选择均方根误差最低的预测模型，因为它对较大的预测误差进行加权，并且偏向于可以捕获突然的峰值和低点的模型。平均绝对误差，MAE 哪个模型能最好地估计长期的能源消耗?...在图2中，您可以看到2009年7月都柏林的每小时能源消耗值，这是从一组家庭和行业收集的。能源消耗呈现出相对规律，工作日和工作时间能耗较高，夜间和周末能耗较低。...在图5中，您可以看到总体样本中家中自学(x轴)和受教育年限(y轴)之间的关系。对数据拟合一条线性回归线，以建立这两个变量之间的关系模型。为了衡量线性回归模型的拟合度，我们使用r方。 ?

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【deepseek用例生成平台-03】前后端分离的@vuecli和django如何连接？

之前我们已经成功启动了django后端和vue前端，本节课就要来联通这俩个部分了：还记得我们之前pip install 了一个库：django-cors-headers 了么？...这个就是用来处理前后端连接的一个中间件。...然后要用django后台的路由和端口(127.0.0.1:8000)，打开浏览器，能看到的不是django，而是Vue的欢迎页，这就算成功了！这里需要注意的点： 1....打开浏览器的俩个地址，只有端口号不同。 127.0.0.1:8000 这个是我们正式的地址，通过后端进入的地址，也必须前端打包后才能让前端改动生效的地址。...所以综上所述，我们就用127.0.0.1:8080这个地址进行学习和开发了。

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Power BI 折线图自定义特殊标注

下图是Power BI内置折线图、内置迷你折线图和使用DAX度量值生成的折线图对比。...内置折线图进行了全局圆点标记；内置迷你图标记了最高点和最低点，但是颜色一样；DAX生成的折线图标记了最高点和最低点，同时带有类别标签、数据标签，并且颜色区分显示。...实际业务中，使用DAX的方式你可以特殊标注任意想要标注的内容，再举例个节日：下面分享标记最高值和最低值的度量值，把其中的指标替换为你模型中的实际指标即可使用。...VAR Lines = CONCATENATEX ( SVG_Table, [X] & "," & MaxHeight - [Y], " ", [Date] ) //把线段连接到一起 VAR...MarkColor] & "'>" & FORMAT ( [Date], "YYYY/MM/DD" ) & "[" & [指标] & "]" ) //把数据标签连接到一起

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5种经典的数据分析思维和方法

一、公式法所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素，这个我在指标化思维中提到过。...举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解某产品销售额=销售量 X 产品单价销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量 + … 渠道销售量=点击用户数 X 下单率点击用户数=曝光量...比如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。...高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实际受众有些不符。...高转化低点击的广告，说明广告内容针对的人群和产品实际受众符合程度较高，但需要优化广告内容，吸引更多人点击。低点击率低转化的广告，可以放弃了。

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R练习50题 - 第十期

此题的含义笔者理解为：在每个月选择出一个行业，这个行业和其他股票相比这个月比上个月成交额下降最大。...数据当中各个股票的最大回撤幅度是多少？（最大回撤是从一个高点到低点的降幅的最大值） data[, ....此题关键在于如何处置最高点减去最低点。由于最大回撤幅度定义在于从一个高点到之后的低点的最大值，那么需要将每一天的最高点和之后所有的最低点进行比较，而后选择最大降幅。...line 3 计算二者绝对值的比例gl_ratio，这里每只股票都有两个stkcd_ret_pn的观测，所以用abs(stkcd_ret_pn[1]/stkcd_ret_pn[.N])计算出盈亏比。...市场的盈亏比是多少？（市场中每个股票的市值加权正收益和市值加权负收益之比） data[, .

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详解神经网络算法所需最基础数据结构Tensor及其相关操作

例如每分钟股票的价格，假设我们要记录一分钟内股票的最高点和最低点，那么我们可以用含有3个数据点的一维数组表示，第一个数据点表示分钟，第二个点表示最高点，第三个点表示最低点，例如一天有390分钟，假设第20...分钟股票的最高点是10，最低点是8，那么这一分钟的张量表示为[20, 10, 9], 于是一整天的股票信息就可以用一个二维张量表示(390, 3),390表示一天的分钟数。...对于图片来说，假如每个像素点我们用RGB值表示，于是一个像素点就可以用含有三个数据点的一维数组表示，例如红色就是[255,0,0]。...一张大小为256*256的图片就可以用3维张量表示(256, 256, 3), 那么一个128张图片的集合就可以用4维数组表示(128, 256, 256, 3)。我们接着看看张量运算。...那么作为relu操作后，x变为[1, 0, 0], 也就是把x中小于0的元素全部变成0，大于0则保持不变，我们用代码来实现relu操作： ?

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算法细节系列（13）：买卖股票

如果上一篇文章是为了破除想当然，那么这篇文章一定可以用异想天开来总结，我们一定得拎出一些核心的想法来引导算法。题目均摘自leetcode，分为以下五题（买卖股票系列）。...找个历史最低点，再找个历史最高点，求出maxProfit，呵呵，刚准备敲代码发现，不对啊，历史最高点由历史最低点决定啊（历史最高一定出现在历史最低后头），那就意味着得遍历所有历史最低点，然后寻找后续的历史最高点来求得...思路1 上述问题的解决方案是最低级且暴力的，但我们会发现一个模式，它的每一个历史最低点都会向后找【所有】历史最高点去比较（你也可以看作是跟每个向后的历史值去比较，只要维护一个maxProfit即可），所以它可以逆向思考...再来看看思路1和思路3，你会发现，它们很难表示既得利益和本金的状态转换。...它记录的也是最低点，且刚开始那一段下降和buy1的值几乎一模一样，此时的sell1 = 0，所以buy1 = buy2。

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币聪科技：Wanchain行情分析，周涨幅近32%，熊市上涨是套路还是逆袭？

Wanchain有重建金融的愿景。随着 I-C-O和项目数量的迅速增加，Token的数量也同样增加。然而，所有这些加密货币仍然没有相互通信和交换的手段而无需经过集中交换。...5个月的加密货币将允许不同的区块链相互连接，允许交换手段而无需使用第三方服务。对于那些努力注册加密货币交换的人来说，这应该会大大增加对加密货币的访问，同时大大降低加密交换盗窃的风险。...我们可以看到市场在整个2018年4月经历了看涨，因为价格行动从2018年3月30日的2.67美元的低点开始，并延伸到2018年5月3日的10.61美元的历史高点。...这是价格上涨的总和从低到高的295％。由于价格创历史新高，价格走势不断延续。6月份，市场开始创出新的历史低点，并且此后一直如此。...10,753 SATS的历史高点这是从高到低的价格总计170％。

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Python机器学习算法入门之梯度下降法实现线性回归

部分数据和图片取自该文章。没有太多时间抠细节，所以难免有什么缺漏错误之处，望指正。线性回归的目标很简单，就是用一条线，来拟合这些点，并且使得点集与拟合函数间的误差最小。...数据来自于GradientDescentExample中的data.csv文件，共100个数据点，如下图所示： ? 我们的目标是用一条直线来拟合这些点。...在这里，xi和yi都被视为已知值。从下图看，最小二乘法所做的是通过数学推导直接计算得到最低点；而梯度下降法所做的是从图中的任意一点开始，逐步找到图的最低点。 2....函数z=f(x,y)在点P(x,y)处的梯度方向与点P的等高线f(x,y)=c在这点的法向量的方向相同，且从数值较低的等高线指向数值较高的等高线。...我们从任意的点(b,m)开始，逐步地沿梯度的负方向改变b和m的值。每一次改变，Error(b,m)都会得到更小的值，反复进行该操作，逐步逼近Error(b,m)的最低点。

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币聪财经-币安BNB价格分析，BNB将继续坚持看涨行情，目前仍处于有利支撑位

随着市场从该领域反弹，这个价格成为年度低点。让我们在较短的时间内分析价格走势，以突出任何潜在的支撑和阻力区域。...月6日延伸至17.47美元的高点。...100天移动平均线和长期.5斐波纳契回撤水平显着支撑了这一支撑区域，目前这两个水平都略低于这一水平。如果继续看涨势头，我们预计直接阻力位于7月份的价格高点，接近15美元。...第一波从2017年12月13日的低点1,519 SATS开始，并在2018年1月12日延伸至18,382 SATS的高点。这是从低到高的价格总计1,080％。...第二次看涨波浪从2018年3月11日的低点8,505 SATS开始，并在2018年6月18日延伸至26,555 SATS的历史高点。第二波导致价格上涨210％。

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POJ2375 Cow Ski Area 【强连通分量】+【DFS】

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Source USACO 2004 December Gold 题意：本题描述了一片滑雪场，并且规定奶牛从一个点只能向它相邻的并且高度不大于它的点运动，现在想要在某些点对之间加上缆车使得奶牛也可以从较低点到达较高点...，问最少需要多少辆这样的缆车就可以使得奶牛可以从任意一个点运动到滑雪场的每个角落。...题解：对于相邻的高度相同的点，实际上路线是双向的，所以它们构成了强连通，然后这道题可以找出所有强连通，于是就构成了一个DAG，然后答案就是max(入度为0的点，出度为0的点)，特别的，当整幅图已经是强连通时答案为...0.这题求强连通可以用DFS，省去不少麻烦。

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用工程师的思维加上 3D 建模，熬出一碗浓浓的鸡汤

右边的这个小球是「不稳定」的，哪怕稍微轻轻的碰一下，它也会一路滑落，再也回不到最初的地方。为什么左边的小球稳定呢？因为它的能量最小。它处在所有可能的位置中最低的那个位置，所以重力势能最小。...一旦它被扰动，只可能被扰动到重力势能更高的地方，因为没有比它现在的位置重力势能更低的地方。这样，只要外界干扰一去除，在重力的作用下，小球就会自动回到原来的平衡位置，所以我们说它是稳定的。...你不努力，你也不会下落，也没有什么后果，那并不是因为你不会下落，只是因为你已经到极低点了，附近根本没有更低的地方可以下落了。也许你会说，怎么会这样呢？我比很多人都强，不可能在最低点。...没错，所以我说的是「极低点」，而不是「最低点」。「所有动物生而平等，但有些动物比其他动物更平等」。也许你的极低点，比很多人的极高点还要高。也许你意识不到，你生来就有的，却有可能正是别人苦苦追求的。...当有一天，你克服了「稳定」的枷锁，克服了自己的懒惰和惯性，一番苦战之后，终于站在了不稳定的极高点上。也许你会觉得，剩下的人生就是一片坦途了。但人生不是二维的，你要面对的问题有太多太多。

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数据分析：如何找到让流量和转化增长10倍的关键词

通过分析发现，这些搜索出现频率较高的词汇基本都是品牌词，说明该产品在市场有一定的知名度，在产品属性方面，比较多的是品牌名+性别、品牌名+属性、品牌名+产地，也充分反应出和其他品牌男鞋一样，休闲、男鞋等关键词在同类目产品中同质化相对严重...我们就可以根据上图“转化、成本、词长三者关系图”对上图的四类关键词做出相应的分析和处理：第一类关键词的特点是低点击、高转化，关键词很长，这也就意味着搜索量并不高，得到的转化也不高，带来的流量会很低，并非是理想的关键词...，这类词点击量不高，但是转化率相对较高，主要词如下： ?...第四类关键词的长度相对较短，很容易产生主动搜索，点击量高，但是获得的转化率相对较低。 ? 那么第三类和第四类词都能够带来一定的流量和转化，那么应该如何选择呢？...在上面进行了各种对关键词点击和展现的分析，我们忽略很重要的关键词价这个指标，这是一个很敏感的因素，在做全面分析的时候定然会考虑进去，用价格去真正衡量性价比，所以在做分析和实际投放的时候，一定需要考虑价格的因素

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