每一层元素相互制约、相互影响，在消除流程中相辅相成，完成游戏中华丽的消除效果。...将算法解析后的动画数据添加到队列中，递归播放队列，直至队列为空，结束动画播放。...6.png 从动画队列中播放单个动画时，为了确保各个元素动画的播放彼此之间不相互影响，动画系统采用「策略模式」进行设计，根据动画类型执行不同的消除策略，将元素的动画「内聚」到各自的策略方法中。...16.png 为了接入随机种子，我们采用了新的随机数策略，该策略可以对随机种子进行设置，且我们每一次随机数都是基于上一次随机数结果作为种子计算得出的结果。...这样的策略保证了整一局游戏中的每一次随机数都被记录，每一次随机的结果可以随时拿到。
其中 buy 代表全仓买入，sell 代表全仓卖出，hold 代表持有多仓或者保持空仓，不涉及做空。基于t日收盘价的状态选择动作，以t+1日开盘价执行交易。...使用不同随机数种子合成信号，测试集回测：每组随机数种子训练一组 Q 网络。按时间顺序， 遍历测试集内每个交易日。...100 组随机数种子结果以多数票规则合成，得到最终交易信号。当处于空仓状态时，若动作为 sell 或 hold 则继续保持空仓，若动作为 buy 则于次日开盘做多。...预测区间 越大，计算奖励时目光越长远，有利于择时策略。预测区间 horizon=1 时，模型始终发出 buy 信号，因此策略和基准一致，这可能是因为下一日收益率随机性较大，模型难以学习。...强化学习模型超参数较多，并且对超参数、随机数种子较敏感。以前述择时策略为例，每组随机数种子单独产生信号，样本外策略相对基准强弱如下图，各随机 数种子表现差距较大。
我们认为，一个好的Alpha信号应该对噪音不敏感，这才是可持续的关键。因此，敏感性测试和显着性测试是很重要的。...测试稳健性的最常用技术包括对不同时段、不同时长、随机数据子集等进行测试，另一方面，每个输入数据都应该对结果作出重大贡献。...十年磨一剑：股票多空策略 弈倍的投资团队过去在海外有长达十余年的多空策略投资经验，而在今年“全面注册制”施行后，也正式上架了A股的多空策略产品线。...在海外，多空策略在主流对冲基金中广受欢迎，也是表现最出色的策略之一。...弈倍策略体系 在国内，由于对冲工具较为贫乏，绝大多数“多空策略”管理人实质上都在做“市场中性策略”。
岩土工程监测仪器多通道振弦数据记录仪的激励电压多通道振弦数据记录仪是一种用于测量结构物或机械设备振动信号的仪器。在进行振动信号分析的过程中，激励电压是一个非常重要的参数。...通常情况下，我们使用加速度传感器对振动进行测量，加速度传感器接收到振动信号后，将信号转换成电信号，再经过放大电路输出到激励器中。...激励器按照一定的频率和振幅输出电压信号，从而激励结构物或机械设备进行振动。因此，激励电压是指激励器输出的电压信号，它对于实验的稳定性和可靠性有着非常重要的影响。...图片二、多通道振弦数据记录仪的激励电压的选取和调整多通道振弦数据记录仪通常具有多个激励通道，用户可以根据测试需要灵活选择激励通道并调整激励电压。在进行激励电压的选取和调整时，需要注意以下几点。1....在进行多通道振弦数据记录仪的激励电压的调整时，需要注意不同激励通道之间的相互影响。如果多个激励通道同时工作，可能会产生交叉干扰等问题，因此需要在调整时注意各个通道之间的工作状态和相互影响。
前言 传统的CTA策略多为多品种多周期的趋势跟踪策略组合。其中对于趋势的定义，大都基于时间序列计算出的传统技术指标，如MACD、均线等。然后根据趋势的多空，构建多品种的多空组合。...随着深度学习的发展，很多研究者在量化CTA策略的研发中，开始尝试深度学习算法。常见的作法，如直接用深度学习预测每个品种未来一段时间的收益率，并根据预测收益构建品种多空的组合。...模型整体框架非常直观，输入为所有品种的特征数据，输出为所有品种下一期的信号强度，信号强度的取值区间为[-1，1]，正负号表示多空的方向，数值大小表示仓位大小。...基于这样的需求，每个Batch的数据就不能随机抽取。...最终在近20年历史数据测试中，模型取得了将近3的夏普比率，具体测试结果参考原文。 趋势跟踪策略最大的问题是对于忽然转向的迟钝性，传统的量化CTA会使用多周期的方式捕捉不同时间区间的趋势收益。
标准） 「信号量」 的本质就是一个 计数器 申请到资源，计数器 --（P 操作） 释放完资源，计数器 ++（V 操作） 「信号量」 的 PV 操作都是原子的，假设将 「信号量」 的值设为 1，用来表示...只要申请 「信号量」 成功了，就一定可以访问临界资源 如果将 「信号量」 实际带入我们之前写的 「生产者消费者模型」 代码中，是不需要进行资源条件判断的，因为 「信号量」本身就已经是资源的计数器了 对于...策略一：多开一个空间，head、tail 位于同一块空间中时，表示当前队列为空；在进行插入、获取数据时，都是对下一块空间中的数据进行操作，因为多开了一块空间，当待生产的数据落在 head 指向的空间时，...就表示已经满了 策略二：参考阻塞队列，搞一个计数器，当计数器的值为 0 时，表示当前为空，当计数器的值为容量时，表示队列为满 这两种策略都可以确保 环形队列 正确判空和判满，至于这里肯定是选择策略二，因为...信号量」，再串行化访问临界资源 接下来增加 生产者、消费者 的线程数量，并进行测试 修改 cp.cc // ...
相对于上一篇来说，本篇报告不仅基于新闻分析数据构建了市场维度的情绪指数，还基于该情绪指数发出的交易信号进行了一系列测试。...每一篇新闻文章都由机器学习分类器处理： 测试逻辑与测试结果 策略逻辑 JPMorgan基于CSMS（ChinaScope Macro Sentiment）日度情绪指数，构建了短期情绪均线（10日）和长期情绪均线...在报告中，JPMorgan基于沪深300股指期货，分别测试了多头交易策略及多空交易策略。相关测试结果如下，具体测试逻辑请参考报告原文。...5、在这个市场情绪指数基础之上，JPMorgan基于传统的技术分析，用长期短期均线的交叉作为交易信号，并在沪深300指数上进行敏感性测试，该测试包含了滑点交易成本及止损点的考虑。...6、JPMorgan基于信号多空的测试，显示该策略能够提供将近1的夏普比率（扣除成本之后），且2020年的夏普比率超过了2。多头策略的表现能够带来更优的风险回报比。
然而，神经系统的自发性与认知功能之间相互影响，使身份相关特征与认知任务相关特征之间存在耦合的伪相关性。...同时，EEG信号具有时变性，导致不同时段的EEG数据分布存在差异。通常，深度学习模型会激活与类别标签相关的可判别特征，从而在相似分布的训练和测试数据下获得不错的性能。...针对身份相关特征和认知任务相关特征伪相关问题，采用一种基于随机傅立叶特征的非线性特征去相关方法，尽可能降低特征间的耦合性。...针对脑电信号时变性导致跨时段数据分布差异问题，采用对抗自挑战策略，在保持重要身份相关特征维度的判别性能同时，迫使次优维度也做出最大的贡献，使身份可判别特征的每个维度对脑纹识别的贡献尽可能平衡。...图1 DAGN整体框架图 3、实验分析 为验证提出的DAGN在跨时段、跨任务场景下的性能，此研究采用两个多认知任务数据集。
阐述了结构化测试和嵌入式系统的一般原理，提供了TEmb方法综述，以及测试系统的测试步骤；讲述了嵌入式系统测试的生命周期，开发和测试嵌入式系统的过程；对嵌入式软件测试项目中的技术，比如基于风险的策略、可测性审查...4.3 测试过程那么为了达到测试目标，我们就需要包含以下测试过程：制定计划；列出测试清单；执行测试用例。...划重点：文中提到了一点和软件测试一样，那就是测试不可能进行完全测试，不可能发现所有的缺陷，不可能在有限的时间内完成所有的事情。那么就要进行选择和取舍。...定义一些基本的、通用的结构化测试步骤，以组织一个可控的测试过程。4.4 通用元素这里提供了一个测试对象，就是大家常说的【圆珠笔】；如果给你一个圆珠笔，你怎么进行测试？...：图片嵌入式系统和真是环境相互影响，通过传感器接收信号，给动作器发送输出信号，而动作器控制这环境；嵌入式系统的环境包括动作器和传感器，被称作“物理环境”。
专注于单一资产 我们之前的研究大多都集中在选取某一单一资产，在某一固定时间内对其进行预测，并对多空股票策略进行回测。...投资组合做多或做空这些资产使其保持平衡，或者如果使用某种策略进行交易，那么预期所有这些资产都将有良好的表现。...对于大多数ML在CV、NLP、推荐系统中的应用，甚至一些时间序列分析和信号处理中都是如此……但是对于金融时间序列就不是这样的！...第二，使用交叉验证、前向测试和模型集成等。 回测过拟合 对策略进行回测，该策略应该让你直观了解它将来的表现。我的意思是，你相信，如果策略在过去的数据上表现良好，那么它在未来或多或少都会带来相同的利润。...2、训练和val测试21 / 30天和7 / 14天（优化）。 3、用简单的多空股票策略进行回测（周调仓）。 它们几乎每周都超过基准。你能相信这些回测结果的真实性吗？
在低复杂度的仿真环境中测试日益复杂的RL算法，获得的RL策略难以推广。...首先，与只向模拟器中注入随机噪声相比，将状态链接到真实信号可以确保任务特性更有意义。...在中段，ACKTR和PPO在随机噪声下的性能非常接近基线，但在自然信号下性能会大幅下降。在Beamrider中，任何随机噪声或自然信号的加入都令该算法无法获得良好的策略。...策略不能忽略观察状态，而是要通过学习解析观察获得一个好的策略。在大多数游戏中，它能够在静态背景下完成这项工作，在随机噪声背景下，在自然信号背景下完全失败。...从一种状态到另一种状态的转换引入来自不完善的执行器和传感器的噪声，如何将自然动力学信号注入到模拟环境中仍是一个悬而未决的问题。
但是在具体的交易指令发出点位，我们不仅应该遵照原系统设计的“突破上轨时做多，突破下轨做空”，而且应该考虑，在价格突破上轨入场后，因为节假日，或者添加了其他出场逻辑，而打断了本次交易后价格依然在上轨之上时...但是正是这种简单的感知方法，让ATR能够运用到各类交易系统中，它自己不发出交易信号，却可以改善其他系统的信号发出时机，成为影响系统收益率的核心因素。...甚至有人做过测试，通过ATR调整出场点，入场点随机设置（RandomEntry，即入场点位和方向都是随机的），系统依然能够保持盈利，可见ATR的作用之大。...这其中最核心的因素恰巧是交易次数，带来的绩效IR（绩效IR=绩效×sqrt（交易次数，或者说信号数量））提升，这里我们定义的IR和信息广度有关，我们认为信号数量是对于绩效可信度的考察方式。...://www.shinnytech.com/blog/aberration/ 注: 该示例策略仅用于功能示范, 实盘时请根据自己的策略/经验进行修改 ''' from tqsdk import TqApi
这些典型的C端实验场景，不仅有海量用户且用户在实验组、对照组间的行为不会相互影响，可以通过随机分组的方式找到同质且独立的实验组和对照组，这类实验称之为随机对照实验，是业界衡量策略效应的黄金标准。...然而在美团履约业务场景中，如调度场景，要测试不同的调度策略对区域内用户体验的影响，策略施加单位是区域，由于区域数量少，同时区域之间各项指标（商家、运力、消费者）差异较大，采用随机分组难以得出同质的实验组...、对照组，而且由于区域之间可以共享运力，施加不同策略的实验组、对照组区域之间相互影响，不满足实验单位独立的条件。...小流量无法实现均匀打散，流量用途划分不合理，不仅会导致分配流量大的域实验数量少而浪费流量，分配流量小的域实验数量多导致流量不够用而排队；而且重新划分流量用途会导致线上实验失效、新策略无法正确推全、无法进行长期实验...约束②不仅避免了全因子流量框架不同策略实验间潜在相互影响的风险，而且避免了重叠流量框架因不同域流量隔离导致的流量复用率低的问题，特别是在准实验、观察性研究比随机对照实验多的情形下，由于准实验、观察性研究分处不同的域
因为优化随机性太强，我们甚至不能用不同的随机种子获得相同的结果，因此我们的策略是报告多次试验中的奖励曲线分布，使用不同的随机种子。...因此，在模型优化范围中的任何点估计策略梯度，需要在获得有用的学习信号之前，在动作空间中大量的样本。...如果不开发出可以学习的良好表征（representation），我们还不如就用随机种子和随机策略循环，直到发现一个刚刚好落在这些奶酪洞里的好模型。...由于我们没有任何关于测试扰动的先验信息，所以通常我们所能做的最好的事情就是尝试训练训练分布的随机扰动，希望这些扰动覆盖测试分布。...但是，如果更好的优化器容易造成过拟合，那么我们如何解释为什么一些优化器似乎减少了训练和测试的误差？
、分配策略、控制机制等多方面内容 核心问题：对于一个共享信道，当信道的使用产生竞争时，如何采用有效的协调机制或服务准则来分配信道的使用权 方法：频分多址FDMA、时分多址TDMA、码分多只CDMA、空分多址...：空时编码 空时编码技术： 空间传输信号和时间传输信号的结合 空间上：采用多发多收天线的空间分集来提高无线通信系统的容量和信息率 时间上：把不同信号在不同时隙内使用同一个天线发射，使接收端可以分集接收...传感器网络物理层： 传输媒体 ISM频段：短距离的无线低功率通信最适合传感器网络 红外 光 频率选择、载波发生、信号检测、调制、数据加密 信号传播：采用多跳通信，最小发送功率和传输距离d的n次方成正比...在类准备阶段，随机选择一个传感器阶段作为类头节点。...小区间干扰抑制技术： 小区间干扰随机化：通过小区特定加扰、小区特定交织、小区特定跳频等手段随机化干扰信号进行干扰抑制的一类技术。干扰的特性近似“白噪声”。
虽然现在没有显式定义的优化目标， 这仍然是一个优化问题， 机器学习实践者可以使用熟悉的工具比如深度神经网络， 随机梯度下降来求解这些问题。 演化策略通常把优化看作是仿真。...因此， 要想估计模型优化过程中任意一处的策略梯度， 我们都要采样指数增长的动作空间(action space)中的样本来获得一些对学习有用的信号。...如果没有更好的表示方法， 我们可以就仅仅是在随机种子附近游走， 随机采样一些策略， 直到我们幸运地找到一个恰好落在‘’芝士的洞里”的模型。 事实上，这样训练出的模型效果其实很好。...如果我们使用批大小(batch size)为1 的随机梯度下降方法， 那么在最差情况下我们采样到得到有用的训练信号的转移的概率是1/N，N是数据集的大小(这样每一代的训练都会可靠地让模型变好)。...这些差异有可能来源于传感器噪声，物体的磨损，周围光照条件的变化(可能摄影者收集测试集数据时恰好是阴天)。
其中API接口由于是到家提供，相对来讲比较稳定，而通知接口是商家提供，大量不确定因素都需要考虑，比如接口挂掉了，服务器宕机，网络中断等等，出了问题后还面临如何快速发现，重新推送，推送频次，重试时长，消息间会不会相互影响等问题...这是非常有可能的，同时也有一个非常简单的做法就是按业务再次分离，因为消息的种类非常多，每个商家的每个消息都单独开辟消息通道，显然要申请大量的topic，不太利于维护和管理。...具体策略如图所示。...// ips字段为空为广播所有机器处理，不为空为指定某些机器执行 if (StringUtils.isEmpty(dynamicLoadingMessage.getIps()) || dynamicLoadingMessage.getIps...3、提高接入效率 原有接入流程需要耗费约2个工作日的开发、测试和上线成本，新流程基于动态配置规避原有的开发、测试、上线流程，接入新消息时间缩短至1分钟，后期甚至可达到使非开发人员有能力自行接入
3.可针对各种货品的特性作储位的安排调整，将不同货品特性间的相互影响减至最小。 缺点： 1.储位必须按各项货品之最大在库量设计，因此储区空间平时的使用效率较低。...所以除上述原因外，此策略较适用於以下两情况： (a) 厂房空间大。 (b) 多种少量商品的储放。...3.具有相互影响特性的货品可能相邻储放，造成货品的伤害或发生危险。 一个良好的储位系统中，采用随机储存能使料架空间得到最有效的利用，因此储位数目得以减少。...而跟随著储存策略产生的储位指派法则，可归纳出如下几项： (1) 可与随机储放策略、共用储放策略相配合者 靠近出口法则(Closest Open Location)：将刚到达的商品指派到离出入口最近的空储位上...(2) 可与定位储放策略、分类(随机)储放策略相配合者 (a) 以周转率为基础法则(Turnoverbased Location) 按照商品在仓库的周转率( 销售量除以存货量 )来排定储位。
其中Xt表示一个均值回复的Ornstein-Uhlenbeck随机过程。 在我们感兴趣的许多例子中，漂移项α相比Xt的波动非常小，因此经常被直接忽略。...模型显示了一个反向投资策略，当Xt很小的时候，我们可以做多一美元的股票P同时做空β美元的股票Q；反过来，如果Xt很大的时候，我们可以空股票P同时多股票Q。...当观察到价格波动显著偏离均衡时，我们构建一个交易策略。对股票引入一个参数均值回复模型，Ornstein-Uhlembeck过程， ?...dX(t)被认为一个平稳随机过程的增量，对价格中没有反映在行业中的非系统性波动进行建模，即前一部分中主成分线性回归的残差。注意，增量dX(t)的无条件期望值为0，条件期望值等于 ?...图8显示了在训练集中的60天里产生的信号。 ? 图8: 60天里的交易信号 7. 总结 我们注意到在建立线性回归时，PCA有效地帮助了在100个特征属性中进行降维，从而摆脱过度拟合的问题。
”的调制，信息的载波受一伪随机序列的控制，使载波工作的中心频率不断跳跃改变，而噪音和干扰信号的中心频率却不会改变，这样，只要收、发信机之间按照固定的数字算法产生相同的“伪随机码”，就可以达到同步，排除了噪音和其它干扰信号...直接序列扩频系统是将要发送的信息用伪随机码（PN码）扩展到一个很宽的频带上去，在接收端，用与发端扩展用的相同的伪随机码对接收到的扩频信号进行相关处理，恢复出发送的信息。...这是在koolshare里看到的一个个的总结 华为的路由器有一个插件，好像可以实现自动切换信道。但是自动切换时，wifi信号会断开15s左右。其时也不是自动切换，而是在预定的时间自动寻找最优信道。...(调制与编码策略modulatiom code scheme MCS)还有一个重要的知识，并不是你家的路由器是300Mbps，你的手机连接的速度就是300bps，具体是多少 要看下面这个表，我买了个150Mbps...的路由器，手机测试老是40~50M，我就质问厂家，怎么这么慢，厂家估计也不知道怎么回事，让我换电线，最后还是我上网找资料解决了。
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