仅用于记录当天的市场情况，用于统计交易策略的适用情况，以便程序回测短线核心：不参与任何级别的调整，采用龙空龙模式昨日主题投资连板进级率66%二进三：进级率低最常用的二种方法：方法一：指标选股找强势股select*fromdbo.ResultAllwhere入选类型like'%指标选股%'and入选日期='20240109';方法二：趋势选股法，找龙头1、最低价持续3日上涨2、均价持续3日上涨3、收盘价持续3日上涨4、最高价持续3日上涨5、开盘价持续3日上涨6、均线成发散形态select*fromdbo.ResultAllwhere入选类型like'%趋势选股法%'and入选日期='202401
目录1.稳点与非稳定排序2.冒泡排序3.简单选择排序4.直接插入排序5.快排6.堆排7.归并1.稳点与非稳定排序不稳定的：快排、堆排、选择原地排序：快排也是非原地排序：归并和三个线性时间排序：桶排序，计数，基数2.冒泡排序时间复杂度O(n*n)空间复杂度O(1)稳定publicclassReviewToo{//1.冒泡排序时间复杂度O(n*n)空间复杂度O(1)稳定publicint[]BubbleSort(int[]a){inttemp;//空间复杂度的体现booleanflag;o:for(inti=1;ia.length;i++){flag=false;for(intj=0;ja.len
了解整个流程：【第一部分】输入图像x（W*H*3的RGB图像）【第一部分】x经过编码器生成 (latent空间的表示)h*w*c(具体设置多少有实验)【第二部分】逐步加噪得到，和噪声标签【第二部分】由Unet（）预测噪声与噪声标签得到loss,训练【第三部分】由Clip得到文本编码或者图像编码。以改变K和V的方式添加到Unet【第二部分】训练后，Unet（随机高斯，文本等条件）得到z【第一部分】解码器D将z 重建成RGB图像本文公式推导没有简化，从最原始概率到最终表达式，细致到具体约分！！！仅此一篇足以学会写文不易，点赞收藏关注本文将分为3个部分讲解生成模型全过程：第一部分：VAE编码器第二部
目录1.关闭es分片迁移2.修改配置文件，开启x-pack验证3.重启elasticsearch服务4.生成CA授权证书，配置certs5.修改es配置文件，追加以下内容6.再次重启ES每个节点。7.执行设置用户名和密码的命令8.最后放开es分片迁移9.FQA9.1Postman访问不了ES9.2curl访问不了ES9.3elasticvue访问不了ES线上的Elasticsearch，因为安全问题，需要开启用户名和密码。本文主要是通过开启x-pack来实现，以下是7.9.3版本开启用户名密码访问实战。1.关闭es分片迁移在开启用户名/密码访问的过程中，是需要停止ES集群的，为了防止停止节点时
文章目录Matplotlib画布分区技术详解引言方法一：plt.subplot()方法二：简略写法方法三：plt.subplots()实例展示添加更多元素进一步探索Matplotlib画布分区自定义子图布局3D子图结语Matplotlib画布分区技术详解引言Matplotlib是一个强大的Python绘图库，通过其灵活的画布分区技术，用户可以在一个画布上创建多个子图，以更清晰地呈现数据图形。本文将深入介绍Matplotlib中的画布分区方法，并通过实例演示如何在子图中展示不同类型的数据。方法一：plt.subplot()首先，我们使用plt.subplot()方法来实现画布分区。以下是示例代码
目录1.二叉树前序遍历，中序遍历和后序的实现2.层序遍历3.求二叉树中的节点个数4.求二叉树中的叶子节点个数5.求二叉树的高度6.求二叉树第k层节点个数7.二叉树查找值为x的节点8.单值二叉树9.二叉树最大深度10.翻转二叉树11. 检查两颗树是否相同12.对称二叉树13.另一颗树的子树14.二叉树的前序遍历15.通过前序遍历的数组构建二叉树 16.判断二叉树是否是完全二叉树17.判断二叉树是否是平衡二叉树 18.二叉树销毁 1.二叉树前序遍历，中序遍历和后序的实现我们回顾以下二叉树的遍历：前序遍历（先序遍历）：访问根节点的操作发生在遍历其左右子树之前中序遍历：访问根节点的操作发生在遍历其左
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。2023年已经匆匆过去大半，不知各位自动驾驶小伙伴今年的工作生活情况是否顺利呢？高阶ADAS方案量产了吗？新的文章和实验进展又是否顺利呢？今天给大家总结了2023年前后的一些自动驾驶结合大模型的开创性研究工作。2023年是大模型蓬勃发展的一年，也是高阶自动（辅助）驾驶走向现实和落地的一个关键节点。一些头部自动驾驶企业和学术团队也积极的在大模型与自动驾驶这个领域积极探索。其中除了上海人工智能实验室，清华大学，港大，港科大等自动驾驶研究强校外。也有Nvidia，waymo，wayve，GigaAI，Bosch，华为诺亚这些自动驾驶创新公司以及传统巨
目录1.前言2.PropertyDrawer2.1参数总览2.2两种用途2.3注意事项2.4代码样例3.PropertyDrawer与PropertyAttribute结合使用1.前言在Unity中，PropertyDrawer和PropertyAttribute是两个重要的工具，它们主要用于自定义属性的显示和行为。PropertyDrawer是一个类，它定义了如何在编辑器中渲染属性的外观。你可以通过继承PropertyDrawer类并重写其方法来自定义属性的显示方式。PropertyDrawer主要关注的是在编辑器中如何显示属性，提供了一种灵活的方式来控制属性的外观和交互方式。Propert
一、搜索引擎介绍1.1搜索业务问题分析https://www.jd.com在互联网项目中，搜索功能随处可见，但是互联网系统的搜索功能不同于一般企业项目的是：互联网系统的数据量特别大需要对搜索关键字进行拆词如果这些搜索业务，我们通过like关键直接对数据库进行模糊查询：问题1：like关键字会对数据表进行全表扫描，效率很低（500w----4-6s）问题2：mysql数据库不具备分词功能，需要在程序中对关键词进行手动分词操作，业务很繁琐1.2搜索引擎介绍所谓搜索引擎，就是根据用户需求与一定算法，运用特定策略从互联网检索出指定的信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、
2023年度总结：是转折也是新的开始沉思篇学业篇家庭篇爱情篇事业篇未来篇感恩篇沉思篇这几天，我一直在思考如何去总结自己的一年，每次都不敢轻易动笔，生怕写不出一篇好的文章。我打开博客重新访问了关注列表，再次浏览大佬们之前的总结文章，试图去学习模仿构思，看完后又陷入了沉思。文笔华丽、自律、努力、优秀、坚持、读书、技术大牛、经济独立真的想象不到一个自律的人能量会有多强大。每每看过这些励志文章，都备受鼓舞，同样也会反思自己的差距和不足，优秀的人在前面引路，我们也不能忘记向上爬。https://blog.csdn.net/Eastmount?type=bloghttps://xuhong.blog.cs
