分类
何为 外汇交易

能在K线当中看出来什么?

11-25 2442

能在K线当中看出来什么?

可见光辐射一般指太阳辐射光谱中 0.78~0.4微米波谱段的辐射,由红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫等七色光组成。是绿色植物进行光合作用所必须的和有效的太阳辐射能。到达地表面上的可见光辐射随大气浑浊度、太阳高度、云量和天气状况而变化。可见光辐射约占总辐射的45~50% [5] 。

可见光 应用

可见光 遥感技术

可见光 通信技术

可见光通信技术一种利用LED快速响应特性实现无线高速数据传输的新型绿色信息技术。将数字信号调制到电力线上,通过安装在LED灯内的通信模块,让可见光快速闪烁,以实现信息的传输。这种快速闪烁达到300 Mbit/s,人眼对这种闪烁是感觉不到的二在接收端通过感光器件接收这种闪烁的灯光,解调出来就是发射端想传输的信息。作为物联网技术之一的可见光通信技术,是在不影响正常照明的前提下,在有照明需求的场合可使照明设备具备“能在K线当中看出来什么? 无线路由器”、“通信基站”、“网络接入点”甚至“GPS卫星”的功能 [7] 。

可见光 云图

卫星观测仪器在可见光波段感应地面和云面对太阳光的反射,并把它显示成一张平面图象,即为可见光云图。图像的黑白程度是表示地面和云面的反照率大小,白色表示反照率大,黑色表示反照率小。一般说来,云愈厚,其亮度较亮。如果太阳光的照明条件一样,对同样厚的云来说,水滴云比冰晶云要亮。如大厚块的云,尤其是积雨云,为浓白色;中等厚度的云(卷层云、高层云、雾、层云、积云等)为白色;大陆上薄而小块的云区(如晴天积云)为灰白色等 [8] 。

可见光 可见光灯

3、荧光灯:一种阴极低压汞蒸气的放电灯,利用放电释放的紫外线,通过荧光粉的反射转换成可见光,使用双螺旋或三螺旋的钨制灯丝,在灯丝表面涂上电子发射材料,组成发射极。玻璃管内填充氩气、氪气、氖气的混合气,以及汞齐,玻管内壁涂三基色荧光粉。其工作原理:镇流器产生脉冲电压,使灯丝预热,阴极上的电子发射材料被激活,从而产生电子,电子与灯管内的汞原子碰撞产生253.7nm和185nm的紫外线,其中主峰值为253.7nm,约占全部辐射能的70%~80%;次峰值为185nm,约占全部辐射能的10%。紫外线透过涂有荧光粉的玻璃管内壁折射出可见光。因为使用了三基色荧光粉且有紫外光成分,荧光灯光谱有多个细小的尖峰波形,且有压力约为0. 8Pa的汞蒸汽,在电场作用下放电,汞原子的价电子从原始状态被激发成为激发态。同时,又以激发态自发地返回到基态,将价电子转化为电磁辐射能,并辐射出353.7nm的紫外线,其他还有10%左右的85nm高频紫外线。玻璃管内壁荧光粉吸收为353.7nm的紫外线,把它转化为可见光。由于荧光灯所消耗的电能大多用于产生紫外线因而荧光灯的发光效率远远高于白炽灯和卤钨灯,是较为节能的照明光源。荧光灯工作时灯丝的温度在1160K左右,比白炽灯工作的温度2400~2900K低很多,所以它的使用寿命也大大延长,达到5000h以上。荧光灯的另一特点是显色性好,对色彩丰富的物品及环境有比较理想的照明效果,光衰小,因此,被广泛地应用 [9] 。

能在K线当中看出来什么?

OptiFabric

OptiFabric

  • 支持平台: JAVA版 (JAVA Edition)
  • 运作方式: Fabric
  • 运行环境: 客户端可选
  • 收录时间: 3年前
  • 编辑次数: 30次
  • 最后编辑: 2天前
  • 最后推荐: 12天前
    CurseForge GitHub MCBBS
    • Fabric:

    在1.16.1版本后OptiFabric的原作者modmuss50宣布停止更新(不过Chocohead已经接手了Optifabric mod),下面是原作者modmuss50的话:

    1.15 和 1.16 能在K线当中看出来什么? 能在K线当中看出来什么? optifine 与越来越多的模组不兼容,这是由于 optifine 以越来越具有侵入性和不兼容的方式更改原版代码的方式造成的。修复这些崩溃是不容易或有趣的,需要大量的时间和精力,而我没有。

    Python基础之程序暂停

    zxnode 于 2018-09-03 12:34:57 发布 74608 收藏 55

    input()

    • 优点:不需要借助模块,执行到此处阻塞等待人工输入。
    • 缺点:程序结束时候需要强制结束或者在控制台输入值。

    time.sleep()能在K线当中看出来什么?

    • 优点:动态等待程序执行完毕,不需要强行终止,等待时间可调。
    • 缺点:需要导入模块,等待规定时间结束后便继续往下执行。

    os.system("pause")

    • 优点:不必强行终止;不必等待时间,可自由按下enter继续。
    • 缺点:导入模块,执行系统命令。

    将进程挂起(Suspend) 而非 阻塞(Block) 如果用sleep() 进程将阻塞 假设进程下有两个线程 能在K线当中看出来什么? 那么这两个线程会继续运行 要使进程挂起 可以考虑使用psutil import psutil p = psutil.Process(pid) p.suspend() #挂起进程 p.resume() #恢复进程 为了证明效果 我写了一个简单的进程Process 其下有两个线程 读者Reader 和 写者Writer(简单的读者写者问题) Process: import threading from time import ctime, sleep import Threa

    在使用python时,经常会暂停(不是停止)运行程序查看结果,网上的方法比较多,但都会用到专用的库,因此比较麻烦且繁琐。考虑到使用python经常会用到opencv库,所以可以使用opencv库中的相关函数进行实现。 使用到的函数或库 1.cv2.imshow() 2.cv2.waitKey() 3.time.sleep() 4.cv2.putText() 5.np.zeros() 程序如下 程序说明: 运行后,无操作则等待一段时间后继续运行程序;若按空格键暂停运行程序,再按空格键继续运行程序。 import time import cv2 import numpy as np def pa

    03-12 2492

    Python3中已经有很大一部分语句与Python2不互通了,运行暂停的方法也有所不同。 1、input(); 这种方法不用包含模块,因此这也是最常用的一种暂停手段。 Python2中的raw_input()和input()语句在Python3中已经被合并到input()中。 能在K线当中看出来什么? 2、os.system("pause"); 这种方法需要包含os模块(import os),在windows下IDLE运行会弹出cmd命令行

    11-25 2442

    GPT-2解读(论文 + TensorFlow实现)

    MagicBubble 于 2019-04-24 17:39:54 发布 14828 收藏 51

    前两点就不用说了,最后一点其实在GPT-2的论文题目中就已经体现出来了,也是贯彻全文的一个重要观点:《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》,不像是之前的讲Pretrain+Finetune的论文,都只是套用了这个思路,然后实验说:哦这样很好,而没有一个理论层面的升华。

    笔者自己对于这个观点的理解就是:一般之前对于pretrain为何有用的解释都是猜测说,找到了一个很好的初始化点。这里是认为LM在学习的过程中,自然能学到那些有监督任务所需要的信息,即LM本身就是一个无监督的多任务学习者,也就能证明为何pretrain对后面的任务是有用的,即为何能找到一个很好的初始化点。更具体一些,论文中提到有监督的任务其实都只是语言模型序列中的一个子集,这里笔者脑补了一些例子,比如对于“The translation 能在K线当中看出来什么? of apple in Chinese is 苹果”这个序列进行LM建模,自然能学到翻译的知识;对于“姚明的身高是2.26米”这个序列进行建模,自然能学到问答相关的知识,诸如此类。。

    二. GPT-2原理

    1. 数据集

    2. 输入表征

    基本还是与GPT一致,但将LayerNorm移到了每层的输入,并且在最后一层attention后面加上了LayerNorm。同时在residual层初始化的时候,将其乘了 1 / N 1/\sqrt 1 / N

    ​ ,这里的N是residual的层数(这里没看懂?有大神看懂可以解答一下,residual不就是一个相加?哪里有参数?)。词表扩大到了50257。上下文长度从512扩展到1024;batchsize扩大到512。

    作者还测试了一些其他的任务,比如推理的任务Winograd Schema Challange,结果如下:

    四. TensorFlow实现

    1. 模型结构

    1. embedding层:这里的 wpe 和 wte 分别代表的是position embedding和token embeeding。
    2. Transformer层:这里的核心仍然是 block 这个函数,后面会细说。注意这里仍是没有传入长度的mask部分,这与之前GPT中的处理方式一样,还是很粗糙。
    3. 输出层:在得到了每个timestep的表示之后,就是熟悉的softmax层,这里仍然用了tie的策略,在映射到词表的时候,仍然使用的是之前token embedding的参数。

    至于 block 部分,就是transformer的decoder部分,其实现方式如下:

    这里的两个细节实现 attn 和 mlp 如下:

    这里在feed forward里面仍然使用的是 gelu 激活函数。

    2. 文本续写

    可见其流程是:1. 根据当前的上下文生成下一个输出( step 函数);2. 选择出Top-k的输出;3. 根据当前的概率分布采样一个作为下一个续写的输出。