量化交易中VWAP/TWAP算法的基本原理和简单源码实现(C++和python) 原文地址:http://blog.csdn.net/u012234115/article/details/72830003 .embody{ padding:10px 10px 10px; margin:0 -20px; border-bottom:solid 1px #ededed; } .embody_b{ margin:0 ; padding:10px 0; } .embody .embody_t,.embo

首先了解一下几个相关概念,以方便后面遇到的问题的解决: RSA算法:1977年由Ron Rivest.Adi Shamirh和LenAdleman发明的,RSA就是取自他们三个人的名字.算法基于一个数论:将两个大素数相乘非常容易,但要对这个乘积的结果进行因式分解却非常困难,因此可以把乘积公开作为公钥.该算法能够抵抗目前已知的所有密码攻击.RSA算法是一种非对称算法,算法需要一对密钥,使用其中一个加密,需要使用另外一个才能解密.我们在进行RSA加密通讯时,就把公钥放在客户端,私钥留在服务器. PE

http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅.想要获取本期分享的完整策略代码,请加技术宅微信:sljsz01 AMA技术指标与原作者 Kaufman 说起 Perry Kaufman 这个名字,不少读者会比较陌生,但如果提到自适应移动平均线AMA,相信大部分读者都在交易软件或是技术分析的书中,接触过这个技术指标.相比普通的移动平均线,自适应移动平均线AMA能根据市场的波动节奏,自适应地调整均线计算的周期范围.当价格波动噪音很低时,它会紧跟价格,当价格波动噪音很高时,它又会消除噪音. 这个有效的技术分

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插入排序算法 public class InsertSortTest { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { int[] a={3,5,9,16,29,47,78,89,94}; int key=47; int[] b=insertSort(a,key); for(int i=0;i<b.length;i++){ System.out.print(b[i]+" "); } } public s

机器学习的1NN最近邻算法,在weka里叫IB1,是因为Instance Base  1 ,也就是只基于一个最近邻的实例的惰性学习算法. 下面总结一下,weka中对IB1源码的学习总结. 首先需要把 weka-src.jar 引入编译路径,否则无法跟踪源码. 1)读取data数据,完成 IB1 分类器的调用,结果预测评估.为了后面的跟踪. try { File file = new File("F:\\tools/lib/data/contact-lenses.arff"); Arff

下面是HashTable源码中的put方法: 注意上面注释标注的地方: HashTable对于元素在哈希表中的坐标算法是: 将对象自身的哈希值key.hashCode()变为正数:hash & 0x7FFFFFFF 将上面得到的哈希值对表长取余,映射到哈希表中去. HashMap中哈希算法比HashTable中的稍微复杂一点.总体可以分为两步: 一.重新计算key本身的哈希值 上面代码中,首先是一个三目运算符,判断key是不是等于null,等于null,则返回0作为哈希值.否则,运算(h=key

from:http://blog.csdn.net/mao0514/article/details/52930944 SM4是我们自己国家的一个分组密码算法,是国家密码管理局于2012年发布的.网址戳→_→:http://www.cnnic.NET.cn/jscx/mixbz/sm4/ 具体的密码标准和算法官方有非常详尽的PDF文档以供查阅,戳→_→:http://218.241.108.63/wiki/images/2/22/SM4%E5%88%86%E7%BB%84%E5%AF%86%E7%

最近在为机器学习结合推荐算法的优化方法和数据来源想办法.抱着学习的态度继续解读19-AnalytiCup的冠军源码. 第一部分itemcf解读的连接:https://www.cnblogs.com/missouter/p/12701875.html 第二.三部分主要是特征提取和排序.在这篇博客中将作展开. 1.generate_static_features.ipynb 标题简洁明了 提取静态特征 import pandas as pd import numpy as np def reduce

最近在帮一初创app写推荐系统,顺便学习一波用户兴趣高速检索的冠军算法. 写总结前贴出冠军代码的git地址:https://github.com/ChuanyuXue/CIKM-2019-AnalytiCup 该算法分三步:基于Apririo的item_CF.特征提取.排序. 先看第一步,item_CF可以说是很传统的算法了.该步被作者分为七个部分: 1.generate_user_logs:把用户分组,并在每个组中统计用户的行为日志,以方便后续的并行化处理 import multiproces

一.前言 前文探究了非阻塞算法的实现ConcurrentLinkedQueue安全队列,也说明了阻塞算法实现的两种方式,使用一把锁(出队和入队同一把锁ArrayBlockingQueue)和两把锁(出队和入队各一把锁LinkedBlockingQueue)来实现,今天来探究下ArrayBlockingQueue. ArrayBlockingQueue是一个阻塞队列,底层使用数组结构实现,按照先进先出(FIFO)的原则对元素进行排序. ArrayBlockingQueue是一个线程安全的集合,通过

一.KNN算法介绍 邻近算法,或者说K最邻近(KNN,K-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表.近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法 . k近邻法是一种基本的分类和回归方法,是监督学习方法里的一种常用方法.k近邻算法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例类别,通过多数表决等方式进行预测. 二.KNN算法核

[图像处理笔记]总目录 0 引言 特征提取就是从图像中提取显著并且具有可区分性和可匹配性的点结构.常见的点结构一般为图像内容中的角点.交叉点.闭合区域中心点等具有一定物理结构的点,而提取点结构的一般思想为构建能够区分其他图像结构的响应函数或者从特征线或轮廓中进行稀疏采样.Harris角点检测器便是运用二阶矩或自相关矩阵来加速局部极值搜索并保证方向的不变性.基于像素比较的特征提取方法也称为二值特征,通常具有极高的提取效率并具有一定的方向不变性以及所提取的特征点具有较高的重复率,对后续的匹配具有重要

词图 词图指的是句子中所有词可能构成的图.如果一个词A的下一个词可能是B的话,那么A和B之间具有一条路径E(A,B).一个词可能有多个后续,同时也可能有多个前驱,它们构成的图我称作词图. 需要稀疏2维矩阵模型,以一个词的起始位置作为行,终止位置作为列,可以得到一个二维矩阵.例如:“他说的确实在理”这句话 图词的存储方法:一种是的DynamicArray法,一种是快速offset法.Hanlp代码中采用的是第二种方法. 1.DynamicArray(二维数组)法 在词图中,行和列的关系:col为n

群智能优化算法测试函数matlab源代码 global M; creatematrix(2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %画ackley图. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % ackley x from[-5 5] % x=-5:0.01:5; % [x,y]=meshgrid(x); % temp1=x.^2+y.^2; % temp2=cos(2*pi*x)+cos(2*pi*y); % z=20+

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1. 问题描述 Java平台要调用Pyhon平台已有的算法,为了减少耦合度,采用Pyhon平台提供Restful 接口,Java平台负责来调用,采用Http+Json格式交互. 2. 解决方案 2.1 JAVA平台侧 2.1.1 项目代码 public static String invokeAlgorithm(String url, HashMap params) throws Exception { HttpHeaders headers = new HttpHeaders(); heade

代码如下: <?php /* * 红包生成随机算法 */ header("Content-type:text/html;charset=utf-8"); date_default_timezone_set('PRC'); #红包生成的算法程序 class reward { public $rewardMoney; #红包金额.单位元 public $rewardNum; #红包数量 public $scatter; #分散度值1-10000 public $rewardArray

算法是一个程序和软件的灵魂,作为一名优秀的程序员,只有对一些基础的算法有着全面的掌握,才会在设计程序和编写代码的过程中显得得心应手.本文是近百个C语言算法系列的第二篇,包括了经典的Fibonacci数列.简易计算器.回文检查.质数检查等算法.也许他们能在你的毕业设计或者面试中派上用场. 1.计算Fibonacci数列 Fibonacci数列又称斐波那契数列,又称黄金分割数列,指的是这样一个数列:1.1.2.3.5.8.13.21. C语言实现的代码如下: /* Displaying Fibona