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Volatility Indicators 波动性指标
7072
2019-03-22
《talib中文文档》
Volatility Indicator Functions 波动率指标函数 ATR - Average True Range NATR - Normalized Average True Range TRANGE - True Range Volatility Indicator Functions 波动率指标函数 ATR - Avera...
ORM最佳实践
347
2023-02-03
《GoFrame v2.3 开发文档》
查询时避免返回对象初始化及sql.ErrNoRows 判断 复杂类型尽量使用json 存储,便于Scan 到对象时自动化转换,避免自定义解析 查询时避免返回对象初始化及sql.ErrNoRows 判断 执行SQL查询时,请避免提前将查询结果初始化,以避免结构对象默认值的影响,避免创建不必要的对象内存。通过返回对象指针nil 判断避免sql.ErrNo...
LayerNorm
781
2020-05-01
《百度飞桨 PaddlePaddle 1.7 深度学习平台教程》
LayerNorm LayerNorm class paddle.fluid.dygraph. LayerNorm (normalized_shape, scale=True, shift=True, begin_norm_axis=1, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, act=Non...
4 Python基础
13741
2018-07-13
《廖雪峰 Python3 教程》
Python基础 小结 Python基础 Python是一种计算机编程语言。计算机编程语言和我们日常使用的自然语言有所不同,最大的区别就是,自然语言在不同的语境下有不同的理解,而计算机要根据编程语言执行任务,就必须保证编程语言写出的程序决不能有歧义,所以,任何一种编程语言都有自己的一套语法,编译器或者解释器就是负责把符合语法的程序代码转换成CPU能...
特性
3038
2019-05-25
《LightGBM 中文文档》
特性 速度和内存使用的优化 稀疏优化 准确率的优化 Leaf-wise (Best-first) 的决策树生长策略 类别特征值的最优分割 网络通信的优化 并行学习的优化 特征并行 传统算法 LightGBM 中的特征并行 数据并行 传统算法 LightGBM中的数据并行 投票并行 GPU 支持 应用和度量 其他特性 Refe...
景深
458
2020-12-26
《Blender 2.91 参考手册》
景深 景深 景深在eevee里是作为后期处理效果完成的。可以在 摄像机设置 中控制景深效果。 Note 景深只在3D视图中的相机视图里工作。 Note 出于性能考虑,当使用大散景虚化大小时,视口可能会出现颜色伪影。最终渲染中不存在这些瑕疵。 参考 面板 渲染 ‣ 景深 最大尺寸 景深的背景虚化形状的最大尺寸(越低越快)。 See...
景深
512
2020-11-26
《Blender 2.83 参考手册》
景深 景深 景深在eevee里是作为后期处理效果完成的。可以在 摄像机设置 中控制景深效果。 Note 景深只在3D视图中的相机视图里工作。 Note 出于性能考虑,当使用大散景虚化大小时,视口可能会出现颜色伪影。最终渲染中不存在这些瑕疵。 参考 面板 渲染 ‣ 景深 最大尺寸 景深的背景虚化形状的最大尺寸(越低越快)。 See...
七、t-SNE
1090
2020-06-07
《AI算法工程师手册》
七、t-SNE 七、t-SNE TSNE 类是scikit-learn 提供的t-SNE 模型,其原型为: class sklearn . manifold . TSNE ( n_components = 2 , perplexity = 30.0 , early_exaggeration = 12.0 , learning_r...
字符类型
1398
2022-01-09
《华为 openGauss (GaussDB) v2.1 使用手册》
字符类型 示例 字符类型 openGauss支持的字符类型请参见表1 。字符串操作符和相关的内置函数请参见字符处理函数和操作符 。 表 1 字符类型 名称 描述 存储空间 CHAR(n) CHARACTER(n) NCHAR(n) 定长字符串,不足补空格。n是指字节长度,...
7.1 贝叶斯决策论
2796
2019-11-07
《周志华《机器学习》学习笔记》
7.1 贝叶斯决策论 7.1 贝叶斯决策论 若将上述定义中样本空间的划分Bi看做为类标,A看做为一个新的样本,则很容易将条件概率理解为样本A是类别Bi的概率。在机器学习训练模型的过程中,往往我们都试图去优化一个风险函数,因此在概率框架下我们也可以为贝叶斯定义“条件风险 ”(conditional risk)。 我们的任务就是寻找一个判定准则...
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