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  1. 证星天机VIP版指标用法注释

  2. 证星天机VIP版(通达信)指标用法注释 目录 第一部分 主图指标 11 一、常用指标 11 (一)、MA均线 11 (二)、MA2均线 11 (三)、BBI 多空指标 12 (四)、EXPMA 指数平均线 12 (五)、HMA 高价平均线 12 (六)、LMA 低价平均线 12 (七)、VMA 变异平均线 12 (八)、BOLL-M 布林线-主图叠加 13 (九)、PBX 瀑布线 13 (十)、ENE 轨道线 13 (十一)、MIKE 麦克支撑压力 13 (十二)、XS 薛斯通道 13 (十三
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-04-26
    • 文件大小:403456
    • 提供者:skight79
  1. 证星天机VIP版指标用法注释

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  3. 所属分类:VB

    • 发布日期:2008-10-10
    • 文件大小:416768
    • 提供者:yl369
  1. orocos rtt with xenomai & kuka lwr

  2. 编译 xenomai 2-6.5 with ubuntu 14.04 配置 kuka lwr with Orocos rtt
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2017-03-01
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:gw569453350game
  1. 斯坦福大学吴恩达机器学习笔记(一)

  2. 这份pdf主要同步网易公开课上的吴恩达的机器学习视频第二讲主要讲解了线性回归、BGD算法、SGD算法、线性回归的概率解释、局部加权回归(LWR)的内容
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-05-31
    • 文件大小:696320
    • 提供者:qq_30091945
  1. 并行计算框架Spark的自适应缓存管理策略

  2. 并行计算框架Spark缺乏有效缓存选择机制,不能自动识别并缓存高重用度数据;缓存替换算法采用LRU,度量方法不够细致,影响任务的执行效率.本文提出一种Spark框架自适应缓存管理策略(Self-Adaptive Cache Management,SACM),包括缓存自动选择算法(Selection)、并行缓存清理算法(Parallel Cache Cleanup,PCC)和权重缓存替换算法(Lowest Weight Replacement,LWR).其中,缓存自动选择算法通过分析任务的DAG
  3. 所属分类:spark

    • 发布日期:2018-06-22
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq_28339273
  1. KUKA_FRI_from_WS_Proceedings_ICRA2010.pdf

  2. Abstract—The KUKA lightweight robot (LWR) provides many unique features for robotic researchers. To give full access to these features, a new interface was developed that gives direct low-level real-time access to the KUKA robot controller (KRC) at h
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-09-12
    • 文件大小:485376
    • 提供者:itfanr
  1. MCLWR交通流模型的双曲性和Riemann不变量

  2. MCLWR交通流模型的双曲性和Riemann不变量,杨建伟,王可,随着社会的发展,对交通流的研究变得越来越重要。本文基于一阶双曲守恒律的相关理论,对多等级交通流LWR模型,即Multi-classLighthill–W
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-06
    • 文件大小:667648
    • 提供者:weixin_38547421
  1. 多等级交通流LWR模型的双曲性

  2. 多等级交通流LWR模型的双曲性,杨建伟 ,王术,本文基于一阶双曲守恒律的相关理论研究了多等级交通流LWR模型,给出了该模型双曲性的数学证明。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-12-30
    • 文件大小:311296
    • 提供者:weixin_38548434
  1. 向人类学习如何抓取:数据驱动的架构 拟人软手自主抓握

  2. 软手是将顺应性元素嵌入其机械设计中的机器人系统。这样可以有效地适应物品和环境,并最终提高其抓握性能。如果与经典的刚性手相比,这些手在人性化操作方面具有明显的优势,即易于使用和坚固耐用。但是,由于缺乏合适的控制策略,它们在自主控制方面的潜力仍未得到开发。为了解决这个问题,在这项工作中,我们提出了一种方法,可以从观察人类策略开始,使软手能够自主地抓握物体。通过深度神经网络实现的分类器将要抓取的物体的视觉信息作为输入,并预测人类将执行哪些操作来实现目标。因此,此信息用于从一组人类启发的原语中选择一个,
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-10-20
    • 文件大小:560128
    • 提供者:qq_16481211
  1. 基于大样本土壤光谱数据库的氮含量反演

  2. 充分挖掘大样本土壤光谱库中有效信息,建立普适性强的土壤全氮(TN)含量反演模型,是高光谱分析的重要应用方向之一。研究采用偏最小二乘回归(PLSR)全局建模、局部加权回归(LWR)和模糊K均值聚类结合PLSR(FKMC-PLSR)局部建模三种方法,分别建立了来自中国西藏、新疆、黑龙江、海南等13个省采集的17种土类1661个土壤样本TN值的高光谱反演模型,并对浙江省104个水稻土样本进行模型验证。结果表明,在大样本下PLSR全局模型对高TN值待预测样本存在低估现象,导致整体预测精度偏低; LWR和
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38550334