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  1. AR模型参数估计在股票预测中的应用

  2. 针对股票市场中 AR 模型的识别、建立和估计问题，利用 AR 模型算法对股票 价格进行预测。选取浦发银行和东风汽车股票数据，发行时间为 2013 年 5 月 6 日 2014 年 4 月 3 日，取开盘价作为样本预测数据。所有股票数据来源于大智慧 365.股市通软件，利用PYTHON实现

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2014-07-02
    • 文件大小：316416
    • 提供者：taishanzhi0524

  1. AR 模型股票预测 PYTHON

  2. 股票分析，利用AR模型建模，实现预测。python实现，AR的特殊解法

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-07-02
    • 文件大小：2048
    • 提供者：taishanzhi0524

  1. 使用python实现画AR模型时序图

  2. 今天小编就为大家分享一篇使用python实现画AR模型时序图，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38639089

  1. 利用python实现AR教程

  2. 先了解如何利用python语言实现以平面和标记物进行姿态估计 本实验只是先实现一个简单的小例子。简单来说就是先识别出图像中的参考面，再拍摄一张目标图像，将参考面顶部的3D模型投影到目标图像上。 大致步骤如下： 识别参考平面 在这一步中，我们所需要做的事就是提取参考图像和目标图像的sift特征，然后使用RANSAC算法稳健地估计单应性矩阵。 代码如下: #计算特征 sift.process_image('D:输入图片/book_frontal.JPG', 'im0.sift') l0, d0 =

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-03
    • 文件大小：240640
    • 提供者：weixin_38610052

  1. 使用python实现画AR模型时序图

  2. 背景： 用python画AR模型的时序图。 结果： 代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt AR(1)的时序图：x[t]=a*x[t-1]+e num = 2000 e = np.random.rand(num) x = np.empty(num) 平稳AR(1) a = -0.5 x[0] = 2 for i in range(1,num): x[i] = a*x[i-1]+e[i] plt.subplot(3

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38631042

  1. DeepWay：该项目对盲人有帮助。 迄今为止，盲人导航的方式尚无技术进步。 因此，我使用了深度学习（特别是卷积神经网络），以便它们可以在街道上导航-源码

  2. 深度之路 这个项目是对盲人的帮助。 迄今为止，盲人导航的方式尚无技术进步。 因此，我使用了深度学习（特别是卷积神经网络），以便它们可以在街道上导航。 观看 我的方法 收集培训数据 我的项目是CNN的实现，我们都知道它们需要大量的培训数据。 因此，我遇到的第一个障碍是带有正确标记的图像数据集。 所以我到了大学，录制了很多视频（各种类型的道路和越野），然后我写了一个基本的python脚本来保存视频中的图像（我每5帧保存了1幅图像，因为连续框架几乎相同）。 我为每个班级（即左，右和中）收集了近1000

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42134143