Pro02丨加强版超级趋势线加减仓策略迭代
量化策略开发，高质量社群，交易思路分享等相关内容『正文』ˇ大家好，今天为大家带来的Pro第2期迭代策略。该篇是对去年SF37超级趋势线策略的迭代。在SF37策略中，我们通过构建一个滤波器均线，随后根据我们异质化社群中分享的STR指标，构造了新的一种超级趋势线。该趋势线不仅可以作为看盘指标，又可以构建量化策略系统，如下图所示：一、策略逻辑与迭代内容在原版SF37背景下，我们采用了单一的进场和单一的出场方式，只不过在出场模块中，我们采用了更为复杂的“Krange+E...
MMDetection 整体构建流程-学习笔记一
MMDetection 整体构建流程-学习笔记一GitHub 链接：https://github.com/open-mmlab/mmdetectionBackbonebackbone 骨干网络的作用是图像特征提取。mmdetection-2.24.1\mmdet\models\backbones_init_.py代码：mmdetection-2.24.1已包括的网络结构：__all__ = [ 'RegNet', 'ResNet', 'ResNetV1d', 'ResNeXt', '
医院预约挂号系统（1）项目技术，系统介绍，预约挂号模式，移除设置，初始化排班，
01介绍预约挂号，挂专家号，一号难求患者就医咨询，layui技术，数据库MySql8.0后端技术“SpringBoot,MyBatisPlus,JWT日志技术Log4j项目功能介绍
OpenCvSharp (C# OpenCV) 用鼠标在图像窗口绘图SetMouseCallback响应鼠标事件(附源码)
点击下方卡片，关注“OpenCV与AI深度学习”公众号！视觉/图像重磅干货，第一时间送达!前言Python和C++版本的OpenCV中都封装了滑动条和鼠标事件的函数，滑动条使用方法前面已介绍过，可参考下面链接文章：https://blog.csdn.net/stq054188/article/details/123668308?spm=1001.2014.3001.5501本文将介绍OpenCvSharp中使用SetMouseCallback在图像窗口响应鼠标事件的步骤，以图像窗口绘制圆
OpenCV图像中绘制通过两点的直线(Python / C++源码)
前言 本文实现的功能是已知图像上的两点坐标，计算并绘制图像上通过这两点的直线。 这个功能写代码时经常会用到，所以将代码整理记录一下，方便后续查找。 代码与演示 Python-OpenCV实现源码： import numpy as np
import cv2
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
def get_points_line(img, pt1, pt2):
ptStart = (0,0)
ptEnd = (0,0)
rows,cols = img
OpenCV获取轮廓最大内接正矩形(C++源码)
前言轮廓的最大外接正矩形容易获取，OpenCV提供了现成的函数boundingRect()，而轮廓的最大内接正矩形OpenCV没有提供实现方法，但它也非常有用，类似Halcon中的inner_rectangle1()算子功能，本文将实现代码给出，供大家参考。实现效果 OpenCV实现轮廓/Blob最大内接正矩形查找实现源码实现代码一(来源于网络，中心旋转法，速度快但找到的不是最大的内接正矩形)：// Find_Largest_Inner_Re...
医院预约挂号系统（2）加载依赖包，配置文件处理，测试，处理全局统一异常，全局异常捕获与处理，热部署，跨域访问，
后端计数SpringBoot,MyBatisPlus,JWT日志技术：Log4j数据库连接池：druid前端技术：LayUI,Echarts,axiosweb容器：Apache Tomcat9项目管理工具：Maven3.61、创建项目1.1 加载依赖包<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w
使用Keras和OpenCV实时预测年龄、性别和情绪 (详细步骤+源码)
来源 | https://towardsdatascience.com/real-time-age-gender-and-emotion-prediction-from-webcam-with-keras-and-opencv-bde6220d60a作者 |Sun Weiran翻译| OpenCV与AI深度学习导读 本文将介绍如何使用 Keras 和 OpenCV 从网络摄像头实时预测年龄、性别和情绪。（公众号：OpenCV与AI深度学习）背景介绍 在 Covid...
软件测试进阶之路-测试规划，做什么，怎么做，测试流程，测试发展方向和待遇，软件测试学习准备，功能测试，自动化测试，性能测试，安全测试，测试进阶
对软件测试发展方向有更清晰的认识，对未来前景有所规划，功能测试，自动化测试，性能测试，安全测试，测试人员职责入门的测试：执行用例，找缺陷合格的测试：积极主动的发现，暴露缺陷，并团队合作，解决问题优秀的测试：半个产品半个开发，提高质量和交付速率测试人员工作内容需求阶段：需求评审，明确测试边界，提取功能点与测试点测试设计：测试计划，方案，用例系统架构：清晰系统架构实现，数据走向，代码逻辑分析，根据系统架构选择适用的自动化测试框架和性能测试策略执行测试：提交缺陷，回归验证其他评估：性能测试评
MixNet实战：使用MixNet实现图像分类（一）
MixNet实战：使用MixNet实现图像分类文章目录MixNet实战：使用MixNet实现图像分类安装包1、安装timm2、安装apex数据增强Cutout和Mixup项目结构计算mean和std生成数据集论文翻译：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/124779609模型解析以及pytorch源码：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/124817384MixConv 的主要思想是在单个
MixNet实战：使用MixNet实现图像分类（二）
训练完成上面的步骤后，就开始train脚本的编写，新建train.py.导入项目使用的库import jsonimport osimport shutilimport matplotlib.pyplot as pltimport torchimport torch.nn.parallelimport torch.optim as optimimport torch.utils.dataimport torch.utils.data.distributedimport torchvis
【第39篇】RepLKNet将内核扩展到 31x31：重新审视 CNN 中的大型内核设计
RepLKNet将内核扩展到 31x31：重新审视 CNN 中的大型内核设计摘要我们重新审视现代卷积神经网络 (CNN) 中的大内核设计。受vision transformers (ViT) 最新进展的启发，在本文中，我们证明了使用一些大型卷积核而不是一堆小核可能是一种更强大的范例。我们提出了五个指导方针，例如，应用重新参数化的大深度卷积来设计高效的高性能大内核 CNN。根据指南，我们提出了 RepLKNet，这是一种纯 CNN 架构，其内核大小高达 31×31，而不是常用的 3×3。 RepLKNe
cv::mat与unsigned char*相互转化之间的转换
#include<iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include "opencv2/imgproc.hpp"#include "opencv2/imgcodecs.hpp"using namespace cv;//nBandNum表示图像buffer是几通道的，例如四通道的rgba，三通道的rgb；//nBPB表示图像的位深是.
cv2读取的图片通道交换的几种方式
第一种#方法一：image = image[:, :, ::-1]第二种#方法二：image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
opencv读取图片通道以及显示
使用cv2读取的图像的通道到是BGR通道，所以测试模型之前需要做BGR转RGB的操作。img=cv2.imread('515.jpg')cv2.imshow("aa",img)cv2.waitKey(-1)显示结果：显示结果是正常的。如果转为RGB后？import matplotlib.pyplot as pltimport cv2img=cv2.imread('515.jpg')img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)cv2.i
关于OpenCV imread和imdecode读取图片是BGR的证明
关于OpenCV操作的一些问题。1、如何证明OpenCV读取的通道是BGR通道？我使用RGB三色的图来证明，图片从OpenCV的里面获取，将其修改为‘00.png’。代码：import matplotlib.pyplot as pltimport cv2import numpy as npimg=cv2.imread('D://00.png')b,g,r = cv2.split(img)cv2.namedWindow("original_img", cv2.WINDOW_NORMAL)
【第40篇】TransFG：用于细粒度识别的 Transformer 架构
TransFG：用于细粒度识别的 Transformer 架构摘要介绍相关工作细粒度视觉分类Transformer方法视觉转换器作为特征提取器TransFG 架构实验实验设置消融研究定性分析结论摘要论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.07976旨在从子类别中识别对象的细粒度视觉分类（FGVC）是一项非常具有挑战性的任务，因为其固有的细微类间差异。大多数现有工作主要通过重用主干网络来提取检测到的判别区域的特征来解决这个问题。然而，这种策略不可避免地使管道复杂化，并推动建议的区
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