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1.平均随机一致性指标RI的高阶公式值如何获得？
2.MQL4MQL4高阶版本MQL5
3.TF2.1学习笔记12张量高阶操作
4.正态分布如何处理高阶中心矩和原点矩？
5.nba高阶数据有哪些

平均随机一致性指标RI的值如何获得？

       利用层次分析法分析和解决问题时,要对通过两两比较判断出的矩阵一致性进行检验[1].高阶平均随机一致性指标的值一般无法直接通过查表而得,这一难点阻碍着层次分析法大面积的推广应用[2].文章在深刻剖析层次分析法的基础上,给出根据平均随机一致性指标的定义计算高阶平均随机一致性指标值的算法,并且基于windows环境在delphi6.0下予以程序实现.该算法已成功运用于中国科学院知识创新工程某智能决策系统中.

MQL4MQL4高阶版本MQL5

       MQL5作为MQL4的后续版本，引入了多项增强和改进。指标指标尽管在设计上力求与MQL4兼容，源码源码但两者之间仍存在一些关键区别。顶级对于MQL4的高阶公式开发者，学习适应这些新特性至关重要。指标指标高密到青岛源码

       首先，源码源码值得注意的顶级是MQL5不再支持函数start()、init()和deinit()，高阶公式这意味着编程方式有所不同。指标指标其次，源码源码MQL5的顶级指标缓冲区容量不再有限制，为开发者提供了更大的高阶公式灵活性。当使用EA或其他MQL5程序时，指标指标dll的源码源码加载更为迅速，无需额外步骤。wsasend源码

       在逻辑条件的处理上，MQL5引入了对缩写检测，这有助于简化代码并提升效率。此外，当遇到数组大小超出限制时，MQL5会立即中止当前操作，提供及时的错误反馈。运算符的优先级规则也更接近于C++，便于程序员理解和编写代码。

       一个显著的改变是MQL5的隐式类型支持，这意味着在处理数据时，类型转换更为直观。值得注意的是，局部变量的初始化不再自动进行（除字符串类型），这要求开发者在声明时明确指定其初始状态。28181源码此外，普通本地数组的生命周期结束后会自动被清理，减少了内存管理的复杂性。

TF2.1学习笔记张量高阶操作

       本讲内容整理于 dragen/Deep-Learning-with-TensorFlow-book。

       1. 合并

       1.1 拼接：tf.concat(张量列表, axis)

       拼接操作不会产生新的维度。使用方法：tf.concat(张量列表, axis)，其中axis指明拼接的轴。

       例子：

       1.2 堆叠：tf.stack(张量列表, axis)

       堆叠操作会产生新的维度。使用方法：tf.stack(张量列表, axis)，其中axis的用法与tf.expand_dims一致。当axis大于等于0，在axis之前插入轴；当axis小于0，在axis之后插入新维度。

       例子：

       2. 分割：tf.split(x, num_or_size_split, axis)和tf.unstack(x, axis)

       tf.split(x, num_or_size_split, axis)将一个张量拆分为多个张量，返回一个张量列表，vnpy 源码这些张量保留了输入张量的维度。常用的分割方法包括等长分割和不等长分割。

       例子：等长分割

       例子：不等长分割

       tf.unstack(x, axis)将张量拆分为长度为1的等长张量，返回一个张量列表，新张量维度比输入张量小1。

       例子：

       3. 数据统计

       3.1 向量范数

       向量范数是表示向量长度的一种度量方法。将张量拉直后计算长度，常用的向量范数包括：

       例子：

       3.2 最值、均值、和

       tf.math.reduce_max(x, axis)、tf.math.reduce_min(x, axis)、tf.math.reduce_mean(x, axis)和tf.math.reduce_sum(x, axis)可以求解某一个维度上的最大值、最小值、均值、和。无极源码.当不指定axis时，这些函数会求解出全局最大值、最小值、均值、和。

       在求解误差函数时，tf.keras.losses.mse会返回每一个样本的误差，可以用reduce_mean求误差均值：

       3.3 tf.math.argmax(x, axis)和tf.math.argmin(x, axis)

       使用tf.math.argmax(x, axis)和tf.math.argmin(x, axis)可以求张量在aixs上的最大值和最小值索引号。

       4. 张量比较

       在计算分类任务的准确率等指标时，我们会用到张量比较。下面给出一个例子

       常用的张量比较函数如下图所示

       5. 填充：tf.pad(x, paddings)

       填充操作中的paddings指包含多个[Left Padding, Right Padding]嵌套规则的列表，如[[0,2],[3,3]]指在第一个维度的右边填充2个单元，在第二个维度的左边和右边各填充3个单元。

       6. 复制：tf.tile(x, multiples)

       7. 数据限幅

       使用tf.math.maximum(x, y)实现数据下限幅，使用tf.math.minimum(x, y)实现数据上限幅。

       还有更方便的方式是使用tf.clip_by_value()

       8. tf.gather()

       tf.gather()可根据索引号收集数据，输出张量维度和输入张量维度相同。

       例子1：

       例子2：

       9. tf.gather_nd()

       tf.gather_nd([. . . , [ , , ], . . . ]，)可根据多维索引号收集数据，其中外层括号长度为采样样本的个数，内存列表表示每个采样点的索引坐标。输出张量维度小于等于输入张量维度。

       . tf.boolean_mask(x, mask, axis)

       . tf.where(cond, a, b)

       这个功能有什么应用呢？这里给出一个常用的应用：

       . tf.scatter_nd() 有点复杂，以后再补充

       . meshgrid

       生成二维网格的采样点坐标。

正态分布如何处理高阶中心矩和原点矩？

探索正态分布的高阶中心矩与原点矩之美

       在统计学的世界里，正态分布的特性常常被深入挖掘。特别是对于它的高阶矩，如三阶和四阶，它们不仅揭示了分布的偏斜和峰度，也是理解随机变量行为的关键。这里，我们将一起探讨如何通过巧妙的数学工具来计算这些重要的统计指标。

       首先，让我们从一维正态分布入手。假设我们有一个随机变量X服从标准正态分布，其概率密度函数由优雅的伽马函数定义。计算k阶中心矩，其定义是通过对X的k次幂进行期望运算得到的。通过变量代换，我们可以将问题简化为积分问题。对于偶数阶k，由于被积函数是偶函数，利用伽马函数的性质，我们能得到一个简洁的表达式。例如，三阶中心矩可通过γ(1.5)求得，具体数值为γ(1.5) * (2π)^(-0.5)，而四阶中心矩则为γ(2.5) * (2π)^(-1)。

       然而，对于原点矩，情况略有不同。虽然没有直接的公式，但我们可以采用二项展开的策略。以三阶原点矩为例，通过将已知的中心矩代入计算，我们得到的结果为π * γ(1.5)，同样适用于四阶原点矩的计算。

       总结来说，如果随机变量X服从标准正态分布，它的k阶中心矩与原点矩的计算规律如下：对于偶数阶k，中心矩为γ(k/2) * (2π)^(-1/k)，而原点矩则通过中心矩结合特定的积分公式得到。至于奇数阶中心矩，由于对称性，它们会直接为零。这就是正态分布的k阶统计特性，尽管看似复杂，但通过适当的数学工具，我们能轻松掌握。

       这个主题虽然不复杂，但对于理解正态分布的内在结构却至关重要。作为统计学的入门者，我们或许无法期待那些顶尖专家的解答，但通过这样的探索，我们已经掌握了一些基本的计算方法。如果你在理解过程中发现了任何疑问，欢迎随时提出，让我们一起深化对这个主题的理解。

nba高阶数据有哪些

       1. 真实命中率（True shooting percentage）：这是衡量NBA球员有效得分效率的一个指标，它不仅包括球员在三分线内的投篮得分，还包括他们在中距离和篮下的得分。真实命中率能够清楚地展示球员如何有效地利用其投篮机会。

       2. 使用率（Usage rate）：这个指标用来衡量NBA球员在球场上控制球的比例，它涵盖了球员通过传球、得分、犯规和失误等方式触球的情况。使用率能够反映出球员在进攻端的参与度和影响力。