1.【虚幻源码】Array.h
2.Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）
3.5日振幅小于5%的检t检公式源码
4.以_T开头的变量是什么变量？

【虚幻源码】Array.h

       本文详细介绍了虚幻引擎中的动态数组TArray的源码实现。该动态数组模板化设计，测源测原允许用户根据需要使用不同的检t检元素类型和内存分配器。首先，测源测原我们分析了通用迭代器的检t检源码，其核心包含SizeType Num() const方法用于获取容器中元素数量，测源测原最强源码搭配IsValidIndex(SizeType index)方法用于判断容器索引是检t检否有效，以及RemoveAt(SizeType index)方法用于删除指定位置的测源测原元素。

       紧接着，检t检我们深入探讨了具有模板功能的测源测原动态数组TArray的实现。TArray模板参数包括InElementType（元素类型）和InAllocatorType（内存分配器类型），检t检同时包含了OnInvalidNum函数用于处理不符合要求的测源测原数字时的日志输出。成员变量Container引用了操作的检t检容器，Index表示迭代器所处的测源测原位置。通过TChooseClass判断具体类型，检t检iphone时钟源码根据模板参数是否为true或false返回正确的类型。

       构造函数依赖于CopyToEmpty()内部数组复制，接收元素指针和元素数量作为参数。构造函数首先检查元素数量是否小于零，如果是，则调用OnInvalidNum函数。接着验证指针不为空或数量不为零，防止空指针数组的输入。内部数组CopyToEmpty()函数复制到空数组中，提供了三个参数，实现元素的复制。

       移动构造函数依赖于MoveOrCopy() Helper函数，提供getData()和getTypeSize()等关键功能。getData()函数根据调用对象是cp网源码const版本或非const版本返回数组指针，通过内存部分具体实现。通过sizeof(ElementType)获取元素类型大小，GetAllocatedSize()函数获取容器申请内存大小，GetSlack()函数获取容器空间剩余量，ArrayMax - ArrayNum。CheckInvariants()函数检测数组元素数量和最大容量之间的关系，RangeCheck()函数进行范围检测，IsValidIndex()函数判断索引合法性，IsEmpty()函数判断数组元素数量是否为空，Num()函数获取元素数量，Push()函数将元素添加到数组顶部并返回新元素位置。

       Pop()函数深入研究，ET默认情况下表示数组元素类型，定义INDEX_NONE = -1。vc源码导入Find()函数包含Find(const ElementType& Item, SizeType& Index) const和Find(const ElementType& Item) const，通过for循环逐个检查元素，返回匹配元素位置或-1。RESTRICT内容定义在Platform.h文件下，#define RESTRICT __restrict，表示没有别名。__restrict为C/C++编译器限定词，用于指针限定，表明指针无别名，优化程序性能。

       插入系列操作包括SizeType AddUninitialized(SizeType Count = 1)将未初始化元素添加到数组中，SizeType Insert(std::initializer_list InitList, const SizeType InIndex)将给定元素插入指定位置，SizeType AddUnique(ElementType&& Item)添加一个元素，条件是家源码家具数组中只有一个相同元素。Remove相关操作包括在指定位置删除元素，移除指定数量的元素，Reset和Empty函数清空数组，Append函数将另一个数组添加到当前数组中。

       排序方面，TArray内部的Sort函数默认使用小于号对元素按照从小到大排序。带有条件的排序和稳定排序允许用户指定比较规则。总之，TArray源码设计巧妙，灵活支持不同元素类型和内存管理，提供全面的数组操作功能。

Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）

       T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景，例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前，需确保数据符合正态分布，并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体，包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验，针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。

       实现T检验的Python代码如下：

       python

       import numpy as np

       import scipy.stats as stats

       # 示例数据

       data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

       data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

       # 独立样本T检验

       t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)

       print(f"T统计量：{ t_statistic}")

       print(f"显著性水平：{ p_value}")

       # 根据p值判断差异显著性

       if p_value < 0.:

        print("两个样本的均值存在显著差异")

       else:

        print("两个样本的均值无显著差异")

       运行上述代码，将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断，若p值小于0.，则可认为两个样本的均值存在显著差异；否则，认为两者均值无显著差异。

       实现效果

       根据上述代码，执行T检验后，得到的输出信息如下：

       python

       T统计量：-0.

       显著性水平：0.

       根据输出结果，T统计量为-0.，显著性水平为0.。由于p值大于0.，我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此，可以判断在置信水平为0.时，两个样本的均值无显著差异。

5日振幅小于5%的公式源码

       这没啥用，建议还是弄点实在的比较好。

       下面是通达信版的振幅公式源码：

       T: (HHV(H,5) - LLV(L,5))/REF(O,4) < 0.;

       该公式源码表示的是5日内最高价与最低价的差值与前一日开盘价的比值小于0.，用来判断股票价格的波动幅度是否在一定范围内。然而，这并未提供实际的指导意义，因此建议寻找更有用的指标进行参考。

       在股市分析中，需要考虑多种因素才能做出准确的判断，单凭这个公式可能无法全面评估股票的走势。因此，建议投资者结合其他技术指标和基本面分析，综合判断投资决策。

       具体来说，投资者可以结合MACD、KDJ、RSI等技术指标，以及公司的财务状况、行业地位、市场环境等因素，进行深入分析。同时，注意风险管理，合理设置止损点，避免过度追涨杀跌。

       总结来说，虽然通达信版的振幅公式源码可以提供一定参考，但在实际操作中，还需要结合其他因素进行综合分析。因此，建议投资者在使用这类公式时保持审慎态度，避免盲目跟风。

以_T开头的变量是什么变量？

       他不是什么变量，这个你程序使用字符集有关，简单的说，_T表示你的程序使用字符串中间类型。我举三个函数就明白了.

       MessageBoxA("sadasd" ,...) -> 多字节编码

       MessageBox(_T("asdsad"), ...) -> 中间编码，系统根据你的工程属性去调用多字节或者UNICODE编码对应的函数。

       MessageBoxW(L"asdasd", ...) ->这个就是UNICODE编码的了。

       在字符串函数中使用_T("")有利于你的源代码在多字节函数库和UNICODE函数库中切换，是一个很好的习惯，祝你编程愉快。!!!