1.市场软件指标精选更新:副--“顶底伏击”(源码)
2.MyAndroidRecyclerView实现头部悬浮吸顶效果且可点击--100个经典UI设计模板(96/100)
3.VGGish源码学习
4.微信ç¼è¾å¨åªä¸ªå¥½ç¨ï¼
市场软件指标精选更新:副--“顶底伏击”(源码)
市场软件指标精选更新:副图--“顶底伏击”(源码)
DIR:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,源码社区));
VIR:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),);
ER:=DIR/VIR;
CS:=SMA(ER*(2/3-2/)+2/,3,1);
CQ:=CS*CS*CS;
裁决:=EMA(MA(CLOSE,-CS*),2);
AS:=;
AD:=;
CD:=C/裁决*;
OD:=OPEN/裁决*;
OH:=H/裁决*;
OL:=L/裁决*;
STICKLINE(CD≥OD,OD,CD,2,0),COLORDD;
STICKLINE(CD≥OD,OD,CD,1,0),COLORFF;
STICKLINE(CD≥OL,OL,OH,0,0),COLORFF;
STICKLINE(CD
STICKLINE(CD
STICKLINE(CD
A1:=OL
A2:=C>O;
A3:=CROSS(CD,AS);
XG:=A1 AND A2 AND A3;
DRAWICON(XG,OL,);
M5:=MA(C,5);
M:=MA(C,);
M:=MA(C,);
M:=MA(C,);
M:=MA(C,);
MD:=MAX(M5,MAX(M,MAX(M,MAX(M,M))));
MN:=MIN(M5,MIN(M,MIN(M,MIN(M,M))));
MJ:=(MD-MN)/C<=0.;
DIF:=EMA(CLOSE,)*-EMA(CLOSE,)*;
DEA:=EMA(DIF,9)*;
XG2:=MJ AND CROSS(DEA,DIF);
DRAWICON(XG2,AS,);
注:平台目前更新的有关公式源码,部分提示编码错误的源码社区,是源码社区为了避免业内叨唠,大家看好有意,源码社区可以线下,源码社区联系我们这边。源码社区行业涨停股个数公式源码在线即回!源码社区
最后感谢平台予以机会,源码社区见证成长,源码社区喜欢加关注,源码社区感谢点赞支持哈!源码社区市场若有可期,源码社区bgcc 源码希望越来越好!源码社区
免责声明:指标来源网络收集和会员提供,源码社区仅供学习和研究使用,源码社区不得用于商业或者非法用途。文中观点,主观性较强,仅供股友参考。据此操作,风险自负!
MyAndroidRecyclerView实现头部悬浮吸顶效果且可点击--个经典UI设计模板(/)
本文将展示RecyclerView如何实现头部悬浮吸顶效果,并提供个经典UI设计模板中的datatables源码一种实例。通过自定义StickyHeadContainer、OnStickyChangeListener和StickyItemDecoration,以及适配器的设置,我们可以实现头部的可滚动和点击功能。
首先,代码结构主要包括RecyclerView、LinearLayoutManager和Adapter。在布局中,关键部分是StickyHeadContainer的使用,如在StockActivity的initView()方法中。要确保头部悬浮吸顶效果的eigen 源码显示,务必在RecyclerViewAdapter中设置mDataCallback。StickyHeadContainer的onDataChange()方法是实现吸顶效果的关键,其源码清晰易懂,可以从gitee.com/lc/my-andr...获取。
此外,本文还提到了Mcflag/Expan...项目作为参考,提供了粘性头部的点击功能。如果你对个经典UI设计模板中的其他部分感兴趣,smartApi是一个好用的API接口开发工具。smartApi-v1.0.0版本在年9月日上线,它是wpa源码一款简化版的postman,具有基础功能。关于smartApi的下载地址,可以访问pan.baidu.com/s/1m5dY_p...
VGGish源码学习
深入研究VGGish源码,该模型在模态视频分析领域颇为流行,尤其在生成语音部分的embedding特征向量方面。本文旨在基于官方源码进行学习。
VGGish的代码库结构简洁,仅包含几个.py文件。文件大体功能明确,下文将结合具体代码进行详述。在开始之前,需要预先下载两个预训练文件,与.py文件放在同一目录。
VGGish的环境安装过程简便,对依赖包的版本要求宽松。只需依次执行安装命令,确保环境配置无误。运行vggish_smoke_test.py脚本,如显示"Looks Good To Me"则表明环境已搭建完成。
着手VGGish模型的拆解,以vggish_inference_demo.py中的main函数为起点,分为两大部分:数据准备与前向推理获得Embedding特征及特征后处理。
在数据准备阶段,首先确认输入是否为.wav文件,若非则自行生成。接着,使用vggish_input.py模块将输入数据调整为适用于模型的batch格式。假设输入音频长1分秒,采样频率为.1kHz,读取的wav_data为(,)的一维数组(若为双声道,则调整为单声道)。
进入前向推理阶段,初始化特征处理对象pproc及记录器对象writer。通过vggish_slim.py模块构建VGG模型,并加载预训练权重。前向推理生成维的embedding特征向量。值得注意的是,输入数据为[num_samples, , ]的三维数据,在推理过程中会增加一维[num_samples,num_frames,num_bins,1],最终经过卷积层提取特征,FC层压缩,得到的embedding_batch为[num_samples,]。
后处理环节中,应用PCA(主成分分析)对embedding特征进行调整。这一步骤旨在与YouTube-8M项目兼容,后者已发布用于数百万YouTube视频的PCA/whitened/quantized格式的音频和视觉嵌入。不过,若无需使用官方发布的AudioSet嵌入,则可直接使用网络输出的原始嵌入,无需进行PCA操作。
本文旨在为读者提供深入理解VGGish源码的路径,通过详述模型的构建、安装与应用过程,旨在促进对模态视频分析技术的深入学习与应用。
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