资源列表
1D-CNN
- 1D-CNN的模型、训练与预测。用于时间序列的一种信号处理。(the model of 1D-CNN with trainning and prediction)
超级刷单王
- 超级刷单王外部参数详解： extern int Profit = 70;//目标盈利点数，注意该EA按5位数报价的 extern int gi_maxbuy = 6;//买单最大单数， 该EA理论上可以操作的上限为13，但是13单很吓人的！ extern int gi_maxsell = 6;//卖单的…… extern int gi_addstep = 50;//1-6单加码间距基数； 加码间距= 基数×系数的单量次方；不过是否加仓还取决于上一根柱子的阴阳，也就是说实际的间距只要超过这个数就行
CohesiveUEL
- cohesive UEL子程序开始范例，一个标准的UEL(cohesive UEL, Abaqus User element subroutine for cohesive)
混沌粒子群寻优算法和各种常见的混沌吸引子程序
- 混沌粒子群寻优算法和各种常见的混沌吸引子程序，适合新手学习。。。。。。(Chaotic particle swarm optimization algorithm and the chaotic attractor of various common procedures, suitable for novice to learn...)
sift匹配算法代码
- 利用matlab来实现sift图像匹配，做影像匹配方面研究的，有需要相关函数的可以下载，选取利用。
初始对准程序
- 初始对准程序，应用于SINS对准的，里面有详细解释，可用于学习和仿真
PCA+mnist
- 基于python，利用主成分分析（PCA）和K近邻算法（KNN）在MNIST手写数据集上进行了分类。 经过PCA降维，最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。(Based on python, it uses principal component analysis (PCA) and K nearest neighbor algorithm (KNN) to classify on the MNIST handwritten data set. After PCA dime
newtonpf (1)
- 牛顿拉弗逊法的修改程序，适用于大多数case系统(The modified program of Newton Raphson method is suitable for most case systems)
均线趋势EA
- 这次分享的是非常优质的一款均线趋势EA，带止损止盈，一单一结。我自己测试下来，盈利效果十分明显，风险可控，适用于全货币，做单准确率高至80%，月盈利可达15%-25%。(This share is a very high-quality average trend EA, with stop loss stop profit, a single knot. My own test shows that the profit effect is very obvious, the risk is
6dof
- 程序中建立了无人机6自由度动力学模型，可以参考学习(six dof model of UAV)
kNN_codes
- python的使用knn算法对水果数据进行分类，水果数据包含水果名、水果重量、长度、宽度参数(python's knn algorithm)
Super trend-EA
- Super trend超级趋势是一款典型的趋势EA： 一次一单，不加仓，不网格，不马丁，单单带止损盈亏比合理，同时止盈止损间距也是中规中矩，EA不加仓，到达止损位认亏出场，EA设计过程中未使用马丁，网格，对冲等高风险策略。 自己用了一段时间效果不错（看统计可以看得出来）、现在分享出来给大家，喜欢的可以自行下载测试！ 1、适用品种：EURUSD，GBPUSD，GBPJPY，USDJPY，NZDJPY，AUDNZD等（其他品种大家也可以测试测试）。 2、适用周期：M15. 3、策略对点差要求不高