ALEX是ML增强的范围索引，其功能类似于B +树。 我们的实现几乎替代了std :: map或std :: multimap。 您可以在我们的SIGMOD 2020论文中了解有关ALEX的更多信息。 简介ALEX是ML增强的范围索引，其功能类似于B +树。 我们的实现几乎替代了std :: map或std :: multimap。 您可以在我们的SIGMOD 2020论文中了解有关ALEX的更多信息。 目录入门指南设计概述API文档入门指南ALEX可用作仅标头库。 所有相关的头文件均在src / core中找到。 在此存储库中，我们包含三个可以编译和运行的程序：

ML程序设计技术，欢迎喜欢ml语言的人，学习使用，让大家一起学习ml。

TradingView图表数据提取器 影片教学 如何进行屏幕录制： ： 上面教程中的结果文件： : 发布图表之前，请确保缩放/平移，以便在TradingView上可以看到所需的最早日期。 指标太多或时间分辨率太低都会增加数据点，并可能使空闲服务器超载。 为避免这种情况，请在本地计算机上托管/运行脚本，或者使用较少的指示符多次抓取脚本，然后手动组合CSV。 用法 只需将在TradingView上发布的图表/想法的URL添加到下面的链接。 这不是证券图表的URL，而是用户发布的图表的URL： : url 即对于此图表： : 您将使用： : : 安装 pip3 ins

贝叶斯方法 （七月算法龙老师2016年6月5日）

ML集合 ML集合是为ML用例设计的Python集合库。 ConfigDict 名为ConfigDict和FrozenConfigDict的两个类是“点状”数据结构，可以对嵌套元素进行点访问。 总之，它们被认为是表达实验和模型配置的主要方式。 本文档介绍ConfigDict ， FrozenConfigDict ， FieldReference示例用法。 特征 基于点的字段访问。 锁定机制可防止拼写错误。 惰性计算。 FrozenConfigDict（）类是不可变的且可哈希化的。 类型安全。 “您是不是要”功能。 使用有效的YAML格式的人类可读打印（带有有效的参考和周期）。 可以使用**运算符将字段作为关键字参数传递。 ConfigDict的强类型安全性有两个例外。 可以将int值传递给float类型的字段。 在这种情况下，该值在存储之前被类型转换为float型。 同

openpifpafwebdemo 链接：， 和。 现场演示： : 无服务器实时演示： : 本地使用 在Python中运行完整的管道（神经网络和解码器），并在浏览器中可视化输出： pip3 install openpifpafwebdemo python3 -m openpifpafwebdemo.server 故障排除：确保您使用的是Python3，并且具有最新的pip和setuptools与pip install --upgrade pip setuptools 。 不要克隆此存储库。 确保当前目录中没有名为openpifpafwebdemo文件夹。 例子： 码头工人 对于每个版本，此存储库都会构建一个新的映像并将其上传到 。 您可以使用以下方法进行测试： docker run -d -p 5000:80 svenkreiss/openpifpafwebdemo 该d

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论文研究-ML-TEA：一套基于机器学习和技术分析的量化投资算法.pdf,  量化投资尝试利用计算机算法来预测证券的价格和进行证券的交易，并从中获取超额收益，是系统工程在金融投资领域的重要应用.本文设计了一套基于机器学习和技术指标的量化投资算法ML-TEA （machine learning and technical analysis）.该模型以技术指标作为输入变量，再分别通过不同的机器学习算法来预测股票数日之后的涨跌方向，并根据预测的方向来构建投资组合.实证结果显示：第一，三种模型的年化收益率都在25%以上，远超大盘指数的10.60%、买入持有策略的3%以及现有策略.从风险调节绩效（夏普比率、特雷纳比率和詹森绩效）来看，三种策略也都远超基准策略和现有策略.以夏普比率为例，三种策略均在1.50以上，而市场指数的夏普比率为0.38.第二，Ada-TEA和SVM-TEA都可以容忍远高于市场实际成本的交易成本.

Python最新版本3.8.4的中文官方文档，因为工作只能离线查看API，所以自己下载下来了所有的API文档，并制作成了pdf，方便查看，同时也制作好了书签，方便阅读

OFDM作为下一代通信系统的关键技术，亟需解决其同步问题。在ML算法的基础上，提出了基于多符号的 ML同步算法。在加性高斯白噪声条件下进行了仿真,结果表明改进的同步算法性能比ML算法要好很多。其中，基于连续符号的定时估计方法1在信噪比超过2 dB时准确率几乎可达100%，基于重复发送符号的定时估计方法2在较低信噪比条件下性能比方法1更好。信噪比为-8 dB左右时，3种优化的频偏估计方法的估计误差均在1%以内，明显好于ML频偏估计算法，证明了改进算法的优越性。