这个是我自己一边移植，一边记得笔记。非常详细，每一步为什么要这样做，我都有所详细记载，希望对大家学习u-boot移植有所帮助。

文本生成 只需几行代码，即可在任何文本数据集上轻松训练您自己的任意大小和复杂度的文本生成神经网络，或使用预先训练的模型快速训练文本。 textgenrnn是上的顶部一个Python 3模块 / 用于创建 S，与许多凉爽特性： 一种现代神经网络体系结构，利用新技术进行注意力加权和跳过嵌入，以加快训练速度并提高模型质量。 在字符级别或单词级别上训练并生成文本。 配置RNN大小，RNN层数以及是否使用双向RNN。 训练任何通用输入文本文件，包括大文件。 在GPU上训练模型，然后使用它们与CPU生成文本。 在GPU上进行训练时，利用功能强大的RNN的CuDNN实现，与典型的LSTM实现相比，可大大缩短训练时间。 使用上下文标签训练模型，从而使其在某些情况下可以更快地学习并产生更好的结果。 您可以在此免费玩textgenrnn并使用GPU训练任何文本文件！ 阅读或以获取更多信息！

warframe-info-api 演示地址： 这是一个Node.js后端服务，主要负责提供三类数据： Warframe世界状态 url: ① 必填参数 dev: 国际服英文json数据 detail: 国际服中文json数据 robot: 国际服中文string数据 （供机器人使用，缓存失效时间:2 min） ② 必填参数 timestamp: 服务器时间 news: 新闻 events: 活动 alerts: 警报 sortie: 突击 syndicateMissions: 集团任务 (仅限dev、detail的json数据) Ostrons: 地球赏金 (仅限robot的string数据) Solaris: 金星赏金 (仅限robot的string数据) EntratiSyndicate: 火卫二赏金 (仅限robot的string数据) fissures: 裂缝 flashSal

自己做了一个光伏并网的跟踪的还不错分享一下-xisinan.mdl 就是一个简单的光伏并网控制，最近在做微电网的离并网无缝切换，有兴趣的大家可以一起讨论讨论。

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FOD(Foreign Object Debris)泛指可能损伤航空器或系统的某种外来的物质，常称为跑道异物。FOD的种类相当多，如飞机和发动机连接件(螺帽、螺钉、垫圈、保险丝等)、机械工具、飞行物品(钉子、私人证件、钢笔、铅笔等)、野生动物、树叶、石头和沙子、道面材料、木块、塑料或聚乙烯材料、纸制品、运行区的冰碴等等。

哔哩哔哩有演示视频-目标检测 原创拍摄 FOD(Foreign Object Debris)泛指可能损伤航空器或系统的某种外来的物质，常称为跑道异物。FOD的种类相当多，如飞机和发动机连接件(螺帽、螺钉、垫圈、保险丝等)、机械工具、飞行物品(钉子、私人证件、钢笔、铅笔等)、野生动物、树叶、石头和沙子、道面材料、木块、塑料或聚乙烯材料、纸制品、运行区的冰碴等等。 https://www.bilibili.com/video/BV1Qr4y1n7ML/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=f038fae2eb026cbbe5b42dec789fea76

function [FX]=myfft(x) N0=length(x); if N0==1 FX=x; else N0>1 N=2^ceil((log(N0))/(log(2))); for i=0:(N/2)-1 x1(i+1)=x(2*(i+1)); x2(i+1)=x(2*(i+1)-1); end FX1=myfft(x1); FX2=myfft(x2); WN=exp(-j*2*pi/N); for i=0:(N/2)-1 FX(i+1)=FX1(i+1)+(WN^(i+1))*FX2(i+1); FX(i+1+(N/2))=FX1(i+1)-(WN^(i+1))*FX2(i+1); end end k=[0:1:N0-1]; figure(2); subplot(2,1,1); stem(k,x(k+1)); xlabel('n'); ylabel('x(n)'); subplot(2,1,2); stem(k,abs(FX(k+1))); xlabel('k'); ylabel('|FX(k)|'); end

一次性简单讲出来,可以让您更快的建立起自己的交易系统。 上面任何一种策略都可以构成一个小的交易策略。多个策略就可以组成交易系统。