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72 边缘计算无处不在的边缘计算——嵌入式软件的
机会
来了!.docx
72 边缘计算无处不在的边缘计算——嵌入式软件的
机会
来了!.docx
2022-06-28 19:03:02
220KB
互联网是否会激活
机会
型创业?.pdf
互联网是否会激活
机会
型创业?.pdf
2022-06-05 19:01:02
373KB
互联网
Arbitrage-Bot:从市场上最好的加密套利
机会
中获利的机器人
加密市场-套利机器人(套利机器人) 加密货币仍然是一个新兴且效率低下的市场。 世界各地存在数种加密货币交易所,它们提出的买/卖价格可能会短暂不同。 套利交易的目的是在与市场无关的同时自动从这些暂时的价格差异中获利。 Arbitrage-Bot使用最受欢迎的开源交易库来找到市场上的最佳价差。 撰写者:Andrei Zgirvaci 贡献:永远欢迎贡献! 如果可以的话,请花一点时间给这个仓库加注星标并关注我,将不胜感激!!! 要求 安装了python版本3.7.0 安装 git clone https://github.com/MD3XTER/Arbitrage-Bot.git cd Arbitrage-Bot pip install ccxt python3 arbitrage_bot.py 用法 首先,您需要指定要定位的市场。 以下是库支持的市场: exchanges = [ "binance" , "bittrex" , "hitbtc" , "poloniex" , "exmo" , "bitmex" , "huo
2022-05-17 22:03:59
3KB
bot
cryptocurrency
arbitrage
cryptocurrency-trading-bot
1
cryptocurrency-套利:一种加密货币套利
机会
计算器。 超过800种货币和50个市场
加密套利-一个node.js脚本,可帮助发现套利
机会
并采取行动。 加密货币套利
机会
计算器和交易机器人。 超过800种货币和50个市场。 要使用它,请访问 (此链接不再链接到旧站点,可以从github下载以使用该工具),进行开发安装nodejs ^ V8.00并运行npm install在脚本main.js所在的文件夹中。 要运行程序,请写入node main或npm start 。 要更改市场设置并添加自己的市场,请编辑settings.js文件。 注意: 我现在只关注交易机器人。 不幸的是,我将使该代码不公开,并且没有时间处理此公共版本。 请随时提出拉取请求-当它们弹出时,我仍然会看一下所有问题。 短期路线图 希望在一个月内完成所有工作,并在一些帮助下更快:) V1.0.0 核心服务器代码-将结果记录到终端。 没有机器人功能。 没有前端。 v1.1.0- 创建api端点并在最小的前端上显示数据。 v1.2.0- 主机服务器并实现websockets。 v1.3.0- 手动添加十大最受欢迎的cc市场。 v1.4.0- 使前端实际上看起来像某种东西,而不仅仅是显示原始数据
2022-05-16 10:35:41
976KB
bitcoin
ethereum
trading-bot
cryptocurrency
1
基于
机会
发射的无源雷达系统发展评述
基于
机会
发射的无源雷达系统发展评述
2022-05-04 14:06:29
140KB
文档资料
基于模糊
机会
约束规划的
机会
阵雷达方向图综合
针对
机会
阵雷达方向图综合的不确定问题,提出了一种基于模糊
机会
约束规划的方向图综合规划模型。该模型基于可信性理论,综合考虑天线单元分布的随机性以及激励状态的不确定性,将参与方向图综合时激励打开的天线数目看做一个梯形模糊变量,用以描述综合时的复杂不确定环境。随后,将规划模型转化为清晰等价形式,再结合遗传算法和灰关联综合评价法则设计了一种混合智能优化算法,用于求解该模型。以一维任意非均匀线阵为例,对主瓣宽度和最大副瓣电平进行了优化。仿真表明:优化后结果的可信性高于置信水平,验证了该算法的有效性。
2022-05-03 18:41:02
652KB
机会阵雷达;方向图综合;可信性理论;模糊机会约束规划;遗传算法;灰关联综合评价
1
安全技术-网络信息-移动AdHoc网络中基于能量的
机会
路由协议的研究.pdf
安全技术-网络信息-移动AdHoc网络中基于能量的
机会
路由协议的研究.pdf
2022-05-01 22:01:18
3.23MB
文档资料
安全
网络
安全技术-网络信息-认知无线电网络中基于网络编码的
机会
路由性能研究.pdf
安全技术-网络信息-认知无线电网络中基于网络编码的
机会
路由性能研究.pdf
2022-04-29 12:00:59
2.3MB
文档资料
安全
网络
深度学习时代数据库:挑战与
机会
.pdf
深度学习最近变得非常流行,因为它在许多复杂的数据驱动应用程序中取得了令人难以置信的成功,比如图像分类和语音识别。数据库社区多年来一直致力于数据驱动的应用,因此应该在支持这一新浪潮方面发挥带头作用。然而,数据库和深度学习在技术和应用方面是不同的。在本文中,我们讨论了这两个领域交叉的研究问题。特别地,我们从数据库的角度讨论了对深度学习系统的可能改进,并分析了可能从深度学习技术中受益的数据库应用。
2022-04-26 15:19:29
723KB
DB
1
兴业证券-20150518-50ETF交易策略之二:50ETF与50指数成分股套利
机会
挖掘.pdf
兴业证券-20150518-50ETF交易策略之二:50ETF与50指数成分股套利
机会
挖掘 兴业证券-20150518-50ETF交易策略之二:50ETF与50指数成分股套利
机会
挖掘 兴业证券-20150518-50ETF交易策略之二:50ETF与50指数成分股套利
机会
挖掘
2022-04-18 15:48:31
958KB
证券
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