## 介绍 一种使用作为初始交易资金在两个Uniswap交易所之间套利的机器人。 注意-我不断收到Aave FlashLoan零星的“可用的无效流动性”错误,这使得测试起来很棘手,但以下信息应详细说明我的工作。 自定义UniSwap设置 最初的计划是执行Kyber / Uni Arb功能,并使用Aave Flashloan作为交易的资金来源。 不幸的是,Aave储备令牌与Kybers不匹配,因此我无法继续进行此操作(有关Kyber代码的详细信息,请参见下文)。 为了克服这个问题,我决定修改UniSwap合同,以允许创建具有相同令牌池的两个交易所,在本例中为Eth / DAI池。 这样,我可以通过手动交易一个池而不是另一个池来创建Arb机会。 arbBot将检测机会并通过链上智能合约自动执行交易,在这种情况下,该合约还使用FlashLoan为交易提供资金。 有关自定义合同,请参见unis
2021-09-23 16:29:49 2.64MB JavaScript
1
转换后的威布尔分布,有时也简称为“3 参数威布尔分布”,是一种参数概率分布。 我们使用也在 doi.org/10.1016/j.coastaleng.2017.03.002 中使用的参数化和变量名称。
2021-09-23 13:52:14 14KB matlab
1
本篇文档详细记录了Centos下通过Squid代理http和https方式上网的操作过程,本人线上实操手册,验证无误! 特在此分享,希望能帮助到有用到的朋友.
2021-09-22 08:59:04 334KB Squid
1
本文主要介绍了请求HTPPS的实例.帮助请参考;http://blog.csdn.net/zhangxiaowei_/article/details/39339775
2021-09-18 21:12:25 527KB httpclient https 证书
1
DDNet地图 所有正式的映射都可以在您自己的服务器上运行! 只需下载此存储库,添加DDNet-Server二进制文件(与DDNet客户端一起分发),然后启动服务器。 您可以在autoexec_server.cfg中更改设置 要下载此存储库,您有两种选择: ,您将获得所有地图的当前快照,但无法轻松更新。 git clone https://github.com/ddnet/ddnet-maps ,您将拥有此git存储库的完整历史记录。 要更新地图副本,只需执行git pull 。
2021-09-18 19:14:02 701.08MB teeworlds ddnet
1
HTTPS权威指南 完美版 PDF格式,非扫描版,无水印,可复制文字。
2021-09-18 15:15:15 15.65MB HTTPS 权威指南
1
视觉变压器-火炬 视觉变压器的Pytorch实现。 提供了预先训练的pytorch权重,这些权重是从原始jax /亚麻权重转换而来的。 这是和的项目。 介绍 Pytorch实施的论文 。 我们提供从预训练的jax /亚麻模型转换而来的预训练的pytorch权重。 我们还提供微调和评估脚本。 获得了与类似的结果。 安装 创建环境: conda create --name vit --file requirements.txt conda activate vit 可用型号 我们提供,这些是从原始jax / flax wieghts转换而来的。 您可以下载它们并将文件放在“ weights / pytorch”下以使用它们。 否则,您可以下载,并将这些帧放在“ weights / jax”下以使用它们。 我们将在线为您转换权重。 数据集 当前支持三个数据集:ImageNet2012,CI
2021-09-18 11:13:54 173KB pytorch vision-transformer Python
1
使用Netty搭建服务端配置Https双向认证可以参考此代码
2021-09-18 08:31:17 8KB netty https
1
简单粗暴TensorFlow | 简洁的TensorFlow手册 基于急切执行| 基于急切的执行 重要:此版本(基于TensorFlow 1.X)不再更新,基于TensorFlow 2的新版见和 在线阅读| 在线阅读: : 备用地址| 备用网址: : 作者| 作者:李希涵(snowkylin) 英文版译者| 英文版本的翻译:金自达,明,李继安,李希涵 本手册是文章精简的TensorFlow入门指导,基于TensorFlow的急切执行(动态图)模式,力图让某些机器学习及Python基础的开发者们快速上手TensorFlow。 这本手册是基于Eager Execution模式的TensorFlow的简要介绍,试图通过一些基本的机器学习和Python知识帮助开发人员快速开始使用TensorFlow。 PDF下载| PDF下载: (中文版|中文): : (英文版|英文): :
2021-09-17 12:58:11 71.84MB Python
1
该库使您可以使用使用常见的940nm红外LED和常见的红外接收器模块)在或上发送和接收红外信号。 例如TSOP {17,22,24,36,38,44,48} *解调器等。 v2.7.14现已推出 该库的2.7.14版本现已。 您可以查看所有重要更改的。 从v2.0之前的版本升级 在v2.0中,该库的用法已略有更改。 您将需要更改用法以与v2.0及更高版本一起使用。 您可以在“页面上了解有关所需更改的更多信息。 从v2.5之前的版本升级 该库已从使用声明为#define的更改为根据使用适当命名的 。 这可能会导致旧程序无法编译。 别名最可能在外部使用的#define是使用旧样式的项目的有限向后兼容性。 今后,将仅支持新的kConstantName样式来添加新协议。 在极少数情况下,它确实会破坏您的代码,那么您可能一直在引用可能不应该使用的内容。 您应该能够从旧名称中快速确定新名称。 例如CONSTANT_NAME到kConstantName 。 使用常识或检查库的代码(如果这确实会影响代码)。 支持的协议 您可以在找到支持哪些协议和设备的详细信息。 故障排除 在报告问题或寻求帮助之前,
2021-09-16 17:30:45 4.69MB home-automation arduino esp8266 remote-control
1