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financial-astrology-stats:我们使用统计和机器学习技术研究占星学行星周期与倍数金融市场价格效应之间的相关性。 加入Telegram的社区讨论
金融占星术统计 自古代文明以来,人们观察到,当特定的行星循环重复发生时,自然又会发生一些与过去相似的世俗事件。 在公元前1800年注意到这种相关性的,我们在2021年,占星术仍在实践中,受到某人的爱戴,而另一些人则恨之入骨。 某些预测能力可能隐藏在行星周期的背后吗? 好吧,让我们考虑一下...从统计学家和市场分析师的角度来看,完全可以接受可能存在可以预测价格的季节性影响。 正确的? 通常在时间序列中,按Wikipedia页面中的说明,按季节,按月,按周,按季度等来模拟。 如果您对此进行考虑,您可能会问:一年,一个月或一天是什么? 这只是时间度量,但结果是这些度量与行星有关:我们的年份是地球经度位置与太阳的关系。 我们的月份大约是28天的月球自转周期,而我们的24小时(昼/夜)是地球自转周期。 最后,我们的日子名称与某些行星的名称相似,并且有其意图,如《维基百科页面所述。 阿兹台克人也有一
2023-06-15 11:33:07
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吴恩达-
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Learning Yearning-(1-52)完结中英文版本
吴恩达-
Machine
Learning Yearning(1-52章)完结中英文版本
2023-06-13 11:39:32
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吴恩达
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Jim Liang Get started with
machine
learning 学习笔记 上(1-310页)
Jim Liang
machine
learning notes 上半部分 Jim Liang
machine
learning notes 上半部分
2023-06-06 12:38:08
177.1MB
machine
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Hands-On
Machine
Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
Hands-On
Machine
Learning with Scikit-Learn and TensorFlow + 源码
2023-06-05 17:44:36
19.2MB
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Learning
Scikit-Learn
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delphi中Report
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2023-05-16 23:20:49
1.45MB
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1
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3.0
这是一个报表控件包,For Borland Delphi Versions 4,5,6,7.100% 源码. 最后更新日期:2003.4.15
2023-05-16 14:37:23
7.38MB
delphi
报表工具
1
ml_with_django:用于服务机器学习模型的django后端模板程序
ml_with_django ml_with_django是一个开源模板,用于通过django应用程序提供机器学习模型。 该项目还包含一个基于django-admin的几乎可用于生产环境的管理仪表板。 您仅需几个步骤,即可使用此模板非常快速地开发基于django的ml应用程序。 该项目使用tensorflow 1.8版本,该版本仍然依赖于旧api版本。 更新到当前的tensorflow版本可能会产生不兼容的冲突。 本文件的内容 截屏 图像管理的管理员后端 日志管理 用户和组权限的屏幕截图 设定(TBD) 移至设置。 预安装 python 3.6.5 点子 virtualenv或virtualwrapper 设置管理员用户并开始使用 默认情况下,Django将创建一个本地sqllite.db并将该数据库用于本地开发。 创建一个超级用户帐户,然后启动应用程序: $ m
2023-05-15 20:30:39
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machine-learning
django
object-detection
JavaScript
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Encyclopedia of
Machine
Learning and Data Mining(2nd) 无水印pdf
Encyclopedia of
Machine
Learning and Data Mining(2nd) 英文无水印pdf 第2版 pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除
2023-05-15 15:47:50
30.15MB
Encyclopedia
Machine
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Image_deblurring:该项目会拍摄模糊图像并使它们更清晰
图像去模糊 一张照片捕捉到一个难忘的时刻却后来才发现它模糊不清,这真是令人失望。 图像去模糊也可以用作其他应用程序的预处理步骤。 该项目使您可以对图像进行模糊处理。 用法 预先训练的权重和使用的模型存储在存储库中。 您可以直接加载它们并运行Demo.ipynb中显示的去模糊处理 如果要从头训练模型,则训练脚本位于deblur.py中 模型 使用了具有3个卷积层的CNN模型。 训练集包括4000张大小为96x96的模糊图像,目标集由相应的清晰图像组成。 实际的去模糊是在尺寸为32x32的较小色块上学习的。 在预测期间,可以一次从32x32的色块中预测出清晰的色块。 样品 水果: 伦娜:
2023-05-15 14:09:56
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machine-learning
deep-neural-networks
deep-learning
image-processing
1
tensorflow_deep_learning_models:几种深度学习模型的TensorFlow实现(例如,变分自动编码器,RNN等)
TensorFlow中的深度学习模型 该存储库包含使用实现几种深度学习模型的jupyter笔记本。 每个笔记本均包含有关每种型号的详细说明,希望可以简化所有步骤。 笔记本在Python 3.6,Tensorflow 1.8中运行 楷模:
2023-05-08 23:00:21
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