针对于博客中评论一直有人需求源代码，这里上传源代码供学习参考，对于数据，也在资源里（数据分析师专栏中的机器学习的补充数据）可以找到，加油学习

58小时的应用学习、互动实验室、4个实践项目和指导： 课程涵盖数据预处理、监督学习和无监督学习、时间序列建模、回归、文本挖掘等等知识与技能涵盖； 4个基于行业的结课项目，在 Jupyter notebooks 集成实验室进行交互式学习，还有业界专家提供专业指导。 学完本门课程您将深入讲解了机器学习，能够使用实时数据、监督和无监督学习来开发算法，学会回归、分类和时间序列建模。

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理.pdf.zip

深度学习：学习率规划-余弦退火CosineAnnealing和WarmRestart原理及实现 深度学习原理.pdf

上学习学习总结.docx

简介：传统的按键扫描程序，大部分都是采用 delay_ms(5); 这样的语句来进行按键消抖，但当你把它放在你高速运行的程序中时，这5ms可能会拖慢你的成语运行，导致体验感受下降，因此，我便找到了新的按键扫描思想，并将这一思想移植到ESP8266中以便后续工程使用！ 这种新的按键扫描思想并不复杂，你需要定义一个 1ms 的定时器，在定时器中判断按键状态，如果按键按下，则按键的检测按下次数 加一，最后将 按键的检测按下次数  乘以 1ms 则可以得到按键按下时间，如果检测到按键松开，则令按键的检测按下次数  归零，这样一来，我们便可以实现按键的 短按&&长按。  接下来看下例子吧！ /*

YOLOv1论文翻译： https://blog.csdn.net/woduoxiangfeiya/article/details/80866155?utm_source=distribute.pc_relevant.none-task YOLOv1原文： https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf 以下为参考博主博客https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82588059 https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82588059 https://blog.

假设我们现在有策略A，在股票a的历史数据上进行回测后，发现能够取得稳定收益。但是我们有很长时间要等待股票a达到买入条件后，才能进行买入。这是对时间成本的严重浪费。 策略A可以在股票a上获得良好的收益，但是可能无法在股票b，c……上取得良好表现。 我们可以尝试做这样的改进：在股票a，b，c……的历史数据上分别进行策略回测，找到一个能够稳定收益策略B，来避免时间成本浪费的问题。但是这样仍然存在问题，在等待股票a出现买点的时候，股票b，c……的买点可能也没有出现。因此对所有股票依次做单独的策略回测，不足以验证策略的优劣。 鉴于以上问题，我们在验证策略时，需要对多只甚至全部的股票同时进行回测。本文基于

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