为什么我在pine上的EMA值与TradingView上的内置版本有所不同？ - 腾讯云开发者社区

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我“AI”发文——Meta在多模态学习上的探索与应用

Meta（前Facebook）一直在该领域积极布局，探索如何让AI在多模态环境中实现更强的泛化能力和交互能力。本文将详细介绍Meta在多模态学习上的最新研究进展及其应用。1....Transformer模型，能够在视觉-语言任务上取得突破。...案例分析图像-文本理解：在VQA（视觉问答）任务上，FLAVA比传统方法有更好的表现。跨模态对齐：FLAVA能够学习到文本描述与图片之间的深层语义关系，提高AI的多模态推理能力。...电影与游戏开发：为电影和游戏行业提供AI辅助的内容创作工具。教育与培训：生成互动式教学视频，提升学习体验。...多模态学习的实际应用2.1 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）Meta 在 VR/AR 领域的探索离不开多模态 AI 技术的支持。

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为什么我从 frp 迁移到了 ZeroNews？谈其在高可用与易用性上的突破

在内网穿透领域，frp 无疑是一个里程碑式的开源项目。作为 frp 的长期用户，我曾经对其简洁高效的设计推崇备至。然而，在实际生产环境中经过多次"血泪教训"后，我最终选择了迁移到 ZeroNews。...客户端和服务端的端口映射关系是什么？为什么我这边一直连接不上？" 每次新人上手，都要花费大量时间理解 frp 的配置逻辑。场景三：客户的安全审计"你们的穿透服务为什么没有完整的访问日志？...面对企业级客户的安全合规要求，原生的 frp 显得力不从心。二、破局：ZeroNews 在设计理念上的革新1....，享受内置的高可用保障2....从"单一"到"生态"：与 DevOps 工具链的深度集成结语技术选型没有银弹，但在当前的企业级内网穿透需求背景下，ZeroNews 确实在 frp 的基础上实现了显著的突破。

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我在U2VL精英训练营上的分享---vSphere与应用的监控

本次，笔者很荣幸被U2VL团队邀请，作为讲师和助教的参加U2VL精英训练营杭州站。期间我分享vROps对虚拟平台和应用的监控，相关内容如下。...我举个例子，如果将vCenter监控到的信息，比作我们体检的时候，每个体检项的具体指标和结果（总之非医科人员看不懂），那么vROps就是最终体检报告首页呈现的体检结果总结和医生的建议。...vROps本质上是一个分析工具，分析工具用于分析数据。谈到数据的类型，可以分为结构化数据和非结构化数据。在VMware的SDDC解决方案中，两种数据我们都有相应的分析方法。...针对与结构化数据，主要指的是虚拟化环境中的：性能、告警、事件类的信息，通过vROps与vCenter进行通讯进行收集，经过分析后，用报表的形式展示给用户。...被Hyperic监控的操作系统上需要安装Hyperic的Agent。只有当操作系统上的Hyperic Agent正常启动，Hyperic才能对其正常监控。

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安利一款在 Windows10 上兼顾颜值与功能的 RSS 阅读应用

在 Windows10 的菜单栏中，有许多图标包括应用商品，照片，邮件等，当然你移除了肯定是没有的我又换回去 Windows10了，今天来安利一款在 Windows10 上兼顾颜值与功能的 RSS...阅读应用：Newsflow，这是一个 UWP 应用什么是 UWP 应用在 Windows 10 中，微软首次引入了 UWP（通用 Windows 平台）的概念，让开发者只需一次编写，就能让程序在电脑和手机等多种设备上运行...同时，由于所有 UWP 应用均需要通过应用商店审核，也解决了传统 EXE 软件安装繁琐、权限过高、卸载残留的弊病什么是 Newsflow Newsflow 是一款兼顾颜值与功能的 RSS 阅读应用，你可以利用它直接搜索常见订阅源...RSS 应用中的订阅列表，或者备份在 Newsflow 中的相关设置使用这款应用，你可以接收最新文章的通知与你的朋友分享文章通过关键词浏览一组文章固定到动态磁贴查看文章图片添加文章到收藏夹...原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可，转载请注明：转载自：安利一款在 Windows10 上兼顾颜值与功能的 RSS 阅读应用

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经验：这六年里，我在 “复盘” 这件事上的收获、误解与尴尬

说到这，相信有人会想说：“吹得像真的似的，在复盘这事上你们就没栽过跟头？” 是的，不仅栽过，而且还经历过了不少误解与尴尬。...▌尴尬1：复了有啥用，本质和规律都知道，但就是无法解决在文章的开头我有说过，为什么我们引入复盘？因为业务进入快速扩张阶段，人员规模迅速膨胀，这时候我们急需一套管理方法论。...我说的这些，相信不少技术小伙伴深有感触，虽然忙，但能学到东西，虽然累，但过得非常充实，虽然苦，但业务指标在蒸蒸日上，可以说是乐在其中。...严格意义上讲，这不能算是一种尴尬，只能算是一种原则调整。前两年，不仅每月、每季度与年终都需要提交复盘报告，而且每个项目、迭代版本发布之后，也同样需要提交复盘报告。...这两年，除了每季度与年终的复盘报告之外（公司要求），其他一律不需要复盘。当然，如果你觉得这个项目（或版本）对你，对你的团队意义重大，也是可以的。

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首个在ImageNet上精度超过80%的二值神经网络BNext问世，-1与+1的五年辛路历程

目前，制约 BNN 应用的瓶颈主要有两方面：首先，无法有效缩小和传统 32-bit 深度学习模型的精度差距；第二则是缺乏在不同硬件上的高性能算法实现。...而一个少量精度下降 (的二值版本模型的大小仅为 67.5MB，由此可见二值神经网络可以节省 32 倍的模型大小。这对于储存受限的边缘设备来说具备了非常强的优势。...在基于相同基准模型的比较中，BNext-T 与 BNext-18 都有着大幅度的精度提升。...在同全精度模型如 RegNetY-4G (80.0%)等的对比中，BNext-L 在展现相匹配的视觉表征学习能力同时，仅仅使用了有限的参数空间与计算复杂度，这为在边缘端部署基于二值模型特征提取器的下游视觉任务模型提供了丰富想象空间...BNext 作者在论文中提到的，他们和合作者们正积极在 GPU 硬件上实现并验证这个高精度 BNN 架构的运行效率，未来计划扩展到其他更广泛的硬件平台上。

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DolphinDB：金融高频因子流批统一计算神器！

此外，还要耗费大量精力确保两套系统的结果完全一致。类似Flink批流统一的解决方案应运而生。Flink支持SQL和窗口函数，高频因子用到的常见算子在Flink中已经内置实现。...3、响应式状态引擎（Reactive State Engine) 响应式状态引擎实际上是一个计算黑盒，在历史数据上已经验证的DolphinDB因子代码（表达式或函数）以及实时行情数据作为输入，输出实时因子值...由于在静态的历史数据集上开发和验证高频因子远比在流数据上开发更为简单，响应式状态引擎显著降低了流式高频因子的开发成本和难度。...factor1是前述因子在历史数据上的实现，不做任何改变，直接传递给响应式状态引擎rse，即可实现流式计算。...内置的状态算子全部使用C++开发实现，算法上经过了大量的优化，以增量方式实现状态算子的流式计算，因而在单个线程上的计算达到了非常好的性能。

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针对交易软件 TradingView 的供应链攻击

在 2021 年 5 月，研究人员就发现了与之类似的攻击行动，远控木马 MineBridge 隐藏在虚假 TradingView 网站下载的虚假 TradingView 应用程序中。...download&psid=1 （向右滑动，查看更多）受害者在 DuckDuckGo 搜索引擎上搜索 TradingView 桌面应用程序，如下所示：搜索引擎投毒 2022 年 10 月 6 日，...如下所示：虚假网站与合法网站 TradingView 桌面应用程序的最新版本于 2022 年 10 月 25 日发布，但恶意网站在 2022 年 10 月 6 日就已经注册，等待发布。...在发布后数天的 2022 年 10 月 31 日，攻击者就正式开始攻击。这表明攻击者为这次攻击蓄谋已久，并且开发与部署的速度极快。...它会在与 TradingView 安装文件夹相同的文件夹中放置一个名为 Scintilla.DLL 的 SmokeLoader DLL。

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SD中的VAE,你不能不懂

我需要VAE吗？实际上，你无需安装 VAE 文件即可运行 Stable Diffusion，你使用的任何模型(无论是 v1、v2 还是自定义)都已具有默认 VAE。...在机器学习中，EMA 有时用于模型参数的更新，以实现更稳定的训练过程。 MSE（均方误差）：这是一种常用的误差度量方式，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。...Stability AI 对于 256×256 分辨率图像的评估指出，使用 EMA（指数移动平均线）的 VAE 解码器生成的图像在细节上更加清晰，而使用 MSE（均方误差）的解码器生成的图像则在视觉上更为平滑...EMA（指数移动平均线）和 MSE（均方误差）这两种微调的 VAE 解码器变体与 Stable Diffusion v2.0 模型是兼容的。...尽管在 v2.0 版本中，它们可能带来的改进效果相对较小，因为 v2.0 本身在渲染眼睛方面已经表现得相当出色。我应该使用 VAE 吗？

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港美主流期货 API 接入全指南：TradingView 看盘策略

四、Python 代码接入示例：策略与 TradingView 图表联动（新手友好）最后是实操部分，用 Python 实现“获取期货数据+策略信号生成+联动 TradingView 图表”，步骤超详细，...前期准备：API 权限与 TradingView 配置数据 API 准备：注册 iTick 账号（官网直接注册），进入控制台就可以查看 API Key（免费版足够测试）；TradingView 配置：登录...，实现策略与图表联动。...（比如 MACD、RSI 策略），只需修改“生成信号”部分的代码；TradingView 联动：推送的信号会显示在 TradingView 图表上，可在图表中添加“警报”，当收到 BUY/SELL 信号时自动提醒...想交易就选盈透、富途这类经纪商API，想做策略联动TradingView，直接用iTick拿数据就行，跟着文中的代码改改参数就能跑通。希望我的经验能帮你少走点弯路。有啥问题评论区聊，我尽量回答。

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FreeBSD 14发布后的技术问题解析

中的一个文件与FreeBSD 14中的一个目录同名。...这在我编写freebsd-update时从未预料到，原始代码无法处理这种情况（我原本假设可以在删除旧内容之前创建所有新内容）。...组件时插入了错误的值。...缺少PINE64 SD卡镜像我们通常构建的SD卡镜像之一是为PINE64准备的。...如果您觉得我在FreeBSD上的工作有帮助，请考虑赞助我的工作。在某种程度上，时间和金钱是可互换的，维护FreeBSD/EC2平台和我新承担的发布工程职责加起来占用了大量时间。

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10个金融图标库，帮助你构建可视化的金融应用程序

TradingView TradingView在金融 HTML5 图表库中是非常优秀。通过TV的图表，用户能够通过资产分析进行交易。此外，图表库和小部件对开发人员非常友好。...TradingView 的所有图表库都使用 HTML5 Canvas 技术。它确保您的财务图表在任何屏幕尺寸的设备上始终看起来完美且原生。...TechanJS 基于 D3（数据驱动文档）构建的 JavaScript 图表库，用于为现代浏览器创建具有高度交互性且在TechanJS上可用的财务图表。它还提供应用程序编程接口 (API)。...LightningChart LightningChart为金融应用程序开发人员提供了 3D 和 2D 版本的交互式、响应式和闪电般的 JavaScript 图表。...在 LightningChart 平台上看到的图表显示了出色的视觉图形。但是，您需要 WebGL 在 Web 或移动应用程序上呈现这些交互式资产。这些基于 JS 库的图表可以处理大型数据集。

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MA：移动平均线（Moving Average）；平滑异同移动平均线（MACD）

由于KDJ线本质上是一个随机波动的观念，因此其对于掌握中短期行情走势比较准确。...然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值，并绘成曲线图来研判股票走势。具体计算步骤如下：计算RSV值：RSV值用于衡量收盘价在特定周期内相对于最高价和最低价的位置。...若无前一日的K值与D值，则可分别用50代替。计算J值：J值用于进一步消除波动性，反映K值和D值的乖离程度。计算公式为J=3K-2D。...J值的取值范围可以超过100和低于0，但在分析软件上，KDJ的研判范围通常限定在0-100之间。...在实际应用中，需要结合其他技术指标、市场分析和风险管理策略来做出决策。此外，不同的市场、不同的交易品种以及不同的时间段下，MACD的表现也可能有所不同。

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Qlib来啦：数据篇（二）

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。...源代码请点击阅读原文在QIML公众号官方GitHub查看前言上一篇Qlib的分享中，我们主要介绍了如何将外部数据导入qlib中，转换为qlib的数据格式。...：交易篇（下） 2021-06-07 Backtrader来啦：策略篇 2021-06-25 Backtrader来啦：可视化篇（重构） 2021-07-19 QIML一直在专业和质量上为大家提供最好的内容...' # 沪深300股票池代码，在instruments文件夹下有对应的sh000300.txt close_ma = ['EMA($close, 10)', 'EMA($close, 30)'] # EMA...且在时序上标准化处理了；_learn_df应该是去空值，且在截面上标准化处理了，我们验证一下： # 原始数据 _raw_df = dh_pr_test.fetch(data_key=DataHandlerLP.DK_R

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程序员都在 GitHub 上开源过哪些高颜值的 Markdown 客户端？

在 GitHub 上，也诞生了许多优秀的 Markdown 客户端，我看了二十多个项目，简单筛选过滤后，最终挑选了这 5 个高颜值、用户体验佳的 Markdown 编辑器分享给你。...Pine 优雅清新的编辑器适用平台：macOS 这是一款基于 Swift 4.2 编写的 Markdown 编辑器，拥有主题定制、LaTeX 编写、自动补全、自动保存、版本控制、Touch Bar 支持等功能...适用平台：macOS、Windows 这个是最近刚在微博上推荐的一个项目，作者将其产品定位为一个静态的博客写作客户端，也即是说，你可以在客户端上面写作，然后顺便将文章发布到静态博客上。...、Dropbox 等工具进行文章同步支持外链的封面图从上面列举出来的几项特性可以看到，Gridea 相对于普通的 Markdown 编辑器更加强大，如果你希望写作编辑与文章同步能无缝进行，不妨试下这个编辑器...除了 GitHub 上一些开源的 Markdown 编辑器之外，还有一些免费但不开源的编辑器，个人常用的一款是 Typora。现在你正在查看的这篇文章，就是在 Typora 上完成排版编辑的。

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PNAS：描绘自杀想法的时间尺度

迄今为止，许多关于自杀的实证研究都集中在对自杀想法/行为的存在或严重程度的横断面或回顾性研究上，重点放在区分那些有自杀想法/行为的人与没有自杀想法/行为的人之间的特征上。...我们通过检查(在个人内部，随着时间的推移)欲望和意图的手段和方差，评估在不同频率(burst与EMA)进行的测量是否捕获了相同的潜在过程。...由于项目是使用限制在0到10之间的整数的尺度来测量的，我们可以通过使用与他们的模态值或静息状态值相等的响应类别来量化参与者对测量提示的反应频率的可变性。...图3 在面板(A)和(B)中，我们展示了一个时间序列，描绘了两个不同参与者在欲望变量上的前两周的反应值。在面板(A)中，时间序列取自具有低变异性的参与者，用pmode = 0.91表示。...作为最后的分析，我们分别在仅由常规EMA测量和短时间间隔burst测量组成的数据子集上估计了CT-VAR和CT-Markov模型(见图1面板B和C)。图7显示了两个数据集的CT-VAR参数估计值。

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Android 隐私合规检查工具套装

： image.png 具体集成方案查看 github 的 LintCheck 的 README[5] 说明二、动态检查在上面的思维导图中，动态检查 Xposed 与 transform 插桩我是没有实现的...运行时效果如下：该方案优点是对 Android 系统版本兼容覆盖比较全，可以在不改变原有业务代码的情况下实现 AOP Hook，缺点就是只能针对自己应用进行 Hook，并且只能 Hook Java Method...题外话： Pine 的实现思路可以看《ART上的动态Java方法hook框架[11]》，这是一篇 2020 年写的文章，关于信息里面，作者当前年龄 19 岁..... 2、基于 frida 的免 root...方案基于 Frida 的方案，我最先接触的是 camille[12]，但该方案需要 root，它可以无侵入的实现所有应用的监测，但从 README 与 issue 来看，问题不少。...总结: 对于上述的几个方案，我还是比较喜欢基于静态方案的 apk smali 扫描与基于动态方案的 frida 无侵入式 camille[18] 方案，这两个方法都无需侵入项目即可实现隐私扫描，适合非开发人员使用

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2026实战：如何用 OpenClaw 将量化交易实时同步到手机端？

在2026年，通过 OpenClaw 配合云服务器，已经可以实现“地铁上用手机调整算法参数，云端自动完成200笔套利”。为什么选择轻量应用服务器？...不需要复杂的 SSH 配置，只需以下四步：第1步：启动 Lighthouse 实例在腾讯云控制台选择“轻量应用服务器”，搜索“OpenClaw”，直接选择镜像版本。建议选择 2核4G配置。...方案对比：为什么不建议自己折腾？很多新手倾向于自己买 VPS 从零搭建，或者使用昂贵的传统量化平台。...TradingView 推送实战收益回测数据往往不透明实盘数据可查（支持导入历史交易单验证）腾讯云镜像最大的价值在于环境固化。...总结与建议对于追求 ROI（投资回报率）的交易者，Lighthouse + OpenClaw 的组合目前在性价比上极具优势。

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基于yolov11引入跨空间学习的高效多尺度注意力EMA的python源码+训练源码

基于先前 YOLO 版本的令人印象深刻的进步，YOLO11 在架构和训练方法方面引入了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。...使用更少的参数获得更高的精度：随着模型设计的进步，YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度(mAP)，同时使用的参数比 YOLOv8m 少 22%，从而在不影响精度的情况下提高计算效率...与之前的版本相比，Ultralytics YOLO11 有哪些关键改进？ Ultralytics YOLO11 与其前身相比引入了多项重大进步。...使用更少的参数获得更高的精度：YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度(mAP)，参数比 YOLOv8m 少 22%，从而在不影响精度的情况下提高计算效率。...│ └── 训练说明.txt ├── [改进源码]ultralytics-8.3.0.zip ├── 改进原理.docx └── 改进流程.docx 【常见问题汇总】问：为什么我训练的模型epoch

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tensorflow学习笔记(三十三):ExponentialMovingAverage

假设我们与一串时间序列 [图片] 那么，这串时间序列的 MovingAverage 就是： [图片] 这是一个递归表达式。如何理解这个式子呢？...他就像一个滑动窗口，mvtmv_t 的值只和这个窗口内的 aia_i 有关，为什么这么说呢？...用其来存放 ema 的值 import tensorflow as tf w = tf.Variable(1.0) ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.9...= ema.apply([w])#这句和下面那句不能调换顺序 # 以 w 当作 key，获取 shadow value 的值 ema_val = ema.average(w)#参数不能是list，有点蛋疼...这是因为，当程序执行到 ema_op = ema.apply([w]) 的时候，如果 w 是 Variable，那么将会用 w 的初始值初始化 ema 中关于 w 的 ema_value，所以 [图片

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我“AI”发文——Meta在多模态学习上的探索与应用

为什么我从 frp 迁移到了 ZeroNews？谈其在高可用与易用性上的突破

我在U2VL精英训练营上的分享---vSphere与应用的监控

安利一款在 Windows10 上兼顾颜值与功能的 RSS 阅读应用

经验：这六年里，我在 “复盘” 这件事上的收获、误解与尴尬

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针对交易软件 TradingView 的供应链攻击

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