源码参数步长解释（源码参数步长解释什么意思）

必知必会的VGG网络(含代码)

牛津大学的视觉几何组设计的VGGNet，一种经典卷积神经网络架构，曾在2014年ILSVRC分类任务中获得第二名。现今，VGG依然广泛应用于图像识别、语音识别、机器翻译、机器人等领域。VGG包含16层（VGG-16）和19层（VGG-19），结构相似，由13个卷积层和3个全连接层组成。

随后的网络发展主要分为两条主线：Inception系列追求复杂度，从GoogLeNet到Inception V2-V4和Inception ResNet；VGG系列则追求深度，通过简化结构实现更深网络，如VGG到ResNet再到DenseNet和DPN。Google Brain甚至使用大量GPU训练出优于人类设计的NASNet和mNasNet。

本文使用Lenet网络架构，下面定义Lenet网络结构，若要更改网络结构，如用VGGNet，GoogleNet，Inception，ResNets或自己构建不同的网络结构，可以直接在这一块函数内进行修改。

【SWMM源代码系列】SWMM运行原理之各模块介绍

坡面汇流子模块：计算坡面汇流及出流量。管网水动力子模块：计算管网系统的溢流、出流和传输量。重要性：模拟城市排水系统在降雨期间的水文过程。水质模型模块：功能：涉及降雨水质、地面累积、地表冲刷和管网传输等计算。降雨水质子模块：计算随降雨进入模型系统的水质。地面累积子模块：计算污染物在地表的累积量。

在水文模型计算方面，SWMM包括降雨蒸发、超渗产流、坡面汇流和管网水动力计算。降雨蒸发模块计算特定时间步长内的降雨量和潜在蒸发量。超渗产流模块则负责计算下垫面的入渗、滞蓄和产流量。坡面汇流模块计算坡面汇流及出流量，而管网水动力模块负责计算管网系统的溢流、出流和传输量。

UI界面旨在建立Gis和SWMM文件之间的桥梁，通过直观的操作界面简化数据转换流程，提高用户的使用便捷性。核心算法模块：背景数据需求：基础排水管网模型所需的空间数据包括点要素、线要素、面要素，这些要素包含一系列关键属性信息。

OpenCV:Mat源码解读

OpenCV中的核心组件Mat是理解库运作的关键。通过深入阅读其源码，我们可以了解到Mat如何管理内存、与Sub-mat的关系，以及如何支持不同数据类型。本文旨在提供对Mat类的深入理解，帮助你掌握Mat的内存管理机制、数据结构设计，以及Mat中数据类型的表示方式。

通过data、step和elemSize，开发者可以访问Mat中的任意元素。OpenCV提供了.at（）和.ptr（）函数，前者返回值，后者返回指针，方便不同场景下的访问。 例如，二维点（i，j）的.at访问会首先计算出对应行的指针，然后通过数组下标访问元素。.ptr则直接返回指针，适用于连续访问。

Mat的创建与读取实操Mat是OpenCV中最常用的数据结构，它具有多种特性，如不同的数据类型（depth（），如0-6级）和加上通道后的type。Mat的核心在于它的内存管理，直接赋值相当于浅拷贝，通过clone（）或copyTo（）可以实现深拷贝，以创建独立的对象。

求ABV指标公式代码,适合用于大智慧的

1、这是指标的公式源码：参数 N1 缺省12 最小 1 最大 200 步长1 N2 缺省26 最小1 最大 200 步长 1 ABV：MA（SUM（IF（CLOSEREF（CLOSE，1），VOL，IF（CLOSEREF（CLOSE，1），-VOL，0），0）/25000，2）；M1：EMA（ABV，N1）；M2：EMA（ABV，N2）；你只要把它复制进去就可以使用了。

2、由于ABV指标是由OBV指标演化而来，因此，OBV指标的缺陷同样可能在ABV指标上表现出来，这是使用时需要注意的地方。

3、主力轨迹指标：（方法同上）大智慧主力轨迹指标是用于发现市场大额资金进出的变化过程，因此中短线可较准确的捕捉短期头部及底部。此指标与主力进出配合使用成功率极高。

python实现常见随机过程的模拟

1、Heston模型：Heston在1993年提出了一种描述标的资产波动率变化的数学模型，它假设资产收益率的波动率不是恒定的，而是遵循一个随机过程。

2、模拟泊松过程有两种方法。方法一，给定事件次数，可以通过生成λ个指数分布随机数来获得事件发生时间。Python代码实现如下：运行一次后结果如图所示。方法二，给定时间T，事件发生的次数是一个参数为λ的随机变量。

3、numpy.random.RandomState：更深入的随机数生成 除了使用`numpy.random.seed（）`，还可以使用`numpy.random.RandomState`类来更细致地控制随机数生成过程。通过构造RandomState实例并传入种子值，我们能更灵活地管理和控制随机数生成器的状态。