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该文件包含关于成功算法交易的英文和代码。

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简介：
该项目包含“Successful Algorithmic Trading”的中英双语版本，并附带了相关的代码实现。其核心在于详细阐述量化交易开发的全流程，包括能够进行回测和实盘运行的流程设计，主要采用Python编程语言。此外，该资源也深入探讨了量化平台开发过程中可能遇到的各种挑战和问题，例如如何有效地规避未来函数在回测过程中的潜在风险。同时，它还着重介绍了当下炙手可热的机器学习算法在量化交易领域的应用策略和实践方法。

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  • 该文件夹包含SST变换的Matlab代码
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    本文件夹收录了用于实现SST（Sure-Shot Transform）变换的Matlab编程代码。这些资源对于进行信号处理和数据分析的研究人员非常有用。 该文件夹内包含SST变换的matlab代码，已亲测可用。程序为同步压缩变换，能够运行，并对时频分析有较好的处理效果。
     
  • 关于DaebWxHook的有关文件，包含dll文件
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    DaebWxHook是一款用于Windows系统下的动态链接库（DLL）工具，它提供了一系列函数和接口以实现对特定软件或应用的行为监控与修改。此文档详细介绍了如何使用该DLL进行高效的代码注入、挂钩以及进程间通信等操作。 DaebWxHook的相关文件包括dll文件。通过该注入器，可以直接实现以接口的方式操作客户端微信，并且相对比较安全。
     
  • MATLAB代码续行 - reaction_diffusion_pattern_formation: 该文件夹包含我的本科毕业论文代码...
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    本文件夹收录了作者为撰写本科毕业论文而编写的MATLAB代码，专注于通过反应扩散机制探索图案形成过程。 该文件夹包含了我为本科毕业论文编写的代码。其中schnackenberg_final.edp是一个FreeFEM++文件，它实现了Schnackenberg反应扩散系统，并采用分数步长法进行时间推进。随后利用时间推进后的最终稳态作为牛顿-拉夫森迭代的初始条件，在这种情况下解决方案迅速收敛且能够确认已达到稳定状态。 我还编写了一些MATLAB脚本用于对来自schnackenberg_final.edp文件中的雅可比矩阵（J）实施对角化处理。其中，JStar是基于对称适应性基础上计算出的雅可比行列式；而RMatrix则构建了一个矩阵R使得 JSTAR=RJR 成立，以实现向对称适应基础转换的目的。 为了建立这个矩阵 R，我们需要应用一些群表示理论的知识。对于更详细的解释，请参阅“在存在对称性情况下的数值连续和分叉（2014）.pdf”文档；该论文曾在班加罗尔TIFR-CAM的2014年有限元会议计算PDE会议上进行过介绍。
     
  • 关于C语言的文件读取功能（含代码和介绍）.docx
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    本文档详细介绍了C语言中的文件读取功能，并提供了示例代码。读者将学习到如何打开、读取以及关闭文件等基本操作，适合初学者参考与实践。 本代码示例展示了如何在C语言中进行基本的文件读写操作。文件操作是C语言编程中的一个重要部分，它允许程序与磁盘上的文件进行交互，包括读取文件内容、向文件写入数据等。下面将演示如何打开一个文件、向文件中写入数据、从文件中读取数据以及关闭文件。 学习攻略： 1. 文件指针：在C语言中，通过使用FILE类型的指针来进行所有与文件相关的操作。 2. 标准库函数包括： - `fopen` 用于打开一个已存在的或创建一个新的文本段落件。 - `fclose` 关闭之前由 `fopen` 或其他方式打开的流对象。 - `fwrite` 向指定的输出流中写入数据。 - `fread` 从输入流读取数据到缓冲区，直到到达EOF或者达到最大字节数为止。 - `fgets` 用于逐行地从文件或标准输入设备上获取字符串。 - `fputs` 将一个字符串输出到指定的文件中。 3. 错误处理：在执行任何与文件相关的操作之前，请务必检查返回值是否为成功状态，以便及时发现并解决可能的问题。 4. 文件模式：当使用 fopen 函数打开或创建新文件时，需要提供描述如何访问该文件的一个字符串参数。例如，“r”代表只读方式；“w”表示以写入（覆盖）的方式打开一个已存在的文件或者创建一个新的空白文件。 代码示例： ```c #include #include #define FILENAME example.txt ``` 此段落详细介绍了如何在C语言中进行基本的文件读写操作，并提供了必要的函数和概念说明。
     
  • 关于GJK算法的资料汇总（包括论文、代码和PPT）
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    本资源合集专注于GJK碰撞检测算法，包含详尽的研究论文、实用代码示例及教学PPT，旨在为学习者提供全面的学习材料。 此压缩包包含两篇关于GJK算法的论文及相关PPT和源码，希望对需要的朋友有所帮助。
     
  • 关于LSTM的论文（含中英文）
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    本文探讨了长短时记忆网络(LSTM)的相关研究和应用，涵盖了其架构、优势以及在不同领域的实现情况。文中同时提供了相关的中文解释与讨论。 这是我学习期间整理的关于LSTM的相关论文资料，可以下载查阅以了解有关LSTM的研究内容。
     
  • 关于iconv.h文件的代码编译包
    优质
    关于iconv.h文件的代码编译包旨在提供一个详尽的学习资源和实践工具集，帮助开发者理解和解决与iconv.h相关的编码转换问题及其编译挑战。 用于编码格式转换，适用于Windows系统支持的环境。
     
  • 该软件包包含了执行Learned D-AMP、D-AMP、D-VAMP、D-prGAMP和DnCNN算法的代码
    优质
    本软件包提供了一系列先进的信号处理与图像恢复算法的实现代码，包括Learned D-AMP、D-AMP、D-VAMP、D-prGAMP及DnCNN，助力科研人员高效开展相关研究工作。 此软件包包含运行 Learned D-AMP、D-AMP、D-VAMP、D-prGAMP 和 DnCNN 算法的代码，并且还包括使用 SURE 损失训练 Learned D-AMP、DnCNN 和 Deep Image Prior U-net 的代码。 主要内容包括以下脚本： 1. CS_1D_Demo.m：此脚本利用基于 Haar 小波稀疏性的 (V)AMP 以及 NLM-(V)AMP 方法来恢复压缩采样的一维信号。 2. CS_Imaging_Demo.m：使用 D-AMP 恢复压缩采样的图像。 3. CS_Imaging_Demo_DVAMP.m：利用 D-VAMP 来处理和恢复经过压缩的图像样本。 4. CS_Imaging_Demo_LDAMP.m：采用 L(V)AMP 方法来对压缩采样进行信号重建工作。 5. CPR_Imaging_Demo.m：使用 D-prGAMP 技术执行压缩相位检索。 以上是主要功能脚本列表，每个脚本都针对不同的应用场景和算法需求提供相应的解决方案和技术支持。
     
  • 关于SURF算法的论文与代码
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    本文及附带代码深入探讨并实现了SURF（Speeded Up Robust Features）算法，一种用于计算机视觉中物体识别和场景匹配的强大特征检测技术。 SURF（加速鲁棒特征）是由Bay在2006年首次提出的图像匹配技术，在计算机视觉领域有着广泛应用，如物体识别和3D重构。这项技术基于SIFT算子改进而来，并且通常比标准的SIFT算子快好几倍，同时具备更好的多图处理能力。 SURF的核心优势在于它采用了Harr特征以及积分图像（integral image）的概念，这使得程序运行效率大大提升。
     
  • 交通灯项目文件（包含源代码和项目图）.zip
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    这是一个包含交通灯控制系统相关文档及源代码的压缩包。内含详细的项目设计图与编程实现，有助于深入理解信号灯控制系统的开发流程和技术细节。 交通灯项目包含两个部分：源代码与项目图。文件名为“交通灯.zip”。