1.市场软件指标精选更新：副--“顶底伏击”（源码）
2.ADVOL龙系离散量指标指标怎么用，源码ADVOL龙系离散量指标源码是源码多少？
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市场软件指标精选更新：副--“顶底伏击”（源码）
市场软件指标精选更新：副图--“顶底伏击”（源码）
DIR:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,));
VIR:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),);
ER:=DIR/VIR;
CS:=SMA(ER*(2/3-2/)+2/,3,1);
CQ:=CS*CS*CS;
裁决:=EMA(MA(CLOSE,-CS*),2);
AS:=;
AD:=;
CD:=C/裁决*;
OD:=OPEN/裁决*;
OH:=H/裁决*;
OL:=L/裁决*;
STICKLINE(CD≥OD,OD,CD,2,0),COLORDD;
STICKLINE(CD≥OD,OD,CD,1,0),COLORFF;
STICKLINE(CD≥OL,OL,OH,0,0),COLORFF;
STICKLINE(CD
STICKLINE(CD
STICKLINE(CD
A1:=OL
A2:=C>O;
A3:=CROSS(CD,AS);
XG:=A1 AND A2 AND A3;
DRAWICON(XG,OL,);
M5:=MA(C,5);
M:=MA(C,);
M:=MA(C,);
M:=MA(C,);
M:=MA(C,);
MD:=MAX(M5,MAX(M,MAX(M,MAX(M,M))));
MN:=MIN(M5,MIN(M,MIN(M,MIN(M,M))));
MJ:=(MD-MN)/C<=0.;
DIF:=EMA(CLOSE,)*-EMA(CLOSE,)*;
DEA:=EMA(DIF,9)*;
XG2:=MJ AND CROSS(DEA,DIF);
DRAWICON(XG2,AS,);
注：平台目前更新的有关公式源码，部分提示编码错误的源码，是源码为了避免业内叨唠，大家看好有意，源码可以线下，源码狂飙ae源码联系我们这边。源码在线即回！源码
最后感谢平台予以机会，源码见证成长，源码喜欢加关注，源码感谢点赞支持哈！源码市场若有可期，源码希望越来越好！源码
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ADVOL龙系离散量指标指标怎么用，ADVOL龙系离散量指标源码是多少？
ADVOL龙系离散量指标指标怎么用：
1．股价一波比一波高，ADVOL一波比一波低，两者产生牛背离时，为卖出讯号。
2．股价一波比一波低，ADVOL一波比一波高，两者产生熊背离时，为买进讯号。
3．ADVOL向上交叉其N日平均线时，视为买进讯号。
4．ADVOL向下交叉其N日平均线时，视为卖出讯号。webpack源码修改
ADVOL龙系离散量指标源码是多少：
iTemp:=High-Low;
fAmount:=amount/.0;
AD:=（close*2-high-low）*fAmount/iTemp;
ADVOL:SUM（AD，0）;
MA:MA（ADVOL，N）;
腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
稳定扩散、midjourney等AI绘图技术，为人们带来了令人惊叹的效果，不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而，AI绘图的可控性一直不是很好，通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为了使AI绘制的图像更具可控性，Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发，分析其实现方法。
本篇是第一篇，主要介绍源码的运行方法，后续两篇将以深度图为例，客服php源码分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter，也是为了继续研究我一直在研究的课题：“AI生成同一人物不同动作”，例如：罗培羽：stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试（多姿势图），Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感，后续将进行尝试。
T2I-Adapter论文地址如下，它与controlnet类似，都是在原模型增加一个旁路，然后对推理结果求和。
T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点，从图中可见，其一是在unet的编码阶段增加参数，而controlnet主要是解码阶段；其二是controlnet复制unit的上半部结构，而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的ipa源码论坛模型，因此T2I-Adapter的模型较小，默认下占用M左右，而controlnet模型一般要5G空间。
首先确保机器上装有3.6版本以上python，然后把代码clone下来。随后安装依赖项，打开requirements.txt，可以看到依赖项的内容。然后下载示例，下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下，再下载T2I-Adapter的模型到目录下，模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5，也还下载了sd-v1-4.ckpt。
根据文档，尝试运行一个由深度图生成的例子，下图的左侧是深度图，提示语是"desk, best quality, extremely detailed"，右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛，一开始在一台8G显存的服务器上跑，显存不够；重新搭环境在一台G显存的服务器上跑，还是不够；最后用一台G显存的服务器，终于运行起来了。
接下来尝试跑openpose的例子，下图左侧是骨架图，提示词为"Iron man, high-quality, high-res"，右侧是生成的图像。
既然能跑推理，那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行，目标是准备一点点数据把训练代码跑起来，至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步，我们以训练深度图条件为例，来运行train_depth.py。
显然，习惯了，会有一些问题没法直接运行，需要先做两步工作。准备训练数据，分析代码，定位到ldm/data/dataset_depth.py，反推它的数据集结构，然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt，用于存放数据文件的地址，由于只是测试，我就只添加两行。然后准备，图中的.png和.png是结果图，.depth.png和.depth.png是深度图，.txt和.txt是对应的文本描述。
文本描述如下，都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量，由于T2I-Adapter使用多卡训练，显然我也没这个环境，因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量，因此做简单的设置。
做好准备工作，可以运行程序了，出于硬件条件限制，只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时，完成，按默认的配置，模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么，使用训练出来的模型试试效果，能生成如下（此处只是为了跑起来代码，用训练集来测试），验证了可以跑起来。
运行起来，但这还不够，我们还得看看代码是怎么写法，下一篇见。
PS：《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文，从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起，从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索，一步步介绍AI博弈的原理，而后引出强化学习方法，通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点，值得推荐。
AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用，它集合stable-diffusion各项常用功能，还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术，我们也分析了它的源码实现，写了一系列文章。
