1.使用Prophet预言家进行时间序列预测
2.TEB（Time Elastic Band）局部路径规划算法详解及代码实现
3.庄家高度控盘 分时游资T+0组合 （分时副图）通达信指标源码公式
4.MMDet——Deformable DETR源码解读
5.通达信版本-缠论笔段预测主图指标，位置源代码免费分享
6.深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码

使用Prophet预言家进行时间序列预测

       prophet是预测源码年由Facebook开源的一个高效时间序列预测工具。

       其名源于英文单词“prophet”，位置意为先知或预言家，预测源码暗示其预测未来的位置能力。

       Prophet采用简洁的预测源码wp仿源码单层回归模型，非常适合用于预测具有明确季节性周期性的位置时间序列，同时具有出色的预测源码解释性。

       接下来，位置我们将简要介绍Prophet的预测源码算法原理，并利用一个开源的位置能源消耗时间序列数据预测案例，展示Prophet的预测源码使用方法和其强大功能。

       notebook源码位置：

       预测效果展示：

       〇，位置Prophet原理概述

       1，预测源码prophet的位置优点：

       1， 拟合能力强。能够拟合时间序列数据中的趋势、周期以及节假日和特殊事件的影响，并能提供置信区间作为预测结果。

       2，对噪声鲁棒。引入了changepoints的概念，参数量远小于深度学习模型如LSTM，不易过拟合，收敛速度较快。

       3，模型解释性好。提供了强大的可视化分析工具，便于分析趋势、周期、ssm项目源码电商节假日/特殊事件等因素的贡献。

       2，prophet的缺点：

       1，不适用协变多维序列。Prophet只能对单个时间序列建模，不能同时建模多个协变序列（如沪深支股票走势）。

       2，无法进行自动化复杂特征抽取。受模型假设空间限制，它无法对输入特征进行交叉组合变换等自动化抽取操作。

       3，prophet的原理：

       Prophet是一个加法模型，将时间序列分解为趋势项、周期项、节假日项/特殊事件影响以及残差项的组合。

       注：根据需求，周期项和节假日项/特殊事件影响也可设置为乘数而非加数

       1，其中趋势项被拟合成分段线性函数（默认）或分段logistic函数（适用于存在上下限的情况，如虫口模型、病毒传播等）。

       2，周期项使用有限阶（通常为3到8阶）的傅里叶级数进行拟合，有效减少参数量，避免对噪声数据过拟合。

       3，节假日项/特殊事件项可以作为点特征或区间特征引入，支持自定义不同类型的节假日或事件，还可通过add_regressor引入其他已知序列作为特征，具有很高的独立薅羊毛购物源码灵活性。

       一，准备数据

       我们使用的数据集是美国能源消耗数据集，包含了美国一家能源公司数十年的能源消耗小时级数据。

       1，读取数据

       2，数据EDA

       我们设计了一些时间日期特征来观察数据的趋势。

       3，数据分割

       二，定义模型

       三，训练模型

       四，使用模型

       五，评估模型

       六，保存模型

TEB（Time Elastic Band）局部路径规划算法详解及代码实现

       提升信心与学习的重要性

       在经济低迷时期，个人的信心对于经济的复苏至关重要。通过终身学习，提升个人的眼界与适应能力，是提振信心的有效方式。对于需要优化的全局路径，时间弹性带（TEB）算法能提供局部路径规划的最佳效果。

       TEB算法的原理

       时间弹性带（TEB）算法是一种局部路径规划方法，旨在优化机器人在全局路径中的局部运动轨迹。该算法能够针对多种优化目标，如路径长度、运行时间、与障碍物的距离、中间路径点的通过以及对机器人动力学、运动学和几何约束的符合性。

       与模型预测控制（MPC）相比，TEB专注于计算最优轨迹，商户直清支付源码而MPC则直接求解最优控制量。TEB使用g2o库进行优化求解，而MPC通常使用OSPQ优化器。

       深入阅读TEB的相关资料

       理解TEB算法及其参数，可以参考以下资源：

       - TEB概念理解：leiphone.com

       - TEB参数理解：blog.csdn.net/weixin_

       - TEB论文翻译：t.csdnimg.cn/FJIww

       - TEB算法理解：blog.csdn.net/xiekaikai...、blog.csdn.net/flztiii/a...

       TEB源码地址：github.com/rst-tu-dortm...

       TEB的源码解读

       TEB的源码解读包括以下几个关键步骤：

       1. 初始化：配置TEB参数、障碍物、机器人模型和全局路径点。

       2. 初始化优化器：构造优化器，包括注册自定义顶点和边、选择求解器和优化器类型。

       3. 注册g2o类型：在函数中完成顶点和边的注册。

       4. 规划函数：根据起点和终点生成路径，优化路径长度和质量。

       5. 优化函数：构建优化图并进行迭代优化。

       6. 更新目标函数权重：优化完成后，更新控制指令。

       7. 跟踪优化过程：监控优化器属性和迭代过程。

       总结TEB的优劣与挑战

       在实际应用中，TEB算法的局部轨迹优化能力使其在路径平滑性上优于DWA等算法，但这也意味着更高的计算成本。TEB参数复杂，实际工程应用中需要深入理解每个参数的作用。源码阅读与ROS的剥离过程需要投入大量精力，同时也认识到优化器的核心是数学问题，需要更深入的理解。

庄家高度控盘 分时游资T+0组合 （分时副图）通达信指标源码公式

       分时图显示强势个股时，通常会观察到庄家或游资的活动，利用技术指标能帮助发现这类异动并预警。seo博客源码推广分时图具有显著特点，比如放量拉升或火箭发射式上涨，以及分时回踩时的吸货行为。结合分时黄金坑与庄家发现技术，可以预测这类走势。

       下面是指标源码公式，用于识别庄家活动：

       ABC1指标：短期EMA（日EMA收盘）。

       庄控指标：衡量庄家活动程度，通过比较前一日和当前日庄控值来识别。

       无庄庄控与有庄庄控指标：依据庄控值判断市场是否有庄家干预。

       ABC2指标：以收盘价计算赢家百分比。

       主力出货指标：识别庄家可能的出货行为。

       TY指标：显示特定信息。

       高度庄控指标：结合赢家百分比、成本与收盘价，识别庄家活动的强度。

       接下来的指标如庄控B、JJD、P、S、M1等，用于进一步分析市场趋势。

       相关指标包括GUD1、GUD2、DIBAND、PAGF1、PAGF2、PAGF3、ACC1、ACC、ACC等，它们通过计算、交叉和过滤，帮助投资者识别市场机会。

       其中，PAGF、PAGF、PAGF指标通过特定条件的满足，提供市场活动的进一步指示。

       最后，通过绘图和图标，指标提供直观的视觉反馈，帮助用户理解市场动态。

       指标的实用性在于它们能为技术分析提供辅助，提高决策的准确性。用户可根据自身需求，结合更多参数，以增加分析的深度和广度。

       关注“爱指标”公众号，获取更新信息，或在评论区讨论指标应用。指标虽能提供参考，但应结合市场实际情况综合判断。

MMDet——Deformable DETR源码解读

       Deformable DETR: 灵活与精准的检测架构

       Deformable DETR是对DETR模型的革新，通过引入Deformable结构和Multi-Scale策略，实现了性能提升与训练成本的优化。它解决了DETR中全像素参与导致的计算和收敛问题，通过智能地选取参考点，实现了对不同尺度物体的高效捕捉。这种结构弥补了Transformer在视觉任务上的局限，如今已经成为业界标准。

       核心改进在于对Attention机制的重塑，Deformable DETR基于Resnet提取的特征，融入了多尺度特征图和位置编码，生成包含目标查询的多层次特征。其架构由Backbone（Resnet提取特征）、Transformer编码器（MSdeformable self-attention）和解码器（MultiheadAttention和CrossAttention）组成，每个组件都发挥关键作用：

Backbone：Resnet-作为基础，提取来自第一到第三阶段的特征，第一阶段特征被冻结，使用Group Normalization。

Neck：将输入通道[, , ]映射到通道，利用ChannelMapper，生成4个输出特征图。

Bbox Head：采用DeformableDETRHead类型的结构，负责目标检测的最终预测。

       Deformable Attention的核心在于其创新的处理方式：参考点（Reference Points）作为关键元素，预先计算并固定，offsets由query通过线性层生成，Attention权重由query通过线性变换和Softmax函数确定。而在Value计算上，输入特征图通过位置选择，结合参考点和offset，实现精确特征提取。最后，Attention权重与Value的乘积经过Linear层，得出最终输出。

       在Decoder部分，Self-Attention模块关注对象查询，Cross-Attention则在对象查询与编码器输出间进行交互，生成包含物体特征的query。输入包含了query、值（编码器特征图）、位置编码、padding mask、参考点、空间形状等信息，输出则是每层decoder的object query和更新后的参考点。

       简化后的代码，突出了关键部分的处理逻辑，如Encoder使用Deformable Attention替换传统的Self Attention，输入特征map经过处理后，参考点的初始化和归一化操作确保了模型的高效性能。Decoder中的注意力机制和输入输出细节，都展现出模型灵活且精准的检测能力。

       Deformable DETR的设计巧妙地融合了Transformer的灵活性和Transformer架构的效率，为目标检测任务提供了全新的解决方案，展现出了其在实际应用中的优越性。

通达信版本-缠论笔段预测主图指标，源代码免费分享

       显示开关:=1;

       顶价:=REF(H,BARSLAST(H>REF(H,1)));

       底价:=REF(L,BARSLAST(L<REF(L,1)));

       分型顶0:=H>顶价 AND L>底价;

       分型底0:=L<顶价 AND H<底价;

       分型顶1:=分型顶0 AND H=HHV(H,BARSLAST(分型底0));

       分型底1:=分型底0 AND L=LLV(L,BARSLAST(分型顶0));

       分型顶:=FILTERX(分型顶1,BARSLAST(分型底1));

       分型底:=FILTERX(分型底1,BARSLAST(分型顶1));

       UP1:=BARSLAST(分型底);

       顶力度1:=HHV(L,UP1+1)>LLV(H,UP1+1);

       顶包含1:=COUNT(L>REF(L,1),UP1)>2 AND COUNT(H>REF(H,1),UP1)>2;

       DN1:=BARSLAST(分型顶);

       底力度1:=HHV(L,DN1+1)>LLV(H,DN1+1);

       底包含1:=COUNT(H>REF(H,1),DN1)>2 AND COUNT(L>REF(L,1),DN1)>2;

       笔顶:=分型顶 AND UP1>3 AND 顶力度1 AND 顶包含1;

       笔底:=分型底 AND DN1>3 AND 底力度1 AND 底包含1;

       笔顶:=笔顶 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底));

       笔底:=笔底 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶));

       笔顶:=笔顶 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底));

       笔底:=笔底 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶));

       笔顶1:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));

       笔底1:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));

       UP2:=BARSLAST(笔底1);

       顶力度2:=HHV(L,UP2+1)>LLV(H,UP2+1);

       顶包含2:=COUNT(L>REF(L,1),UP2)>2 AND COUNT(H>REF(H,1),UP2)>2;

       DN2:=BARSLAST(笔顶1);

       底力度2:=HHV(L,DN2+1)>LLV(H,DN2+1);

       底包含2:=COUNT(H>REF(H,1),DN2)>2 AND COUNT(L>REF(L,1),DN2)>2;

       笔顶:=分型顶 AND UP2>3 AND 顶力度2 AND 顶包含2;

       笔底:=分型底 AND DN2>3 AND 底力度2 AND 底包含2;

       笔顶:=笔顶 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底));

       笔底:=笔底 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶));

       笔顶2:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));

       笔底2:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));

       笔顶3:=笔顶1 OR 笔顶2;

       笔底3:=笔底1 OR 笔底2;

       笔顶:=FILTERX(笔顶3 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底3)),BARSLAST(笔底3));

       笔底:=FILTERX(笔底3 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶3)),BARSLAST(笔顶3));

       笔顶:=FILTERX(笔顶 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底)),BARSLAST(笔底));

       笔底:=FILTERX(笔底 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)),BARSLAST(笔顶));

       笔顶:=笔顶 AND (BARSLAST(笔底)>1 OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);

       笔底:=笔底 AND (BARSLAST(笔顶)>1 OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);

       笔顶:=笔顶 AND (H=HHV(H,BARSLAST(笔底)) OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);

       笔底:=笔底 AND (L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)) OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);

       笔顶:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));

       笔底:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));

       笔顶:=笔顶 AND (BARSLAST(笔底)>2 OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);

       笔底:=笔底 AND (BARSLAST(笔顶)>2 OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);

       笔顶:=笔顶 AND (H=HHV(H,BARSLAST(笔底)) OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);

       笔底:=笔底 AND (L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)) OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);

       笔顶:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));

       笔底:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));

       笔顶:=笔顶 AND (BARSLAST(笔底)>3 OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);

       笔底:=笔底 AND (BARSLAST(笔顶)>3 OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);

       笔顶:=笔顶 AND (H=HHV(H,BARSLAST(笔底)) OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);

       笔底:=笔底 AND (L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)) OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);

       笔顶:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));

       笔底:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));

       DN:=BARSLAST(笔顶);

       底力度:=HHV(L,DN+1)>LLV(H,DN+1);

       底包含:=COUNT(H>REF(H,1),DN)>2 AND COUNT(L>REF(L,1),DN)>2;

       笔底:=笔底 AND (笔底<>1) AND DN>3 AND 底力度 AND 底包含 AND (L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)));

       笔底:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));

       UP:=BARSLAST(笔底);

       顶力度:=HHV(L,UP+1)>LLV(H,UP+1);

       顶包含:=COUNT(L>REF(L,1),UP)>2 AND COUNT(H>REF(H,1),UP)>2;

       笔顶:=笔顶 AND (笔顶<>1) AND UP>3 AND 顶力度 AND 顶包含 AND (H=HHV(H,BARSLAST(笔底)));

       笔顶:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));

       笔顶:=笔顶 OR 笔顶;

       笔底:=笔底 OR 笔底;

       笔顶:=FILTERX(笔顶 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底)),BARSLAST(笔底));

       笔底:=FILTERX(笔底 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)),BARSLAST(笔顶));

       UP:=BARSLAST(笔底);

       顶力度:=HHV(L,UP+1)>LLV(H,UP+1);

       顶包含:=COUNT(L>REF(L,1),UP)>2 AND COUNT(H>REF(H,1),UP)>2;

       DN:=BARSLAST(笔顶);

       底力度:=HHV(L,DN+1)>LLV(H,DN+1);

       底包含:=COUNT(H>REF(H,1),DN)>2 AND COUNT(L>REF(L,1),DN)>2;

       笔顶:=笔顶 AND UP>3 AND 顶力度 AND

深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码

       深度学习目标检测系列：一文掌握YOLO算法

       YOLO算法是计算机视觉领域的一种端到端目标检测方法，其独特之处在于其高效性和简易性。相较于RCNN系列，YOLO直接处理整个图像，预测每个位置的边界框和类别概率，速度极快，每秒可处理帧。以下是YOLO算法的主要特点和工作流程概述：

       1. 训练过程：将标记数据传递给模型，通过CNN构建模型，并以3X3网格为例，每个单元格对应一个8维标签，表示网格中是否存在对象、对象类别以及边界框的相对坐标。

       2. 边界框编码：YOLO预测的边界框是相对于网格单元的，通过计算对象中心与网格的相对坐标，以及边界框与网格尺寸的比例来表示。

       3. 非极大值抑制：通过计算IoU来判断预测边界框的质量，大于阈值（如0.5）的框被认为是好的预测。非极大值抑制用于消除重复检测，确保每个对象只被检测一次。

       4. Anchor Boxes：对于多对象网格，使用Anchor Boxes预先定义不同的边界框形状，以便于多对象检测。

       5. 模型应用：训练时，输入是图像和标签，输出是每个网格的预测边界框。测试时，模型预测并应用非极大值抑制，最终输出对象的单个预测结果。

       如果你想深入了解并实践YOLO算法，可以参考Andrew NG的GitHub代码，那里有Python实现的示例。通过实验和调整，你将体验到YOLO在目标检测任务中的强大功能。

ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读

       本文主要解析ROS Navigation框架中的MPC局部路径规划器mpc_local_planner的使用方法和源码流程。MPC模型预测控制算法是关键环节，它处理复杂环境，优化性能，但计算复杂度较高。以下是mpc_local_planner的详细步骤：

       1. 首先，将mpc_local_planner从GitHub或其他源代码库下载至ROS工作空间的src文件夹。

       2. 环境配置需安装依赖和环境，可通过rosdep或参考相关博客解决安装问题。链接：[ROS Noetic版本 rosdep找不到命令 不能使用的解决方法]。

       3. 通过catkin_make编译mpc_local_planner包，并通过其自带示例测试其功能，如阿克曼模型小车的动态演示。

       4. 在move_base的launch文件中，将局部路径规划器设置为mpc_local_planner/MpcLocalPlannerROS，并根据机器人特性调整clearing_rotation_allowed参数，如阿克曼车型机器人禁止原地旋转。

       5. 配置参数文件mpc_local_planner_params.yaml，确保路径符合机器人实际情况。

       6. 完成配置后，进行实际路径规划测试，并根据测试结果调整参数，以优化路径规划性能。

       以上步骤详尽介绍了在ROS中使用MPC局部路径规划器mpc_local_planner的步骤，通过这些操作，你将能更好地将其应用到你的机器人项目中。详情请参考《ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读》。