1.通达信公式进阶（1）：如何导入和导出公式？
2.用JAVA写出源代码。平衡平衡运行结果如下？
3.详解视频中动作识别模型与代码实践
4.Simutron电路模拟器V101绿色版Simutron电路模拟器V101绿色版功能简介
5.有100个真币和一个假币，源码只知道真币与假币不等重，报文要求只称两次，平衡平衡得出是源码真币重还是假币重，求C#源码
6.若用9位机器表示十进制-101，报文经传牛马线源码则源码表示形式为：

通达信公式进阶（1）：如何导入和导出公式？

       通达信公式的平衡平衡进阶教学已启程，专为深化理解和掌握更深入技巧的源码交易者。如果你尚未体验入门教学，报文请点击链接进行浏览和学习。平衡平衡进阶教学聚焦于特殊应用技能，源码旨在让你对通达信公式有全面的报文洞察。期间，平衡平衡我会分享一系列通达信函数精讲和精选指标案例，源码以便于大家实践和理解。报文

       针对粉丝提问较多的导入和导出公式问题，本次将详细讲解两种方式：复制粘贴源码以及通过公式文件的导入和导出。具体步骤如下：

       源码复制注意事项

       通达信公式的源码包含公式表达式的一系列文本。例如，MA公式源码为从'MA1'开始至'；'结束的代码段。复制源码后，建立相应类别的新公式，如新建技术指标'BowanYuDan_'，然后将源码粘贴进去。机油小程序源码在聊天软件复制时，粘贴后可能产生排版错乱和无效换行，无需修改。但在测试公式时，若有错误显示，应检查是否缺少参数部分。确保参数完整，公式便能正常运行。

       公式文件的导出与导入

       导出公式以文件形式保存，包含了源码、参数、公式名、注释和绘图方式等。公式文件存储于通达信内置的公式管理器中，导出文件则需使用管理器的导出功能。选中公式、点击快速导出，系统自动生成命名为公式名的文件。保存此文件即可。需要注意，若选择完全加密导出，将无法编辑文件，仅能启用，高校就业系统源码下一期教学将介绍这一加密模式。

       导入公式则更简便，打开公式编辑器后点击'导入公式'，选择先前导出的文件，点击'打开'。出现导入界面，确保选择了正确的公式，不选默认无法导入。若遇同名文件，需选择覆盖现有公式或改名后再导入，避免导入失败。

       量化解析

       对于低佣金开户、量化交易需求或对策略和通达信公式的技术支持有疑问的交易者，欢迎关注我，期待能为你的交易之旅带来帮助。

用JAVA写出源代码。运行结果如下？

       您好：

           代码及运行结果如下，供参考：

       代码示意图

       运行结果示意图

           因输出的内容中包含特殊字符，所以在输出的时候，需要做转义，以上代码供参考。

详解视频中动作识别模型与代码实践

       摘要：本文详细解析视频动作识别的经典模型，并通过代码实践进行演示。彩61源码下载视频动作识别涉及分析一段视频内容，判断其中的人物动作。与图像识别相比，视频分析需要考虑时间顺序和动作之间的关联性。由于视频分析的计算资源需求高，数据量庞大，并且需要处理时序因素，模型参数量也相应增加。然而，基于已有的图像模型，如ImageNet，可以有效应用于视频模型训练，提高训练效果。本文将介绍视频动作识别领域的经典模型，包括旧模型和新模型，并通过代码实现进行实践。

       视频动作识别旨在解析视频内容，识别出人物所做的动作。这一领域相较于图像识别，不仅要分析静态，还要考虑序列间的时空关系。例如，仅凭一张无法确定某人扶门的系统在线重装源码意图是开门还是关门。

       视频分析领域发展相对较晚，与图像分析领域相比，面临着更大的挑战。主要难点在于需要强大的计算资源来处理视频内容，视频转换为进行分析导致数据量庞大。此外，视频分析模型需考虑时间顺序，通过时间关系联系图像，进行判断，这增加了模型的复杂性和参数量。

       得益于PASCAL VOC、ImageNet、MS COCO等数据集的公开，图像领域诞生了许多经典模型。视频动作识别领域同样存在经典模型，本案例将详细介绍这些模型，并通过代码实践进行演示。首先，本案例将准备所需源代码和数据，通过ModelArts SDK将资源下载并解压。

       UCF-数据集将被选作为演示数据集，演示视频动作识别模型。接下来，我们将介绍视频动作识别的经典模型，从旧模型到新模型，逐步解析模型结构和工作原理。旧模型包括卷积网络+LSTM、3D卷积网络以及Two-Stream网络，新模型则引入了更有效的Two-Stream Inflated 3D ConvNets（I3D）模型，利用光流数据增强动作识别能力。

       为了捕获图像间的时空关系，I3D模型结合了多种结构改进，如光流计算和时间序列分析，有效提升模型识别精度。通过代码实现，我们将分别实践C3D模型（3D卷积网络）和I3D模型（Two-Stream Inflated 3D ConvNets），并展示训练过程、模型结构和具体实现细节。

       本案例将重点介绍C3D模型和I3D模型的结构与训练过程。C3D模型采用3D卷积网络处理视频，结合LSTM捕捉时间序列信息。I3D模型则在C3D基础上引入光流计算，增强模型对视频动作的识别能力。通过代码实践，读者将深入了解视频动作识别的经典模型和实际应用。

       在代码实现部分，我们将详细展示如何准备数据、构建模型结构、训练和测试模型的过程。例如，对于C3D模型，我们将讲解数据预处理、构建模型、训练模型和评估模型的方法。对于I3D模型，我们将介绍模型结构、参数定义、数据处理和模型预测的实现方式。

       通过本案例的代码实践，读者将能够亲自动手实现视频动作识别模型，理解模型原理，掌握模型训练与测试的关键步骤。这不仅有助于深入理解视频动作识别领域，还能为实际应用打下坚实的基础。

Simutron电路模拟器V绿色版Simutron电路模拟器V绿色版功能简介

       大家好,关于Simutron(电路模拟器) V1.0.1 绿色版，Simutron(电路模拟器) V1.0.1 绿色版功能简介这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧！

       Simutron是一款非常强大的电子电路模拟器。为AVR 8位微处理器运行和调试固件的简单环境。能够运行arduino固件。这个程序内部使用开源Simavr AVR处理器模拟器和包装所有的功能在一个GUI shell。固件调试场景的设置可以动态创建。能够运行MHz的MCU，并具有良好的外部部件。而且，这可以用于开发的数控固件。

功能特点

       libsimavr模拟器的GUI包装器。

       使用原理图捕获来定义模拟硬件配置。

       连接/断开主机PTY设备到模拟单片机的UART。

       连接/断开远程GDB调试会话(充当GDB后端)

       将信号记录到VCD文件中，以使用gtkwave(逻辑解析器)查看它

       各种部件的集合，如LCD和组合逻辑。

包含组件

       源代码，信号发生器

       电阻器，电容器，电感器

       二极管，齐纳二极管，发光二极管，LED

       MOS晶体管，MOSFET，

       双极结晶体管，BJT

       理想运算放大器，运放

       数字逻辑门，OR，NOT，NAND，NOR，XOR，XNOR

使用说明

       1. 用虚拟器件在工作区建立电路；

       2.选定元件的模式、参数值和标号；

       3.连接信号源等虚拟仪器；

       4. 选择分析功能和参数；

       5.激活电路进行仿真；

       6.保存电路图和仿真结果。

有个真币和一个假币，只知道真币与假币不等重，要求只称两次，得出是真币重还是假币重，求C#源码

       从枚中随意取出一枚，把剩下的枚分成两摊，每摊。；放在天平两头上称。

        一、假如平衡，则说明这枚都是真币，取出的那一枚是假币，此时只需从枚中随意取出一枚，一起拿到在天平上称，即可分出真币重还是假币重。

        二、假如不平衡，可以帮重的那一头的枚硬币取出，再分成两摊，每摊枚。第二次放在天平上称:

        1、假如平衡，说明假币在轻的那头，假币比真币轻；

        2、假如不平衡，则说明假币在重的这头，假币比真币重。

        3、（同理，取轻的那头来分析也一样）

若用9位机器表示十进制-，则源码表示形式为：

       A 补码表示 B 第一位是位数 0为正 1为负

       正数的反码补码和源来的一样

       负数的反码是除第一位外其它反过来 0改成1 1改成0

       补码为反码加1

       例

        的二进制是 第一位 0 是符号位 反码,补码是 和原来一样

        - 的二进制是 第一位 1 是符号位 反码是 补码是反码加一