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?
3.腾讯T2I-adapter源码分析(1)-运行源码跑训练
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51脉冲源码联系我们这边。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
免责声明:指标来源网络收集和会员提供,源码仅供学习和研究使用,不得用于商业或者非法用途。文中观点,源码试炼35主观性较强,仅供股友参考。据此操作,风险自负!
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。牛源码网
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,bc源码商城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vmware监控源码模型,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。