1.练习一：手写数字识别
2.苹果是比分安卓系统的吗
3.怎么写易语言软件的收费源码
4.不知道哪位大大可以解释下网格交易法？
练习一：手写数字识别
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在此示例中，网源我们只展示前向传递的码比过程，即给定权重和偏置，分网不关注其来源，比分通过输入、网源asyntask源码分析权重和偏置计算出输出。码比
mnist数据集包含Keras库中的分网6万张训练数据以及1万张测试数据。首先使用训练数据进行学习，比分然后使用测试数据来评估模型的网源分类精度。mnist数据集包含*像素的码比灰度图像，像素值范围在0-之间，分网图像上显示的比分是手写的0-9数字，每个图像都有一个标签，网源表示对应的码比数字。
1、显示的主体代码：
代码理解：首先提取出训练和测试数据及它们的标签。x_train表示训练数据，t_train表示训练数据的标签，x_test表示测试数据，t_test表示测试数据的gotv录制源码标签。训练数据共有张，从0开始索引，可以取出任意一张数据，比如取0时就是第一张，第一张是5，因此print(label)的结果是5。由于flatten=True，读入的图像以一维NumPy数组形式保存。显示图像时需要reshape()成*的像素值，再用img_show()函数进行输出。
2、神经网络的推理：
使用神经网络解决问题分为两个步骤：学习和推理，也称为训练和测试。训练是通过已有的训练数据通过神经网络后输出，并根据输出反向调整权重和偏置，得到最小的损失函数（注意此处不涉及反向处理，只通过已有的权重和偏置得到输出），并通过对比测试数据经过神经网络的输出和测试数据的标签得到该神经网络的精确度。
神经网络的输入层有个神经元（一张），输出层有个神经元（因为有0-9共个类别）。育儿类源码有两个隐藏层，第一个有个神经元，第二个有个神经元。先定义get_data(),init_network(),predict()三个参数。
normalize=True表示将图像像素从0-归一化为0-1的值，flatten=True表示将图像变为一维数组，设置为False表示输入图像为1**的三维数组。one_hot表示仅正确解标签为1其他都为0，比如标签如果是2那么只有数组的第三个元素为1其余为0，这里one_hot_label设置为False,表示保存正确标签，图像显示是多少标签就是多少。
init_network()会读入保存在pickle文件sample_weight.pkl中的权重和偏置，以字典变量的形式保存。
接下来评价识别精度。
使用for语句取出数据，用predict()进行分类，输出y是具有个元素的一维数组。取数组最大值索引即概率最大的元素，对应着的分类，与标签进行对比，新闻搜索源码如果和标签一致，说明分类正确，精确度计数＋1，精确度为精确度计数与总数之比。
3、批处理：
考虑打包处理张，将x的形状改为×。
X(×)*W1(×)*W2(×)*W3(×)=Y(×）
张图像的结果一次性输出，y[0]中是第0张图像的预测结果。
以batch_size为步长，取出第[0:]，[:]...提取为批数据，通过argmax获得最大值的索引，axis=1指定*数组中延着第一维的方向找到值最大的元素的索引。
打包式的输入数据称为批。批处理一次性计算比分开逐步计算速度更快。
苹果是安卓系统的吗
苹果不是安卓系统的，是苹果自己的ios系统。安卓是一种基于Linux内核（不包含GNU组件）的自由及开放源代码的操作系统。主要使用于移动设备，随机聊天 源码如智能手机和平板电脑，由美国Google公司和开放手机联盟领导及开发。Android操作系统最初由AndyRubin开发，主要支持手机。年8月由Google收购注资。
iOS是由苹果公司开发的移动操作系统。 苹果公司最早于年1月9日的Macworld大会上公布这个系统，最初是设计给iPhone使用的，后来陆续套用到iPod touch、iPad上。iOS与苹果的macOS操作系统一样，属于类Unix的商业操作系统。原本这个系统名为iPhone OS，因为iPad，iPhone，iPod touch都使用iPhone OS，所以年WWDC上宣布改名为iOS(iOS为美国Cisco公司网络设备操作系统注册商标，苹果改名已获得Cisco公司授权)。
系统结构
iOS的系统结构分为以下四个层次核心操作系统the Core OS layer、核心服务层the Core Services layer、媒体层the Media layerCocoa触摸框架层the Cocoa Touch layer。
Siri
Siri 让你能够利用语音来完成发送信息、安排会议、查看最新比分等更多事务。只要说出你想做的事Siri 就能帮你办到。Siri 可以听懂你说的话、知晓你的心意甚至还能有所回应。iOS 7 中的 Siri 拥有新外观、新声音和新功能。它的界面经过重新设计以淡入视图浮现于任意屏幕画面的最上层。Siri 回答问题的速度更快还能查询更多信息源如维基百科。它可以承担更多任务如回电话、播放语音邮件、调节屏幕亮度以及更多。
Facetime
只需轻点一下你就能使用 iOS 设备通过WLAN或3G网络与其他人进行视频通话甚至还可以在 iPhone 或 iPad 上通过蜂窝网络和朋友们进行 FaceTime 通话。虽然远在天涯感觉却像近在咫尺。iMessage这是一项比手机短信更出色的信息服务因为有了它你可以通过WLAN 网络连接与任何 iOS 设备或Mac用户免费收发信息。而且信息数量不受限制。因此你可以尽情发送文本信息还可以发送照片、视频、位置信息和联系人信息。iMessage包含手机短信服务。
Safari
是一款极其受欢迎的移动网络浏览器。你不仅可以使用阅读器排除网页上的干扰还可以保存阅读列表以便进行离线浏览。iCloud标签可以跟踪各个设备上已打开的网页因此上次在一部设备上浏览的内容可以在另一部设备上从停止的地方继续浏览。
怎么写易语言软件的收费源码
可以的,这就是关系到软件的验证问题,验证方式通常有2种:
1:本地验证模式
通过提取用户电脑的特征码,然后加密一下,然后要求用户在购买时提供相关加密后的特征码!
然后在给用户软件时,重新把特征码写到程序中去,在程序运行时判断特征码是否相符!
当然,你需要自己写一个提取特征码并加密后输出的小工具给用户!
工具代码例:
.版本 2
.支持库 dp1
.局部变量 i
i ＝ 取硬盘特征字 ()
.如果真 (i ＝ 0)
编辑框1.内容 ＝ “提取机器码失败”
返回 ()
.如果真结束
编辑框1.内容 ＝ 取数据摘要 (加密数据 (到字节集 (i), “自定义加密钥匙”, ))
上面的代码采用硬盘的特征字来作为前提,然后再将内容加密,然后再将加密后的内容转为MD5,并显示到编辑框中,要求用户把编辑的内容发给你!
然后就是在软件中去效验一下了!较为安全的做法例子:
.版本 2
.支持库 dp1
.子程序 __启动窗口_创建完毕
.局部变量 i
.局部变量 用户提供的特征, 文本型
.局部变量 当前提取的特征, 文本型
用户提供的特征 ＝ “在程序中应该将用户提供的特征再次MD5来避免破解者使用内存工具来破解验证部分”
' 用户提供的特征 ＝取数据摘要(到字节集 (用户提供的特征))'这是2次MD5的方式,但要另外做好,然后再在程序中直接赋值
' 当然了,你可以多次MD5,更加安全一些
i ＝ 取硬盘特征字 ()
.如果真 (i ＝ 0)
信息框 (“验证失败!”, 0, ) ' 编辑框1.内容 ＝ “提取机器码失败”
返回 ()
.如果真结束
' 然后用同样的方法,将提取到的特征加密后,然后再根据你事先MD5的次数来处理
当前提取的特征 ＝ 取数据摘要 (加密数据 (到字节集 (i), “自定义加密钥匙”, ))
.如果真 (当前提取的特征 ≠ 用户提供的特征)
时钟1.时钟周期 ＝ ' 不直接结束程序,而是使用一个5秒的时钟
.如果真结束
'正常处理代码
.子程序 _时钟1_周期事件
结束 () ' 这样的处理方式,能做一些小欺骗,避免被轻易破解!
以上是一些验证方面的代码以及一些商业软件应具备一些防破解的意识!
当然了,要想真正做到防破解并不容易,这里的代码只能起到一些很小的作用,对于大鸟来说,这是没用的!防破解的技术比较复杂这里就不再说这个问题先!
2:c/s验证模式
即客户端和服务器通讯方式进行验证,这里的做法就好比QQ登陆一样,
提供一个用户注册的界面,而且为应用程序制作一个服务器,E语言可以使用客户端和服务器控件
进行TCP通讯,服务器部分需要有数据库,把用户的注册数据记录在数据库中!
客户端部分在用户操作注册的同时,把用户电脑的特征字也一并发送到服务器,
客户端再提供一个用户登陆界面,这样,用户输入账号和密码进行登陆,客户端把登陆的信息和当前登陆的用户的电脑的特征字发给服务器,服务器进行用户信息的验证和处理,服务器部分就可以根据这些信息进行处理!服务器处理后,再将结果发送给客户端,就好比QQ登陆时,当你的密码输入错误,服务器会发送一个密码输入错误的信息给客户端,然后客户端收到这个数据包后,就弹出一个窗口提醒用户,密码不正确,登陆失败的提示!代码太多,这就不写出来了!大致上需要掌握就是E的服务器和客户端控件的应用!
当然了,一般服务器比分,如果自己架设不适合的话,就需要去租服务器!
但是成本较大,租网页形式的,就需要会学ASP.net
并且有服务器的情况下,还可以考虑制作自动更新,每次客户端登陆的时候都把当前客户端的版本发给服务器,服务器进行版本验证,检查是否有更新的版本,然后通知客户端有新版本是否立即更新!
这里涉及更多的技术知识,我就不一一陈述了!
以上回答都是纯手工回答,贴出的代码均为实时在E中编写并贴出!
转载请注明出处...谢谢
不知道哪位大大可以解释下网格交易法？
网格交易是啥子这是一种仓位策略，用于动态调仓。该大法秉持的原则是"仓位策略比选股策略更重要"。当然，我们做策略的，选出好的股票池是我们孜孜不倦的追求~~
几个基本概念
1.底仓价：价格的标准线，建仓和调仓的重要依据。
2.低吸高抛：仓位控制贯彻低吸高抛，绝不追涨杀跌。根据网格设置买卖价位。下面举个例子
在底仓价的附近，我们根据网格的大小，比如每跌3%按仓位买入（第一档：买%，第二档：买%，第三档：买%，第四档：买%）。要注意的是，这里买卖不是绝对的定量，而是调仓到对应仓位。如果第一次跌破3%，而后上涨到5%时，是不操作的，因为下跌时只建了%的仓，而上涨5%的仓位是%，不够抛出。
3.网格大小：上图给出了3种网格大小。特点是买入网格小于卖出网格。这种不对称编织网格的道理在于网格的目的是网获利润，将利润建立在趋势的必然性中，而不仅仅是靠震荡的偶然性。
先讲特点和局限吧
首先，定理&公理：没有万能的策略。
1.趋势决定策略的成败。在长期的上涨趋势中策略才能获得满意回报。
2.选股集中在波动大、成长性好的中小市值股票。不断盘整的周期股、大盘股和业绩不佳的垃圾股踩中就麻烦了。
3.底仓价格设定在安全边际内。在估值顶部设立底仓价格风险极大，会造成很大的损失。
4.牛市表现不佳。分散的仓位策略，没有依据价格形态来修改网格，都可能在牛市中跑输大盘。降低贝塔的代价就是阿尔法也较低。
5.买卖规则不灵活，可能使一些重要的突破支持或阻力位置的买卖点被忽略在网格之外。
来看看策略步骤
1.选股
重点行业：I 互联网和相关服务，I 软件和信息技术服务业
低估值PE小：PE<
小市值：分行业按市值排列选市值小的只
高波动：分行业在市值最小的只中选出过去一年波动率最大的5只股票
So，我们的股票池有只股。每3个月按上述条件更新一次股票池，更新时不在新股票池的股票全部清仓。
2.网格：[-3%买，5%卖]、[-5%买，%卖]、[-8%买，%卖]、[-%买，%卖]
四种大小的网格都会相应尝试一下看看效果。
3.资金安排：在仓位控制时，满仓的概念是（总资金/股票池总数*2.5）
后面的乘数是为了提高资金利用率，因为3个月的周期内可能不是每只股票都能达到满仓。
好啦，收韭菜的时候到了
回测做了很多组，大致是分市场行情（牛、震荡和熊）各做了一次。然后在震荡期调整网格大小分别做了4次
回测详情与代码见 w(防)w（度）w（娘）.joinquant.com/post/
