1.expma指标源码
2.抖音快手微信QQ壁纸小程序表情包小程序流量主广告源码搭建详细教程
3.EXPMA指标公式源码
4.KDD2022｜快手：基于因果消偏的快手观看时长预估模型

expma指标源码

       不同的指标在股市中有不同的含义，为了使用户可以更好的自动应对短线判断，及时控制投资风险，刷源手自expma指标是码快有很大作用的。那么expma指标源码是动刷怎么样的，还有该指标简单的源码报单网站 源码研判方法如何？我们一起去看看！

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expma指标研判方法

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       至于该指标简单的研判方法如何？1、当白线EXPMA由下往上穿越黄线EXPMA时，将对股价造成推升的动力。2、当白线EXPMA由上往下穿越黄线EXPMA时，将对股价造成推降的动力。3、股价由下往上碰触EXPMA时，横容易造成大的压力。4、股价由上往下碰触EXPMA时，pg如何修改源码横容易遭遇大支撑反弹。

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       部署指南：薇薇壁纸表情包小程序官网源码获取与安装

       注意！请仔细阅读文档后再安装，不遵照文档可能导致报错。即使你对PHP、uniapp非常熟悉，也必须严格遵守文档要求，否则极有可能出现安装错误。

       服务器环境要求：Centos7.6、php7.2、mysql5.7（严格遵守服务器版本要求，否则可能无法成功安装ffmpeg）

       推荐使用宝塔部署，确保环境配置满足要求。确保mysql在宝塔中仅存在一个版本。

       服务器需安装ffmpeg插件。

       在宝塔终端输入以下命令安装ffmpeg插件：wget download.bt.cn/install/... && sh ffmpeg.sh，等待完成。确保在命令执行后使用ffmpeg -version验证插件安装成功。c 屏幕录像源码

       修改php配置，禁用scandir、exec、system、shell_exec、proc_open函数，确保安全与稳定运行。

       在服务中重载配置后重启，完成php后台部署的初步准备。

       部署流程：创建数据库、导入数据库.sql文件、在宝塔中创建项目、上传源码至网站根目录并解压、设置网站目录权限为、将项目目录指向根目录、设置运行目录为public、设置伪静态为thinkphp、配置database.php文件中的软件源码免费下载数据库账号密码。

       配置小程序：后台系统设置小程序基础信息，关闭流量主功能（如未开启）。

       达人端短信配置：使用腾讯云申请模板，确保短信内容符合要求。

       配置小程序端：使用hbulider软件操作，下载指定版本的插件，导入源码，配置小程序的appid、接口域名，并打包编译头条小程序和微信小程序。

       测试与发布：在手机扫码测试流程，确保无误后上传代码至小程序平台，配置域名，并进行审核。

       请遵循文档指引，完成部署与配置工作，确保环境稳定与功能正常。

       感谢您的耐心阅读与支持。

EXPMA指标公式源码

       EXPMA中文翻译为光滑移动平均线，它都是一种趋于类指标，其结构基本原理是对收盘价格开展算术平均，并依据数值来开展剖析，用以分辨价钱未来趋势的变化发展趋势。那么，EXPMA指标公式源码是怎么样的呢？我们一起来了解一下吧。

       该指标一般为中短线选股指标，较为合乎以中短线主导的投资者。但对中心线投资者而言，其参照实际意义好像更大。EXPMA指标的构成：由快手、慢线组成。EXPMA指标的坐标图上，纵坐标意味着价钱运作的价格，横坐标轴意味着价钱运作的时间。EXPMA指标的主要参数：，。

       EXPMA指标的运用：日均线，这我们一起立刻能够想到到这一均线跟均线和均线相差无异，略微提早一点罢了，那麼它应当就是说多头空头分辨的根据和中长线进到的部位。这一部位就应当是绝大多数业余的投资者进到的部位了。

KDD｜快手：基于因果消偏的观看时长预估模型

       视频推荐系统中，存在视频时长偏置（duration bias）问题，如何消偏，且保持时长对观看时长预测的影响？观看时长是视频推荐中的重要指标之一，提升整体观看时长是视频推荐系统的主要目标。观看时长主要受两个因素的影响：用户是否对视频感兴趣和视频本身的时长（duration）。

       作者分析发现，一方面，s以下的视频，其观看时长和本身时长有着正相关关系，将视频时长作为输入特征的观看时长预测方法会引入偏置问题；另一方面，随时间推移，视频时长分布极不均匀，且长视频曝光占比会逐渐增大，模型训练样本被长视频占据，用户个性化兴趣可能无法有效建模。

       为解决视频时长偏置问题，作者提出使用因果图（causal graph）建模视频时长在播放时长预测中的因果关系，并采用因果推断的方式消除时长预估中的duration bias。具体方法包括：利用后门准则调整方法（backdoor adjustment），将数据按视频时长划分不同分组，对于每个分组学习回归模型去预测观看时长分位数（watch-time quantiles）。通过建模用户兴趣、视频时长和视频曝光之间的因果关系，明确观看时长预测问题中需要解决的两个主要问题：消除视频时长偏置和保留视频时长对观看时长的影响。

       作者进一步通过因果图建模，识别观看时长预测过程中的因果路径，其中一条路径表示视频时长直接影响观看时长，这是模型需要保留的关系；另一条路径表示视频曝光会受到时长影响，这导致了模型训练时长偏置问题，需要消除。为此，作者采用backdoor adjustment调整原始因果图，消除视频时长对视频曝光的影响。

       为了消除时长偏置，作者提出将不同视频时长分开建模，然后求和得到观看时长预测模型。具体做法是对视频时长进行分组，使用每个分组下的样本独立训练时长模型，以降低计算开销。通过定义视频观看时长的经验累积分布，作者将原始观看时长数据转换为与视频时长相关的时长分位数标签，以便在所有分组之间共享模型参数。

       在离线评估和在线A/B实验中，作者验证了所提出模型的有效性，并公开了源代码。实验结果显示，模型在提升线上指标方面有显著效果，已部署上线。论文首次利用因果推断对视频观看时长进行建模，并分析了时长偏置对视频曝光和观看时长预测的影响，提出了基于因果消偏的观看时长预估模型。

       总的来说，论文提供了一种新颖的解决视频时长偏置问题的方法，具有实际应用价值。然而，实际推荐场景中可能存在多个目标，如何融合多个目标是进一步研究的方向。