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这个是怎么实现的？？
caixicn
2005-06-20 01:11:41
http://whois.webhosting.info/222.77.178.80
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这个是怎么实现的？？
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随机开仓，止盈1~2个点，止损1~20个点能
实现
盈利正期望吗？
随机开仓，止盈1~2个点，止损1~20个点能
实现
盈利正期望吗？《从编程小白到量化宗师之路》系列课程是一套综合性实战课程，涵盖股票，期货，虚拟货币等的交易方法和策略手段。《m单位止盈 n单位止损的方式，能不能
实现
盈利？》是本系列的第四个中级课程。本网站的课程宗旨是缩短个人或小型投资者与大型机构投资者之间的的差距。课程内容从交易者经常见到，经常思考的问题开始，通过分析成交后的盈亏分布，建立模型，刻画问题，并对问题以数学的方式进行了表达。从而得出结论。与市面上的其他理论课程不同，本课程注重实战，注重结果，全部模型代码均已经上传发表，学员上课后，可以使用自己的tick数据，进行分析。如果获取tick数据有疑问，可以参考课程：《期货CTP高频数据Tick下载》 https://edu.csdn.net/course/detail/24783本课程能够解答的问题有：1）请问1单位止盈，3单位止损的系统是否能
实现
正期望值？ https://www.zhihu.com/question/423194389/answer/14989174122）抢帽子交易是什么意思？为什么有的人能够成功，说是取款机，而有的人说风险巨大，是老虎机。看过这个课程，您将会知道：a） 这类问题的究极解决方案，直达问题核心，不再纠结原因b）构建一段时间可用的交易策略c）知道“没有不变的策略”的原因
Linux系统编程练手项目：使用C语言
实现
协程
协程是最近几年比较火的一个概念，尤其是在互联网后台、手机游戏后台等场景中被大量使用。它跟我们经常使用的进程、线程有什么区别呢？有哪些优势呢？本期课程为《Linux系统编程》的练手项目：带领大家从零开始，使用仅仅50余行代码，就可以
实现
一个简单的协程，
实现
协程的三个基本API接口函数：create、yield、resume。从最开始的汇编开始，到最上层的API的封装，通过这个小项目的实战训练，让你真正理解协程的概念。
BAT公司万亿海量数据分页秒级查询落地方案
实现
在这个互联网高速发展的时代，数据呈指数级增长，像国内BAT一样的大企业数据量积累已经达到万亿级别，对于这么大的数据量，该怎么做到分页的秒级甚至毫秒级的响应时效呢？我们该怎么存储设计以及查询设计呢? 本课程将讲解万亿海量级数据存储方案以及秒级查询方案，并且落地
实现
。该课程将采用循序渐进方式一步一步带大家
实现
该系统，中间将穿插一些技术知识点讲解，让大家
实现
系统的同时，更深入理解其中的技术点。该课程系统最终是一个可用的分页秒级查询落地
实现
项目，包含解决方案以及
实现
，商业价值极高。大家可以根据自己企业的特定需求，稍加改造就可以用到自己企业的项目中去。 开发环境概述 开发工具：IDEA本课程用到技术：Spring Boot 2.1.0.RELEASESpring Cloud Greenwich.SR5Mybatis、Redis、QuartzAOP、自定义注解、反射技术Openfeign、EurekaThreadLocalThymeleafjQuery、AjaxMaven等企业一线架构师讲授，代码在老师的指导下企业可以复用，提供企业解决方案。 版权归作者所有，盗版将进行法律维权。
百亿级数据10万字段属性的秒级检索解决方案以及
实现
平台型创业型公司，会有多个品类，像生活信息服务类网站的有：58同城，赶集网等等，他们的类别非常多，每个垂直领域都会分为很多类别，每 个类别下又分很多子类别，每个类别或者子类别的属性都不一样，像这么庞大的数据，字段属性可以达到10万级别，同时数据量可以达到百 亿级别 ，很多异构数据的存储需求。基于这么庞大的数据，我们需要达到秒级查询。那么我们该怎么设计呢？本课程讲手把手带大家一步一步去
实现
这个项目，从简单到复杂，不断演进。通过方案讲解以及代码
实现
，让大家清晰的学习该类系统的设计思想。该项目是一个可用的项目，商业价值极高，大家可以根据自己企业的需求，稍加改动就可以用到自己的项目中去。开发工具：IDEA本课程用到技术：Spring Boot 版本：2.0.2.RELEASE、Spring Cloud 版本：Finchley.RELEASEKafka、Redis、Zookeeper、Elasticsearch、JPA等
深度学习原理详解及Python代码
实现
【为什么要学习这门课程】深度学习框架如TensorFlow和Pytorch掩盖了深度学习底层
实现
方法，那能否能用Python代码从零
实现
来学习深度学习原理呢？本课程就为大家提供了这个可能，有助于深刻理解深度学习原理。左手原理、右手代码，双管齐下！本课程详细讲解深度学习原理并进行Python代码
实现
深度学习网络。课程内容涵盖感知机、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络，并使用Python 3及Numpy、Matplotlib从零
实现
上述神经网络。本课程还讲述了神经网络的训练方法与实践技巧，且开展了代码实践演示。课程对于核心内容讲解深入细致，如基于计算图理解反向传播算法，并用数学公式推导反向传播算法；另外还讲述了卷积加速方法im2col。【课程收获】本课程力求使学员通过深度学习原理、算法公式及Python代码的对照学习，摆脱框架而掌握深度学习底层
实现
原理与方法。本课程将给学员分享深度学习的Python
实现
代码。课程代码通过Jupyter Notebook演示，可在Windows、ubuntu等系统上运行，且不需GPU支持。【优惠说明】 课程正在优惠中！ 备注：购课后可加入白勇老师课程学习交流QQ群：957519975【相关课程】学习本课程的前提是会使用Python语言以及Numpy和Matplotlib库。相关课程链接如下：《Python编程的术与道：Python语言入门》https://edu.csdn.net/course/detail/27845《玩转Numpy计算库》https://edu.csdn.net/lecturer/board/28656《玩转Matplotlib数据绘图库》https://edu.csdn.net/lecturer/board/28720【课程内容导图及特色】
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