1.文华6指标/随身行APP---高低点指引器源码
2.含有ZIG 未来函数的顶点点软断买点可以按照此买点买股票吗？谢谢
3.通达信「绝佳顶底」主图指标，绝无未来
4.近似算法顶点覆盖问题的标源近似算法
5.人体姿态估计评价指标

文华6指标/随身行APP---高低点指引器源码

       炒期货中，技术分析至关重要。码顶了解了基本原理、票诊优缺点及使用方法后，顶点点软断接下来我们将深入探讨文华6指标源码的标源表白平台源码大全编写，特别是码顶高低指引器指标，其在文华6赢顺软件及随身行APP中（需付费使用）尤为适用。票诊

       在金融投资中，顶点点软断高点与低点的标源追求是投资者获取利润的焦点。然而，码顶在期货市场中，票诊发现没有绝对的顶点点软断顶点或底点。尽管如此，标源存在相对的码顶局部高点与低点。

       高低指引器指标，作为一款专门用于识别这些局部高点与低点的工具，帮助投资者做出交易决策。它通过判断市场趋势，为做多或做空提供指引。当出现“局部高点”时，建议采取做空策略；而当“局部低点”出现时，则应选择做多。kernel源码讲解

       该指标通过红色与绿色箭头直观地展示了市场趋势。红色箭头代表多头趋势，而绿色箭头则表示空头趋势，从而帮助投资者在市场波动中快速捕捉到交易信号。

       以下为高低指引器的部分源码（完整代码请访问公众号：智能云策略）：

       N:=1;

       M:=1;

       KK:=HV(H,N);

       DD:=LV(L,N);

       HH:=REF(H>HV(H,N),M)&&HHV(H,M)

       LL:=REF(L<LV(L,N),M)

       通过这段源码，投资者可以更好地理解和应用高低指引器指标，从而在期货交易中提高决策的准确性和交易效率。

含有ZIG 未来函数的买点可以按照此买点买股票吗？谢谢

       ZIG函数只能用于显示过去的峰谷点，而不能在出现谷点时去买入。现在用我跟踪多天的一个例子给你参考。

       九芝堂。

       4月出现顶点.元。5月收盘.元，ZIG=.，当天对顶部.元下跌了.％，这个最低点可以是谷点。5月收盘.元，比昨天还低，所以ZIG=.，符合谷点条件，ZIG线是当天.与顶点.之间的直线，中间各天ZIG为这两点的spring编译源码线性内插值。

       5月后一度回升，5月日就成为谷点。6月收盘.，ZIG=.，ZIG线是当天.与5月日.直线，中间各天的ZIG为这两点的线性内插值。

       6月后回落，6月收盘.跌破5月的.。7月5达到最低.。在此期间各天的ZIG线为5月的.到当天收盘点的直线。这里要注意的是，6月以后，5月已经不是谷点了，但系统没有将谷点转移到新低点，而是在5月保留一个转折点。

       7月6回升，收盘.，ZIG=.，股价回升了，7月5就成为了新谷点，ZIG线是7月5到4月，原来5月的降妖师源码转折点没有了。

       从以上的记录可以说明,ZIG函数的最低点是逐日变动的。如果今天比昨天低，今天就是函数的最低点。如果今天回升，今天就出现谷点。虽然出现了谷点,但后期回落低过这个谷点后，先前的谷点先变成转折点，最后谷点消失，以开始回升的更低点为谷点。如果你在5月日买入，到6月日后就亏损了。

       我跟踪的例子变动时间间隔长，你可以做短线，如果变动间隔短的时候，就有可以亏损了。

通达信「绝佳顶底」主图指标，绝无未来

       通达信绝佳顶底主图指标，为投资者提供精准买卖信号。该指标设计巧妙，通过计算短期与长期的移动平均线（MA1和MA2）以及顶、底点位，形成直观的容器源码分析视觉效果，帮助投资者在市场中作出决策。指标以红色线表示MA1（短期），绿色线表示MA2（长期），通过MA1与MA2的交叉情况和偏离情况，为用户指示买入或卖出时机。当MA1高于MA2时，显示为绿色，暗示买入信号；当MA2高于MA1时，显示为红色，表示卖出时机。

       指标的核心在于顶点和底点的识别，通过计算日移动平均线加上或减去日标准差，形成**的顶和底曲线，帮助投资者识别价格的潜在高点和低点。MA1与MA2之间的差距和价格与MA1或MA2之间的关系，通过图标直观显示，进一步强化了信号的识别。

       开发者郑重承诺，此指标不收取任何费用，旨在为所有用户免费提供，以回馈广大粉丝的支持与信任。对于有需求获取全套源码或对指标原理有疑问的用户，可通过私信联系开发者，获取进一步的帮助与解答。

       绝佳顶底主图指标，以其简洁直观的设计，为投资者提供了强大的辅助工具，帮助在市场波动中抓住机会，实现稳定的投资收益。欢迎所有有志于提升投资技巧的用户，共同探索市场奥秘，共享成功。

近似算法顶点覆盖问题的近似算法

       顶点覆盖问题在无向图G=(V,E)的背景下，寻求一个子集V'⊆V，满足条件：图中任意一条边(u,v)，至少有一个端点在V'中。V'的大小，即顶点个数|V'|，是衡量覆盖效果的指标。

       对于近似算法approxVertexCover的实现，我们有以下步骤:

       首先，初始化一个空集合cset，用于存储顶点覆盖中的元素。接着，从边集e1开始遍历，对于每一条边(u,v)，将其两端点u和v添加到cset中，并清除e1中与u和v相关的所有边，以保证已覆盖的边不再被重复处理。

       这个过程会持续进行，直至cset足以覆盖所有边，即e1为空。例如，图(a)至图(e)展示了算法的实际运行过程和结果。最终，图(e)中的顶点覆盖集合cset由b,c,d,e,f和g组成，如图所示，构成了一个近似最优的顶点覆盖。

       然而，值得注意的是，这个近似算法可能并不是最小的顶点覆盖。如图(f)所示，图G的一个最小顶点覆盖仅包含3个顶点：b,d和e，这意味着cset可能不是图G的最优解，但提供了一个接近最优的解决方案。

扩展资料

       本文对几种近似算法做了较为祥细的介绍，主要有顶点覆盖问题的近似算法旅行售货员问题近似算法一般的旅行售货员问题集合覆盖问题的近似算法子集和问题的近似算法

人体姿态估计评价指标

       深入探讨人体姿态估计的评价标准：多元维度与关键指标

       在人体姿态估计的世界里，评价体系犹如一个多维度的坐标轴，涵盖了2D、3D、Mesh空间以及单/多人场景的精细评估。让我们逐一揭示这些关键指标，它们分别是：

2D世界：PCP（正确肢体比例，↑），PDJ（躯干因子增强版，↑），PCK和PCKh（头部归一化精度，↑）及AUC（全面评估曲线，↑）。这些指标强调了肢体精确度与全面性能的衡量。

3D飞跃：MPJPE（平均关节位置误差，↓），3DPCK和AUC（在HumanEva等数据集中的应用，↑）。3D空间的精度是评估立体感知的关键。

Mesh模型：MPVE/V2V（顶点误差，↓）和PA-MPVE/PA-V2V（对齐后的误差，↓），这些指标衡量的是更复杂的结构一致性。

性能衡量：AP（平均精度，↑）、AR（召回率，↑），以及FLOPS（浮点运算数，↑）和FPS（每秒帧数，↑），它们揭示了算法的效率和硬件的效能。

尺度敏感的OKS：用于多人姿态估计，考虑了尺度、距离与头部长度，通过OKS值和阈值进行评估，其计算涉及尺度因子、归一化因子和可见性。

       OKS计算函数的输入包括模型预测和GT关键点，输出则是评估的精确度。3D姿态估计的复杂性则体现在MPJPE的不同协议，如Procrustes Aligned（刚性对齐）下的MPJAE和PA-MPJPE。

       3D PCK以mm、mm和mm阈值衡量精度，PA-V2V则是对对齐后误差的更精确刻画。Mesh顶点误差MPVEMPVE/PA-V2V，以及姿态估计的AP（如APK与mAP），为多目标性能提供了全面视角。

       单/多人姿态估计的AP矩阵计算通过oks矩阵，反映了检测方法对精度要求的满足程度。FLOPs与FLOPS的区分，揭示了算法复杂性和硬件性能的动态平衡，如全连接层和卷积层的计算公式。

       最后，以一个实例代码的形式展现了如何通过torchstat工具计算模型如vgg的FLOPs，这在评估模型效率时不可或缺。

       总结来说，人体姿态估计的评价指标是一套细致且全面的体系，它们共同构建了一幅立体的性能图谱，为技术开发者和研究者提供了衡量与优化的依据。