1.机器人学之正运动学（forward kinematics）
2.手把手教你股市技术分析利器之TA-Lib（二）

机器人学之正运动学（forward kinematics）

       在机器人学领域，林奇林奇正运动学（forward kinematics）是源码理解机器人关节运动与末端执行器位置关系的关键概念。它旨在计算机器人末端坐标系相对于固定坐标系的团队位置和姿态，基于机器人的林奇林奇结构参数和关节角度。

       正运动学的源码核心是通过数学公式表示关节变量与末端坐标系构型之间的关系。例如，团队免费出纳源码公式表示关节变量与末端坐标系在坐标系n中的林奇林奇构型。若选择末端坐标系b与坐标系n重合，源码可省略n+1坐标系。团队

       在定义了关节变量和螺旋轴后，林奇林奇我们可以直接通过公式计算出机器人末端坐标系b的源码零位（初始位置），无需分别定义每个连杆坐标系。团队公式中，林奇林奇沿关节正向运动的源码螺旋轴在固定系坐标s中的表达被表示出来，以及在初始状态中，团队关节的螺旋轴在坐标系b中的表达。

       正运动学的qcachegrind 源码算法实现涉及计算关节变量与末端位置姿态的关系。虽然完整的代码较长且已更新迭代，但其核心逻辑基于刚体运动算法。完整的最新源码可以在GitHub上找到。

       对于深入理解正运动学的原理和应用，推荐阅读肯文·M·林奇（Kenvin M. Lynch）和弗兰克·C·帕克（Frank C. Park）合著的《现代机器人学：机械、规划与控制》。该书于年5月出版，是celestia源码机器人学领域的经典教材。

手把手教你股市技术分析利器之TA-Lib（二）

       在投资领域，就像打牌需要仔细观察牌面一样，研究是必不可少的——彼得·林奇的教诲。TA-Lib，作为技术分析的强大工具，为Python金融量化提供了丰富的支持，包括MACD、RSI、ethsc 源码KDJ等多种常用技术指标。它分为十个核心板块：重叠指标、动量、交易量、周期、价格变换、波动率、模式识别、100000源码统计函数、数学变换和运算。在前文我们探讨了重叠指标，本篇将着重介绍TA-Lib的数学运算、变换、统计和关键指标应用。

       安装和使用TA-Lib可通过下载特定版本的whl文件并使用pip安装。一旦安装成功，便可通过导入talib模块进行操作。价格转换函数如开盘价和收盘价的平均值，是基础分析的一部分。

       周期指标函数，如希尔伯特变换，能揭示市场的周期性，如在去除长期趋势后的短线择时策略。通过分析上证指数，可以实际演示其在股市中的应用。

       波动率指标，如真实波幅和平均真实波幅，是衡量市场活跃度和趋势转变的指标，上证指数走势可以直观地展示波动率指标的作用。

       数学运算和统计学函数则提供了向量计算和移动窗口统计，例如计算上证指数的移动平均值和相关系数，帮助理解市场动态。

       数学转换函数如三角函数，对时间序列数据进行深入分析，虽然这里不再详述，但它们在金融市场分析中不可或缺。

       Python金融量化不仅限于理论，通过参与知识星球，你可以获取丰富的学习资源，包括视频、源码和前沿分析框架，进一步提升你的投资技能。