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2.python摩斯密码转换？
3.单目相机实现3D目标检测—CaDDN论文+源码解读

明日涨停选股公式

       C>=(REF(C,码解1))

       在股市中我们经常看的大盘就是一个庞大的数据库，它保存着从有股市以来所有股票的码解有用数据，如收盘价、码解最高价、码解最低价、码解开盘价等。码解android 源码调试股民要选股可以自己根据K线走势去选，码解也可以根据自己的码解要求通过函数设计出公式来找到自己所要选的股，这个公式我们就叫选股公式。码解假如你要找股价小于元的码解股票，那么你只要设一个公式：c>；这个就是码解简单的选股公式

       简单条件选股公式编写编写一选股公式，要求选出“股价小于每股净资产”的码解个股。进入公式管理器，码解新建一条件选股公式依次点击菜单“功能à专家系统à公式管理器”，码解进入公式管理器界面。码解

       选择左边树型列表中条件选股公式下面的其它类型，点击“新建”

       输入公式名称，公式描述

       点“插入函数”，选择“收盘价”，点击“确定”，对应的函数就到了编辑区

       点击“测试公式”，若显示测试通过，点击“确定”按钮保存公式。

秒杀一切妖股指标公式源码是什么？

       把选股技术要求，按逻辑编辑成公式。这是量化过程。

       技术量化，利于选股，rfid软件源码这符合化简为繁的出发点。从经验来说，量化条件最好不要，或者尽量不要建立在既成指标上（目前编辑量化公式，很容易犯的一个错：试图通过现有多项指标的捏合，加权，来所谓增加选股成功率）。因为指标本身就具有一程度的出错概率。当你把新的技术又建立在一个明显具有不确定性依据之上，那么出错概率会进一步增大。所以公式编辑，尽量考虑用原始，更具根源性技术理论。

       股票涨跌除了技术，还包括（动态）情绪。也就是试图通过公式的精化，准确化，使选股一步到位的想法，是不可以取的！公式，仍然只能作为选股的第一步。完整的选股模式，应该是固化的技术（或公式），再加人为主观分析，才能筛选出，更接近确定性结果。

       高炒股率的flask 源码加密选股公式是有的，我就编出过很多，但基本都是超跌模式的，上涨模式的一直没有理论上的突破。

       一是超跌，超跌条件相对简单，取三十或六十日线，超跌百分之二十五以上就可以作为入选的基本条件了。

       二是量变，长期缩量配合短期放量是基本条件。

       三是大盘，如果大盘不超跌，各股超跌一般都是问题股，尽量不要参与。

       四是基本条件，比如流通盘，业绩等等。

       将这些条件都组合起来就可以编出一个不错的选股公式了。

       高成功率的选股程序的根本在于你的选股模型的效率，选股程序只是将选股模型用计算机语言表达出来。

       以我玩编程的经验，几乎没有任何高效的选股模型存在，也因此，希冀用编程的方式来解决炒股中出现的所有问题的想法，是很难实现的（准确地说，我玩编程这么长时间，没有找到能解决问题的方法，或许也只是mvmall商城源码我自己愚钝吧，或许另有高人也未可知）。

       编程能带给我的好处是：

       （1）可以通过运行选股程序，选出当天走势符合我的技术要求的全部个股，提高了选股效率。（在经过筛选的股池里选股总比翻看多只个股更有效率）

       （2）通过选股程序的设计，选出符合某种技术要求的个股，并通过这些个股的数量的变化，来感知股市的实际温度：比如最近，技术上，5月日，是大盘反弹的第个交易日（时间窗口）技术上也出现见顶的特征，但是并不是很确定这里就是高点。5月日，我的选股结果显示，个股的状态开始持续恶化且没有好转的迹象，据此判断大盘进入调整时间周期，并果断开始减仓。

       （3）编程技能，对于技术派来说，可以帮助学习炒股技术的人更快、更有效率的理解各种技术方法的效用。学到任何技术，都可以马上编一个程序，选出符合这个技术要求的个股，然后观察其走势，验证所学技术的有效性。总之，golang 勒索 源码编程可以让我们变得更有效率，但是却无法解决我们在炒股中遇到的所有问题（高人见了莫要笑话我愚钝，在下在此恭候您的赐教，多谢了！）

       巴菲特认为净资产收益率最重要。

       一般免费选股软件支持全推的很少，要么就是花钱，要么就是高人破解后的。公式选股大多数不在全推行情下选，成功率不是很高，很正常！想提高成功率建议选全推行情通过分钟下满足某些指标特征来选，成功率很高，只有在大盘低开后会有短暂的差异，如果通过公式来提高选股效率还是不错的！熟练以后，基本上就不会用公式了，还是装在脑袋里来的快！

       三天三点成功率到%这个算不算高，指标还没未来函数

       止损%，止盈%，从年1月至今在通达信止测试成功率%以上，能用于实战吗？

       形态走势量化>量化后概率编辑>合并程序化。应用于_预警或者独立选股_。这就是所谓的选股公式，其中最重要的概率编辑这一步，当然前提是要有精准的量化数据。

       均线加K线加量能能看岀点苗头的

  均线粘合向上发散突破选股   暴利妖股突破选股   涨停黑马牛股选股   大资金进场选股 

涨停后横盘整理的选股公式？

       如下：

       { 百底公式1}

       { AB:=EMA(((2C+H+L)/4-LLV(LOW,))/(HHV(HIGH,)-LLV(LOW,)),8);

       BA:=EMA(AB,5);

       顶1:=REFDATE(REF(HHV(H,),5),DATE);

       底1:=REFDATE(REF(LLV(L,),5),DATE);

       中1:=((顶1)+(底1))/2;

       顶:IF(AB>0 AND AB-BA=0,顶1,顶1),COLORFF;

       中:IF(AB>0 AND AB-BA=0,中1,中1),COLORWHITE;

       底:IF(AB>0 AND AB-BA=0,底1,底1),COLORYELLOW;

       DRAWTEXT(ISLASTBAR,(顶),STRCAT('',CON2STR(顶,2))),COLORWHITE;

       DRAWTEXT(ISLASTBAR,(中),STRCAT('',CON2STR(中,2))),COLORWHITE;

       DRAWTEXT(ISLASTBAR,(底),STRCAT('',CON2STR(底,2))),COLORWHITE;

       { 百底公式2}

       N: NODRAW ;

       高:IF(CURRBARSCOUNT=N,CONST(HHV(H,N)),DRAWNULL),COLORGREEN ;

       低:IF(CURRBARSCOUNT=N,CONST(LLV(L,N)),DRAWNULL),COLORYELLOW;

       NOTEXT中:低+(高-低)/2 COLORWHITE;

       { 涨幅:(C-低)/低 NODRAW COLORFFFF;}

       涨幅:((C-低)/(高-低)) NODRAW COLORFFFF;

       涨天数:LLVBARS(L,)COLORWHITE NODRAW;

       { 跌幅:((C-高)/高) NODRAW COLORD9D;};

       跌幅:((C-高)/(高-低)) NODRAW COLORD9D;

       跌天数:HHVBARS(H,)COLORWHITE NODRAW;

       DRAWTEXT(ISLASTBAR,(高-(高-低)/),STRCAT('',CON2STR(高-(高-低)/,2))),COLORWHITE;

       DRAWTEXT(ISLASTBAR,(NOTEXT中),STRCAT('',CON2STR(NOTEXT中,2))),COLORWHITE;

       DRAWTEXT(ISLASTBAR,(低),STRCAT('',CON2STR(低,2))),COLORWHITE;

       MA5:MA(C,5),COLORYELLOW;

       NOTEXT5:IF((C=MA5 OR MA5=REF(MA5,1)),MA5,DRAWNULL),COLORFFFF;

       振幅:((高-低)/低) NODRAW COLORGREEN;

       均周月:INBLOCK('均周')AND INBLOCK('均月') COLORWHITE NODRAW;

       逃周月:INBLOCK('逃周')AND INBLOCK('逃月')NODRAW COLORYELLOW;

       { VAR6:=REF(C,1);

       VAR7:=SMA(MAX(C-VAR6,0),6,1)/SMA(ABS(C-VAR6),6,1);

       DRAWTEXT(CROSS(,VAR7),H,'高抛'),COLORFFFFFF;

       VAR1:=LLV(LOW,);

       VAR2:=HHV(HIGH,);

       AK1:=EMA((((CLOSE - VAR1) / (VAR2 - VAR1))),5);

       AK:=EMA((((CLOSE - VAR1) / (VAR2 - VAR1))),);

       AB:=CROSS(AK1,AK);

       DRAWTEXT((AB = 1),(LOW),'低吸'),COLORYELLOW;};

       { 百底距:=((C-低)/低);

       XG1:=BETWEEN(C,低,低(1+));

       盘整天:BARSLASTCOUNT(XG1)NODRAW COLORYELLOW;}

       { 上涨值:=MA((H+REF(L,1))/2,3);

       买进高点:=MA((H+REF(H,1))/2,3);

       VAR1:=((O+H+L+2C)/5)2-L;

       突破买入值:=MA(VAR1,3);{ LSS轴点突破买入值}

       { 下跌值:=MA((REF(H,1)+L)/2,3);

       卖出低点:=MA((REF(L,1)+L)/2,3);

       VAR2:=((O+H+L+2C)/5)2-H;

       突破卖出值:=MA(VAR2,3);

       次日卖出点:=(上涨值+买进高点+突破买入值+H)/4;

       次日买入点:=(下跌值+卖出低点+突破卖出值+L)/4;

       均价:=(2C+L+H/4);

       买入价:IF(均价/REF(均价,1)>1,次日买入点,次日买入点)COLORWHITE NODRAW;

       次低价:IF(均价/REF(均价,1)>1,次日买入点/,次日买入点)NODRAW COLORYELLOW;

       卖出价:IF(均价/REF(均价,1)>1,次日卖出点,次日卖出点)NODRAW;

       必卖价:IF(均价/REF(均价,1)>1,次日卖出点,次日卖出点)COLORD9D NODRAW;}

       { AC:=REF(C,1);

       涨停K线:=IF((C-AC)/AC>=(-/AC),1,0);

       跌停K线:=IF((AC-C)/AC>=(-/AC),1,0);

       STICKLINE(涨停K线,OPEN,CLOSE,,0),COLORYELLOW;

       STICKLINE(跌停K线,OPEN,CLOSE,,0),COLORED;}

       { 涨停颜色粉色，完美区分%5%，创业板前%照样变色}

       BK:=IF(INBLOCK('科创板'),,IF(INBLOCK('创业板'),,IF(INBLOCK('ST板块'),,)));

       XA_1:=IF(DATE=,1,0);

       STICKLINE((C>=ZTPRICE(REF(CLOSE,1),) AND C=H) AND XA_1=1,O,C,3,0),COLORYELLOW;

       STICKLINE((C=DTPRICE(REF(CLOSE,1),) AND C=L) AND XA_1=1,O,C,3,0),COLORED;

       STICKLINE((C>=ZTPRICE(REF(C,1),BK) AND C=H),C,O,3,0),COLORYELLOW;

       STICKLINE((C=DTPRICE(REF(C,1),BK) AND C=L),C,O,3,0),COLORED;

       { STICKLINE((H>=ZTPRICE(REF(C,1),BK) AND C=ZTPRICE(REF(CLOSE,1),) AND C

       { STICKLINE((L=DTPRICE(REF(C,1),BK) AND C>L) OR (L=DTPRICE(REF(CLOSE,1),) AND C>L AND XA_1=1),L,MIN(C,O),,0),COLORED;{ 跌停后回升}

       { Z1:=STRCAT(HYBLOCK,' ');

       Z2:=STRCAT(Z1,DYBLOCK);

       Z3:=STRCAT(Z2,' ');

       DRAWTEXT_FIX(ISLASTBAR,0,,0,STRCAT(Z3,GNBLOCK)),COLORWHITE;}

       { DRAWTEXT_FIX(1,,,0,'主题投资：')COLORYELLOW;

       DRAWTEXT_FIX(1,,,0,EXTERNSTR(0,1))COLORYELLOW;

       DRAWTEXT_FIX(1,,,0,'主营业务：')COLORWHITE;

       DRAWTEXT_FIX(1,,,0,EXTERNSTR(0,2))COLORWHITE;

       DRAWTEXT_FIX(1,,,0,'公司亮点：')COLORYELLOW;

       DRAWTEXT_FIX(1,,,0,EXTERNSTR(0,3))COLORYELLOW; }

       { 流通市值:(FINANCE()/),NODRAW,COLORRED;}

       { 涨停统计}

       { 涨停:=CLOSE/REF(CLOSE,1)>=;

       ZTCS:=COUNT(涨停,BARSSINCE(涨停)+1);}

       { DRAWNUMBER(涨停,HIGH,ZTCS),COLORYELLOW;}

       { GZT1:=STRCAT('　共涨停: ',CON2STR(ZTCS,0));

       GZT2:=STRCAT(GZT1,'次');

       SSTS1:=STRCAT('　上市: ',CON2STR(FINANCE(),0));

       SSTS2:=STRCAT(SSTS1,'天');

       NTZZT1:=STRCAT('　距今:',CON2STR(CONST(BARSLAST(涨停)),0));

       NTZZT2:=STRCAT(NTZZT1,'天有涨停');

       ZTTJ1:=STRCAT(SSTS2,GZT2);

       ZTTJ2:=STRCAT(ZTTJ1,NTZZT2);

       ZTTJ:=STRCAT('涨停统计:',ZTTJ2);

       DRAWTEXT_FIX(CURRBARSCOUNT=1,0,,0,ZTTJ),COLORWHITE;}。

       首先申明一下，不要唯公式是从。所谓的公式，不过是把人设定的条件量化地表达出来，并用它更快更方便地选出满足条件的股票。

       至于选出的股票，是涨是跌，跟公式没有半毛钱关系——源头还是人设定的条件。

       今天分享的这几个公式，不是教你选什么股，而是告诉你如何快速选出满足某些统计条件的股票。

       一、MACD二次翻红

       MACD第一次出现红柱后,由逐渐放大到逐渐缩小,缩小到绿柱还没出现时,红柱又开始出现并且逐渐放大,就是MACD连续二次或二次以上出现红柱(经常出现强势股!若均线形成多头排列,成交量放大,大幅上升的概率更大,有好几位朋友都说借助MACD二次翻红捕捉到涨停板)

       二、黑马草上飞

       图形特征:

       1、日价格平均线稳步上扬,呈一条斜线。

       2、日K线按照日均线的斜率震荡向上,远看像一片草原。

       3、经过大约半年的震荡向上后,终于向上突破原有上升通道,进入飞扬阶段。

       4、成交量集中在季价托或短长结合的价托之下,在股价飞扬前后并未有明显的放量。

       操作方法:

       1、在价托形成后的回档介入。

       2、在股价反复震荡的底部吸纳。

       3、最节约时间和最大利润的办法是在股价飞扬前迅速介入。

       三、出水芙蓉

       出水芙蓉是非常典型的大牛股启动形态之一,无论是在长期震荡盘整低位区域还是牛股上升途中,该形态出现意味着主力开始新一轮征程,牛股狂欢将再一次拉开序幕。形态上,个股在横盘整理或下跌过程中,某天一根长阳突破了短期均线系统,必须要有较大成交量来配合。这就是出水芙蓉的基本特征。

       案例:

       四、均线选股战法

       均线多头排列

       市场趋势处于强势上升趋势,均线向上发散。MA5>MA>MA。当出现多头排列就表明现在持有这个股票的人几乎都是获利的。操作思维为多头思维。

       五、布林带选股战法

       布林带收口+股价上穿中轨选股公式:

       (为了版面美观,只截图讲明)

       符合选股案例:

       另外，给大家简单的讲一下做股票的正确理念

       第一，把自己买入股票的成本当成操作的依据的人，是没有入门的

       第二，你买入股票时候，要研究企业的基本面和发展前景，成长性，这个是选股的理由，但是不作为操作依据

       第三，你操作的唯一依据，一定是技术面和资金流向，每次进场前，都要设定好关键的技术位置，那个位置突破加仓，那个位置跌破就止损

       第四，热点板块出现，一定要跟，要追随

       第五，热点板块里面，一定要做龙头股票，不要担心涨的太多

       第六，哪个是龙头，怎么判断，很简单，这个热点开始启动，第一支涨停的，就是龙头

       第七，做股票，要敢于判断出热点题材行情，大胆追随，那么怎么判断一个热点题材的行情呢？

       炒股三大原则：大事件，大题材，大资金

python摩斯密码转换？

       按照题目要求编写的Python程序如下(get_sentence(code_list)方法在中间)

       morse2char=\

       { 'sL':'A','Lsss':'B','LsLs':'C','Lss':'D',

       's':'E','ssLs':'F','LLs':'G','ssss':'H',

       'ss':'I','sLLL':'J','LsL':'K','sLss':'L',

       'LL':'M','Ls':'N','LLL':'O','sLLs':'P',

       'LLsL':'Q','sLs':'R','sss':'S','L':'T',

       'ssL':'U','sssL':'V','sLL':'W','LssL':'X',

       'LsLL':'Y','LLss':'Z',

       'sLLLL':'1','ssLLL':'2','sssLL':'3','ssssL':'4',

       'sssss':'5','Lssss':'6','LLsss':'7','LLLss':'8',

       'LLLLs':'9','LLLLL':'0',

       'sLsLsL':'.','LLssLL':',','LLLsss':':','ssLLss':'?',

       'ssLLsL':'_','sLsLs':'+','LssssL':'-','ssssss':'^',

       'LssLs':'/','sLLsLs':'@','LsLLs':'(','LsLLsL':')',

       'sLssLs':'"','sLLLLs':"'",'LsssL':'='}

       def get_sentence(code_list):

        sentence=''

        for i in range(len(code_list)):

         for j in range(len(code_list[i])):

          sentence+=morse2char[code_list[i][j]]

         if i!=len(code_list)-1:

          sentence+=' '

        return sentence

       code_list=\

       [['sss','sLLs','sL','LL'],

       ['sL','Ls','Lss'],

       ['s','LLs','LLs','sss']]

       sentence=get_sentence(code_list)

       print('"'+sentence+'"')

       源代码(注意源代码的缩进)

单目相机实现3D目标检测—CaDDN论文+源码解读

       CaDDN论文介绍和源码解读，深入解析单目相机实现3D目标检测。

       在CVPR 上，CaDDN论文提出了一种基于单目相机的3D目标检测方法。该方法在无需多视角信息的情况下，实现对单个相机图像的深度感知。论文及其官方资源如下：

       论文链接：[论文链接]

       官方代码仓库：[官方代码仓库链接]

       当前3D目标检测算法根据输入图像数量分为单目相机和多目相机两类。多目相机方法更为主流，因为它们通过环视相机收集的信息投影到BEV空间，实现全面的环境感知。然而，单目相机的深度预测策略依然值得多目相机算法借鉴。因此，本文将详细探讨基于单目相机的3D目标检测算法——CaDDN。

       图一是CaDDN算法的整体流程图，本文将依据此图解析算法实现。

       CaDDN算法模型包含四个部分，下文将按步骤介绍。首先，Frustum Feature Network构建相机视锥特征。该网络包含三个子模块：Image Backbone、Image Channel Reduce和Depth Distribution Network。

       Frustum Feature Network通过三个子模块处理输入图像，以构建图像视锥特征。将输入图像张量记为Tensor([bs, 3, H, W])，其中bs、H和W分别为批量大小、高度和宽度。ResNet-作为主干网络，提取多尺度特征。Image Channel Reduce对特征图进行降维，Depth Distribution Network估计深度信息。此过程与LSS算法类似，但CaDDN有显式监督，而LSS为隐式监督。

       构建相机视锥特征的整体流程与LSS算法相同。Frustum to Voxel Transform模块根据点云感知范围及体素大小在BEV坐标系下构建3D坐标，然后转换到相机视锥坐标系下，构建BEV空间特征。转换横纵坐标遵循正常关系，Z轴的调整采用LID转换。

       Voxel Collapse模块移除Z轴方向信息，使用Conv2DCollapse实现。此过程简化了BEV空间特征，为后续处理作准备。

       3D Object Detector包括BEV Backbone和检测头。BEV Backbone处理BEV空间特征，检测头对目标类别、属性和方向进行预测。至此，CaDDN算法解析结束。如有错误，请在评论区指正。