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[QTV] 如何在 AWS F1 实例中使用 Vivado IPI
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本视频将向您详细介绍如何在亚马逊（Amazon） EC2 F1 硬件开发套件 HDK 中使用赛灵思 Vivado IP 集成器（Vivado IPI）。并通过一个“hello world”的案例向您介绍包括&…
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[QTV] 实例演示 — 基于FPGA的AWS F1实例
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在本视频中，我们将通过一个 Step by step 的设计案例，详细向您介绍如何上手开始使用基于赛灵思 UltraScale FPGA 的亚马逊（Amazon） EC2 F1 实例开始您的工作。
视频…
Python 算法交易实验79 QTV200日常推进-经典策略3 RSI、SMA实验结果回顾分析
说明
先稍微回看一下实验的结果，然后再计划一下接下来的推进。
内容
先看下昨天rsi的王者。这跨度实在太长了
比如20年7月到23年1月，其实中间还是有过一段明显的爬升，但是最后还是跌了。 到这里，我突然觉得盈亏比和胜率又有…
Python 算法交易实验87 QTV200日常推进-沪深300的交易量统计
说明
上一篇 讲到，就全市场的交易量来看，近3年也看不出很奇怪的地方；因此，交易量[支持度]不足而导致的策略失灵似乎也说不通。
为了进一步确认，我打算： 1 获取沪深300成分股，只统计成分股的交易额变化2 获取上证指数的值，加入净买入的概念进行判断3 分析价格的日波动…
Python 算法交易实验86 QTV200日常推进-获取A股日交易额并统计
说明
上一篇说到，交易量可能可以作为策略规则的支持度分析，但是(我现在还不想付费买数据)现成的接口似乎并没有这样的统计。获取某一只股票的日交易数据是相对简单的，市场上也就不到5000只的股票，总数据量应该也不会超过18M(5000*3000)。所以可以获取全市场的日数据，然后…
Python 算法交易实验73 QTV200第二步: 数据清洗并写入ClickHouse
说明
先检查一下昨天启动的worker是否正常工作，然后做一些简单的清洗，存入clickhouse。
内容
1 检查数据
from Basefuncs import *
# 将一般字符串转为UCS 名称
def dt_str2ucs_blockname(some_dt_str):some_dt_str1 some_dt_str.replace(-,.).re…
Python 算法交易实验78 QTV200日常推进-经典策略2 RSI
说明
例行的推进，保持一个习惯。
上次对SMA和EMA进行了一次暴力搜索，跑了两天，进度正常。 跑数用了两个worker在处理，所以比较慢。主要是平时事太多，这两个worker肯定比我回过神要快,哈哈。如果是正儿八经跑的话，我觉得给100个worker跑是没问题的，其实速度不是事。
…
Python 算法交易实验72 QTV200第一步: 获取原始数据并存入队列
说明
最近的数据流往前进了一步，我觉得基本可以开始同步的推进QTV200了。上次规划了整体的数据流，现在开始第一步。
内容
1 结构位置
这是上次的总体图： 以下是这次要实现的一小部分： 从结构上，这个是整体数据流的…
: 数据清洗并写入Mongo)
Python 算法交易实验74 QTV200第二步(改): 数据清洗并写入Mongo
说明
之前第二步是打算进入Clickhouse的，实测下来有一些bug 可以看到有一些分钟数据重复了。简单分析原因：
1 起异步任务时，还是会有两个任务重复的问题，这个在同步情况下是不会出现的2 数据库没有upsert模式。clickhouse是最近…
Python 算法交易实验82 QTV200日常推进-重新实验SMA/EMA结果分析
说明 尽量把目标聚焦到这里 虽然我很想一次性把qtv搞好，不过现实通常会有很大的制约。
1 系统搭建。这本身是一个动态探索的过程，客观上导致了结构进行有改动。而且由于我过去对于架构的认知比较浅，又或者新的工具这几年才完善，所…
Python 算法交易实验84 QTV200日常推进-强化学习
说明 不积跬步, 无以至千里 写这篇文章主要还是保持一个持续思考的习惯，持续聚焦。
内容
在之前的实验中，已经证明了简单的策略(SMA)是可以盈利的，几个聚类中心说明了，至少可以分为5个子策略盈利。其中白色可以想象成已经被显存的策略“侵蚀”掉的部分。可以看到，越有耐…
Python 算法交易实验89 QTV200日常推进-模式思考
说明
过去几天大A的表现还是比较戏剧化的。 让我想到了： 1 价稳量缩模式。之前很长一段时间都是这种状态，最终还是大爆发了，这个可取。2 周期模式。假设价格是一个周期为T(T可变)的正弦波，所以最终还是回到了几个月前的位置，周期大约90天。我也把之前的一些失误单，平掉了…
Python 算法交易实验77 QTV200日常推进-经典策略
说明
最初(去年7月)快快上了一版，到现在差不多正好一年。总体上当时做的还是蛮粗糙的，没有考虑模式，只是简单的用判别模型做了一道。
过去的一年，显然不是特别好的一年。我知道的大部分还是以亏损居多。这版策略竟然没有亏钱，还算勉强及格。而且我在买卖和手续费上是比较…
Python 算法交易实验83 QTV200日常推进-自限性思考
说明
SMA的实验做完了，我特定把近3年和近1年的表现拉出来。比较让我惊讶的是，近3年几乎没有盈利的策略机会，这和qtv100过去一年的经历类似。
所以有就一个不得不面对的问题，如何让策略在不同的市场状态下茁壮成长或生存？
内容
我们先假设当前策略是尽心尽力打造的最佳…
Linux下使用QtV4L2测试UVC相机：轻松实现摄像头功能测试
Linux下使用QtV4L2测试UVC相机：轻松实现摄像头功能测试 【下载地址】Linux下使用QtV4L2测试UVC相机 这是一个基于Qt和V4L2库的开源项目，专为Linux环境下测试UVC相机而设计。通过简洁的图形界面，用户可以实时查看摄像头捕获的视频流࿰…
Qualcomm QTV Player
1 QTV Architecture
QTV的高通的音视频解码方案，来自packetvideo的PV:Player。Architecture如下: (1)QCT Mediaplayer Application:为OEM提供的播放器，使用Brew API；通常若OEM移植上自己的UI后，不会使用原生的播放器。而是调用IM…
Python 算法交易实验75 QTV200后续想法梳理
说明
在第一步获取数据源，然后进入Mongo(第一个数据节点)开始，QTV200的数据流体系就开始动了。后续用多少时间完成不太好确定，短则数周，长则数月。毕竟有过第一版实验的基础，应该还是可以做到的。
下面就是天马行空&…
![神经网络基础[损失函数,bp算法,梯度下降算法 ]](http://pic.002.xiahunao.cn/mzlw/神经网络基础[损失函数,bp算法,梯度下降算法 ])
神经网络基础[损失函数,bp算法,梯度下降算法 ]
关于神经网络的基础的概念可以看我前面的文章
损失函数
在深度学习中, 损失函数是用来衡量模型参数的质量的函数, 衡量的方式是比较网络输出和真实输出的差异 作用:指导模型的训练过程，通过反向传播算法计算梯度，从而更新网络的参数，最终使…
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记得之前有位读者留言说：携隐，能不能分享一下你SOHO也能保持高效的秘诀？我最近刚开始全职在家做自己的事，总觉得东摸摸，西摸摸，时间一下子就过去了，特别没有效率。肿么办！ 自从我们公…
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