资源列表
pca源程序
- 基于pca（核主元）的方法，提取混合信号中的主分量
用MATLAB 实现的机器人在平面上的路径规划，实用栅格法处理环境和障碍物
- 用MATLAB 实现的机器人在平面上的路径规划，实用栅格法处理环境和障碍物
混沌时间序列预测的MATLAB源代码
- 混沌时间序列预测的MATLAB源代码,希望对大家有用,Prediction of chaotic time series of MATLAB source code, in the hope that useful
kpca.rar
- KPCA的程序,比较好用,有详细的注释,希望对大家有用!,KPCA procedure, compared to-use, with detailed notes, useful for all of us hope!
ga-RBF.rar
- 基于遗传算法对rbf神经网络的径向基宽度进行优化的matlab程序,Based on genetic algorithm rbf radial basis neural network to optimize the width of the matlab program
VBOCR
- 一个VB的人工智能OCR文字识别源代码程序，通过测试。-The artificial intelligence of a VB source code for OCR text recognition program, pass the test.
mftUntitled
- 从天然地震数据中提取瑞雷面波的群速度频散曲线-Seismic data extracted from natural Rayleigh wave group velocity dispersion curves
顺逆势小马丁-EA
- 这是一款根据均线趋势，做顺逆势的小马丁策略，是适用于全行情，能顺应行情变化，区别于市面上的马丁策略，风险是降到最低，盈利是十足强悍，现在分享给大家(This is a small Martin strategy based on the trend of the moving average. It is suitable for the whole market and can adapt to the changes of the market. It is different from t
深度学习入门：基于Python的理论与实现.pdf+代码
- 本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。(This book is a true sen
美洲狮突破EA
- 是一款专做趋势的美洲狮突破EA，能上实盘，点差小平台，平台建议选择IC或者TICKMILL等低点差平台。该策略适合行情较大的货币，能抓住每一波突破行情，本人测试使用，月收益可达到30%左右，虽然有会有滑点影响，但还算在可接受范围内。所以强烈推荐给大家，该策略具备持仓时间短，高效获利，每单带有止损止盈，合理的盈亏比，并且有移动止损，不用担心爆仓问题。(It is a cougar breakthrough EA, can be on the real offer, small difference
均线趋势EA
- 这次分享的是非常优质的一款均线趋势EA，带止损止盈，一单一结。我自己测试下来，盈利效果十分明显，风险可控，适用于全货币，做单准确率高至80%，月盈利可达15%-25%。(This share is a very high-quality average trend EA, with stop loss stop profit, a single knot. My own test shows that the profit effect is very obvious, the risk is
极限反转EA-中文版
- 极限反转EA是通过144日均线确认趋势中的调整位置，入场切入点精确成功率高，能准确判断在最高点出现之后，在高点及时做空，最低点出现以后在低点及时做多。 不是传统意义上的加仓策略，而是在策略上有先进创新玩法。大小资金都可以跑，做单成功率极高，可以回测，实盘效果让人惊艳。(Limit reversal EA is to confirm the adjustment position in the trend through the 144 day moving average. The entry