神反转这款EA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。
它算一款做单准确率很高的策略。
开仓条件：其首单开仓的开仓条件为当前时间框架下离多少期均线的多少点的位置（默认，可以人工设置）。
如果在默认期均线下方的点的地方，则做多；
在默认期上方的点的地方，则做空。
策略优点：这一开仓条件的用意很显然：在偏离均线较远的地方，价格回调的几率更大，逆势行走的距离会很短，从而使回调盈利的概率增大，风险减小。
也带有整体金额止损，可以降低风险，这算不上是该款EA独到的地方。
平仓条件:EA采用了“部分平仓”的策略，即将部分盈利单与部分亏损单对冲，获取少许利润，而不是等到价格回调到账户整体盈利的时候
它算一款做单准确率很高的策略。
开仓条件：其首单开仓的开仓条件为当前时间框架下离多少期均线的多少点的位置（默认，可以人工设置）。
如果在默认期均线下方的点的地方，则做多；
在默认期上方的点的地方，则做空。
策略优点：这一开仓条件的用意很显然：在偏离均线较远的地方，价格回调的几率更大，逆势行走的距离会很短，从而使回调盈利的概率增大，风险减小。
也带有整体金额止损，可以降低风险，这算不上是该款EA独到的地方。
平仓条件:EA采用了“部分平仓”的策略，即将部分盈利单与部分亏损单对冲，获取少许利润，而不是等到价格回调到账户整体盈利的时候
2023/8/7 20:19:36
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多远线性回归方程C语言程序：程序中以二维数组的形式初始化输入需要进行预测的样本数据，利用对样本数据数组进行转化的函数（huiguifangcheng）求得系数数组，接着利用线性方程求解函数（LinearEquations）对系数数组进行求解，再利用输出函数（yuce）对求得的回归线性方程模型进行输出和检验，最后还要利用预测函数（yuce）对所要预测的值进行预测。
2023/8/3 0:46:20
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代码说明代码仅供学习研究，未经允许，请勿擅自商用。
1.输入文件格式输入的文件要求为N行两列的形式，两列分别对应，输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。
输入文件格式示例如下：0.821794-0.04621531.03929 0.0608351.12046 0.07455681.02233 0.05147392.代码支持的凝聚层次聚类算法通过简要的修改代码中函数的参数，代码可以支持不同的凝聚方法，支持的凝聚方法如下，默认的为代码本身算法：单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距离法，最小生成树算法）；
全连接算法（最远邻聚类算法，最长距离法）；
未加权平均距离法；
加权平均法；
质心距离法；
加权质心距离法；
内平方距离法（最小方差算法）3.代码支持的距离（相似度）度量公式通过简要的修改代码，代码支持计算距离的过程采用不同的距离或相似度度量公式，支持的距离（相似度）公式如下，默认为代码本身才采用的距离公式：欧氏距离（默认）；
标准化欧氏距离；
马氏距离；
布洛克距离（曼哈顿距离，城市街区距离）；
闵可夫斯基（明可夫斯基）距离；
余弦相似度；
相关性相似度；
汉明距离；
Jaccard相似度；
切比雪夫距离。
1.输入文件格式输入的文件要求为N行两列的形式，两列分别对应，输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。
输入文件格式示例如下：0.821794-0.04621531.03929 0.0608351.12046 0.07455681.02233 0.05147392.代码支持的凝聚层次聚类算法通过简要的修改代码中函数的参数，代码可以支持不同的凝聚方法，支持的凝聚方法如下，默认的为代码本身算法：单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距离法，最小生成树算法）；
全连接算法（最远邻聚类算法，最长距离法）；
未加权平均距离法；
加权平均法；
质心距离法；
加权质心距离法；
内平方距离法（最小方差算法）3.代码支持的距离（相似度）度量公式通过简要的修改代码，代码支持计算距离的过程采用不同的距离或相似度度量公式，支持的距离（相似度）公式如下，默认为代码本身才采用的距离公式：欧氏距离（默认）；
标准化欧氏距离；
马氏距离；
布洛克距离（曼哈顿距离，城市街区距离）；
闵可夫斯基（明可夫斯基）距离；
余弦相似度；
相关性相似度；
汉明距离；
Jaccard相似度；
切比雪夫距离。
2023/8/2 17:50:02
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框架力图组件用于3D力导向图组件。
一个A-Frame实体组件，用于使用强制定向的迭代布局在VR环境中表示图形数据结构。
使用作为基础的ThreeJS组件来管理图对象。
另请参见和独立组件版本。
API属性描述默认值json-urlJSON文件的URL，可直接从中加载图形数据。
将覆盖节点的内容并链接组件属性，因此可以使用其中一个。
JSON应包含具有两个列表属性的对象：node和links。
节点节点对象列表。
示例：[{"id":1,"name":"first"},{"id":2,"name":"second"}][]链接链接对象列表。
范例：[{"source":1,"target":2}][]尺寸在（1、2或3）上进行力模拟的尺寸数。
3达格模式根据图的方向性应用布局约束。
仅适用于图形结构（无周期）。
在td（自上而下），bu（自下而上），lr（从左至右），rl（从右至左），zout（从近到远），zin（从远到近）之间进行选择），radialout（径向向外）或radi
一个A-Frame实体组件，用于使用强制定向的迭代布局在VR环境中表示图形数据结构。
使用作为基础的ThreeJS组件来管理图对象。
另请参见和独立组件版本。
API属性描述默认值json-urlJSON文件的URL，可直接从中加载图形数据。
将覆盖节点的内容并链接组件属性，因此可以使用其中一个。
JSON应包含具有两个列表属性的对象：node和links。
节点节点对象列表。
示例：[{"id":1,"name":"first"},{"id":2,"name":"second"}][]链接链接对象列表。
范例：[{"source":1,"target":2}][]尺寸在（1、2或3）上进行力模拟的尺寸数。
3达格模式根据图的方向性应用布局约束。
仅适用于图形结构（无周期）。
在td（自上而下），bu（自下而上），lr（从左至右），rl（从右至左），zout（从近到远），zin（从远到近）之间进行选择），radialout（径向向外）或radi
2023/7/24 8:53:45
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Tadokoro-Teatime我的牛头犬档案馆。
-本仓库用于存放田所的瞎比比。
我的一位优秀的朋友，这里就叫他远野罢。
远野常常发表一些奇妙的评论和文字，这些思想的火花，每次迸射出来时，我常常叹服于人类的思维极限之深远。
我们有时不需要像古时的哲人，穷其一生深思社会的变迁，宇宙的走向；
亦不需要像思想者雕塑，永恒地枯坐着思考自己的命运。
有时那些深刻的思想只是一闪念-它间隔十年，二十年如一日不停的，同时在于不经意间的思索；
逐步在这同时，接受的后天的教育；
开拓在这同时，对社会现实的观察；
也可以在这同时，锻炼着的语言表达能力。
最终在只言片语间，实质上蓄积已久的微小终于击穿空气，在天地之间发出耀眼的火花和雷鸣。
它多么光辉灿烂，哪怕只是一瞬间。
我田所，是一个懒于思考的人。
我很少去留意我的思维活动，直到我融入，我的这种静音使我没能观察到我的思维所能迸发的火花；
就像在雷暴天，别
-本仓库用于存放田所的瞎比比。
我的一位优秀的朋友，这里就叫他远野罢。
远野常常发表一些奇妙的评论和文字，这些思想的火花，每次迸射出来时，我常常叹服于人类的思维极限之深远。
我们有时不需要像古时的哲人，穷其一生深思社会的变迁，宇宙的走向；
亦不需要像思想者雕塑，永恒地枯坐着思考自己的命运。
有时那些深刻的思想只是一闪念-它间隔十年，二十年如一日不停的，同时在于不经意间的思索；
逐步在这同时，接受的后天的教育；
开拓在这同时，对社会现实的观察；
也可以在这同时，锻炼着的语言表达能力。
最终在只言片语间，实质上蓄积已久的微小终于击穿空气，在天地之间发出耀眼的火花和雷鸣。
它多么光辉灿烂，哪怕只是一瞬间。
我田所，是一个懒于思考的人。
我很少去留意我的思维活动，直到我融入，我的这种静音使我没能观察到我的思维所能迸发的火花；
就像在雷暴天，别
2023/7/16 20:42:57
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指针在C程序中应用广泛，指针引用错误多发且危害严重。
目前代表性的检测工具由于使用方便性、检测精度不足以及难以处理大规模程序等原因，并不能满足实用需求。
本文提出一种新型的错误检测方法，该方法基于域敏感、流敏感和上下文敏感的传播引擎，通过定义错误属性格、在源程序中对错误属性格值进行计算和传播来完成错误检测。
在开放源码编译器Open64中实现了其原型系统Propagator。
以空指针引用错误检测为实例研究，使用Apache、OpenSSH、gzip等应用领域广泛的典型应用为实验用例，与Saturn、Splint和Clang-SA进行对比，Propagator的平均检测时间仅为12秒，误报率平均仅为13%，远低于对比工具，没有发现漏报已知错误。
上述结果表明，Propagator既提高了检测精度又保证了可伸缩性，具有很好的实用前景。
目前代表性的检测工具由于使用方便性、检测精度不足以及难以处理大规模程序等原因，并不能满足实用需求。
本文提出一种新型的错误检测方法，该方法基于域敏感、流敏感和上下文敏感的传播引擎，通过定义错误属性格、在源程序中对错误属性格值进行计算和传播来完成错误检测。
在开放源码编译器Open64中实现了其原型系统Propagator。
以空指针引用错误检测为实例研究，使用Apache、OpenSSH、gzip等应用领域广泛的典型应用为实验用例，与Saturn、Splint和Clang-SA进行对比，Propagator的平均检测时间仅为12秒，误报率平均仅为13%，远低于对比工具，没有发现漏报已知错误。
上述结果表明，Propagator既提高了检测精度又保证了可伸缩性，具有很好的实用前景。
2023/7/15 18:51:08
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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