Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2439
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So wie ich es verstehe, bezieht es ein Signal von einem Server eines Drittanbieters und handelt mit
Ich könnte mich irren, ich habe mir nur den Code angesehen.
Danke Grauer Igel :-)
Für mich ist es schwierig, ein Signal von einem fremden Server zu setzen, es kann falsch sein, wenn ich den Code beobachtet habe. Reine Rhetorik....
Danke, Grauer Seeigel :-)
Ansonsten, langweilig, kein Netz, von wo es gezogen wird, ist nicht klar, und wenn der Dienst fällt und Sie haben eine Pose für eine Kaution und eine Hälfte, dann wie? Reine Rhetorik....
Freebies sind ...
Entweder vorübergehend oder gegen eine Gebühr in der Zukunft
Hallo!
Vielleicht kann jemand helfen, ein Problem mit der Installation von TensorFlow in Anaconda für Windows 10 zu lösen.
Ich versuche, über neuronale Netze nach Forex zu "schwimmen", aber wenn ich versuche, dieTensorFlow-Bibliothek aufzurufen, gibt es eine Fehlermeldung wie auf dem Bildschirmfoto.
Python Version Python 3.8.5. Tensorflow neueste Version versucht zu installieren.
Hallo!
Vielleicht kann jemand helfen, ein Problem mit der Installation von TensorFlow in Anaconda für Windows 10 zu lösen.
Ich versuche, über Neutronennetze nach Forex zu "schwimmen", aber wenn ich versuche, dieTensorFlow-Bibliothek aufzurufen, gibt es eine Fehlermeldung wie auf dem Bildschirmfoto.
Python Version Python 3.8.5. Tensorflow neueste Version versucht zu installieren.
einen Kollaps zur Singularität verursachen?
Hör auf, nicht!
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Irgendwo waren die Pfade nicht buchstabiert und die DLL wurde nicht verkettet.
Wie und was haben Sie installiert?
Haben Sie bisher Geschäfte mit Python gemacht?
einen Kollaps vor der Singularität verursachen?
Halt, nicht!
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irgendwo sind die Pfade nicht gesetzt und die DLL ist nicht verkettet.
Wie und was haben Sie eingesetzt?
Hatten Sie bisher irgendwelche Probleme mit Python?
War, aber nicht tief, mit youtube und google, wenn ich brauchte, um "hängen". Hängt seit Freitag an diesem Problem)
Anaconda wurde schon vor langer Zeit installiert. Und TensorFlow über Jupiter notebook ausprobiert: "pip install tensorflow". Dann versuchte ich das Gleiche über die Befehlszeile
---
Verstanden, der Tippfehler wurde korrigiert.
Es wurden, aber nicht in der Tiefe, mit YouTube und Google bei Bedarf "schweben". Dieses Problem tritt seit Freitag auf)
Anaconda wurde schon vor langer Zeit installiert. Und TensorFlow über Jupiter notebook ausprobiert: "pip install tensorflow". Dann versuchte ich das Gleiche über die Befehlszeile
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Ich habe den Humor verstanden und den Tippfehler korrigiert.
!conda install tensorflow Wenn in jupiter
oder über conda install auf der Kommandozeile
!conda install tensorflow Wenn in jupiter
oder über conda install auf der Kommandozeile
Ich danke Ihnen!
Es klappt. Ich habe herausgefunden, dass es am besten ist, pip nicht zu verwenden
Kann mir jemand bei der Erstellung einer einfachen C++-Funktion helfen?
Die Frage wurde hier gestellt,
Wenn es nicht klar ist, was die Funktion tun soll, hier ist meine vorherige Frage mit mehr Details
Kann mir jemand bei der Erstellung einer einfachen C++-Funktion helfen?
Die Frage wurde hier gestellt,
Wenn es nicht klar ist, was die Funktion tun soll, hier ist meine vorherige Frage mit mehr Details.
Die Funktion ist nicht sehr einfach und Sie wissen nicht, wie die Daten dargestellt werden :-)
Es gibt 2 Möglichkeiten:
1) wie bei einer Element-für-Element-Matrix-Multiplikation vorgehen. Sie fügen eine Operationsmatrix hinzu und multiplizieren sie mit der Ausgangsmatrix. Soweit ich verstanden habe, gibt es nur Vergleiche mit einer Konstante, so dass es eine Parallelität gibt
for(int i=0;i<dimension_1;i++)
for(int j=0;j<dimension_2;j++) {
if (IsValid(operation[i][j])) {
result[i][j]=(source[i][j]>operation[i][j]) ; // тут можно извратится сравнивать на больше/меньше от знака, инвертировать и прочее
common = common && result[i][j]; // общий результат
if (!common) break;
}
if (!common) break;
}
2) Der Ausdruck m[a][b]>const1 && m[x][y] < const2 && ... zu elementaren Aktionen erweitern/erweitern und diese bereits ausführen. Wirksam für große Matrizen und eine geringe Anzahl von Prüfungen.