Initialement, les énumérateurs de modèles ont été créés dans Alglib.
Mais lorsque toutes les données nécessaires n'ont plus tenu dans la RAM, nous avons dû passer à Spark.
N'hésitez pas à écrire ce que c'est et pourquoi. (vous avez déjà créé ce fil, et je vous l'ai dit) dans le Issuye sur Git faire des changements. S'il n'est pas trop tard, dans l'en-tête du fil local également.
elle semble utile, ne doit pas être perdue par négligence
Je voulais insérer le contenu du fichier https://github.com/Roffild/RoffildLibrary/blob/master/README.md, mais il va changer et je ne pourrai pas modifier le premier message.
J'ai assez d'un fil dans cette section (de préférence épinglé), car je ne sais pas comment le formater au mieux pour la publication.
Je voulais insérer le contenu du fichier https://github.com/Roffild/RoffildLibrary/blob/master/README.md, mais il va changer et je ne pourrai pas modifier le premier message.
J'ai assez d'un fil dans cette section (de préférence épinglé), car je ne sais pas comment le formater au mieux pour la publication.
Tu as des trucs en Java là ?
Avez-vous l'intention d'ajouter un manuel ?
En quoi les algorithmes sont-ils différents de ceux d'Alglib, qui se trouve dans kodobase ?
Initialement, les énumérateurs de modèles ont été créés dans Alglib.
Mais lorsque toutes les données nécessaires n'ont plus tenu dans la RAM, nous avons dû passer à Spark.
Je ne comprends toujours pas quelle tâche est résolue, à quoi cela sert.
Pour les questions "qu'est-ce que Java, Spark, Alglib, Random Forest et les réseaux neuronaux, et comment vivre avec". - Google
Alglib - filtrage unique
Spark - beaucoup de comps.
Le but de la bibliothèque est d'utiliser Spark (et dans le futur TensorFlow et MXNet) sans béquilles dans MQL
MLPDataFileSparkTest - projet d'exemple pour le test de Spark et MLPDataFile
Si vous n'êtes pas intéressé par Spark, il existe de nombreux autres goodies dans la bibliothèque qui ne nécessitent que des connaissances de MQL5
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