双指数移动平均DEMA

时间: 2023-08-05 10:03:05 浏览: 92
双指数移动平均DEMA是一种技术分析指标,它是对指数移动平均线(EMA)的改进。DEMA使用两个指数移动平均线来平滑价格数据,从而提供更敏感和准确的信号。 DEMA的计算方法是先计算出单个指数移动平均线(EMA),然后再计算出另一个指数移动平均线,这个指数移动平均线的参数是前一个EMA的参数的两倍。最后,将这两个EMA相减,得到DEMA值。 DEMA的优点在于它能够更快地反应价格变化,因为它同时考虑了两个不同的指数移动平均线。然而,DEMA也存在一些缺点,例如当价格趋势不明显时,DEMA的信号可能会出现误导。
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德玛杰 · 2021-3-6 【web前端特效源码】使用html5+css3+javascript制作一个响应

德玛杰是一个网站前端特效源码,于2021年3月6日发布。这个特效源码是使用HTML5、CSS3和JavaScript制作的一个响应式设计。响应式设计是指根据不同设备(如电脑、平板电脑和手机)的屏幕大小和分辨率,自动调整网站的布局和样式,以提供更好的用户体验。 德玛杰的特效源码包含了许多令人惊艳的特效效果,例如页面滚动时的平滑过渡效果、鼠标悬停时的动画效果和图片加载时的渐入效果等。这些特效效果可以通过HTML5和CSS3的新特性以及JavaScript的动画库来实现。 为了使用德玛杰的特效源码,你需要将HTML和CSS代码嵌入到你的网站中,并在JavaScript中调用相应的函数。然后,根据你的具体需求和喜好,你可以自定义特效的样式和配置参数。 德玛杰的特效源码充分展示了前端开发的创造力和技术实力。通过使用这些源码,你可以为你的网站增添独特而且吸引人的特效效果,提升用户对网站的体验和赏析。无论你是一名专业的前端开发人员还是一个对网页设计感兴趣的爱好者,德玛杰的特效源码都会给你带来新的灵感和学习的机会。 总之,德玛杰是一个使用HTML5、CSS3和JavaScript制作的响应式网站前端特效源码,它通过各种特效效果增添了网站的视觉吸引力和用户体验。无论你是想给自己的网站增添一些特效效果,还是想学习前端开发的技术,德玛杰都是一个不错的选择。

用python写一个TFT模型

TFT是一种自动升级的战棋游戏,它的模型可以用Python编写。以下是一个简单的TFT模型的实现示例: ```python import random # 英雄类 class Hero: def __init__(self, name, cost, origin, job, health, attack): self.name = name self.cost = cost self.origin = origin self.job = job self.health = health self.attack = attack # 技能类 class Skill: def __init__(self, name, effect): self.name = name self.effect = effect # 职业类 class Job: def __init__(self, name, skill): self.name = name self.skill = skill # 种族类 class Origin: def __init__(self, name, skill): self.name = name self.skill = skill # 游戏类 class TFT: def __init__(self): self.heroes = [] # 英雄列表 self.origins = [] # 种族列表 self.jobs = [] # 职业列表 self.players = [] # 玩家列表 self.round = 1 # 当前回合数 # 初始化游戏 def init_game(self): # 初始化英雄 self.heroes.append(Hero("艾希", 1, "冰川", "剑士", 500, 50)) self.heroes.append(Hero("卡特琳娜", 2, "无畏", "刺客", 400, 70)) self.heroes.append(Hero("亚索", 3, "永猎双子", "剑士", 600, 80)) self.heroes.append(Hero("盖伦", 4, "德玛西亚", "重骑士", 800, 100)) self.heroes.append(Hero("瑞兹", 5, "远古巫灵", "元素师", 1000, 120)) # 初始化职业 self.jobs.append(Job("剑士", Skill("狂暴", "所有剑士攻击速度提高50%"))) self.jobs.append(Job("刺客", Skill("暗杀", "所有刺客暴击率提高50%"))) self.jobs.append(Job("重骑士", Skill("铁甲", "所有重骑士护甲提高50%"))) self.jobs.append(Job("元素师", Skill("灾变", "所有元素师技能伤害提高50%"))) # 初始化种族 self.origins.append(Origin("冰川", Skill("冰封", "所有冰川单位攻击时有30%几率使目标冰冻,持续1秒"))) self.origins.append(Origin("无畏", Skill("勇气", "所有无畏单位攻击时有30%几率使自身免疫控制,持续1秒"))) self.origins.append(Origin("永猎双子", Skill("追猎", "所有永猎双子单位攻击时有30%几率造成额外伤害,伤害值为攻击力的50%"))) self.origins.append(Origin("德玛西亚", Skill("正义", "所有德玛西亚单位攻击时有30%几率造成额外伤害,伤害值为目标最大生命值的10%"))) self.origins.append(Origin("远古巫灵", Skill("魔爆", "所有远古巫灵单位攻击时有30%几率使目标失去20%魔法抗性,持续2秒"))) # 开始游戏 def start_game(self): # 初始化游戏 self.init_game() # 创建玩家 num_of_players = int(input("请输入玩家人数:")) for i in range(num_of_players): name = input("请输入玩家{}的名字:".format(i+1)) self.players.append(Player(name)) # 开始游戏循环 while True: # 输出当前回合数 print("第{}回合开始".format(self.round)) # 让每个玩家进行操作 for player in self.players: player.take_action() # 结束游戏循环条件 if self.is_game_over(): break # 回合数加1 self.round += 1 # 输出游戏结果 print("游戏结束!") # 判断游戏是否结束 def is_game_over(self): # TODO: 实现游戏结束判断逻辑 return False # 玩家类 class Player: def __init__(self, name): self.name = name self.gold = 10 # 金币 self.level = 1 # 等级 self.heroes = [] # 英雄列表 self.bench = [] # 长凳上的英雄列表 self.board = [] # 战场上的英雄列表 # 玩家进行操作 def take_action(self): # 输出当前玩家信息 print("玩家{},你的金币为{},等级为{},英雄列表为{},战场上的英雄为{},长凳上的英雄为{}".format(self.name, self.gold, self.level, [hero.name for hero in self.heroes], [hero.name for hero in self.board], [hero.name for hero in self.bench])) # TODO: 玩家进行操作,比如购买英雄、出售英雄、升级等 # 测试 game = TFT() game.start_game() ``` 以上示例只是一个简单的TFT模型,还有很多细节需要完善,比如英雄的技能效果、装备系统、阵容搭配等。

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本代码是基于python pytorch环境安装的cnn深度学习代码。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本 运行环境推荐安装anaconda,然后再里面推荐安装python3.7或3.8的版本,pytorch推荐安装1.7.1或1.8.1版本。 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件,十分的简便 且代码里面的每一行都是含有中文注释的,小白也能看懂代码 然后是关于数据集的介绍。 本代码是不含数据集图片的,下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 在数据集文件夹下是我们的各个类别,这个类别不是固定的,可自行创建文件夹增加分类数据集 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下,每个对应的文件夹里面也有一张提示图,提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片,直接放到对应的文件夹下,就可以对代码进行训练了。 运行01数据集文本生成制作.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集 运行02深度学习模型训练.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练 运行03html_server.py,生成网页的url了 打开
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VMP技术解析:Handle块优化与壳模板初始化

"这篇学习笔记主要探讨了VMP(Virtual Machine Protect,虚拟机保护)技术在Handle块优化和壳模板初始化方面的应用。作者参考了看雪论坛上的多个资源,包括关于VMP还原、汇编指令的OpCode快速入门以及X86指令编码内幕的相关文章,深入理解VMP的工作原理和技巧。" 在VMP技术中,Handle块是虚拟机执行的关键部分,它包含了用于执行被保护程序的指令序列。在本篇笔记中,作者详细介绍了Handle块的优化过程,包括如何删除不使用的代码段以及如何通过指令变形和等价替换来提高壳模板的安全性。例如,常见的指令优化可能将`jmp`指令替换为`push+retn`或者`lea+jmp`,或者将`lodsbyteptrds:[esi]`优化为`moval,[esi]+addesi,1`等,这些变换旨在混淆原始代码,增加反逆向工程的难度。 在壳模板初始化阶段,作者提到了1.10和1.21两个版本的区别,其中1.21版本增加了`Encodingofap-code`保护,增强了加密效果。在未加密时,代码可能呈现出特定的模式,而加密后,这些模式会被混淆,使分析更加困难。 笔记中还提到,VMP会使用一个名为`ESIResults`的数组来标记Handle块中的指令是否被使用,值为0表示未使用,1表示使用。这为删除不必要的代码提供了依据。此外,通过循环遍历特定的Handle块,并依据某种规律(如`v227&0xFFFFFF00==0xFACE0000`)进行匹配,可以找到需要处理的指令,如`push0xFACE0002`和`movedi,0xFACE0003`,然后将其替换为安全的重定位值或虚拟机上下文。 在结构体使用方面,笔记指出壳模板和用户代码都会通过`Vmp_AllDisassembly`函数进行解析,而且0x8和0x10字段通常都指向相同的结构体。作者还提到了根据`pNtHeader_OptionalHeader.Magic`筛选`ESI_Matching_Array`数组的步骤,这可能是为了进一步确定虚拟机上下文的设置。 这篇笔记深入解析了VMP技术在代码保护中的应用,涉及汇编指令的优化、Handle块的处理以及壳模板的初始化,对于理解反逆向工程技术以及软件保护策略有着重要的参考价值。
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