Deriv.app Websocket API的特性与Node.js应用集成

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资源摘要信息:"deriv-api:deriv.app 的 Websocket API 是一个为deriv-app提供的异步Websocket API。它允许开发者实现与deriv.app平台的实时交互,支持包括市场数据获取、账户管理、交易执行等多种功能。使用此API,开发者可以为用户构建更为丰富和互动的交易体验。" ### 知识点说明: #### 1. Websocket API 概述 Websocket API 是一种在单个 TCP 连接上提供全双工通信通道的协议。它能够支持客户端与服务器之间的双向通信,特别适合需要持续数据交换的应用场景,如实时交易、在线游戏、实时监控等。 #### 2. 异步Websocket API 异步 Websocket API 指的是在 Websocket 连接中使用异步编程范式,允许应用在不阻塞主线程的情况下处理消息。这样的 API 设计使得它能够高效地处理并发事件,适用于需要同时进行多项任务的应用。 #### 3. Node.js 支持 - 要求 Node.js 版本 v12.18.0 或更高版本。 - 通过 npm 或 yarn 包管理器进行安装。 #### 4. 安装与使用 - 使用 npm 安装命令:`npm install @deriv/deriv-api`。 - 使用 yarn 安装命令:`yarn add @deriv/deriv-api`。 - 包的导入和使用,包括基础库的使用示例。 #### 5. 基础库(Basic Library) 基础库是Deriv API的轻量版本,适用于直接处理API调用的应用程序。它被设计成可以作为单独的模块导入,以减少最终包的大小。如果已经导入了DerivAPI库,可以通过`api.basic`访问基础库。 #### 6. 使用示例 示例中展示了如何使用基础库来执行一个简单的ping操作,以及ES6模块的基本使用方法。 ### 详细知识点展开: #### Websocket 技术特点 - 长连接:与传统的HTTP协议请求-响应模式不同,Websocket实现持久连接,减少了握手和连接的开销。 - 实时性:适用于实时性要求高的场景,如聊天、在线游戏、实时通知等。 - 双向通信:服务器可以主动向客户端发送消息,客户端也可以向服务器发送消息。 #### 异步编程在Websocket中的应用 - 事件驱动:异步Websocket API通常基于事件监听,当接收到消息时,会触发特定的事件处理函数。 - 非阻塞:异步操作不会阻塞其他操作的执行,这在处理实时消息时尤为重要。 #### Node.js 环境配置 - Node.js版本选择:确保使用兼容的Node.js版本,以保证API库正常工作。 - 包管理器:使用npm或yarn安装依赖,这可以帮助管理项目所需的库。 #### API 安装与导入 - 依赖安装:通过包管理器将@deriv/deriv-api库添加到项目中。 - 模块导入:介绍如何将API库导入到项目中使用。 #### 基础库的使用 - 适用场景:说明何时适合使用基础库,以及如何导入使用。 - 减少包大小:展示了如何优化包的大小,提高项目的加载速度和性能。 - API访问方式:介绍了如何通过DerivAPI实例访问基础库的方法。 #### 实际应用示例 - ping方法:介绍如何使用基础库中的ping方法进行网络状态检测。 - ES6模块:介绍了如何使用ES6语法来编写模块化的代码,提高代码的可读性和维护性。 通过以上内容的详细说明,我们可以得知deriv-api:deriv.app的Websocket API是一个功能强大的工具,它使得开发者能够高效地在Node.js环境中构建实时交互的交易应用程序。正确地理解并掌握这些知识点,对于使用deriv-api构建稳定可靠的实时Websocket应用是至关重要的。

import sys,numpy as np from keras.datasets import mnist (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() images,labels=(x_train[0:1000].reshape(1000,28*28)/255,y_train[0:1000]) one_hot_labels=np.zeros((len(labels),10)) for i,l in enumerate(labels): one_hot_labels[i][l]=1 labels=one_hot_labels test_images=x_test.reshape(len(x_test),28*28)/255 test_labels=np.zeros((len(y_test),10)) for i,l in enumerate(y_test): test_labels[i][l]=1 np.random.seed(1) def relu(x): return (x>=0)*x #此函数将所有负数设为0 def relu2deriv(output): return output>=0 #当input>0时,返回1,否则返回0 alpha,iterations,hidden_size=(0.005,300,100) pixels_per_image,num_labels=(784,10) weights_0_1=0.2*np.random.random((pixels_per_image,hidden_size))-0.1 weights_1_2=0.2*np.random.random((hidden_size,num_labels))-0.1 for j in range(iterations): error,correct_cnt=(0.0,0) for i in range(len(images)): layer_0=images[i:i+1] layer_1=relu(np.dot(layer_0,weights_0_1)) dropout_mask=np.random.randint(2,size=layer_1.shape) layer_1*=dropout_mask*2 layer_2=np.dot(layer_1,weights_1_2) error+=np.sum((labels[i:i+1]-layer_2)**2) correct_cnt+=int(np.argmax(layer_2)==\ np.argmax(labels[i:i+1])) layer_2_delta=(labels[i:i+1]-layer_2) layer_1_delta=layer_2_delta.dot(weights_1_2.T)*relu2deriv(layer_1) layer_1_delta+=dropout_mask weights_1_2+=alpha*layer_1.T.dot(layer_2_delta) weights_0_1+=alpha*layer_0.T.dot(layer_1_delta) if (j%10==0): test_error=0.0 test_correct_cnt=0 for i in range(len(test_images)): layer_0=test_images[i:i+1] layer_1=relu(np.dot(layer_0,weights_0_1)) layer_2=np.dot(layer_1,weights_1_2) test_error+=np.sum((test_labels[i:i+1]-layer_2)**2) test_correct_cnt+=int(np.argmax(layer_2)==np.argmax(test_labels[i:i+1])) sys.stdout.write("\n"+\ "I:"+str(j)+\ " Test-Error:"+str(test_error/float(len(test_images)))[0:5] +\ " Test-Acc:"+str(test_correct_cnt/float(len(test_images)))+\ " Train-Err:"+str(error/float(len(images)))[0:5]+\ " Train-Acc:"+str(correct_cnt/float(len(images))))帮我看看哪里有问题

2023-02-15 上传