AZAT KHALITOV : Forex 거래에 적용되지 않는 138개의 메시지. 작동하는 형태의 옵티마이저는 이제 가격 차트의 곡선을 모델링합니다(수학 모델링과에서 공부한 것은 아무것도 아니었습니다. 우리는 예측하기 위해 기술 프로세스의 수학적 설명에 이러한 방법을 사용했습니다. 오류, 가까운 장래에 이러한 프로세스의 동작, 새로운 실제 결과를 얻을 때(그런데 예측과 거의 동일) 우리는 이를 이전 최적화에 추가하여 미래에 대한 새로운 결과를 얻습니다) - 이러한 모델은 가까운 미래에 적용할 수 있으므로 시간이 지남에 따라 모델의 효율성이 감소하고 최적화에 최신 이력 데이터를 추가해야 합니다. (그런데 이러한 방법은 장애물을 피하고 위협을 피하면서 미사일 궤적을 구축하는 데 사용됩니다. 처음부터 수학적 모델링 방법을 사용하여 수학적 모델을 얻은 다음 인공 신경망을 사용하여 ins를 기반으로 수학적 모델을 시뮬레이션합니다. - 이것은 장애물과 위협에 대한 로켓의 반응 시간에 영향을 미치는 원래 매트 모델보다 ins의 계산이 수백 배 빠르게 전달되기 때문에 필요합니다. + 결과 모델은 집적 회로의 물리적 수준에 놓입니다. 속도, 실제로 수행되는 계산이 없기 때문에 좁은 초점을 맞춘 작업을 수행하는 프로세서와 같은 것이 물리적 수준에서 전자 신호를 수신하고 다른 것을 발행합니다(튜링 머신). 유전자 알고리즘 자체가 나쁜 것은 아니지만 가격 차트의 곡선을 모델링하는 것이 아니라 적어도 특정 시간 프레임과 특정 교환 조건에서 가격 차트 의 동작 을 모델링하는 데 사용하려고 합니다. 이러한 제한과 가격 차트 자체는 결과 모델의 외부 세계입니다. 모델 자체는 이 세계에 의해 제한됩니다. 즉, 모델은 항상 우리의 지식으로 설명할 수 있는 주변 세계의 조건에 맞게 조정됩니다. 즉, 모델의 주변 세계에 대한 지식이 제한적이기 때문에 Grail은 단순히 존재하지 않습니다. 지식이 더 완전할수록 모델이 더 완벽해집니다. 그건 그렇고, 사람은 또한 우리를 둘러싼 자연 조건에 적응합니다. 예를 들어 우리는 우주에있을 수 없습니다. 이것은 여기에서 질서와 집에 대한 대량 철학적 토론에 종사하는 사람들을위한 것입니다. 인공 신경망은 물론 이미 교환을 위한 전략을 모델링하려고 시도한 경우 좋습니다(그런 모델이 있고 비용이 많이 듭니다. 논문을 작성할 때 알게 되었습니다. 전기 임펄스를 사용한 지리 위치 모델링의 경우 - 계산 속도를 높이기 위해(일당 계산은 몇 초 만에 계산으로 이어짐)), 그러나 이 포럼은 INS에 관한 것이 아니라 선박이 열린 공간을 서핑하는 방법에 관한 것이 아닙니다. 경매에 실용화할 수 있는 유용한 글을 읽고 싶습니다. 내가 의미하는 바는 - 이 포럼에서 제공되는 형식으로 유전 알고리즘을 적용하려고 시도하면 겸손한 결과가 있지만 공유하지는 않을 것입니다. 내 모델은 거래한지 1년 미만이므로 거래 지식이 부족한 것으로 제한됩니다. 나는 당신의 더 많은 지식을 원합니다!
Slava : 테스터 로그의 컨텍스트 메뉴에서 전체 로그 확인란을 활성화합니다. 얼마나 많은 작업이 어디로 지시되었는지에 대한 기록이 있어야 합니다.
b2368의 로그를 첨부합니다. 나는 거기에서 작업의 분배에 대해 아무것도 볼 수 없습니다.
새로 등장한 b2374에서 확인해보니 역시 안되네요. 지금까지 64비트 이내로 유지하기 위해 최적화 단계를 거칠게 만들고 있습니다. 기회를 찾으면 최적화되는 변수의 수를 줄입니다. 많은 반복이 잘못되었다는 것을 이해하고 로컬 정점을 제외하고는 아무것도 찾을 수 없습니다. 최적화 범위와 변수의 관계만 평가하면 됩니다.
b2368의 로그를 첨부합니다. 나는 거기에서 작업의 분배에 대해 아무것도 볼 수 없습니다.
새로 등장한 b2374에서 확인해보니 역시 안되네요. 지금까지 64비트 이내로 유지하기 위해 최적화 단계를 거칠게 만들고 있습니다. 기회를 찾으면 최적화되는 변수의 수를 줄입니다. 많은 반복이 잘못되었다는 것을 이해하고 로컬 정점을 제외하고는 아무것도 찾을 수 없습니다. 최적화 범위와 변수의 관계만 평가하면 됩니다.
로그 주셔서 감사합니다. 문제가 보입니다. 알아내자
64비트 유전학에서는 이 문제가 존재하지 않고 모든 코어가 고르게 로드된다는 말씀이신가요?
전적으로. 글쎄, 세대가 끝날 때까지 모든 사람들이 이미 끝냈고 한 에이전트만으로도 수십 개의 패스를 더 만들 수 있다는 사실을 제외하고. 작업 패키지의 재배포는 없지만 이것은 96비트뿐만 아니라 이미 일반적인 문제입니다. 한 에이전트에게 하나의 작업을 발행하는 것이 클라우드 에이전트에게는 비효율적이지만 로컬 에이전트의 경우 다른 전략을 채택할 수 있음을 이해합니다. 최소한의 작업을 실행하거나 유휴 상태일 때 동적으로 재분배합니다(예: 에이전트의 4분의 1 이상이 유휴 상태이고 가장 로드된 에이전트가 N 작업 이상 남음).
전적으로. 글쎄, 세대가 끝날 때까지 모든 사람들이 이미 끝냈고 한 에이전트만으로도 수십 개의 패스를 더 만들 수 있다는 사실을 제외하고. 작업 패키지의 재배포는 없지만 이것은 96비트뿐만 아니라 이미 일반적인 문제입니다. 한 에이전트에게 하나의 작업을 발행하는 것이 클라우드 에이전트에게는 비효율적이지만 로컬 에이전트의 경우 다른 전략을 채택할 수 있음을 이해합니다. 최소한의 작업을 실행하거나 유휴 상태일 때 동적으로 재분배합니다(예: 에이전트의 4분의 1 이상이 유휴 상태이고 가장 로드된 에이전트가 N 작업 이상 남음).
나는 같은 문제가 있고 나는 그것을 해결할 수 없다! 여러 포럼에 질문을 올렸지만 어디에도 답이 없습니다! 이 오류는 코드 수정의 도움으로 단일 테스트를 완전히 통과하기 전에 일부 통과 결과를 버릴 때 특히 자주 발생합니다(이를 통해 최적화 속도 를 높일 수 있음). 그러나 이로 인해 일부 에이전트는 테스트 처리를 훨씬 빠르게 완료합니다. 다른 사람들보다 긴 중단 시간으로 인해 다음 배포에서 작업이 제공되지 않는 것으로 이해합니다. (그러나 때때로 모든 것이 잘 작동합니다. 이것은 에이전트가 두 번째 패스 동안 각각 하나의 작업을 수신할 때입니다. 그러면 모든 것이 잘 작동합니다. 즉, 중요한 것은 분석입니다. 즉, 두 번째 단계에서 얼마나 많은 작업을 발행하고 후속 패스, 즉 로컬 에이전트의 경우 정확히 하나의 작업에 이상적입니다(이것은 제 경험에서 나온 것입니다). 그렇지 않으면 에이전트의 일부가 작동 중인 하나의 작업에 연결됩니다!)
"심연을 너무 오래 응시하면 심연이 당신을 들여다보기 시작합니다."
오래 고생하면 일이 잘 풀린다.)
Forex 거래에 적용되지 않는 138개의 메시지. 작동하는 형태의 옵티마이저는 이제 가격 차트의 곡선을 모델링합니다(수학 모델링과에서 공부한 것은 아무것도 아니었습니다. 우리는 예측하기 위해 기술 프로세스의 수학적 설명에 이러한 방법을 사용했습니다. 오류, 가까운 장래에 이러한 프로세스의 동작, 새로운 실제 결과를 얻을 때(그런데 예측과 거의 동일) 우리는 이를 이전 최적화에 추가하여 미래에 대한 새로운 결과를 얻습니다) - 이러한 모델은 가까운 미래에 적용할 수 있으므로 시간이 지남에 따라 모델의 효율성이 감소하고 최적화에 최신 이력 데이터를 추가해야 합니다. (그런데 이러한 방법은 장애물을 피하고 위협을 피하면서 미사일 궤적을 구축하는 데 사용됩니다. 처음부터 수학적 모델링 방법을 사용하여 수학적 모델을 얻은 다음 인공 신경망을 사용하여 ins를 기반으로 수학적 모델을 시뮬레이션합니다. - 이것은 장애물과 위협에 대한 로켓의 반응 시간에 영향을 미치는 원래 매트 모델보다 ins의 계산이 수백 배 빠르게 전달되기 때문에 필요합니다. + 결과 모델은 집적 회로의 물리적 수준에 놓입니다. 속도, 실제로 수행되는 계산이 없기 때문에 좁은 초점을 맞춘 작업을 수행하는 프로세서와 같은 것이 물리적 수준에서 전자 신호를 수신하고 다른 것을 발행합니다(튜링 머신). 유전자 알고리즘 자체가 나쁜 것은 아니지만 가격 차트의 곡선을 모델링하는 것이 아니라 적어도 특정 시간 프레임과 특정 교환 조건에서 가격 차트 의 동작 을 모델링하는 데 사용하려고 합니다. 이러한 제한과 가격 차트 자체는 결과 모델의 외부 세계입니다. 모델 자체는 이 세계에 의해 제한됩니다. 즉, 모델은 항상 우리의 지식으로 설명할 수 있는 주변 세계의 조건에 맞게 조정됩니다. 즉, 모델의 주변 세계에 대한 지식이 제한적이기 때문에 Grail은 단순히 존재하지 않습니다. 지식이 더 완전할수록 모델이 더 완벽해집니다. 그건 그렇고, 사람은 또한 우리를 둘러싼 자연 조건에 적응합니다. 예를 들어 우리는 우주에있을 수 없습니다. 이것은 여기에서 질서와 집에 대한 대량 철학적 토론에 종사하는 사람들을위한 것입니다. 인공 신경망은 물론 이미 교환을 위한 전략을 모델링하려고 시도한 경우 좋습니다(그런 모델이 있고 비용이 많이 듭니다. 논문을 작성할 때 알게 되었습니다. 전기 임펄스를 사용한 지리 위치 모델링의 경우 - 계산 속도를 높이기 위해(일당 계산은 몇 초 만에 계산으로 이어짐)), 그러나 이 포럼은 INS에 관한 것이 아니라 선박이 열린 공간을 서핑하는 방법에 관한 것이 아닙니다. 경매에 실용화할 수 있는 유용한 글을 읽고 싶습니다. 내가 의미하는 바는 - 이 포럼에서 제공되는 형식으로 유전 알고리즘을 적용하려고 시도하면 겸손한 결과가 있지만 공유하지는 않을 것입니다. 내 모델은 거래한지 1년 미만이므로 거래 지식이 부족한 것으로 제한됩니다. 나는 당신의 더 많은 지식을 원합니다!
텍스트를 읽기가 매우 어렵습니다. 문장과 단락으로 나누십시오.
텍스트를 읽기가 매우 어렵습니다. 문장과 단락으로 나누십시오.
공습 경보 해제.
"큰" 유전학의 틀에 문제가 있습니다.
수정하겠습니다.
96비트 유전학에서는 작업을 배포하는 문제가 남아 있었습니다. 1세대의 정상적인 통과 후, 로컬 에이전트의 절반은 끝날 때까지 완성된 상태로 남아 있습니다. 로그에 아무것도 없습니다. 옵션 수가 64비트로 줄어들면 모든 것이 정상입니다.
전문가와 함께 시도하십시오. 재생되지 않으면 패스합니다.
96비트 유전학에서는 작업을 배포하는 문제가 남아 있었습니다. 1세대의 정상적인 통과 후, 로컬 에이전트의 절반은 끝날 때까지 완성된 상태로 남아 있습니다. 로그에 아무것도 없습니다. 옵션 수가 64비트로 줄어들면 모든 것이 정상입니다.
전문가와 함께 시도하십시오. 재생되지 않으면 패스합니다.
테스터 로그의 컨텍스트 메뉴에서 전체 로그 확인란을 활성화합니다. 얼마나 많은 작업이 어디로 지시되었는지에 대한 기록이 있어야 합니다.
b2368의 로그를 첨부합니다. 나는 거기에서 작업의 분배에 대해 아무것도 볼 수 없습니다.
새로 등장한 b2374에서 확인해보니 역시 안되네요. 지금까지 64비트 이내로 유지하기 위해 최적화 단계를 거칠게 만들고 있습니다. 기회를 찾으면 최적화되는 변수의 수를 줄입니다. 많은 반복이 잘못되었다는 것을 이해하고 로컬 정점을 제외하고는 아무것도 찾을 수 없습니다. 최적화 범위와 변수의 관계만 평가하면 됩니다.
b2368의 로그를 첨부합니다. 나는 거기에서 작업의 분배에 대해 아무것도 볼 수 없습니다.
새로 등장한 b2374에서 확인해보니 역시 안되네요. 지금까지 64비트 이내로 유지하기 위해 최적화 단계를 거칠게 만들고 있습니다. 기회를 찾으면 최적화되는 변수의 수를 줄입니다. 많은 반복이 잘못되었다는 것을 이해하고 로컬 정점을 제외하고는 아무것도 찾을 수 없습니다. 최적화 범위와 변수의 관계만 평가하면 됩니다.
로그 주셔서 감사합니다. 문제가 보입니다. 알아내자
64비트 유전학에서는 이 문제가 존재하지 않고 모든 코어가 고르게 로드된다는 말씀이신가요?
이 문제가 64비트 유전학에는 존재하지 않고 모든 코어가 고르게 로드된다는 말씀이신가요?
전적으로. 글쎄, 세대가 끝날 때까지 모든 사람들이 이미 끝냈고 한 에이전트만으로도 수십 개의 패스를 더 만들 수 있다는 사실을 제외하고. 작업 패키지의 재배포는 없지만 이것은 96비트뿐만 아니라 이미 일반적인 문제입니다. 한 에이전트에게 하나의 작업을 발행하는 것이 클라우드 에이전트에게는 비효율적이지만 로컬 에이전트의 경우 다른 전략을 채택할 수 있음을 이해합니다. 최소한의 작업을 실행하거나 유휴 상태일 때 동적으로 재분배합니다(예: 에이전트의 4분의 1 이상이 유휴 상태이고 가장 로드된 에이전트가 N 작업 이상 남음).
전적으로. 글쎄, 세대가 끝날 때까지 모든 사람들이 이미 끝냈고 한 에이전트만으로도 수십 개의 패스를 더 만들 수 있다는 사실을 제외하고. 작업 패키지의 재배포는 없지만 이것은 96비트뿐만 아니라 이미 일반적인 문제입니다. 한 에이전트에게 하나의 작업을 발행하는 것이 클라우드 에이전트에게는 비효율적이지만 로컬 에이전트의 경우 다른 전략을 채택할 수 있음을 이해합니다. 최소한의 작업을 실행하거나 유휴 상태일 때 동적으로 재분배합니다(예: 에이전트의 4분의 1 이상이 유휴 상태이고 가장 로드된 에이전트가 N 작업 이상 남음).