Roman : 글쎄, 네, 교환에서 배열 을 사용하여 FPGA로 전환해야한다고 말해주십시오)) 그런 맛있는 음식의 비용을 생각해 보셨습니까? 장비비, 직접사료비, 배치비등 기술을 스스로 모른다면 FPGA 전문가의 비용은 말할 것도 없습니다. 많이 쏟아진다! 그러한 구조의 유지 보수에 대한 높은 비용. 물론 시장에서 커버하지만 기술 및 기술 지원에 대한 초기 임계값은 매우 높습니다. 따라서 물고기가 어디에 있는지 다소 이해하는 일반 주민들은 오래된 입증 된 접근 방식을 사용합니다. 큰 이익은 아니지만 안정적이고 안정적입니다. 요점은 물고기를 어떻게 잡았느냐가 아니라 어떻게 잡았다는 것입니다. 위성 데이터에 관해서는 어떻게든 이 문제를 연구했습니다. 따라서 이 데이터의 전송 속도는 FOCL(광섬유)보다 낮습니다. 따라서 HFT용 위성 데이터는 적합하지 않습니다. 따라서 다리가 짧거나 짙은 섬유질을 가진 사람들이 더 빠릅니다. 대체 데이터에 관해서도 이 주제에 대해 생각했지만 구현 접근 방식을 찾지 않았으므로 우리가 무엇을 찾고 있는지 이해해야 합니다. 그리고 이것은 데이터 분석에서 이미 어려운 작업이며 다시 작은 기술이 아닌 기술이 필요합니다. 많은 사람들이 가지고 있습니까? 나는 의심한다. 예를 들어 Habré에 대한 기사가 있지만 대체 데이터에 따르면 프로세스를 이해합니다.
예, 답변이 필요하지 않습니다.
그럼, 내가 당신에게 대답하지 않았다고 가정합시다.
아마도 나는 엷게하는 것이 여전히 의미가 있다는 AK에 동의합니다.
예를 들어 다음 화면을 보여드리겠습니다.
육안으로 조언자가 어떻게 잘못된 행동을 하는지 알 수 있습니다.
무엇을 계산했는지는 말하지 않겠습니다. 가장 중요한 것은 의미입니다. 원칙적으로 가격은 이러한 데이터에서 구하지만;)
오랫동안 지루하게 특정 가격 매개 변수를 잘못된 방향으로 소시지하고 시장이 필요로하는 간격처럼 점프합니다 ;)
그리고 M1에서만 나는 데모와 실제를 실질적으로 동일시하는 계산 결과를 얻었습니다.
TF가 더 높으면 실패가 있습니다.
Rena, 지표 창에 마침표가 1인 눈금 을 던지면 한 창에서 곡선을 비교하는 것이 더 편리합니다.
힌트만))
Rena, 지표 창에 마침표가 1인 눈금 을 던지면 한 창에서 곡선을 비교하는 것이 더 편리합니다.
힌트만))
가능합니다) 그러나 더 이상 정현파가 아닙니다) 그리고 점 (c)의 위반은 계속됩니다. 히스토그램은 기간과 일치하지 않으면 다른 끝 부분에서 다릅니다. 세그먼트 기간 내에서만 혼합하면 일종의 일반화 된 백색 잡음이 발생합니다)
추신. 아니, 소리가 나지 않을 것입니다. 그리고 무슨 일이 일어나는지 이해하기 위해서는 믹싱 알고리즘의 명확한 공식화가 필요합니다.
MNK 거기에 던질 남았어
뛰지 않도록 눈은 위 창에서 아래로,
곡선이 같은 창에 있을 때 비교하는 것이 더 시각적입니다. 이것이 바로 우리가 말하는 것입니다.
MNC를 끌고 있습니까)) 쿵쾅 거리거나 뭔가))
맞아요. 또한 이 추정값에는 자체 분산이 있으며 이는 표본 길이에 반비례합니다. 표본 길이가 증가함에 따라 MO는 일반 모집단의 MO 경향이 있습니다. 우리의 경우 0으로.
다양한 옵션이 있습니다. 분산이 없어도 작동하는 옵션이 있는 것 같습니다. CPT에서 어떤 식으로든 분산이 없습니다.
그리고 여기 MNK))
뛰지 않도록 눈은 위 창에서 아래로,
곡선이 같은 창에 있을 때 비교하는 것이 더 시각적입니다. 이것이 바로 우리가 말하는 것입니다.
MNC를 끌고 있습니까)) 쿵쾅 거리거나 뭔가))
비교하고 싶지 않아
;)
비교하고 싶지 않아
;)
아, 그럼 다른 문제입니다))
글쎄, 네, 교환에서 배열 을 사용하여 FPGA로 전환해야한다고 말해주십시오))
그런 맛있는 음식의 비용을 생각해 보셨습니까? 장비비, 직접사료비, 배치비 등
기술을 스스로 모른다면 FPGA 전문가의 비용은 말할 것도 없습니다.
많이 쏟아진다! 그러한 구조의 유지 보수에 대한 높은 비용.
물론 시장에서 커버하지만 기술 및 기술 지원에 대한 초기 임계값은 매우 높습니다.
따라서 물고기가 어디에 있는지 다소 이해하는 일반 주민들은 오래된 입증 된 접근 방식을 사용합니다.
큰 이익은 아니지만 안정적이고 안정적입니다. 요점은 물고기를 어떻게 잡았느냐가 아니라 어떻게 잡았다는 것입니다.
위성 데이터에 관해서는 어떻게든 이 문제를 연구했습니다. 따라서 이 데이터의 전송 속도는 FOCL(광섬유)보다 낮습니다.
따라서 HFT용 위성 데이터는 적합하지 않습니다. 따라서 다리가 짧거나 짙은 섬유질을 가진 사람들이 더 빠릅니다.
대체 데이터에 관해서도 이 주제에 대해 생각했지만 구현 접근 방식을 찾지 않았으므로 우리가 무엇을 찾고 있는지 이해해야 합니다.
그리고 이것은 데이터 분석에서 이미 어려운 작업이며 다시 작은 기술이 아닌 기술이 필요합니다. 많은 사람들이 가지고 있습니까? 나는 의심한다.
예를 들어 Habré에 대한 기사가 있지만 대체 데이터에 따르면 프로세스를 이해합니다.
말 무리에 뒤섞인 사람들...
제 요점은 (b)가 불필요해 보인다는 것입니다.
이것은 완전히 사실이 아닙니다. 인수가 재배열될 때 변경되지 않는 대칭 종속성이 있습니다. 또한 "샘플의 단위는 정확히 한 번 발생"과 같은 모든 종류의 종속성이 있을 수 있습니다. 이는 독립 샘플의 경우 일반적이지 않습니다.