Então, o que é? Já descobriste um pouco a lógica do guião?
Não, eu ainda não entendi a lógica da NS, ainda não cheguei lá.
Vou enviar-lhe o meu exemplo de aprendizagem a partir de citações. Mas primeiro, leia um livro sobre a sintaxe, pelo menos de passagem, senão vai ficar confuso )
O principal é trabalhar com listas (a la arrays), como separá-las, selecionar elementos, etc.
Maxim Dmitrievsky: Bem, o principal é trabalhar com listas (a la arrays), como separá-las, selecionar elementos, etc.
É verdade, é confuso. Em P, tudo é separado, uma matriz é uma matriz, um vector é um vector, uma folha é uma folha, mas em Python é tudo numa pilha ((( mas vou tentar fazer isso )
É verdade, é confuso... Em R tudo é separado, uma matriz é uma matriz, um vetor é um vetor, uma folha é uma folha, enquanto em python é tudo em uma pilha (( mas vou tentar
Em python, tudo em um array é uma lista. Pode haver tanto elementos numéricos como outros. Também há tuple, dicionário, conjunto... mas esses raramente são usados. As listas são usadas principalmente.
Se você precisar de dataframes, use o pacote Pandas, ele tem uma grande quantidade e muito mais. Nunca tinha visto um pacote destes.
Se você quer uma lista unidimensional é um vetor, se você quer uma lista bidimensional é uma matriz, etc.
reescreva-o em mql - uma rede profundamente convolucional, levará dois ou três anos para escrever o código .... Mas, ao mesmo tempo, você ganhará Décimo de segundo para transferir os dados, porque é muito importante quando você troca minutos!
Bem, reescreva-o em mql - uma rede profundamente convolucional, levará apenas dois ou três anos para escrever o código .... Mas ao mesmo tempo, para isso você ganhará Décimo de segundo na transferência de dados, porque é tão importante quando você troca minutos!
Então faça isso! :)
Queria falar-lhe dos Canais de Cachimbo como alternativa à transferência de dados, mas afinal esta questão não é abordada em R, infelizmente.
Mas encontrei um artigo sobre a obtenção de estatísticas macroeconómicas via R - pode ser útil incluir dados fundamentais no conjunto de dados.
Também encontreiaqui algumas informações interessantes:
"
14. fast R constrói
Revolution Analytics, mais tarde comprado pela Microsoft, fez um trabalho tremendo otimizando o R. O seu produto Revolution R é agora conhecido como Microsoft R Open.
Um dosbenefícios desta construção é o uso daIntel Math Kernel Library, que acelera significativamente as operações de matriz (perceptível quando se trabalha com matrizes grandes).
Nos dias da versão 2.13 do interpretador R, um de seus principais desenvolvedores criou o pacotecompilador, o que melhorou muito a performance do R ao executar código com loops. Os efeitos do seu uso são por vezes tão notáveis que o pacote está agora incluído no pacote standard R, e para todas as funções standard o bytecode é gerado na fase de compilação dos respectivos pacotes.
"
Você já tentou algum destes - há realmente um ganho de desempenho?
Podes dar-me um link para o código fonte no Githab? Talvez haja lá alguma teoria.
Olá, Maxim Dmitrievsky. Acabei de ler o teu e-mail. Não há nada no githab. Peguei no código de rede simples e modifiquei-o para mim. O que foi decisivo para mim foi remover lixo da história do tick. Python
mas não acho que tenha feito mais nada, 4 erros novamente.
A propósito, é um erro do analisador de pacotes. Eu arranjei-o desta maneira:
O padrão lá é o jedi nas configurações. Eu instalei o Pylance e mudei 'jedi' na parte inferior para Pylance em configurações de estúdio via busca. Agora ele vê todos os campos do pacote e não dá nenhum erro.
Então, o que há lá em cima? Já descobriste um pouco sobre a lógica do guião?
Então, o que é? Já descobriste um pouco a lógica do guião?
Não, eu ainda não entendi a lógica da NS, ainda não cheguei lá.
Vou enviar-lhe o meu exemplo de aprendizagem a partir de citações. Mas primeiro, leia um livro sobre a sintaxe, pelo menos de passagem, senão vai ficar confuso )
O principal é trabalhar com listas (a la arrays), como separá-las, selecionar elementos, etc.
e anéis
ou vais ser estúpido.)
Não há mais para onde ir))
Bem, o principal é trabalhar com listas (a la arrays), como separá-las, selecionar elementos, etc.
É verdade, é confuso. Em P, tudo é separado, uma matriz é uma matriz, um vector é um vector, uma folha é uma folha, mas em Python é tudo numa pilha ((( mas vou tentar fazer isso )
Não há mais para onde ir))
é simples, é a linguagem mais simples.
Não há mais para onde ir ))
É verdade, é confuso... Em R tudo é separado, uma matriz é uma matriz, um vetor é um vetor, uma folha é uma folha, enquanto em python é tudo em uma pilha (( mas vou tentar
Em python, tudo em um array é uma lista. Pode haver tanto elementos numéricos como outros. Também há tuple, dicionário, conjunto... mas esses raramente são usados. As listas são usadas principalmente.
Se você precisar de dataframes, use o pacote Pandas, ele tem uma grande quantidade e muito mais. Nunca tinha visto um pacote destes.
Se você quer uma lista unidimensional é um vetor, se você quer uma lista bidimensional é uma matriz, etc.
Quanto mais longo o caminho, maior o atraso.
reescreva-o em mql - uma rede profundamente convolucional, levará dois ou três anos para escrever o código .... Mas, ao mesmo tempo, você ganhará Décimo de segundo para transferir os dados, porque é muito importante quando você troca minutos!
Então faça isso! :)
Bem, reescreva-o em mql - uma rede profundamente convolucional, levará apenas dois ou três anos para escrever o código .... Mas ao mesmo tempo, para isso você ganhará Décimo de segundo na transferência de dados, porque é tão importante quando você troca minutos!
Então faça isso! :)
Queria falar-lhe dos Canais de Cachimbo como alternativa à transferência de dados, mas afinal esta questão não é abordada em R, infelizmente.
Mas encontrei um artigo sobre a obtenção de estatísticas macroeconómicas via R - pode ser útil incluir dados fundamentais no conjunto de dados.
Também encontreiaqui algumas informações interessantes:
"
14. fast R constróiRevolution Analytics, mais tarde comprado pela Microsoft, fez um trabalho tremendo otimizando o R. O seu produto Revolution R é agora conhecido como Microsoft R Open.
Um dosbenefícios desta construção é o uso daIntel Math Kernel Library, que acelera significativamente as operações de matriz (perceptível quando se trabalha com matrizes grandes).
Onde descarregar:https://mran.microsoft.com/documents/rro/installation
Instruções de instalação:https: //mran.microsoft.com/download
"
"
15. JIT-compiler
Nos dias da versão 2.13 do interpretador R, um de seus principais desenvolvedores criou o pacotecompilador, o que melhorou muito a performance do R ao executar código com loops. Os efeitos do seu uso são por vezes tão notáveis que o pacote está agora incluído no pacote standard R, e para todas as funções standard o bytecode é gerado na fase de compilação dos respectivos pacotes.
"
Você já tentou algum destes - há realmente um ganho de desempenho?
agora até o metatrader não corre )))) ahah, sinto-me como um nerd indefeso))
Ouve-me, eu tenho o ECLIPS descoberto e tu também podes. Limpe o seu baba fraco e continue a trabalhar :-)
Podes dar-me um link para o código fonte no Githab? Talvez haja lá alguma teoria.
Olá, Maxim Dmitrievsky. Acabei de ler o teu e-mail. Não há nada no githab. Peguei no código de rede simples e modifiquei-o para mim. O que foi decisivo para mim foi remover lixo da história do tick. Python
mas não acho que tenha feito mais nada, 4 erros novamente.
A propósito, é um erro do analisador de pacotes. Eu arranjei-o desta maneira:
O padrão lá é o jedi nas configurações. Eu instalei o Pylance e mudei 'jedi' na parte inferior para Pylance em configurações de estúdio via busca. Agora ele vê todos os campos do pacote e não dá nenhum erro.