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RSS订阅翻译 IB_API —— 003_StockSymbolSearch_ErrorHandling_FinancialAdvisors
这意味着，无论是在哪个平台或接口进行的订单操作，都将受到通过 API 进行的分配群组设置的影响。这一步骤对于避免误改重要设置，以及确保新的配置与现有的财务顾问（FA）策略和账户设置相协调，是非常重要的。这使得用户能够访问和了解他们在 TWS 中设置的 FA 群组或配置文件的详细配置数据，这对于管理和调整这些设置非常重要，尤其是在跨平台进行交易管理时。这对于理解和管理财务顾问账户的分配策略非常有用，尤其是当需要在不同的交易平台和接口之间协调一致的交易策略时。API 提供的功能与 TWS 中的相同。
2023-12-28 20:37:56
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翻译 IB_API —— 002_Bulletins_Contracts_OptionChain
在所有合约中，最低可行结构至少需要一个合约 ID（conId）和交易所，或者一个标的代码（symbol）、证券类型（secType）、交易所（exchange）、主要交易所（primaryExchange）和货币（currency）。返回的非常大的期权链，取消 TWS 全局配置中的设置（API -> 设置 -> “向 API 公开完整交易时间表”）将减少每个期权返回的数据量，有助于更快地返回合约列表。这种技术的一个限制是，返回期权链的速度将受到限制，并且合约定义越模糊，返回时间越长。
2023-12-21 00:10:20
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翻译 IB_API —— 001_AccountPortfolioData
提供了关于账户的关键财务指标的概览，如总资产、资金余额、购买力等。这些信息对于监控账户的整体状况和绩效至关重要。
2023-12-17 21:08:11
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原创 信号采样基本概念 —— 7.数模转换（DAC & ADC）
通常来说，我们在设备上存储的数据是以二进制进行传输的，但是当我们试图将数据传输到更远的地方时，或者通过一些其他介质，例如WI-FI、蓝牙，同轴电缆、或者其他无线电信号进行远距离传输的时候，我们就需要把数据转化为模拟信号进行传输。常见的数模转换，例如对于一个8bit的数据来说，我们可以通过把电势划分成8个不同的等级来代表每一个位，如果一个位为1，那么对应的电势就会被调高，而如果为0，则对应的电势会被调低。通过6，7，8，9引脚分别输入数字信号和时钟输入，就可以在13和14引脚得到其对应的模拟信号。
2023-10-09 16:44:46
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翻译 论文研读 —— 10. PCA-Kalman: device-free indoor human behavior detection with commodity Wi-Fi (3/3)
在这篇论文中，我们提出了一种使用无处不在的Wi-Fi检测室内活动的方法，称为PCA-Kalman，并从商用现成的(COTS) Wi-Fi设备中提取CSI信号。进一步地，实验结果显示，在三个不同的测试区域，这种方法的检测率为95%。从图13可以看出，随着窗口大小的增加，三个系统的检测率都在增加，但当窗口大小超过某个设定的阈值时，人员的不同行为状态会导致CSI的时间差异。我们还注意到，除了在所有区域的区域3测试外，PCA取得了出色的结果，因为区域3距离发射机和接收机很远，导致信号中的人员变化不太明显。
2023-08-16 21:09:21
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翻译 论文研读 —— 10. PCA-Kalman: device-free indoor human behavior detection with commodity Wi-Fi (2/3)
另外，为了行为检测的目的，我们生成了三个测试集，包括三个不同的测试区域。室内人体行为检测的基础设施由无线接入点（AP）组成，用于数据传输，监测点（MP）用于数据检索，以及一个用于数据处理的服务器。在我们的系统中，使用PCA-Kalman算法在C程序中处理获得的数据。最后，获得估计位置的状态。从图6中可以观察到，当测试者执行不同的操作时，CSI信号的变化显著不同。更重要的是，实时测试数据是在真实的实验环境中收集的。首先，我们让一名志愿者遍历所有的参考点，并在参考点上进行日常动作，如站立、跳跃、蹲下和坐下。
2023-08-13 21:46:38
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翻译 论文研读 —— 10. PCA-Kalman: device-free indoor human behavior detection with commodity Wi-Fi (1/3)
开放获取人类行为检测在各种应用领域中变得越来越重要。在本文中，我们分别在视线环境、非视线环境和穿墙环境实验中提出了一种基于信道状态信息（CSI）和主成分分析（PCA）的无设备室内人类行为检测方法。我们将此方法分为两部分。首先是在线阶段。通过收集不同时间段的CSI原始数据包，并使用PCA算法的特性来减少原始CSI数据的维度，建立了一个指纹数据库。然后，通过卡尔曼滤波算法去除一些异常值，我们将获得更稳定的数据，并为对接实验做好充分准备。
2023-08-13 15:36:53
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原创 信号采样基本概念 —— 6. 卡尔曼滤波（Kalman Filtering）
在每次测量更新步骤中，卡尔曼滤波器将预测的状态向量 x’ 通过测量矩阵 H 映射到测量空间得到预测的测量值 z’，然后与实际测量值 z 进行比较，通过计算测量残差（实际测量值与预测测量值之间的差异）来更新状态估计。它的大小是 m × n，其中 m 是测量向量的维数（即实际测量的数量），n 是状态向量的维数（即系统的状态数量）。在大多数情况下，当我们的系统中存在大量随机信号，或者说不确定信号的时候，我们可能会需要一种滤波器来帮助我们过滤掉系统中的噪音，除了在先前文章中提到的基于滑动窗口的滤波器，
2023-07-24 03:09:47
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原创 信号采样基本概念 —— 5. 加权移动平均滤波（Weighted Moving Average Filtering）
加权移动平均滤波（Weighted Moving Average Filtering）是一种对移动平均滤波的改进，它在计算滑动窗口内样本的平均值时为不同的样本赋予不同的权重，以便更好地适应信号的变化。与移动平均滤波不同，加权移动平均滤波使用一个权重向量来对窗口内的样本进行加权平均。这个权重向量定义了每个样本在平均计算中的重要性。通常情况下，权重向量是根据一定的规则或特定的设计目标来确定的。线性权重：在滑动窗口中，最早的样本权重最小，最新的样本权重最大。
2023-07-19 22:59:57
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原创 信号采样基本概念 —— 4. 移动平均滤波（Moving Average Filtering）
除了FFT或Wavelet以外，对于一维信号，我们还可以使用类似移动平均滤波（Moving Average Filtering）实现denoising。是一种简单的信号滤波算法，用于减小信号中的噪声或去除高频成分，从而平滑信号。它基于对信号中一定窗口内数据的平均值进行计算。它的基本原理如下：给定一个包含 N 个样本的信号序列xnx[n]xn，其中 n 是样本的索引（从 0 到 N-1）。移动平均滤波通过在信号序列上滑动一个固定长度为 M 的窗口，并计算窗口内样本的平均值来进行滤波。ykx。
2023-07-18 09:53:36
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原创 数字图像学笔记 —— 19.肤色检测
在没有AI之前，肤色检测是计算机视觉的一项常见任务。其根本思路是划定一个颜色区域，只要属于该颜色区域的像素就认为属于肤色。但是这种方法的精确度不高，并且常常有错误的区域被误认为皮肤。尽管AI或者机器学习已经能够很好的从图片中识别出肤色部分。但是作为经典图像学任务，我想了想还是花点时间介绍肤色的常见识别算法。因此，在本文中我们介绍其中一种方法，将RGB图像转换到HSV色彩空间，然后在HSV空间中设置适当的阈值以检测肤色。《数字图像学笔记——1. 常用颜色空间转换》
2023-07-17 22:37:23
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原创 数字图像学笔记 —— 18. 图像抖动算法
当图像的颜色深度较低，即每个像素可以表示的颜色数量有限时，图像的颜色表现力会受到限制，这可能会导致严重的颜色带状现象（banding）和颜色失真。例如，当前像素的右边像素将接收 7/16 的误差，下面一行的左边、中间和右边的像素分别接收 3/16、5/16 和 1/16 的误差。遍历图像的每个像素：对于图像中的每个像素，算法都会尝试找到最接近该像素颜色的颜色，然后将该像素颜色设置为该颜色。通过这种方式，抖动算法能够在颜色或灰度级别受限的情况下，模拟出更多的颜色或灰度等级，从而提高图像的视觉质量。
2023-05-30 23:35:49
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原创 Raspberry系统管理 —— 安装和配置OpenVINO
OpenVINO (Open Visual Inference and Neural Network Optimization) 是一个用于视觉推理和神经网络优化的工具包。它是一个开源的软件平台，可以用于加速神经网络的推理过程。OpenVINO可以在 CPU、GPU、VPU 和 FPGA 等多种硬件平台上运行，可以用于视频分析、计算机视觉和自然语言处理等领域。它可以帮助开发人员在不同的平台上有效地部署神经网络应用程序，从而提高模型的性能和效率。如何安装配置OpenVINO。
2023-05-21 12:58:10
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原创 浅聊矢量场 —— 4. 关于 Navier-Stokes方程的一些简单认识
Navier-Stokes 方程是用于描述流体运动的方程，可以看作是流体运动的牛顿第二定律FmaF = maFma的扩展。如果把流体的运动想象成由密度、体积都不可再分的无数个基本单元组成的「大集群」，那么就可以尝试通过对基本单元的运动进行分析求和后得到全部。那么我们从第二定律出发，可以得到∑F∑ma⃗Dmv⃗Dtm∂v⃗∂x∂x∂t∂v⃗∂y∂y∂t∂v⃗∂z∂z∂t∑F∑maDtDmvm。
2023-05-06 22:09:58
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原创 Linux工具技巧 —— Git的常见操作
Git是非常好用的一种离散式文件管理工具，之所以我说它是文件版本管理工具，因为我发现它本身用在文件同步上也非常方便好使。如果把代码本身当成一种文本来看待，你或许能明白我为什么这么说了。在Git以前，常见的版本管理工具有USB，硬盘，以及程序员专用的SVN，也就是行内人常提到的小乌龟🐢。所谓的版本控制工具，简而言之就是文件修改时，你可能在不同地方修改了不同内容，而每个内容都需要单独保存一份副本，而管理这些不同副本的工具，其中之一就是Git了。
2023-05-06 21:57:10
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原创 数字图像学笔记 —— 17. 图像退化与复原（自适应滤波之「最小二乘方滤波」）
总之，约束最小二乘方滤波是一种非常强大的图像修复技术，它可以通过仅依赖于均值和方差的约束条件来估计未知的退化函数，并从退化的图像中恢复出尽可能接近原始图像的图像。对于上述图片来说，存在很明显的退化，而且我们也没有办法回到过去拍一张高清的照片，所以要想让照片得到修复，获得较好的视觉感受，维纳滤波在这里就无法使用了。维纳滤波（Wiener Filter），虽然是一种非常强大的退化图像还原算法，但是从实验过程我们也发现它存在着致命的缺陷，那就是要求输入退化系统的。，这是因为退化函数的总能量应该保持不变。
2023-03-05 16:10:00
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原创 机器学习知识总结 —— 21. 什么是主成分分析
在机器学习中，PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的降维方法。它可以将高维数据降至低维，同时保留数据的最重要的特征，从而方便后续的分析和处理。PCA的基本思想是通过线性变换将原始数据投影到一个新的坐标系中，使得投影后的数据具有最大的方差。这样可以减少特征之间的冗余信息，从而达到降维的目的。比方说有这样一组高维数据，它输出的图像1是这样的。
2023-03-01 00:34:24
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原创 机器学习知识总结 —— 20.使用朴素贝叶斯进行数据分类
作为一种监督学习分类方法，在上一章中我们已经介绍过它的数理原理。现在我们开始来实现一个简单的朴素贝叶斯分类的算法，这样我们能更好的理解它是怎么运作的。
2023-02-25 22:25:42
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翻译 论文研读 —— 9. DensePose From WiFi
计算机视觉和机器学习技术的进步已经导致RGB摄像头、LiDAR和雷达中2D和3D人体姿势估计的重大发展。然而，图像中的人体姿势估计受到遮挡和照明的不利影响，这在许多关注的场景中是常见的。另一方面，雷达和LiDAR技术需要专门的硬件，价格昂贵，耗能大。此外，在非公共区域放置这些传感器会引发严重的隐私问题。为了解决这些局限，最近的研究已经探索了使用WiFi天线（1D传感器）进行身体分割和关键点身体检测。本文进一步拓展了WiFi信号与计算机视觉中常用的深度学习体系结构的结合，以估计密集的人体姿势对应关系。
2023-02-12 23:34:39
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翻译 论文研读 —— 8. Through-Wall Human Pose Estimation Using Radio Signals
本文展示了通过墙壁和遮挡准确估计人体姿势的方法。我们利用WiFi频率中的无线信号穿过墙壁并反射到人体的事实。我们引入了一种深度神经网络方法，该方法解析这些射频信号以估计2D姿势。由于人类无法注释射频信号，我们使用最先进的视觉模型提供跨模态监督。具体来说，在训练过程中，系统使用同步的无线和视觉输入，从视觉流中提取姿势信息，并使用它来指导训练过程。一旦训练完成，网络仅使用无线信号进行姿势估计。我们表明，在可见场景测试时，基于无线的系统几乎与用于训练它的视觉基系统一样准确。
2023-02-06 00:42:15
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原创 机器学习知识总结 —— 19.朴素贝叶斯网络
文章目录贝叶斯概率简述朴素贝叶斯训练过程预测过程简单的说贝叶斯概率简述在我写过的关于统计学相关文章 《概率论基础 —— 2. 条件概率、全概率、贝叶斯概率公式》 提到过一个很重要的概率公式—— 贝叶斯公式。其基本形式如下：P(xi∣Y)=P(xi)P(Y∣xi)P(Y)P(x_i | Y) = \frac{P(x_i) P(Y | x_i)}{P(Y)} P(xi∣Y)=P(Y)P(xi)P(Y∣xi)这里的 P(Y)P(Y)P(Y) 表示事件 YYY 发生的全概率，P(xi)P(x_i
2023-01-23 15:31:56
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原创 机器学习知识总结——18.实现一个简单的K-Means聚类
在上一章节里简要的介绍了无监督学习中聚类的知识点，看的太多理论概念，难免会有点莫名其妙，现在就让我们来实现一个简单的 K-Means 算法，从而从原理上彻底弄明白聚类是怎么工作的。
2023-01-21 09:54:55
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原创 机器学习知识总结 —— 17.什么是聚类
文章目录什么是聚类聚类与SVM算法的区别是什么聚类算法的重要知识点常见聚类算法K-Means聚类层次聚类 (Hierarchical Clustering)DBSCAN聚类基于密度的HDBSCAN什么是聚类在前面的章节，介绍了机器学习中的第一个分类算法SVM，除此以外，如果你有关注过机器学习或者数据挖掘方面的知识，那么应该也听说过聚类。作为机器学习中的一种重要算法，聚类也是一种无监督学习方法，它的目的是将数据分成若干组，使得每组数据之间相似度尽量大，不同组之间相似度尽量小。聚类与SVM算法的区别是什
2023-01-20 09:50:53
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原创 机器学习知识总结 —— 16.如何实现一个简单的SVM算法
此外，如果需要对不平衡的数据进行分类，那么可能需要使用更高级的方法来调整损失函数。例如，对于少数类别，可以使用不同的权重来调整损失函数。如果需要对高维数据进行分类，那么可能需要使用核技巧来解决该问题。在这种情况下，可以使用高斯核函数代替线性核函数。如果需要对大规模的数据进行分类，那么可能需要使用分布式计算来解决该问题。在这种情况下，可以使用类似于Apache Spark或Hadoop之类的工具来处理数据。
2023-01-18 07:16:29
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原创 小波分析——5.使用小波对信号去噪以及重构
我们在前面的内容中已经介绍过，小波是什么，小波是如何对信号进行分解，以及小波对信号成分是如何分析的，今天在这篇文章，也是整个小波分析最后一个章节里，我们来谈谈小波最重要的应用，也就是如何使用小波函数对信号进行去噪以及去噪后如何重构去噪后的信号。
2023-01-13 00:06:02
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原创 Linux Shell 简易编程——2. 如何编写Shell函数
只要是可编程的东西，作为一个程序员就一定会有编写函数的冲动，这是因为函数太XX好用了！Shell作为Linux的文件系统管理利器，它专注于文件和系统管理的脚本语言，无疑与其他脚本语言相是极其羸弱的，以至于新生代程序员（例如千禧年之后出生的程序员）很多并不会Shell脚本编程，或具备对Shell脚本的修改能力。作为这个系列的其中一部分，这一篇来聊聊如何用Shell来编写函数（其实本意是水一篇文章）。
2023-01-08 18:38:32
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原创 信号采样基本概念 —— 3. 什么是信噪比SNR
信噪比（Signal-to-Noise Ratio，缩写为 SNR）是衡量信号与噪声强度比值的指标。它可以用来表示信号在噪声干扰下的传输质量。通常情况下，信噪比越大，信号质量就越好。信噪比可以应用于各种不同的领域，包括通信、信号处理、信息论等。在通信领域中，信噪比可以用来表示信号在通过通信链路时的质量。在信号处理领域中，信噪比可以用来表示信号在进行信号处理操作时的质量。在信息论领域中，信噪比可以用来表示信息在噪声干扰下的传输效率。信噪比的公式通常为：SNR = 信号强度 / 噪声强度。
2023-01-07 21:37:48
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原创 小波分析——4.使用小波对信号成分进行分析
在前面的章节里已经介绍过小波的理论、公式等知识点，现在我们来看看如何用小波来实现对复杂信号的成分分析。在我们这个示例代码里，我们只使用到如下几个库：首先创建一个包含多频率成分的信号我们使用numpy和python来实现相关代码，并且所用的小波函数为墨西哥帽小波。于是我们可以得到下面这些代码：感兴趣的话，可以使用FFT工具对上述信号成分进行分析，其具体代码为：然后我们用数学实现一个墨西哥草帽小波墨西哥草帽小波（Mexican Hat Wavelet）也叫Ricker小波，是一种常用的小波函数，其可以
2023-01-07 21:32:35
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原创 小波分析——2. 小波函数及其逆函数
由于小波变换作为一种可以将原始信号分解为不同频带的数学工具，而且在上一章中我们已经简要的介绍了它与傅里叶函数的异同，和一些其他特点，所以在这一章中我们再继续探讨一些关于小波在信号分解和合成方面的数学原理。Coiflets 小波是一类常用的小波核函数，具有较高的时域精度和较低的频域精度。所以，我们可以立即得到一个和上面相似的，但是更简单点的方法来描述这组公式，也就是小波的离散形式，即对于离散信号。Symlets 小波是一类常用的小波核函数，其中最常用的是。Haar小波是最简单的小波，其公式为。
2023-01-07 16:19:32
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原创 信号采样基本概念 —— 2. 频谱与功率谱
在信号处理中，使用频率谱或功率谱取决于我们想要描述的信号特性。如果想要描述信号的频率分布情况，则使用频率谱；如果想要描述信号的能量分布情况，则使用功率谱。其中 P(f) 是功率谱，|X(f)| 是频率谱，R 是阻抗。功率谱是指将信号的功率分布情况分离出来后的图像，它可以用来描述信号的能量分布情况。这是因为频率谱和功率谱之间的关系可以用以下方程表示。频率谱是指将信号的频率成分分离出来后的图像，它可以用来描述信号的频率分布情况。这两个名词，今天在这篇文章里，我们就来解释这两个经常听到的名词。
2023-01-01 18:55:56
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原创 小波分析—— 3. 实现一个简单的Haar小波
在循环的每次迭代中，都会初始化一个近似信息列表和当前循环的细节信息列表。然后，开始另一个循环，循环次数为数据列表的长度，每次循环都会跳过两个值。在循环的每次迭代中，都会计算对的平均值并将其添加到近似信息列表中，并将对的第一个值与平均值之差添加到细节信息列表中。Haar小波变换是一种离散小波变换，它可以将时间序列数据分解为近似信息和细节信息。近似信息是数据的一个粗略的表示，细节信息包含数据的细微差别。它的基本思想是将时间序列数据分解为多个不同尺度的部分，以便在分解后的每个尺度上更好地理解数据的特征。
2023-01-01 18:30:58
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原创 Typescript编程——如何创建空的Typescript + React 项目
TypeScript是一种由微软开发的强类型的JavaScript超集，可以在编译时进行类型检查。它在JavaScript的基础上增加了类型系统，并且可以使用JavaScript的所有功能。TypeScript的目标是通过增加类型信息来提高代码的可读性和可维护性。它还支持面向对象编程的特性，如类和接口，以及静态类型检查。TypeScript可以在任何JavaScript框架或库中使用，也可以作为独立的编程语言使用。
2022-12-29 20:55:06
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翻译 文献扩展 —— 1. Triplet Loss and Online Triplet Mining in TensorFlow
测试写在 model/tests/test_triplet_loss.py 中，并将我们的 TensorFlow 实现的结果与一个简单的 numpy 实现的结果进行比较。第二件要注意的是，如果任何元素正好是 0.0（例如对角线应该总是 0.0），因为平方根的导数在 0 中是无限的，我们将有一个 nan 梯度。在线三元组挖掘是在 Facenet 中引入的，Brandon Amos 在他的博客文章 OpenFace 0.2.0：更高的准确性和减半的执行时间中对此进行了很好的描述。因此，它的效率要高得多。
2022-10-01 14:38:38
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原创 数模电路基础知识 —— 8. PN结与三极管的工作原理
在上一章已经简要介绍过什么是PN结与掺杂工艺，现在我们来进一步看看关于PN节的另外一个重要应用，如何构建出普通三极管，以及更复杂的场效应三极管的。
2022-09-19 15:50:01
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原创 数模电路基础知识 —— 7. PN结与二极管的工作原理
硅作为今天使用最广泛的半导体材料，被广泛应用在电子、芯片制造、太阳能等产业。那么对于非专业人员来说，半导体又是个什么概念呢。如果你小时候有参加过学校组织的物理实验，应该知道例如石墨、金属、含盐液体，把电极的两端接入这些介质，并且导线的另外一头接入用电器，比如小灯珠后，小灯珠会亮。而接入比如干燥木棒、橡胶棒等介质时，小灯珠不会变亮。所以从小我们大多数人对于导电的理解，是一种绝对化的概念，即某个东西可以导电，某个东西不可以导电。
2022-09-19 14:31:59
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原创 机器学习知识总结 —— 15. 什么是支持向量机（对偶问题、核技巧）？
核函数是另外一类技巧，是指当数据无法线性分类时，可以通过升维或降纬（不过一般是升纬，因为我们处理数据的过程是从低维度慢慢过渡到高纬度空间）的方式，通过数据自身的某些特点，或者映射，使得数据能够在高纬度空间中可分。上面这段话比较拗口，所以我们来看下面这个例子。例如对于某二维分类问题，对圆点和方块所表示的样本难以使用简单的一维空间中进行区分，因为如果我们要在一维空间中区分圆点和方块，就需要极为复杂的超平面（hyper plane）完成这个分类。注意，对于ML任务来说，我们使用到的函数和方法都应该尽量简单而直接，
2022-08-28 13:02:36
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原创 机器学习知识总结 —— 14. 什么是支持向量机（基础概念、梯度下降、软间隔、硬间隔）？
文章目录什么是向量什么是支持向量背后的数学思想支持向量的数学定义Hinge Loss 与梯度下降算法软间隔与硬间隔参考资料什么是向量如果从数学的定义出发，所谓「向量」指的是有向线段。但是如果我们从数据科学出发，向量通常指的是某样本的特征表述。举例来说，如果我们有如下一张表，记录了一个人的身高、体重等信息姓名性别身高体重张三男16865李四男17065这种数据通常无法直接用计算机进行处理，所以对数据进行转换后，就可以变成性别身高体重
2022-03-22 23:13:14
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翻译 论文研读 —— 7. Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (3/3)
文章目录A LOCALISATIONA.1 LOCALISATION CONVNETA.2 LOCALISATION EXPERIMENTSB GENERALISATION OF VERY DEEP FEATURESC PAPER REVISIONSA LOCALISATIONIn the main body of the paper we have considered the classification task of the ILSVRC challenge, and performed a t
2022-02-13 14:55:20
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原创 数学基础知识总结 —— 13. 什么是回归分析常用的「最小二乘法」
文章目录「最小二乘法」的提出背景从一个简单的例子开始参考资料「最小二乘法」的提出背景最小二乘法通常归功于高斯（Carl Friedrich Gauss，1795），但最小二乘法是由阿德里安-马里·勒让德（Adrien-Marie Legendre）首先发表的。它对应的英文是 least squares method，在大陆地区的翻译一般是最小二乘法，或最小平方法。它是一种对离散数据求拟合，并通过均方差最小的约束条件来达成于目标数据之间最少误差的数学建模方法。用上图进行解释会更明了一些，当我们有一组离
2022-01-30 15:00:24
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