1.osc指标源码
2.linux源码安装 ./configure 参数问题
3.源码详解Pytorch的源码参数state_dict和load_state_dict
4.从源码角度分析Tomcat的acceptCount、maxConnections、源码参数maxThreads参数
5.海龟交易策略的源码参数mc源码
6.emv指标参数最佳设置是多少

osc指标源码

       osc指标源码：

       OSC:*(CLOSE-MA(CLOSE,N));

       MAOSC:EXPMEMA(OSC,M);

       osc指标在通达信软件中是不需要设置参数的，因为参数已经设置好了，源码参数如果需要单独设置参数的源码参数话，可以用鼠标右键选择：幅图指标—》调整指标参数进行设置。源码参数sinvoice商用源码

       如下图：

linux源码安装 ./configure 参数问题

       --with-apxs2 是源码参数指定 apache2 的配置程序路径，php编译程序会通过这个程序查找apache的源码参数相关路径--with-libxml-dir 指向的是 libxml2 的库路径--with-gd 指静态编译gd库--with-png-dir 指定 libpng 的路径综上所述，带着-dir的源码参数一般是用于指定库文件路径，没有的源码参数话可能是启用某些特性或者指向某特定路径。

源码详解Pytorch的源码参数state_dict和load_state_dict

       在Pytorch中，保存和加载模型的源码参数一种方式是通过调用model.state_dict()，该函数返回的源码参数是一个OrderDict，包含网络结构的源码参数名称及其对应的参数。要深入了解实现细节，源码参数我们先关注其内部逻辑。

       在state_dict函数中，主要遍历了四个元素：_parameters，_buffers，大型源码部署_modules和_state_dict_hooks。前三种在先前的文章中已有详细介绍，而最后一种在读取state_dict时执行特定操作，通常为空，因此不必过多考虑。重要的一点是，当读取Module时，采用递归方式，并以.作为分割符号，方便后续load_state_dict加载参数。

       最后，该函数输出了三种关键参数。

       接下来，让我们深入load_state_dict函数，它主要分为两部分。

       首先，load(self)函数会递归地恢复模型参数。其中，查询程序源码_load_from_state_dict源码在文末附上。

       在load_state_dict中，state_dict表示你之前保存的模型参数序列，而local_state表示你当前模型的结构。

       load_state_dict的主要作用在于，假设我们需恢复名为conv.weight的子模块参数，它会以递归方式先检查conv是否存在于state_dict和local_state中。如果不在，则将conv添加到unexpected_keys中；如果在，则进一步检查conv.weight是否存在，如果都存在，则执行param.copy_(input_param)，完成参数拷贝。

       在if strict部分中，主要判断参数拷贝过程中是否有unexpected_keys或missing_keys，如有，则抛出错误，终止执行。postgresl 源码分析当然，当strict=False时，会忽略这些细节。

       总结而言，state_dict和load_state_dict是Pytorch中用于保存和加载模型参数的关键函数，它们通过递归方式确保模型参数的准确恢复。

从源码角度分析Tomcat的acceptCount、maxConnections、maxThreads参数

       在深入探讨Tomcat的acceptCount、maxConnections和maxThreads参数时，首先理解它们的关键在于理解请求在服务器端的处理流程。acceptCount决定了当所有处理线程忙时，Tomcat能暂存的连接请求队列的最大长度，相当于TCP连接时的全队列容量。maxThreads则是线程池中最大线程数，负责处理实际的HTTP请求。

       在连接建立阶段（图1），当客户端尝试连接时，魂斗罗python源码acceptCount在ServerSocket的backlog参数中起作用，它限制了TCP连接队列的大小。接着，初始化的线程池会通过prestartAllCoreThreads启动核心线程，为后续的SocketProcessor做准备。

       在Acceptor获取Socket时，serverSocket.accept()的调用受到maxConnections的限制，防止过多的并发连接。一旦获取到Socket，就交由线程池执行SocketProcessor，进行实际的请求处理。

       然而，如果处理请求的时间过长，如假设的次请求，需要无限长时间，我们需要考虑线程池的动态管理。如设置acceptCount为，maxThreads为，maxConnections为，minSpareThreads为。这意味着在高并发情况下，即使有个最大连接，acceptCount的个等待队列也足够缓冲，而maxThreads的个线程则负责处理，minSpareThreads则确保了至少有个空闲线程应对突发请求。

       总结，acceptCount、maxConnections和maxThreads这三个参数共同影响了Tomcat的并发处理能力和连接队列管理，理解它们在实际应用中的配置和作用至关重要。

海龟交易策略的mc源码

       以下是海龟交易策略的MC源码内容简化版：

       初始化参数：初始余额（），损失阈值（2），赢利阈值（4）

       创建变量：交易次数（N），止损点（StopLoss），交易价值（DV），账户余额（AccountBalance），系统状态（system），资金风险（DollarRisk），平均权益价格（AvgEtyPrice），交易触发时间（LTT），交易跟踪器（Tracker），上次交易状态（LastTrade），累计盈利（myprofit），最高买入价（HBP），最低买入价（LBP），交易日数（Ndays）

       初始化价格变量：历史最高价（L-L）、历史最低价（S-S）

       天突破策略：如果当前无交易位置（市场位置=0），计算平均真实波动幅度（N），交易价值（DV），账户余额（AccountBalance），资金风险（DollarRisk），交易触发点（LTT），止损点（StopLoss），并初始化最高买入价（HBP）和最低买入价（LBP）。如果上次交易状态未记录，则进行买入和卖出操作，同时记录历史最高价和最低价。系统状态设置为1。

       天突破策略：如果当前无交易位置（市场位置=0），且上次交易状态为卖出，计算并执行与天突破策略相似的操作，但使用天的数据，同时系统状态设置为2。

       系统跟踪：如果当前状态为跟踪（Tracker=1/-1），并在价格突破止损或赢利点时改变交易状态。

       加仓逻辑：根据当前交易状态和持仓数量执行加仓操作，同时设置止损点。

       退出策略：在交易达到指定时间（天或天）后，根据当前市场位置执行卖出或买进平仓操作。

       输出报告：打印交易日期、时间、连续赢利次数、连续亏损次数和最大回撤。

       请注意，上述描述是简化版本，源代码中包含具体的函数调用和逻辑判断。在实际应用中，需要根据特定的交易环境和市场数据进行调整。

emv指标参数最佳设置是多少

       EMV指标又叫EMV简易波动率指标，指标源码是：

       VOLUME:=MA(VOL,N)/VOL;

       MID:=*(HIGH+LOW-REF(HIGH+LOW,1))/(HIGH+LOW);

       EMV:MA(MID*VOLUME*(HIGH-LOW)/MA(HIGH-LOW,N),N);

       MAEMV:MA(EMV,M);

       emv的参数最佳设置参考如下：

       （1），9参数组：适合于判断大盘走势和价格波动不是太厉害的个股。一般来说，当指标值由正转负，或EMV先和EMVMA（平均数）线出现死叉时为卖出信号，反之应视为买入信号。

       （2），6参数组：以此设置的指标变动敏感性要小于第一组参数，但也因此对一部分股票的价格走势有比较准确的提示。

       （3），参数组：指标变动敏感度更低，一旦出现变动，其可靠性往往最高。需要指出的是，这一参数组够成的指标优于价格变动的敏感度较低，所以不适用于一些股价时常处于宽幅振荡的个股。建议对一些走势稳健的股票，读者通过设置这一组参数来判断她的中线买点和卖点。

       （4），参数组：对价格变动的敏感度较高，适合于一些股价时常处于剧烈波动的股票。对于喜欢短线操作的读者来说，利用这组参数所设置的EMV指标来判断股票短线的买点和卖点，不应拘泥于当指标处于0以上才算强势，指标处于0一下的弱势的观点，每一次黄金交叉出现时都是短线的买点，而每一次死叉出现时都是短线的卖点。