1.通达信公式进阶（1）：如何导入和导出公式？
2.用JAVA写出源代码。平衡平衡运行结果如下？
3.详解视频中动作识别模型与代码实践
4.Simutron电路模拟器V101绿色版Simutron电路模拟器V101绿色版功能简介
5.有100个真币和一个假币，源码只知道真币与假币不等重，报文要求只称两次，平衡平衡得出是源码真币重还是假币重，求C#源码
6.若用9位机器表示十进制-101，报文负130的源码则源码表示形式为：

通达信公式进阶（1）：如何导入和导出公式？

       通达信公式的平衡平衡进阶教学已启程，专为深化理解和掌握更深入技巧的源码交易者。如果你尚未体验入门教学，报文请点击链接进行浏览和学习。平衡平衡进阶教学聚焦于特殊应用技能，源码旨在让你对通达信公式有全面的报文洞察。期间，平衡平衡我会分享一系列通达信函数精讲和精选指标案例，源码以便于大家实践和理解。报文

       针对粉丝提问较多的导入和导出公式问题，本次将详细讲解两种方式：复制粘贴源码以及通过公式文件的导入和导出。具体步骤如下：

       源码复制注意事项

       通达信公式的源码包含公式表达式的一系列文本。例如，MA公式源码为从'MA1'开始至'；'结束的代码段。复制源码后，建立相应类别的新公式，如新建技术指标'BowanYuDan_'，然后将源码粘贴进去。qq号跳转源码在聊天软件复制时，粘贴后可能产生排版错乱和无效换行，无需修改。但在测试公式时，若有错误显示，应检查是否缺少参数部分。确保参数完整，公式便能正常运行。

       公式文件的导出与导入

       导出公式以文件形式保存，包含了源码、参数、公式名、注释和绘图方式等。公式文件存储于通达信内置的公式管理器中，导出文件则需使用管理器的导出功能。选中公式、点击快速导出，系统自动生成命名为公式名的文件。保存此文件即可。需要注意，若选择完全加密导出，将无法编辑文件，仅能启用，javaee 6.0 源码下载下一期教学将介绍这一加密模式。

       导入公式则更简便，打开公式编辑器后点击'导入公式'，选择先前导出的文件，点击'打开'。出现导入界面，确保选择了正确的公式，不选默认无法导入。若遇同名文件，需选择覆盖现有公式或改名后再导入，避免导入失败。

       量化解析

       对于低佣金开户、量化交易需求或对策略和通达信公式的技术支持有疑问的交易者，欢迎关注我，期待能为你的交易之旅带来帮助。

用JAVA写出源代码。运行结果如下？

       您好：

           代码及运行结果如下，供参考：

       代码示意图

       运行结果示意图

           因输出的内容中包含特殊字符，所以在输出的时候，需要做转义，以上代码供参考。

详解视频中动作识别模型与代码实践

       摘要：本文详细解析视频动作识别的经典模型，并通过代码实践进行演示。趋势指标源码下载视频动作识别涉及分析一段视频内容，判断其中的人物动作。与图像识别相比，视频分析需要考虑时间顺序和动作之间的关联性。由于视频分析的计算资源需求高，数据量庞大，并且需要处理时序因素，模型参数量也相应增加。然而，基于已有的图像模型，如ImageNet，可以有效应用于视频模型训练，提高训练效果。本文将介绍视频动作识别领域的经典模型，包括旧模型和新模型，并通过代码实现进行实践。

       视频动作识别旨在解析视频内容，识别出人物所做的动作。这一领域相较于图像识别，不仅要分析静态，还要考虑序列间的时空关系。例如，仅凭一张无法确定某人扶门的net源码共享群意图是开门还是关门。

       视频分析领域发展相对较晚，与图像分析领域相比，面临着更大的挑战。主要难点在于需要强大的计算资源来处理视频内容，视频转换为进行分析导致数据量庞大。此外，视频分析模型需考虑时间顺序，通过时间关系联系图像，进行判断，这增加了模型的复杂性和参数量。

       得益于PASCAL VOC、ImageNet、MS COCO等数据集的公开，图像领域诞生了许多经典模型。视频动作识别领域同样存在经典模型，本案例将详细介绍这些模型，并通过代码实践进行演示。首先，本案例将准备所需源代码和数据，通过ModelArts SDK将资源下载并解压。

       UCF-数据集将被选作为演示数据集，演示视频动作识别模型。接下来，我们将介绍视频动作识别的经典模型，从旧模型到新模型，逐步解析模型结构和工作原理。旧模型包括卷积网络+LSTM、3D卷积网络以及Two-Stream网络，新模型则引入了更有效的Two-Stream Inflated 3D ConvNets（I3D）模型，利用光流数据增强动作识别能力。

       为了捕获图像间的时空关系，I3D模型结合了多种结构改进，如光流计算和时间序列分析，有效提升模型识别精度。通过代码实现，我们将分别实践C3D模型（3D卷积网络）和I3D模型（Two-Stream Inflated 3D ConvNets），并展示训练过程、模型结构和具体实现细节。

       本案例将重点介绍C3D模型和I3D模型的结构与训练过程。C3D模型采用3D卷积网络处理视频，结合LSTM捕捉时间序列信息。I3D模型则在C3D基础上引入光流计算，增强模型对视频动作的识别能力。通过代码实践，读者将深入了解视频动作识别的经典模型和实际应用。

       在代码实现部分，我们将详细展示如何准备数据、构建模型结构、训练和测试模型的过程。例如，对于C3D模型，我们将讲解数据预处理、构建模型、训练模型和评估模型的方法。对于I3D模型，我们将介绍模型结构、参数定义、数据处理和模型预测的实现方式。

       通过本案例的代码实践，读者将能够亲自动手实现视频动作识别模型，理解模型原理，掌握模型训练与测试的关键步骤。这不仅有助于深入理解视频动作识别领域，还能为实际应用打下坚实的基础。

Simutron电路模拟器V绿色版Simutron电路模拟器V绿色版功能简介

       大家好,关于Simutron(电路模拟器) V1.0.1 绿色版，Simutron(电路模拟器) V1.0.1 绿色版功能简介这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧！

       Simutron是一款非常强大的电子电路模拟器。为AVR 8位微处理器运行和调试固件的简单环境。能够运行arduino固件。这个程序内部使用开源Simavr AVR处理器模拟器和包装所有的功能在一个GUI shell。固件调试场景的设置可以动态创建。能够运行MHz的MCU，并具有良好的外部部件。而且，这可以用于开发的数控固件。

功能特点

       libsimavr模拟器的GUI包装器。

       使用原理图捕获来定义模拟硬件配置。

       连接/断开主机PTY设备到模拟单片机的UART。

       连接/断开远程GDB调试会话(充当GDB后端)

       将信号记录到VCD文件中，以使用gtkwave(逻辑解析器)查看它

       各种部件的集合，如LCD和组合逻辑。

包含组件

       源代码，信号发生器

       电阻器，电容器，电感器

       二极管，齐纳二极管，发光二极管，LED

       MOS晶体管，MOSFET，

       双极结晶体管，BJT

       理想运算放大器，运放

       数字逻辑门，OR，NOT，NAND，NOR，XOR，XNOR

使用说明

       1. 用虚拟器件在工作区建立电路；

       2.选定元件的模式、参数值和标号；

       3.连接信号源等虚拟仪器；

       4. 选择分析功能和参数；

       5.激活电路进行仿真；

       6.保存电路图和仿真结果。

有个真币和一个假币，只知道真币与假币不等重，要求只称两次，得出是真币重还是假币重，求C#源码

       从枚中随意取出一枚，把剩下的枚分成两摊，每摊。；放在天平两头上称。

        一、假如平衡，则说明这枚都是真币，取出的那一枚是假币，此时只需从枚中随意取出一枚，一起拿到在天平上称，即可分出真币重还是假币重。

        二、假如不平衡，可以帮重的那一头的枚硬币取出，再分成两摊，每摊枚。第二次放在天平上称:

        1、假如平衡，说明假币在轻的那头，假币比真币轻；

        2、假如不平衡，则说明假币在重的这头，假币比真币重。

        3、（同理，取轻的那头来分析也一样）

若用9位机器表示十进制-，则源码表示形式为：

       A 补码表示 B 第一位是位数 0为正 1为负

       正数的反码补码和源来的一样

       负数的反码是除第一位外其它反过来 0改成1 1改成0

       补码为反码加1

       例

        的二进制是 第一位 0 是符号位 反码,补码是 和原来一样

        - 的二进制是 第一位 1 是符号位 反码是 补码是反码加一