一、MACD指标简介MACD（MovingAverageConvergenceDivergence，移动平均收敛/发散）是一种趋势跟踪动量指标，用于分析股票或其他金融产品的价格趋势。MACD由两部分组成：差离值（DIF）和信号线（DEA）。DIF是短期（通常12天）指数移动平均线（EMA）与长期（通常26天）EMA的差值，再通过一个平滑期（通常9天）的EMA

序言选择用于评估机器学习算法的指标非常重要。指标的选择会影响机器学习算法性能的衡量方式并比较。它们会影响我们如何权衡不同特征的重要性结果以及选择哪种算法的最终选择。算法评估指标针对分类和回归类型的机器学习问题，我们将演示了各种不同的算法评估指标。对于分

评价指标时间序列预测评价指标均方误差(MeanSquaredError,MSE)简要介绍：MSE是实际值与预测值之间差的平方的平均值。它是衡量预测精度的常用方法，适用于连续变量。优点：易于计算，对大误差有较高的敏感性。缺点：受异常值影响较大，不具有尺度无关性质。公式：

前情提要根据GB/T36344-2018《信息技术数据质量评价指标》的标准文档，当前数据质量评价指标框架中包含6评价指标，在实际的数据治理过程中，存在一个关联性指标。7个指标中存在4个定性指标，3个定量指标；定性指标：规范性、准确性、唯一性、可访问性定量指标：完整性、时效性、关联性

参考来源：极客时间专栏：DevOps实战笔记，作者：石雪峰课程链接：https://time.geekbang.org/column/intro/235DevOps学习回顾02-实践的通用路径-需求分析的拆解-CI的理解-质量体系的实践路径DevOps实践的通用路径第一步:寻找合适的试点项目一个合适的项目应该具备以下几个特

北京大学数字普惠金融指数（2011-2022年），包含省市县三级数据数据年限：省级、地级市（2011-2022年）；区县（2014-2022年）数据格式：excel、pdf数据来源：北京大学数字金融研究中心，原始数据（英文抬头）数据内容：指标体系包括总指数、覆盖广度(一级指标)、使用深度(一级指标)、支付业务(二级指标)

一、数据仓库1.1简介  简而言之，数据仓库是一个集成的、面向主题的、相对稳定的数据集合，它能够反映数据的历史变化。在构建数据仓库时，我们会根据不同的主题域对数据进行分类，并通过数据建模技术对数据进行重新组织和抽象，以便从更高的层次对分析对象进行一致且完整的描述

硬盘是数据中心中存储数据的重要部件，其关键指标影响硬盘的性能、可靠性和适用性。以下是一些常见的硬盘关键指标，并附上详细解释和举例：容量（Capacity）解释：硬盘的容量指其能存储数据的总量，通常以GB（千兆字节）或TB（太字节）为单位。举例：一个1TB的硬盘可以存储大约250,000张照片（假

引言：现代管理学之父彼得·德鲁克曾经说过：“无量化，无管理”、以及“先量化，后决策”,指明了量化管理在企业经营及决策中的意义；其中量化管理的依据就是经营管理指标。在实际中指标很多，如财务指标、经营指标、绩效指标、人力指标……据统计，一个小型企业有上百个指标，而中、大型企业

如果您需要代写公式，请联系我。龙哥QQ：591438821龙哥微信：Long622889VARR1:=EMA(HHV(HIGH,500),21);VARR2:=EMA(HHV(HIGH,250),21);VARR3:=EMA(HHV(HIGH,90),21);VARR4:=EMA(LLV(LOW,500),21);VARR5:=EMA(LLV(LOW,250),21);VARR6:=EMA(LLV(LOW,90),21);VARR7:=EMA((VARR4*0

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交易者分两种，一种是在趋势还没出现的时候下单，另一种是跟随已经出现了趋势的人。这两种人都是靠趋势策略来赚钱的，区别是第一种人会分析指标，判断趋势是否出现，第二种人只是跟单的人，没有脑子的赚小钱。关于一个品种的价格，是按照供给和需求来给定的。 价格越高，供给的量就会越大，需

上一次我们讲了OpenTelemetryLogs与OpenTelemetryTraces。今天继续来说说OpenTelemetryMetrics。随着现代应用程序的复杂性不断增加，对于性能监控和故障排除的需求也日益迫切。在.NET生态系统中，OpenTelemetryMetrics可用于实时监控和分析应用程序的性能指标。比如监控

2021年11月，北京华恒智信在上海某物业管理公司的绩效考核体系设计项目正式立项，项目组也入驻客户公司，开始管理诊断及访谈调研工作。同时，借此机会，项目组专家老师在客户现场对如何科学合理地设计、开展企业的绩效考核工作进行专业培训，为项目后续的设计和改革落地奠定良好的基础。

  微电网已成为智能电网建设中的重要组成部分，是可再生能源等分布式电源接入电网的有效方式。微电网电能质量客观科学的综合评价对于微电网的运营建设具有重要的现实意义和指导价值。基于微电网中电能质量的特点进行分析，提出了一种新的适合于微电网电能质量的评价方法。首先，

https://www.51cto.com/article/684249.html flink中值得监控的几个指标背景为了维持flink的正常运行，对flink的日常监控就变得很重要，本文我们就来看一下flink中要监控的几个重要的指标重要的监控指标1.算子的处理速度的指标：numRecordsInPerSecond/numRecordsOutPerSecond,

本文详述了PrometheusAdapter的部署与配置，通过三个实践案例展示其在Kubernetes环境中的应用，帮助用户实现基于自定义指标的自动扩展和跨集群统一监控。关注作者，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室

当企业颁布了越来越多的管理制度和规范标准，面临的一个核心问题，就是从上到下无论是领导，中高层还是员工有没有去执行。我们常常的做法就是进行巡检考核，通过排名奖惩的方式去推动大家落地执行。我们在执行考核排名的过程中，往往会出现人浮于事的情况。很多企业，到年底考核的时候，大

这些数值看起来是合理的，但是否合理还需要根据具体的应用场景和数据集来评估。以下是对这些指标的简要解释和合理性分析：指标分析AUROC(AreaUndertheROCCurve):0.891解释:AUROC是衡量分类模型性能的指标，值在0.5到1之间，越接近1表示模型性能越好。分析:0.891是

随着大数据技术和人工智能的发展，企业逐渐意识到构建一个集中化的指标管理平台的必要性。这样的平台旨在解决几个核心问题：首先，确保所有部门都能通过统一的入口提交指标需求，实现需求的透明化管理；其次，建立完善的指标管理体系，涵盖从需求定义、模型设计、数据集成、开发实施到应用监控

在深度学习和机器学习中，损失函数和评价指标是两个密切相关但具有明显不同目的的概念。了解它们的区别对于设计和训练模型非常重要。以下是它们的主要区别和各自的作用：损失函数（LossFunction）损失函数，也称为代价函数或误差函数，是一个在模型训练过程中使用的函数，用于量化模型预

引言随着微服务架构的流行，对服务的监控和管理变得尤为重要。Prometheus作为一个开源的监控和告警工具，以其强大的数据采集、存储和查询能力，受到了众多开发者的青睐。SpringBoot作为Java领域快速构建微服务的框架，与Prometheus的结合可以实现对SpringBoot应用的实时监控。本

参考文献：[1]郝文斌,孟志高,张勇,等.新型电力系统下多分布式电源接入配电网承载力评估方法研究[J].电力系统保护与控制,2023,51(14):23-33.1.摘要        随着光伏和风电等多种分布式电源的接入，使得传统配电网的结构及其运行状态发生了较大改变。因此，通过建立直观的