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英强 路璐 K线12招之（七）上升与下降三法
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英强 路璐 K线12招之（七）上升与下降三法
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英强 路璐 K线12招之（七）上升与下降三法
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K线精髓，反弹K与下降三法（7）
在K线精髓，关键K与反弹K（5）里讲了商品期货螺纹1301的走势：在D点走出后的那天（7月6日）我发给她一句留言：“要走下降三法”。这是因为D点没有形成有效的向上攻击K线，D点高点与7的阴线高点相差无几。隔日E点向下跳空开盘，这是空单进场的最好时机。当E点走出后，只要把DE两K加以合并，下降三法确定无疑，从这个案例中我们可以看出，裸K线技法运用在期货市场是相当灵敏和可靠的。特别是在N倍杠杆的期货市场，更会使你体验到高低点的精准。
在实战中，很多人把那三根阳线当做“红三兵”，其实，这是认识上的误区，也是K线技术不精的原因。就像目前的上证指数，连续走出了两个“下降三法”。今天（2012年7月23日）直接向下跳空。
这里再重复一遍：，只要三根阳线的高点不能超过前一根大阴线的高点，后市一旦走出一根阴线，就代表着反弹结束，短线出局不可恋战。
喜欢该文的人也喜欢　　刚刚入门python，在做超分辨有关的项目，解决了以下问题：
　　　　1、从字典中读取key，把其中一个或几个key的内容摘出来；
　　　　2、对多维数组进行切片；
　　　　3、进行h5和mat文件的读取与保存；
　　　　4、对数组进行双三次插值降采样。
　　所选软件：PyCharm，图标如图所示：
　　新建一个Python文件，根据今天的目标内容需要调用以下几个库：
import scipy.io as sio # 读取mat文件时需要
import h5py # 读取保存h5文件时需要
import numpy as np # 双三次插值降采样时建立新数组需要
from scipy import misc # 双三次插值降采样的imresize由此得到
读取mat文件并得到保存所需数据的数组
首先我们的目的是从数据库文件(即mat文件)中得到用于实验的数据，但直接将mat文件赋值给数组进行运算会报错(因为mat文件包含内容不只是一个数组，后面会解释)，因此要进行debug：
点击窗口左侧图标里最右边的“Evaluate Expression”，弹出窗口，输入“data”发现mat文件是一个字典而非数组，由四个key(键值)和它们相关联的元素组成。
由上图可以看出‘salinas_corrected’键值对应内容为所需数组，将此键值关联的数组提取出来进行下一步的实验：
salina = data['salinas_corrected']
# 从字典data中提取特定key赋给salina数组
由此得到salina数组，且上图可得shape = (512, 217, 204)，是三维数组。
此时得到了整个数据集，因为实验需要划分训练集测试集，所以要对整个数组进行切片。
在这里将数组第三维度(c即channels)保持不变，前两个维度(h, w即长宽)划分为45×45的小块，
将数组以步长为10分割成(45, 45, 204)的小片(为了代码复用，数字都使用参数形式)：
stride = 10 # 步长为10
piece = 45　# 分成45×45小块
data_split_get = []
for i in range(0, salina.shape[0]-piece, stride): # 为了代码复用推荐使用参数形式，salina.shape[0]意为salina数组第一个维度的长度，下同
for j in range(0, salina.shape[1]-piece, stride):
data_split = salina[i:i+piece, j:j+piece, :] # 第三个维度不变，前两个维度切片
data_split_get.append(data_split）# 将切片所得小块分块连接存储在data_split_get中
双三次插值降采样
经过数组分片，得到(846, 45, 45, 204)即(n, h, w, c)的四维数组，为了获取超分辨需要的groundtruth，进行超分辨训练，需要对数组进行降采样处理，得到(846, 15, 15, 204)的数组(长宽变为原来的1/scale，在这里scale取3，也可以取其他数值)。
n, h, w, c = dataset.shape # dataset是切片后数组，n h w c为它四个维度的长度
scale = 3.0 # 定义scale，可根据实验效果改变数值
h2, w2 = int(h/scale), int(w/scale) # 对降采样后数组进行定义时要注意二三维度发生了改变，且必须是int形式，不能为float形式
data_get = np.zeros([n, h2, w2, c])
for i in range(0, n):
for j in range(0, c):
data_get[i, :, :, j] = misc.imresize(dataset[i, :, :, j], 1.0 / scale, 'bicubic') # 将二三维变为原来的1/scale，进行降采样
读取、保存h5文件
保存为h5文件：
file = h5py.File("data_split.h5", 'w')
file.create_dataset('split', data=data_split_get) # h5文件也是字典，split为数组所对应的键值
file.close()
读取h5文件赋给data_new：
data_new = h5py.File('./data_split.h5') # 括号内为文件地址
dataset = data_new['split'].value # 读取文件特定键值对应数组值，得到所需数组
全部代码如下：
1 import numpy as np
2 from scipy import misc
3 import scipy.io as sio
4 import h5py
6 # get 45*45 piece
7 data = sio.loadmat('./Salinas_corrected.mat')
8 salina = data['salinas_corrected']
9 stride = 10
<span style="color: # piece = 45<span style="color: # data_split_get = []<span style="color: # for i in range(0, salina.shape[0]-piece, stride):
<span style="color: #
for j in range(0, salina.shape[1]-piece, stride):
<span style="color: #
data_split = salina[i:i+piece, j:j+piece, :]
<span style="color: #
data_split_get.append(data_split)
<span style="color: # # save file
<span style="color: # file = h5py.File("data_split.h5", 'w')
<span style="color: # file.create_dataset('split', data=data_split_get)
<span style="color: # file.close()
<span style="color: #
<span style="color: # # get 15*15 Bicubic interpolation downsample
<span style="color: # data_new = h5py.File('./data_split.h5')
<span style="color: # dataset = data_new['split'].value
<span style="color: # n, h, w, c = dataset.shape
<span style="color: # scale = 3.0
<span style="color: # h2, w2 = int(h/scale), int(w/scale)
<span style="color: # data_get = np.zeros([n, h2, w2, c])
<span style="color: # for i in range(0, n):
<span style="color: #
for j in range(0, c):
<span style="color: #
data_get[i, :, :, j] = misc.imresize(dataset[i, :, :, j], 1.0 / scale, 'bicubic')
<span style="color: # # save file
<span style="color: # file = h5py.File("data_split_get.h5", 'w')
<span style="color: # file.create_dataset('get', data=data_get)
<span style="color: # file.close()
<span style="color: # print("hello")
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& >>谷歌发布Android P 其中包含七项优化
谷歌发布Android P的七项优化，自适应电量能降低三成CPU耗电量
天极网手机频道
作者：沫酱龙汤
责编：王有为
　　【天极网手机频道】今年的 I/O大会上，其出乎意料的带来 P。那么到底最新版本的Android P，有什么重要的变动呢？首先是加入AI人工智能元素。今年大部份厂商，都会将AI人工智能当做主要卖点，Google自然也不例外。就在最新发布的Android P里面，Google就加入了不少AI的元素，令到手机的使用可以更方便、人性化。
　　除了AI之外，Android P还有七项更新：
　　1、全新的UI设计：在底部会见到有支持手势操控的全新虚拟主页键，当你向上滑，就会打开多工页，并会显示5个建议APP。而当你再进行第二次向上滑，就会看到所有应用程式。而当你按住主页键左右滑，就可以切换至使用中的APP。
　　2、自适应电量(Adative Battery)：通过学习用家的使用习惯，推断出你未来几个小时内会用到APP与电量消耗，从而自动调节的使用量。Google表示，透过Adative Battery，能够减低耗电量达30%，相当省电。
　　3、自适应亮度(Adative Brightness)：手机会根据你的所在环境，自动调较屏幕的亮度。当你手动调整亮度的同时，手机也会从中学习，比如某个光源环境下，你最喜欢的屏幕亮度，下次再到类似的环境，手机就会识得自动调整至合适你的亮度，相当于记忆备份。
　　4、预测你下一步的行动(App Actions & Slices)：通过学习你的使用习惯，手机会懂得预测你下一步的行动。例如当你插入你的，它就会预测你可能会打开的Spotify歌单。又例如，如果你在搜寻最近新出的电影，手机就会预测你可能想要观看，然后直接给你买票的建议选项。
　　5、管理APP的使用时间(Dashboard & App Timer)：Google在Android P里面加入了Dashboard以及App Timer功能，前者可以显示你花了多少时间在APP上，并记录了每个APP收到的通知数量。比如：看视频的B站，Dashboard能记录你花了多少时间去B站看视频。至于App Timer呢，就是个使用时间管理器，可以帮助自己更能善用时间。比如你刷，你可以自己设定个时间，比如刷半小时就停。
　　6、快速进入勿扰模式：新的手势功能，只要将手机屏幕向下放在台面上，就可以自动进入勿扰模式。
　　7、快速由直向画面变成横向：例如你打开浏览器，当你将手机由直向变成横向时，在导航栏的位置你会见到有个“旋转”的，一点击就可以将画面由直向变成横向。
　　不得不说，公布的部分功能有些国内厂商早就开始优化，比如预测你下一步行动，、、都有在最新的UI里添加。而像时间管控这个就比较实用了，像笔者这种自制力比较差的，极为需要这种强制手段来治治，睡前必须设定半小时，到点APP就停了吧。
（作者：沫酱龙汤责任编辑：王有为）
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#1。减小七2和弦：6 7 2 4。
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