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1.PCA 降维算法 —— 原理与实现
2.Opencv findcontours函数原理，现源以及python numpy实现
3.Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）
4.10分钟！现源用Python实现简单的现源人脸识别技术（附源码）
5.硬核福利量化交易神器talib中28个技术指标的Python实现（附全部源码）

PCA 降维算法 —— 原理与实现

       PCA（主成分分析）是一种常用的数据降维方法，通过线性变换提取数据的现源主要特征分量。适用于高维数据处理，现源具体步骤如下：

       1. 收集[公式]条[公式]维数据。现源资讯网源码

       2. 计算数据的现源协方差矩阵。

       3. 求解协方差矩阵的现源特征值与特征向量。

       4. 选择最大的现源特征值对应的特征向量作为主成分，依次类推。现源

       使用numpy库实现PCA的现源Python代码如下：

       源代码链接：[github.com/leizhang-geo...]

       PCA的核心思想是将方差最大的方向作为主特征，使得数据在不同正交方向上相互独立。现源这有助于简化数据结构，现源但PCA存在局限性。现源对于高阶相关性数据，现源考虑使用Kernel PCA，通过Kernel函数转换为线性相关。PCA假设主特征分布在正交方向上，早教卡源码非正交方向存在较大方差时，PCA效果不佳。PCA是一种无参数技术，通用性强，但缺乏个性化优化能力。

Opencv findcontours函数原理，以及python numpy实现

       OpenCV的Findcontours()函数原理来源于一篇名为《Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following》的论文。该论文详细介绍了算法的实现，并提供了算法的源代码。

       在论文中，对于一些关键定义进行了阐述：

       1. 轮廓点：在一个4-或8-邻域内，如果存在一个像素为0的点，则该点为轮廓点。

       2. 连通区域的环绕：对于两个相邻的连通区域S1和S2，如果S1上任意一个点的四个方向都能到达S2，那么S2环绕S1。

       3. 外轮廓和孔轮廓：外轮廓是底点放量指标源码指像素为1的连通域内被像素为0的连通域环绕的轮廓点，孔轮廓是指像素为0的连通区域被像素为1的连通区域环绕的轮廓点。

       4. 父轮廓：定义了层级关系，例如，对于一个像素为1的连通区域S1和一个像素为0的连通区域S2，如果S2环绕S1，则S1的父轮廓为环绕S2的值为1的像素。

       轮廓扫描过程中，从左到右、从上到下的顺序扫描，根据扫描到的边界起始点判断轮廓类型。找到起始点后，根据上一个轮廓的编号判断父轮廓。最后，通过border following找到该轮廓的所有点。

       在实现过程中，需要定义输入，初始化NBD为1，源码混搭指标LNBD为1。在每一行扫描开始时，LNBD重置为1。根据当前扫描到的像素值，不断更新当前点，并绕着该点逆时针旋转寻找下一点，并不断更新像素值。

       在实现过程中，遇到了一个问题，即当像素左边和右边同时为0时，需要进行特殊处理。因为轮廓是逆时针寻找，所以可以通过寻找的方位判断该赋值NBD还是-NBD。具体实现可以参考代码。

       修正后，结果与论文一致。有兴趣的如何下载jvm源码朋友可以查看代码。

       结果图展示了轮廓编号、frame边缘、子轮廓、父轮廓、轮廓开始索引和轮廓类型等信息。

Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）

       T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景，例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前，需确保数据符合正态分布，并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体，包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验，针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。

       实现T检验的Python代码如下：

       python

       import numpy as np

       import scipy.stats as stats

       # 示例数据

       data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

       data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

       # 独立样本T检验

       t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)

       print(f"T统计量：{ t_statistic}")

       print(f"显著性水平：{ p_value}")

       # 根据p值判断差异显著性

       if p_value < 0.:

        print("两个样本的均值存在显著差异")

       else:

        print("两个样本的均值无显著差异")

       运行上述代码，将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断，若p值小于0.，则可认为两个样本的均值存在显著差异；否则，认为两者均值无显著差异。

       实现效果

       根据上述代码，执行T检验后，得到的输出信息如下：

       python

       T统计量：-0.

       显著性水平：0.

       根据输出结果，T统计量为-0.，显著性水平为0.。由于p值大于0.，我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此，可以判断在置信水平为0.时，两个样本的均值无显著差异。

分钟！用Python实现简单的人脸识别技术（附源码）

       Python实现简单的人脸识别技术，主要依赖于Python语言的胶水特性，通过调用特定的库包即可实现。这里介绍的是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、引入相关包、创建模型、以及最后的人脸识别过程。首先，需确保正确区分人脸的分类器可用，可以使用预训练的模型以提高准确度。所用的包主要包括：CV2（OpenCV）用于图像识别与摄像头调用，os用于文件操作，numpy进行数学运算，PIL用于图像处理。

       为了实现人脸识别，需要执行代码以加载并使用分类器。执行“face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”时，确保目录名中无中文字符，以免引发错误。这样，程序就可以识别出目标对象。

       然后，选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类，包含三种人脸识别算法：eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一种纹理特征提取方式，可以反映出图像局部的纹理信息。

       创建一个Python文件（如trainner.py），用于编写数据集生成脚本，并在同目录下创建一个文件夹（如trainner）存放训练后的识别器。这一步让计算机识别出独特的人脸。

       接下来是识别阶段。通过检测、校验和输出实现识别过程，将此整合到一个统一的文件中。现在，程序可以识别并确认目标对象。

       通过其他组合，如集成检测与开机检测等功能，可以进一步扩展应用范围。实现这一过程后，你将掌握Python简单人脸识别技术。

       若遇到问题，首先确保使用Python 2.7版本，并通过pip安装numpy和对应版本的opencv。针对特定错误（如“module 'object' has no attribute 'face'”），使用pip install opencv-contrib-python解决。如有疑问或遇到其他问题，请随时联系博主获取帮助。

硬核福利量化交易神器talib中个技术指标的Python实现（附全部源码）

       本文将带您深入学习纯Python、Pandas、Numpy与Math实现TALIB中的个金融技术指标，不再受限于库调用，从底层理解指标原理，提升量化交易能力。

       所需核心库包括：Pandas、Numpy与Math。重要提示：若遇“ewma无法调用”错误，建议安装Pandas 0.版本，或调整调用方式。

       我们逐一解析常见指标：

       1. 移动平均（Moving Average）

       2. 指数移动平均（Exponential Moving Average）

       3. 动量（Momentum）

       4. 变化率（Rate of Change）

       5. 均幅指标（Average True Range）

       6. 布林线（Bollinger Bands）

       7. 转折、支撑、阻力点（Trend, Support & Resistance）

       8. 随机振荡器（%K线）

       9. 随机振荡器（%D线）

       . 三重指数平滑平均线（Triple Exponential Moving Average）

       . 平均定向运动指数（Average Directional Movement Index）

       . MACD（Moving Average Convergence Divergence）

       . 梅斯线（High-Low Trend Reversal）

       . 涡旋指标（Vortex Indicator）

       . KST振荡器（KST Oscillator）

       . 相对强度指标（Relative Strength Index）

       . 真实强度指标（True Strength Index）

       . 吸筹/派发指标（Accumulation/Distribution）

       . 佳庆指标（ChaiKIN Oscillator）

       . 资金流量与比率指标（Money Flow & Ratio）

       . 能量潮指标（Chande Momentum Oscillator）

       . 强力指数指标（Force Index）

       . 简易波动指标（Ease of Movement）

       . 顺势指标（Directional Movement Index）

       . 估波指标（Estimation Oscillator）

       . 肯特纳通道（Keltner Channel）

       . 终极指标（Ultimate Oscillator）

       . 唐奇安通道指标（Donchian Channel）

       参考资料：

乐学偶得系列笔记，开源项目ultrafinance。

       深入学习并应用这些指标，将大大提升您的量化交易与金融分析技能。