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2021年2月19日
关于破解微信小游戏
摘要: 最近一直在破解某小游戏,且已经达到了一定目的。 关于wxapkg文件解压和压缩,安利一下本人开发的工具: 安装方式: npm i -g dwxapkg 修改js代码后, 然后压缩,替换原来的wxapkg. 因为不能在开发者工具里运行看日志,也不能在logcat中看微信小程序的输出日志。 于是开发了一
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posted @ 2021-02-19 13:47 浪浪辛
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2020年12月26日
关于房间类游戏一下感想
摘要: 最近几年接触的都是房间类游戏。 1个人房间类游戏,代表《弓箭高手》。 主要工作在客户端,服务器仅仅是配置和存储玩家关卡信息。 2个人房间类游戏,代表《蛇与梯子》《桌球》《象棋》。 3个人房间类游戏,代表《斗地主》 4个人房间类游戏,代表《麻将》 4人以上房间类游戏,代表《牛牛》《炸金花》 《英雄联盟
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posted @ 2020-12-26 00:40 浪浪辛
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2020年12月7日
lightgbm 回归损失函数
摘要: sum_weights 可以通过参数设置。 如果不设置,那么值就是样本的个数。 指定每个样本的权重。 我突然想到基金预测,可以设置样本的权重。 真实涨幅越高,权重越小。 反之,权重越高。 因为如果预测偏低,那么loss 损失越大。 "rmse": sum_loss = 和 (score - labe
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posted @ 2020-12-07 21:11 浪浪辛
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2020年12月1日
11月30基金预测
摘要: 2020年11月30日之前的历史数据。 12月1号买入后, 过一个星期的涨幅 预测结果:JJ.240022 0.037074682566729036JJ.000336 0.035307269171717996JJ.540003 0.033018412484014305JJ.000219 0.0329
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posted @ 2020-12-01 20:35 浪浪辛
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2020年11月29日
sklearn中的lgb
摘要: LGBMModel 模型创建: 参数 boosting_type : string, optional (default='gbdt') 'gbdt', 传统的梯度提升决策树。 'dart', Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees. 'go
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posted @ 2020-11-29 10:38 浪浪辛
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2020年11月26日
深度学习杂谈
摘要: 经过一段时间的学习,谈一下对深度学习的理解, 还望各位大佬,不喜随便喷! 搞深度学习,内心一万个MMP, 各种框架,各种库五花八门,参数都不一样。 经过实际开发的一些经验,信sklearn得永生,可以快速建模,实现自己想要的。 深度学习里一切都是以模型为基础的,线性(直线)模型,非线性(曲线)模型,
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posted @ 2020-11-26 22:17 浪浪辛
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小谈面试
摘要: 一、简历1> 工作年限:2年* 没有毕业(刚毕业):大二开始在公司实习、大学的时候跟朋友组件一个工作室 2> 专业技能* 精通 - 不怕他问,可以说蒙面试官,很有自信* 熟悉 - 基本会用,能说个大概 (也可以升级为“精通”)* 了解 - 听过,知道使用场合 3> 每一年做的大事列举一下 2013年
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posted @ 2020-11-26 16:04 浪浪辛
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2020年11月3日
torch 对网络进行训练常用的方法
摘要: 激活函数:将神经网络上一层的输入,经过神经网络层的非线性变换转换后,通过激活函数,得到输出。 神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值,并将输入值传递给下一层,输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层(隐层或输出层)。在多层神经网络中,上层节点的输出和下层节点的输
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posted @ 2020-11-03 01:40 浪浪辛
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2020年9月30日
基金买入费率
摘要: 之前买的都是ETF联接C,没有买入费率。 本人昨天下午2点50买了一只基金。它有一个买入费率0.15%, 投入了3000块。 今天看发现扣了,4.48, 我表示不能理解。 我之前以为会扣 3000*0.0015=4.5块,然后确认净值是前一个交易日的净值。 通过查看申购计算: 净申购金额=申购金额/
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posted @ 2020-09-30 12:58 浪浪辛
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2020年9月27日
基金追投计算
摘要: /** * 计算当前需要投入多少,才能达到指定的净值 * @param {*} oldPrice 上次投入的人命币 * @param {*} oldJingZhi 上次投入人民时,交易日净值 * @param {*} nowJingZhi 现在准备投入时的交易日净值 * @param {*} dst
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posted @ 2020-09-27 16:24 浪浪辛
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