1.市场软件指标精选更新：副--“顶底伏击”（源码）
2.MyAndroidRecyclerView实现头部悬浮吸顶效果且可点击--100个经典UI设计模板(96/100)
3.VGGish源码学习
4.微信编辑器哪个好用？

市场软件指标精选更新：副--“顶底伏击”（源码）

       市场软件指标精选更新：副图--“顶底伏击”（源码）

       DIR:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,源码社区));

       VIR:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),);

       ER:=DIR/VIR;

       CS:=SMA(ER*(2/3-2/)+2/,3,1);

       CQ:=CS*CS*CS;

       裁决:=EMA(MA(CLOSE,-CS*),2);

       AS:=;

       AD:=;

       CD:=C/裁决*;

       OD:=OPEN/裁决*;

       OH:=H/裁决*;

       OL:=L/裁决*;

       STICKLINE(CD≥OD,OD,CD,2,0),COLORDD;

       STICKLINE(CD≥OD,OD,CD,1,0),COLORFF;

       STICKLINE(CD≥OL,OL,OH,0,0),COLORFF;

       STICKLINE(CD

       STICKLINE(CD

       STICKLINE(CD

       A1:=OL

       A2:=C>O;

       A3:=CROSS(CD,AS);

       XG:=A1 AND A2 AND A3;

       DRAWICON(XG,OL,);

       M5:=MA(C,5);

       M:=MA(C,);

       M:=MA(C,);

       M:=MA(C,);

       M:=MA(C,);

       MD:=MAX(M5,MAX(M,MAX(M,MAX(M,M))));

       MN:=MIN(M5,MIN(M,MIN(M,MIN(M,M))));

       MJ:=(MD-MN)/C<=0.;

       DIF:=EMA(CLOSE,)*-EMA(CLOSE,)*;

       DEA:=EMA(DIF,9)*;

       XG2:=MJ AND CROSS(DEA,DIF);

       DRAWICON(XG2,AS,);

       注：平台目前更新的有关公式源码，部分提示编码错误的源码社区，是源码社区为了避免业内叨唠，大家看好有意，源码社区可以线下，源码社区联系我们这边。源码社区大盘涨跌预测公式源码在线即回！源码社区

       最后感谢平台予以机会，源码社区见证成长，源码社区喜欢加关注，源码社区感谢点赞支持哈！源码社区市场若有可期，源码社区在线开通主机源码希望越来越好！源码社区

       免责声明：指标来源网络收集和会员提供，源码社区仅供学习和研究使用，源码社区不得用于商业或者非法用途。文中观点，主观性较强，仅供股友参考。据此操作，风险自负！

MyAndroidRecyclerView实现头部悬浮吸顶效果且可点击--个经典UI设计模板(/)

       本文将展示RecyclerView如何实现头部悬浮吸顶效果，并提供个经典UI设计模板中的mcrmb充值平台源码一种实例。通过自定义StickyHeadContainer、OnStickyChangeListener和StickyItemDecoration，以及适配器的设置，我们可以实现头部的可滚动和点击功能。

       首先，代码结构主要包括RecyclerView、LinearLayoutManager和Adapter。在布局中，关键部分是StickyHeadContainer的使用，如在StockActivity的initView()方法中。要确保头部悬浮吸顶效果的大时代TVB源码显示，务必在RecyclerViewAdapter中设置mDataCallback。StickyHeadContainer的onDataChange()方法是实现吸顶效果的关键，其源码清晰易懂，可以从gitee.com/lc/my-andr...获取。

       此外，本文还提到了Mcflag/Expan...项目作为参考，提供了粘性头部的点击功能。如果你对个经典UI设计模板中的其他部分感兴趣，smartApi是一个好用的API接口开发工具。smartApi-v1.0.0版本在年9月日上线，它是LWR逆向指标源码一款简化版的postman，具有基础功能。关于smartApi的下载地址，可以访问pan.baidu.com/s/1m5dY_p...

VGGish源码学习

       深入研究VGGish源码，该模型在模态视频分析领域颇为流行，尤其在生成语音部分的embedding特征向量方面。本文旨在基于官方源码进行学习。

       VGGish的代码库结构简洁，仅包含几个.py文件。文件大体功能明确，下文将结合具体代码进行详述。在开始之前，需要预先下载两个预训练文件，与.py文件放在同一目录。

       VGGish的环境安装过程简便，对依赖包的版本要求宽松。只需依次执行安装命令，确保环境配置无误。运行vggish_smoke_test.py脚本，如显示"Looks Good To Me"则表明环境已搭建完成。

       着手VGGish模型的拆解，以vggish_inference_demo.py中的main函数为起点，分为两大部分：数据准备与前向推理获得Embedding特征及特征后处理。

       在数据准备阶段，首先确认输入是否为.wav文件，若非则自行生成。接着，使用vggish_input.py模块将输入数据调整为适用于模型的batch格式。假设输入音频长1分秒，采样频率为.1kHz，读取的wav_data为（，）的一维数组（若为双声道，则调整为单声道）。

       进入前向推理阶段，初始化特征处理对象pproc及记录器对象writer。通过vggish_slim.py模块构建VGG模型，并加载预训练权重。前向推理生成维的embedding特征向量。值得注意的是，输入数据为[num_samples, , ]的三维数据，在推理过程中会增加一维[num_samples，num_frames，num_bins，1]，最终经过卷积层提取特征，FC层压缩，得到的embedding_batch为[num_samples，]。

       后处理环节中，应用PCA（主成分分析）对embedding特征进行调整。这一步骤旨在与YouTube-8M项目兼容，后者已发布用于数百万YouTube视频的PCA/whitened/quantized格式的音频和视觉嵌入。不过，若无需使用官方发布的AudioSet嵌入，则可直接使用网络输出的原始嵌入，无需进行PCA操作。

       本文旨在为读者提供深入理解VGGish源码的路径，通过详述模型的构建、安装与应用过程，旨在促进对模态视频分析技术的深入学习与应用。

微信编辑器哪个好用？

       ç™¾åº¦æœå¾®ä¿¡ç¼–辑器，有很多各种各样的编辑器。但是能真正意义上的好用的，简单称心如意的不多。很多不是因为素材单调就是因为文字一上传就乱的原因而头疼。

       ã€€ã€€è¯´è¯´æˆ‘用过的编辑器吧，本人用秀米，用过，用过微小宝编辑器，但是秀米太乱了排版的时候很花。的算是比较早的了，但是在用的多的情况下 素材就单一了，而且功能不多啊。最头疼的一点是，每次用这些编辑器都是要找好文章和图片在排版，太麻烦了。

       ã€€ã€€åŽæ¥æ‰¾åˆ°å¦å¤–一款编辑器，叫做微小宝编辑器的。在最主要方便的地方素材很多，而且有爆文参考，这样就可以一边排版文章，一边在线找图片，比较省事，而且图片的样式也很多，属于比较新颖的一款微信编辑器。