29.3功能框图SAI的框图如图283所示。图283.功能框图SAI主要由两个各自带有时钟发生器的音频子模块组成。每个音频模块集成一个32位移位寄存器，该寄存器由模块自身的功能状态机控制。数据的存储和读取都是通过专用的FIFO来完成。FIFO可通过CPU访问，也可通过DMA访问以减轻CPU的通信负担
C 21 次浏览
29.2主要特性具有两个独立的音频子模块，子模块既可作为接收器，也可作为发送器，并带有自身的FIFO。 每个音频子模块集成多达8个字，每个字32位的FIFO。 两个音频子模块间可以是同步或异步模式。 两个音频子模块的主/从配置相互独立。 当两个音频子模块都配置为以主模式工作时，每个子模块的
C 23 次浏览
本教程涵盖Python数据分析核心技能、交易系统策略部署与回测分析。课程注重实战，以通俗易懂的方式讲解数据分析常用方法与经典解决方案。 课程模块: Python数据科学工具包实战: 深入学习NumPy、Pandas等数据科学必备工具包。 金融数据分析与处理: 掌握金融数据清洗、处理、分析技能，
Python 23 次浏览
该项目是通过。可用脚本在项目目录中，可以运行： yarn start在开发模式下运行应用程序。打开在浏览器中查看。如果进行编辑，页面将重新加载。您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test在交互式监视模式下启动测试运行程序。有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build构建生产到应
Webpack 19 次浏览
本指南介绍了如何使用Python和Pandas解决金融领域中的实际问题。从Pandas数据结构开始，您将学习如何加载和处理金融时间序列数据，计算常见财务指标，并使用固定和移动窗口进行更高级的推导。接着，将时间序列数据与指数和社交数据相关联，构建简单的交易算法。在此基础上，您将了解更复杂的交易算法，并
Python 24 次浏览
TensorFlow 是一个开源软件库，用于高性能数值计算，它允许在各种平台（CPU、GPU、TPU）上部署计算工作。TensorFlow 提供了一个灵活的生态系统，包括库、工具和社区资源，使研究人员能够推动人工智能领域的发展，并使开发人员能够轻松构建和部署由机器学习驱动的应用程序。
Python 21 次浏览
利用Pandas与随机森林预测股票趋势 Pandas作为强大的数据分析工具，与随机森林算法结合，可用于构建金融交易分析模型。该模型能够分析历史交易数据，并预测未来股票趋势。 数据处理与特征工程 利用Pandas读取和清洗金融数据，并进行特征工程，提取对预测有价值的信息，如： 技术指标: 移动平均
Python 25 次浏览
使用Python实现金融量化分析，深度挖掘金融数据价值。书中涵盖Python核心库，如NumPy、pandas和Keras，用于时间序列分析、风险管理及投资组合优化。你将学习如何评估证券风险、实施马科维茨优化，并通过回归分析理解资产定价及商品价格与股票市场的关联。无论你是金融专业学生还是业界从业者，
Python 27 次浏览