網格源碼

① 比較正規的網格化管理系統源碼交易平台哪個好

淘源碼，源碼碼網。
比較正規的網格化管理系統源碼交易平台有：淘源碼、源碼碼網等。
網格交易是利用市場震盪行情獲利的一種主動交易策略，其本質是利用投資標的在一段震盪行情中價格在網格區間內的反復運動以進行加倉減倉的操作以達到投資收益最大化的目的。通俗點講就是根據建立不同數量.不同大小的網格，在突破網格的時候建倉，回歸網格的時候減倉，力求能夠捕捉到價格的震盪變化趨勢，達到盈利的目的。

② 【Python深度學習系列】網格搜索神經網路超參數：丟棄率dropout（案例+源碼）

本文探討了深度學習領域中網格搜索神經網路超參數的技術，以丟棄率dropout為例進行案例分析並提供源碼。

一、引言

在深度學習模型訓練時，選擇合適的超參數至關重要。常見的超參數調整方法包括手動調優、網格搜索、隨機搜索以及自動調參演算法。本文著重介紹網格搜索方法，特別關注如何通過調整dropout率以實現模型正則化、降低過擬合風險，從而提升模型泛化能力。

二、實現過程

1. 准備數據與數據劃分

數據的准備與劃分是訓練模型的基礎步驟，確保數據集的合理分配對於後續模型性能至關重要。

2. 創建模型

構建模型時，需定義一個網格架構函數create_model，並確保其參數與KerasClassifier對象的參數一致。在定義分類器時，自定義表示丟棄率的參數dropout_rate，並設置默認值為0.2。

3. 定義網格搜索參數

定義一個字典param_grid，包含超參數名稱及其可選值。在本案例中，需確保參數名稱與KerasClassifier對象中的參數一致。

4. 進行參數搜索

利用sklearn庫中的GridSearchCV類進行參數搜索，將模型與網格參數傳入，系統將自動執行網格搜索，嘗試不同組合。

5. 總結搜索結果

經過網格搜索後，確定了丟棄率的最優值為0.2，這一結果有效優化了模型性能。

三、總結

本文通過案例分析與源碼分享，展示了如何利用網格搜索方法優化神經網路模型的超參數，特別是通過調整dropout率以實現模型的正則化與泛化能力提升。在實際應用中，通過合理選擇超參數，可以顯著改善模型性能，降低過擬合風險。

③ 開源Mesh網格工具庫 – Trimesh簡介

Trimesh是一個專注於三角形Mesh網格的純Python工具庫，支持多種三維數據格式，包括STL、OBJ、PLY、GLTF/GLB、3MF、XAML、3DXML等。

官網提供詳盡文檔和示例。源代碼位於GitHub。

Trimesh已多年持續開發，最新版本為2024年5月發布的4.4.0版。

安裝簡單，通過pip完成。

示例演示：使用1988年圖靈獎獲得者伊萬·薩瑟蘭在1972年帶領猶他大學學生數字化的經典甲殼蟲汽車模型進行操作。

運行結果展示。

開源科學工程技術軟體系列文章涵蓋多種領域：

科學可視化軟體系列文章介紹各類可視化工具，如VisIt、Inviwo、Voreen、MegaMol、Paraview、ROOT、Mayavi等。

科學工程技術軟體系列文章覆蓋不同應用，如3D列印機G代碼生成器PrusaSlicer、電力系統計算機輔助設計軟體PSP-UFU、3D文件查看器F3D等。

每篇文章詳細介紹了軟體的功能、使用方法和應用案例，旨在為科學工程領域提供豐富的開源工具資源。