फाइबोनैचि क्लस्टर

बिटकॉइन मूल्य विश्लेषण-अल्पकालिक क्षितिज (स्रोत: ट्वीट)

औसत कैलकुलेटर

एक सांख्यिकीय वितरण को आमतौर पर घंटी-वक्र वितरण के रूप में प्रस्तुत किया जाता है। यह वितरण दर्शाता है कि माध्य (औसत) मान मध्य-बिंदु पर केन्द्रित होता है, जो मूल्यों की चरम आवृत्ति को भी उजागर करता है।

मोड केंद्रीय प्रवृत्ति का एक माप है जिसका उपयोग जटिल डेटा सेट के क्रम का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है। इसका उपयोग विभिन्न प्रकार के डेटा की केंद्रीय प्रवृत्ति फाइबोनैचि क्लस्टर का मूल्यांकन करने के लिए भी किया जा सकता है।

औसत अक्सर भ्रामक क्यों होते हैं?

पहला सामान्य कारण यह है कि किसी भी डेटा सेट में फाइबोनैचि क्लस्टर आउटलेयर होते हैं। वे आमतौर पर एक ग्राफ में सबसे अच्छी तरह से देखे जाते हैं जहां अधिकांश डेटा एक रेखा या एक क्षेत्र के आसपास फाइबोनैचि क्लस्टर क्लस्टर करते हैं। इस परिदृश्य में, डेटा सेट का औसत अक्सर उनकी दिशा में खींचा जाता है।

दूसरा आम कारण यह है कि बहुत से लोग औसत को "विशिष्ट" मानते हैं। यह सच नहीं है। उस लेबल के कई अपवाद हैं। उदाहरण के लिए, उम्र, शिक्षा, नस्ल और धर्म जैसे विभिन्न कारकों के आधार पर औसत तलाक की दर व्यापक रूप से भिन्न होती है।

और तीसरा सामान्य कारण यह है कि बहुत से लोग सांख्यिकीय त्रुटियाँ करते हैं। डेटा बिंदुओं के एक सेट के औसत को एक बिंदु पर लागू करना और यह मान लेना एक सांख्यिकीय त्रुटि है कि यह सच है। यहां तक कि यह मानते हुए कि डेटा हमेशा वितरित किया जाता है, किसी भी एक बिंदु के औसत के समान होने की संभावना 50% है।

स्क्रैच से DBSCAN एल्गोरिथम और कार्यान्वयन को समझना

डीबीएससीएएन क्या है?
DBSCAN (शोर के साथ अनुप्रयोगों का घनत्व-आधारित स्थानिक क्लस्टरिंग) 1996 में प्रस्तावित एक सामान्य रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला असुरक्षित क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म है। सबसे प्रसिद्ध K-मीन के विपरीत, DBSCAN को क्लस्टर फाइबोनैचि क्लस्टर की संख्या निर्दिष्ट करने की आवश्यकता नहीं है। यह स्वचालित रूप से आपके इनपुट डेटा और मापदंडों के आधार पर क्लस्टर की संख्या का पता लगा सकता है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि DBSCAN मनमाने आकार के क्लस्टर ढूंढ सकता है जो k- साधन खोजने में सक्षम नहीं हैं। उदाहरण के लिए, एक क्लस्टर एक अलग क्लस्टर से घिरा हुआ है।
इसके अलावा, DBSCAN शोर और आउटलेयर को संभाल सकता है। सभी बाहरी लोगों की पहचान की जाएगी और उन्हें किसी भी क्लस्टर में वर्गीकृत किए बिना चिह्नित किया जाएगा। इसलिए, DBSCAN का उपयोग विसंगति का पता लगाने (बाहरी पहचान) के लिए भी किया जा सकता है
इससे पहले कि हम प्रीसडीकोड पर एक नज़र डालें, हमें पहले कुछ बुनियादी अवधारणाओं और शर्तों को समझना होगा। ईपीएस, मिनपिट, सीधे घनत्व-पहुंच योग्य, घनत्व-पहुंच योग्य, घनत्व-जुड़ा हुआ, मुख्य बिंदु और सीमा बिंदु
सबसे पहले, दो पैरामीटर हैं जिन्हें हमें DBSCAN, Eps और MinPts के लिए सेट करने की आवश्यकता है।

Bitcoin [BTC] और altcoins की अगली सफलता का समर्थन और प्रतिरोध स्तर

इसके अलावा, के रूप में कोरोनोवायरस प्रकोप के बारे में अनिश्चितता बनी रहती है, कीमतों का अंतराल हो सकता है इससे पहले कि दोनों तरफ से प्रकोप की पुष्टि की जा सके। लोकप्रिय क्रिप्टोक्यूरेंसी व्यापारी अल्ट्रा ने रेंज के इस स्तर पर ट्वीट किया है।

Duedex पर लघु बीटीसी

बिटकॉइन मूल्य विश्लेषण-अल्पकालिक क्षितिज (स्रोत: ट्वीट)

उनके अनुसार, $ 4500- $ 4800 के स्तर का समर्थन करने वाला स्तर बनने की संभावना है, और इस स्तर से नीचे गिरने के बाद, यह फिर से 3850 के निचले स्तर तक गिर सकता है। उल्टा प्रतिरोध $ 5900-6000 के आसपास है।

फिबोनाची रिट्रेसमेंट का 38.2% स्तर (10,500 से अधिक ऊपर) ने भी प्रतिरोध की पुष्टि की। फाइबोनैचि क्लस्टर का समर्थन लगभग $ 3,900 है, जिसके नीचे यह 2018 के निचले स्तर $ फाइबोनैचि क्लस्टर 3,150 तक गिर सकता है।

Altcoins भूत के भूतों को फिर से खोल देता है

अन्य क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजारों के लिए, बिटकॉइन की तुलना में ड्रॉप और रिबाउंड फाइबोनैचि क्लस्टर अभी भी अधिक हैं। पिछले दो दिनों में कीमत आसमान छू गई है और समर्थन स्तर से नीचे पहुंच गई है। हालांकि, रेंगना लगभग तुरंत बरामद हुआ।

कुल altcoin बाजार मूल्य (TradingView)

नीचे गिरने और 2018 के भालू बाजार स्तर (लगभग $ 37 बिलियन) तक पहुंचने के बाद, $ 52 बिलियन के वर्तमान स्तर को समर्थन के रूप में उपयोग किया जा रहा है। यह $ 60 बिलियन से ऊपर की सीमा के बीच में पलटाव की संभावना है।

इसके अलावा, निवेशक एक बार फिर से बाजार में आने से पहले इस सीमा में अपनी हिस्सेदारी बढ़ाना चाहते हैं। हालाँकि, क्रैश क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार में दीर्घकालिक अल्पकालिक स्थिति पैदा कर सकता है।

क्या 4 एक फाइबोनैचि संख्या है?

फाइबोनैचि अनुक्रम सभी के लिए, कब और द्वारा परिभाषित किया गया है। दूसरे शब्दों में, अनुक्रम में अगला पद प्राप्त करने के लिए, पिछले दो पदों को जोड़ें। फिबोनाची अनुक्रम का प्रतिनिधित्व करने के लिए हम जिस संकेतन का उपयोग करेंगे वह इस प्रकार है: f1=1,f2=1,f3=2,f4=3,f5=5,f6=8,f7=13,f8=21,f9=34 ,f10=55,फाइबोनैचि क्लस्टर f11=89,f12=144,…

अभाज्य संख्या एल्गोरिथम

1. 2 से , अर्थात (2, 3, 4, 5, ……, ) तक सभी क्रमागत संख्याओं की सूची बनाएं।
2. पहला अभाज्य संख्या अक्षर p निर्दिष्ट करें।
3. P2 से शुरू करते हुए, p का इंक्रीमेंटल करें और एल्गोरिथम में p2 के बराबर या उससे अधिक पूर्णांकों को चिह्नित करें।
4. सूची से p से बड़ी पहली अचिह्नित संख्या की पहचान की जाती है।

आप स्कैला में नंबर कैसे जोड़ते हैं?

1. वस्तु scala_basic
2. डीईएफ़ टेस्ट (एक्स: इंट, वाई: इंट): इंट =
4. अगर (एक्स == वाई) (एक्स + वाई) * 3 अन्य एक्स + वाई।
5. >
6. डीईएफ़ मुख्य (तर्क: ऐरे [स्ट्रिंग]): यूनिट =
7. println ("परिणाम:" + परीक्षण (1, 2));
8. println ("परिणाम:" + परीक्षण (2, 2));

स्कैला – रिकर्सन फ़ंक्शंस

स्कैला में फाइबोनैचि अनुक्रम कैसे उत्पन्न करें?

यदि इसे इनपुट के रूप में 0 मिलता है, तो यह 0 देता है। यदि इसे 1 मिलता है, तो यह 1 लौटाता है। यदि यह 2 प्राप्त करता है … ठीक है, उस स्थिति में यह अन्य कथन में आता है, जो फ़ंक्शन को फिर से 2-1 के लिए कॉल करेगा ( 1) और 2-2 (0)। वह 1 और 0 लौटाएगा, और दो परिणाम जोड़े जाएंगे, 1 लौटाएंगे। बिल्कुल सही।

F 0 = 0 और F 1 = 1. एक संख्या n दी गई है, n-th फाइबोनैचि संख्या प्रिंट करें। अनुशंसित: समाधान पर आगे बढ़ने से पहले, कृपया इसे पहले "PRACTICE" पर हल करें। एक फ़ंक्शन इंट फ़ाइब (int n) लिखें जो F n लौटाता है। उदाहरण के लिए, यदि n = 0 है, तो फ़ाइब () को 0 वापस करना चाहिए। यदि n = 1 है, तो इसे 1 वापस करना चाहिए। n> 1 के लिए, इसे F n-1 + F n-2 वापस करना चाहिए।

"आर्मटा" पर आधारित टी -14 टैंकों का पहला बैच रूसी सैनिकों को भेजा गया था

रोस्टेक ने बताया कि आर्मटा हेवी ट्रैक प्लेटफॉर्म पर आधारित पहले टी -14 टैंक रूसी सशस्त्र बलों को भेजे गए थे। वर्ष के अंत तक, सैनिकों को दो दर्जन ऐसे लड़ाकू वाहन प्राप्त होंगे।

मस्तिष्क उस राग के आधार पर "भविष्य की भविष्यवाणी" करने में सक्षम था जिसे वह सुनता है

वैज्ञानिकों ने पाया है कि मानव मस्तिष्क एक राग को "सोचने" में सक्षम है और अगर यह एक निश्चित तरीके से समाप्त होता है तो इसे पूरा माना जाता है। इस तरह हमारा दिमाग "भविष्य की भविष्यवाणी" करने की कोशिश करता है। एक ही घटना, शोधकर्ताओं के अनुसार, भाषण से बाहर सोच और समय में होने वाली अन्य घटनाओं से संबंधित है।

10 ऑपरेटिंग सिस्टम फीचर्स जो आप "दर्जन" से विंडोज 11 में जाने पर खो देंगे

कई साल पहले Microsoft का इरादा कंप्यूटर के लिए अपने मुख्य ऑपरेटिंग सिस्टम की संख्या में बदलाव नहीं करना था - "दस" को फाइबोनैचि क्लस्टर लंबे समय तक हमारे साथ रहना चाहिए था। हालांकि, विपणक के अनुसार, अगला प्रमुख अपडेट स्पष्ट रूप से ओएस के नाम पर नए नंबर के योग्य निकला। विंडोज 11 उपयोगकर्ताओं को न केवल नई सुविधाएँ, सुरक्षा और प्रदर्शन में सुधार, और एक पुन: डिज़ाइन किया गया डिज़ाइन लाएगा, बल्कि यह कुछ परिचित तत्वों को भी खो देगा। हालांकि अगर कोई इस बात से परेशान हो जाता है