Decode Global交易社区的活跃度高吗？里面的交易员经验水平怎么样？
2024-05-10 01:08
1. Decode Global交易社区的活跃度高吗？里面的交易员经验水平怎么样？
看里面参与跟随交易的人挺多的，有不同交易时长的交易员展示，收益率也有高有低。楼主如果感兴趣，可以进入Decodefx的官网了解查看。
2. Decodefx平台的跟单交易做的人多吗？风险高不高？
做的人 不少，我认识的就有几个；跟单交易的风险主要在于你选择的交易员风控能力及自身的账户风险控制。如果你是小白，可以在Decodefx的交易员社区中多看少做，有一定交 易知 识储 备了，再开始。
3. CDK Global的产品到底怎么样，看到有好多大集团企业都与他们有合作，真得好用吗？
在这个行业时间长点的都知道CDK Global，在全球汽车流通行业都非常有名呢
4. 使用Decodefx平台的跟单交易，如何做好风险控制？
使用Decodefx平台的跟单交易，做好风险控制需要解决好如下问题:1.跟单社区的成本问题。从服务上讲，跟单是一种第三方服务，存在成本。所以，通过跟单网站进行交易，对跟单者而言，成本会偏高。 2.跟单信号的盈利问题。各大跟单平台都在吸引优秀交易者。目前，跟单平台的激励机制不足，是阻碍优秀信号提供者入驻的主要问题。大部分跟单平台，激励机制是和交易量挂钩。这必然导致信号源刷单的情况发生，损及的是全体跟单者的利益。 3.谨防诈骗问题。随着交易的日益普及，衍生出了不少通过代操盘等交易服务骗取投资者资金的黑平台，而许多交易小白，由于不会辨别平台资质和带单老师是否正规，一不小心就会上套，最后把家底赔进去都有可能。1.了解外汇知识之后，对于投资者而言，投资外汇还有两种风险，一种是资金安全性，另外一种就是交易策略的风险。而资金安全性很大一部分是由外汇交易平台的安全性所决定的，所以选择安全的外汇交易平台是非常重要的一点。 当前市面上较为安全的外汇交易平台肯定要属Decodefx外汇交易平台了。它是Decode Global集团旗下专门进行外汇交易的平台。自2015年起，Decode Global就开始接受正规金融平台的监督，截止到目前，它已经拥有多国的金融服务牌照，持有澳大利亚金融服务牌照（做市商），澳大利亚金融服务牌照（基金管理）， VFSC瓦努阿图金融服务委员会牌照， St Vincent & The Grenadines圣文森特和格林纳丁斯金融服务牌照等。正规的监管委员会也能在一定程度上反映出Decodefx外汇交易平台的正规性与安全性。Decodefx外汇交易平台除了能够保证外汇投资的资金安全性之外，也能够为投资者提供可靠的外汇交易策略。2.公司优秀的团队可以从线上以及线下两种方式，来一对一地来解答客户在外汇投资中的疑惑。这样客户可以足不出户，在自己家就能够进行外汇交易投资的相关操作，大大节省了投资的额外成本。另外当用户成立工作室后，便可以免费获得由Decode 提供的独家策略，享受良好的外汇投资体验。好的开始是成功的一半，好的外汇投资平台往往会节省投资者大量的时间。所以对外汇市场了解还比较浅的新手，可以选择Decodefx外汇交易平台，少走许多投资弯路。
5. 比特世界是什么意思？
我们经常把工业化时代称作是原子的时代，把信息化时代称作是比特的时代。我们为什么要这样讲呢?大家知道，原子组成分子，分子组成物质，因此，我们也把工业化时代称作是物质的时代；那我们为什么要把信息化时代称作是比特时代呢?在这里，我们有必要先解释一下什么是比特：比特是电脑中最小的一个计数单位；当我们把英文的任意一个字母输入电脑时，这个字母就占了一个字节，字节是由比特组成的。汉字比较复杂，当我们向电脑输入一个汉字时，这个汉字就占了两个字节。因此，我们不担把信息化称作是比特的时代，有时也把它称作是数字化生存的时代。
要了解“数字化生存”的价值和影响，最好的办法就是思考“比特”和“原子”的差异。
虽然我们毫无疑问地生活在信息时代，但大多数信息却是以原子的形式散发的，如报纸、杂志和书籍（像这本书）。
我们的经济也许正在向信息经济转移，但在衡量贸易规模和记录财政收支时，我们脑海里浮现的仍然是一大堆原子。
关贸总协定（GATT，GeneralAgreementonTariffsTrade）是完全围绕原子而展开的。
最近，我参观了一家公司的总部，这家公司是美国最大的集成电路（integratedcircuit）制造商之一。
在前台办理登记的时候，接待员问我有没有随身携带膝上型电脑（laptop）。
我当然带了一部。
于是，她问我这部电脑的机型、序号和价值都是怎样的。
“大约值100万到200万美元吧！”
我说。
她回答：“不，先生，那是不可能的。
你到底在说什么呀？让我瞧瞧。”
我让她看了我的旧“强力笔记本”（Power-Book）电脑，她估计价值大约在2000美元左右。
她写下了这个数字，然后才让我进去。
问题的关键是，原子不会值那么多钱，而比特却几乎是无价之宝。
不久前，我在加拿大不列颠哥伦比亚省的温哥华（Vancouver）参加了一次宝丽金公司（Po1yGram）高级经理人员的管理研习会。
这次会议的目的是促进高级经理人员之间的沟通，同时让大家对公司未来一年的计划有一个整体概念，因此展示了许多即将发行的音乐作品、电影、电子游戏和摇滚乐录像带。
他们委托联邦快递公司（FederaIExpress）把这批封装好、有重：量、占体积的CD盘、录像带（videocassette）和只读光盘（CD）送到会场来。
不幸的是，部分包裹被海关口了下来。
信息高速公路的含义就是一光速在全球传输没有重量的比特。
当一个个产业揽镜自问“我在数字化世界中有什么前途”时，其实，它们的前途百分之百要看它们的产品或服务能不能转化为数字形式。
如果你制造的是开司米羊毛衫或是中国食品，那么要把产品转换成比特，就还有很长的路要走。
要像《星际旅行》（StarTrek）的剧中人一般，随时化为光束消逝，虽然令人神往，但恐怕几百年内部不可能实现。
因此，你还是得靠联邦快递、自行车或步行，把原子从一地送往另一地。
这并不是说，在以原子为基础的行业中，数字技术在设计、制造、营销和管理方面，都将毫无用武之地。
我只不过是说，这些行业的核心特点不会改变，而且其产品中的原子也不会转换成比特。
在信息和娱乐业中，比特和原子常常被混为一谈。
书籍出版商到底属于信息传输业（传送比特），还是制造业（制造原子）呢？过去的答案是两者兼跨，但是当信息装置越来越普遍而易于使用时，这一切将很快得到改变。
现在信息装置还很难（尽管不是不可能）和一本书的品质竞争。
书籍不仅印刷清晰，而且重量轻、容易翻阅，价钱也不是太、贵。
但是，要把书籍送到你的手中，却必须经过运输和储存等种种环节。
拿教科书来说，成本中的45％是库存、运输和退货的成本。
更糟的是，印刷的书籍可能会绝版（outofprini）。
数字化的电子书却永远不会这样，它们始终存在。
其他媒介面临的风险和机会更是近在眼前。
第一批被比特取代的娱乐原子将是录像带出租点中的录像带。
租借录像带有一点很不方便，就是消费者必须归还这些原子，如果你把它们随手一塞忘了归还，还得付罚款（美国录像带出租业120亿美元的营业额中，据说有30亿来自罚款）。
由于数字化产品本身的方便性、经济上的强制驱动和管制解除等因素的共同作用，其他媒体也会迈向数字化，而且其速度将会很快。
比特究竟是什么？比特没有颜色、尺寸或重量，能以光速传播。
它就好比人体内的DNA一样，是信息的最小单位。
比特是一种存在（being）的状态：开或关，真或伪，上或下，入或出，黑或白。
出于实用目的，我们把比特想成“1”或“0”。
1和0的意义要分开来谈。
在早期的计算中，一串比特通常代表的是数字信息（numer-ica1informadon）。
假如你数数的时候，跳过所有不含1和0的数字，得出的结果会是：1，10，11，100，101，110，111，等等。
这些数字在二进制中代表了1，2，3，4，5，6，7等数字。
比特一向是数字化计算中的基本粒子，但在过去25年中，我们极大地扩展了二进制的语汇，使它包含了大量数字以外的东西。
越来越多的信息，如声音和影像，都被数字化了，被简化为同样的1和0。
把一个信号数字化，意味着从这个信号中取样。
如果我们把这些样本紧密地排列起来，几乎能让原状完全重现。
例如，在一张音乐光盘中，声音的取样是每秒44100次，声波的波形（waveform，声压的度数，可以像电压一样衡量）被记录成为不连贯的数字（这些数字被转换为比特）。
当比特串以每秒44100次的速度重现时，能以连续音重新奏出原本的音乐。
由于这些分别取样的连续音节之间间隔极短，因此在我们耳中听不出一段段分隔的音阶，而完全是连续的曲调。
黑白照片的情况也如出一辙。
你只要把电子照相机的道理想成是在一个影像上打出精密的格子（grid），然后记录每个格子的灰度就可以了。
假定我们把全黑的值设为1，全白的值设为255，那么任何明暗度的灰色都会介于这两者之间。
而由8个比特组成的二进制位组（称为一个字节，即byte）就正好有256种排列“1”和“0”的方式，也就是从 到11111111。
用这种严密的格子和细致的明暗度层次，你可以完美地复制出肉眼难辨真伪的图像。
但是，假如你采用的格子比较粗糙，或是明暗度的层次不够精细，那么你就会看到数字化的斧凿痕迹，也就是依稀可见的轮廓线条和斑驳的颗粒。
从个别的像素（pixel）中产生连续图像的道理，和我们所熟悉的物质世界的现象非常类似，只不过其过程更为精细而已。
物质是由原子组成的，但是假如你从亚原子（subatomic）的层次来观察经过处理的光滑的金属表面，那么你会看到许多坑洞。
我们眼中的金属所以光滑而坚实，只不过是因为其组成部分非常微小。
数字化产物也是如此。
但是，我们在日常生活中所体验的世界其实是非常“模拟化”（analog）的。
从宏观的角度看，这个世界一点也不数字化，反而具有连续性的特点，不会骤然开关、由黑而白、或是不经过渡就从一种状态直接跳入另一种状态。
从微观的角度看也许不是这么回事，因为和我们相互作用的物体（电线中流动的电子或我们眼中的光子）都是相互分离的单位。
但是，由于它们的数量太过庞大，因此，感觉上似乎连续不断。
这本书就差不多包含了1 个原子（书籍是一种极其模拟化的媒体）。
数字化的好处很多。
最明显的就是数据压缩（datacomparession）和纠正错误（errorcorrection）的功能，如果是在非常昂贵或杂音充斥的信道（channel）上传递信息，这两个功能就显得更加重要了。
例如，有了这样的功能，电视广播业就可以省下一大笔钱，而观众也可以收到高品质的画面和声音。
但是，我们逐渐发现，数字化所造成的影响远比这些重要得多。
当我们使用比特来描述声音和影像时，就和节约能源的道理一样，用到的比特数目当然是越少越好。
但是，每秒或每平方英寸所用到的比特数，会直接影响到音乐或影像的逼真程度（fide1ity）。
通常，我们都希望在某些应用上，采用高分辨率（reso1ution）的数字技术，而在其他的应用上，只要低分辨率的声音和画面就够了。
举例来说，我们希望用分辨率很高的数字技术印出彩色图像，但是电脑辅助的版面设计（computer一aidedpagelayout）却不需要太高的分辨率。
由此可见，比特的经济体系有一部分要受存储和传输比特的媒介所限。
在特定信道（例如铜线、无线电频谱或光纤）上每秒钟传输的比特数，就是这个信道的带宽（band-width）。
可以据此衡量每一管线能够容纳的比特数量。
这个数量或叫做容量，它必须仔细地与呈现某一特定数据（声音、音乐、影像）所需要的比特数量相匹配：对于传输高品质的声音而言，每秒64000比特已经算是相当大的数量了；每秒传输120万比特对高保真音乐（highfidelitymusic）绰绰有余；但你如果想要传送影像，则带宽就必须达到每秒传输4500万比特，这样才能产生绝佳的效果。
然而，过去15年来，我们已通过分别或同时从时间和空间的角度检视比特，并去除其固有的累赘重复的部分，掌握了压缩原始声音和画面的数字技术。
事实上，所有的媒介都得以迅速数字化，原因之一就是我们在比大多数人所预测的时间更早的时候就发展出了高水平的压缩技术。
直到1993年，还有些欧洲人辩称，数字影像的梦想要到下一个世纪才能实现。
5年前，大多数人都不相信，我们可以把每秒4500万比特的，数字影像信息，压缩到每秒120万比特。
但是，到了1995年，我们已经可以把如此庞大的数字影像信息依照这个比例压缩（compress）和解压（decompress），编码（encode）和解码（decode），而且成本低廉，品质又好。
这就好像我们突然掌握了制造意大利卡普契诺咖啡粉的诀窍，这个东西是如此美妙，只要加上热水冲泡，就可以享受到和意大利咖啡馆里的现煮咖啡同样香醇的味道。
媒体世界改头换面数字化可以让你在传送信号（signal）时，附加上纠正错误（电话杂音、无线电干扰或电视雪花）的信息。
只要在数字信号中加上几个额外的比特，并且采用日益成熟的、能因噪音和媒体的不同而相应发挥作用的纠错技术，就能去除这些干扰。
在CD光盘上，1／3的比待是用来纠正错误的。
同样的技术也可以应用到目前的电视机上，从而使每个家庭都可以接收到有演播室效果的画面，影像比现在清楚许多，以致于你可能把这种电视误以为所谓的“高清晰度电视”（high一definitionTV）。
纠正错误和压缩数据是发展数字电视（digiialteievision）最明显的两个理由。
以同样的带宽，过去只能容纳一种充满杂音的模拟电视信号，现在却可以塞入四种高品质的数字电视信号。
不仅传出去的画面品质更佳，而且利用同一频道，你还可能拥有四倍的观众数目和四倍的广告收入。
大多数的媒体管理人员在思考和论及数字化的意义时，念念不忘的正是现有的东西能以更好和更有效率的方式传播。
但如同特洛伊木马（Trojanhorse）一样，这个礼物产生的后果可能令人意想不到。
由于数字化的缘故，全新的节目内容会大量出现，新的竞争者和新的经济模式也会浮出海面，并且有可能催生出提供信息和娱乐的家庭工业。
当所有的媒体都数字化以后，由于比特毕竟还是比特，我们会观察到两个基本的然而却是立即可见的结果。
第一，比特会毫不费力地相互混合，可以同时或分别地被重复使用。
声音、图像和数据的混合被称作“多媒体”（mu1timedia），这个名词听起来很复杂，但实际上，不过是指混合的比特（commingledbits）罢了。
第二，一种新形态的比特诞生了枣这种比特会告诉你关于其他比特的事情。
它通常是一种“信息标题”（header）能说明后面的信息的内容和特征），那些经常要为每篇报道拟定“摘要标题”以表明新闻内容的报社记者最熟悉这个东西了。
学术论文的作者也很熟悉这类标题，因为学术期刊也常常要求他们为自己的论文总结要点。
在你的CD上，也可以找到简单的标题，让你能直接从一首歌跳到另一首歌，有时候，还可以从中获取关于音乐的更多的材料。
这些比特看不见，听不到，但却能够告诉你、你的电脑或上台特别的娱乐设备一些与信号相关的事情。
这两个现象，混合的比特和关于比特的比特（bits一about一bits），使媒体世界完全改观。
相较之下，像视频点播（video一on一command）和利用有线电视频道传送电子游戏之类的应用，就显得小巫见大巫了—它们不过是一座庞大冰山的小小一角。
想想看，如果电视节目改头换面成为数据，其中还包含了电脑也可以读懂的关于节目的自我描述，这将意味着什么呢？你可以不受时间和频道的限制，录下你想要的内容。
更进一步，如果这种数字化的描述能够让你在接收端任意选择节目的形式—无论是声音、影像还是文字枣那又会如何呢？如果我们能够这么轻易地移动比特，那么大媒介公司对你我来说，还有什么优势可言呢？这些都是数字化可能引发的情况。
它开创了无穷的可能性，前所未有的节目将从全新的资源组合中脱颖而出。
智慧在哪里？电视广播有一个典型的特点：所有的智慧都集中在信息传输的起始点。
它代表着一种类型的媒介。
信息传播者决定一切，接收者只能接到什么算什么。
事实上，就每一立方英寸的功用来看，目前电视机可能是你家中最笨的电器（我还没把电视节目包括在内）。
你的微波炉都可能比电视拥有更多的微处理器。
与其想象未来的电视会有更高的分辨率，更鲜艳的色彩，或能接收更多的节目，还不如把它看成智慧分布上的一场变迁—或者，说得更准确一些，就是把部分智慧从传播者那端，转移到接收者这端。
就报纸而言，传输者也同样掌握了所有的智慧。
但是大报却或多或少地避免了信息单一化的问题，因为不同的人在不同的时间，可以用不同的方式来读报。
我们一页页地例览、翻阅报纸，由不同的标题和照片引导，尽管报社把相同的比特传送给成千上万的读者，但每个人的阅读体验却大相径庭。
要探讨数字化的大未来，其中一个办法，就是看媒体的本质能不能相互转换。
看电视的体验能不能更接近读报的体验？许多人党得报纸新闻要比电视报道更有深度。
这是必然的吗？同样地，人们认为看电视比读报能够获得更为丰富的感宫体验。
一定如此吗？答案要看我们能不能开发出能力我们过滤、分拣、排列和管理多媒体的电脑，这种电脑将为人们读报，看电视，而且还能应人们的要求，担任编辑的工作。
这种智慧可以存在于传输者和接收者两端。
当智慧藏身于传输者这端时，你就好像自己聘请了一位专门撰稿人—就好比《纽约时报》根据你的兴趣，为你度身订制报纸。
在这种情况下，信息传输者会特别为你筛选出一组比特，经过过滤、处理之后传送给你，你可能会在家中将其打印出来，也可能选择以更加互动的方式在电子屏幕上观看。
另一种情况则是在接收者一端设置新闻编辑系统，《纽约时报》先发送出大量的比特，可能包括5000篇不同的文章，你的电子装置再根据你的兴趣、习惯或当天的计划，从中撷取你想要的部分。
在这个例子中，智慧存在于接收者这端，而传输者一视同仁，把所有的比特传送给所有的人。
未来将不会是二者只择其一，而是二者并存。
比特世界中的巴别城
比特还原论特别衷情于这样一幅动人的图景：比特的流动是没有国界的，它可以绕过海
关检查到达世界任何地方。许多人把这理解为，信息的传递可以超越传统的地域和文化边
界，它可以为所有的人共享。我们的世界由于有了比特变成了名副其实的地球村。
地球村的说法使我想起《老子》六十六章中所提到那个世界：邻国相望，鸡犬之声相
闻，使民至老死，不相往来。我们如今似乎就生活在这样的世界：不同国家的网络居民通过
与网络连接的电子屏幕看到其他国家，听到从那边传来的声音。当然，人们因为不必步行，
所以就可以老死不相往来。
然而，这样的地球村还没有完全变成现实。我们当然无法辨别世界各地的鸡鸣犬吠声是
否也有不同的方言，但却知道不同国家或民族的人群具有完全不同的自然语言。网络居民是
靠显示器上出现的各种文字、图象--而不是比特串--来发出或接收信息的。这些文字的输入
者或读者显然属于不同的国家。如果你高兴的话，就可以到美国白宫或巴黎的卢浮宫去走一
趟。这是许多网络读物津津乐道的事。问题在于，如果你不通英语（更不用说法语了），不
知道白宫是Whitehouse，卢浮宫是Louvre，那怎么去呢？
当然，你可以打听到它们的网络地址：http://www.whitehouse.gov（白宫）
http://www.paris.org./Musees/Louvre/（卢浮宫）然而，即使你到了那里，也发现这
里没有中文服务。这样你就只能像刘姥姥进大观园一样，对着满屏幕的洋码望洋兴叹了。我
们很难说这些洋文没有携带着信息，但对于不认识它的人，它的确没有信息量！《圣经·创
世纪》第11章有一段我们十分熟悉的传说：
最初天下的人都说同一种语言。他们说：让我们在城中建一个高耸入云的塔。不料这件
事惊动了上帝，他说：看哪，这些人都说同样的语言，如果让他们建起这塔，他们还有什么
事做不成呢？于是他悄悄地打乱了这些人的语言，使他们无法合作建塔了。从此这个城就叫
巴别城。巴别的含义就是变乱语言，也就是信息无法沟通的意思。我们的现实世界是一个巨
大的巴别城，今天的网络也仍然如此！
我有一位姓郭的朋友，电脑玩得出神入化。当一位大学生向他讨教秘诀时，他淡淡一笑
说：先学5年英语，再学10年哲学。这个建议虚虚实实，但并非全是笑谈：学10年哲学，
是要让人变得明白，而学5年英语，则是要让人具有起码的上机和上网资格。在任何国家，
外语都在一定意义上反映着一个人所受教育的程度。当外语成为我们上机和上网的必要条件
时，电脑和网络市场的客户就只能是那些受过相当教育的人群，换句话说，目前网络世界的
人口与世界人口还是两个概念。
由此我们可以检验一下关于网络市场前景的说法。一本关于网络的著名畅销书写道：现
在几乎平均每10分钟就有一个人加入到交互网络里，照这个速度发展，在2003年，全世界
的人口都会成为网络用户。
……就算那时全世界有一半的人（30亿）参加了交互网络，那也是个可怕的数字。在
不到10年期间会有30亿人上网！这实在不可思议。且不说世界上那三分之二受苦人，单就
中国而言，目前文盲人数占人口数1/5强，受过高等教育的人不足4%，熟悉外语的人比例
更低，除了极少数天才外，几乎百分之百的人不能通晓两三种以上的外语。怎么能指望这些
人都在10年内成为互联网用户呢？巧得很，不久前我看到一则报道，声称现在世界上平均
每10秒钟就有一个人患肺癌。我大惑不解：怎么可能？如果说每10分钟一个人上网，到
2003年上网人数将达60亿，那么每10秒钟一人患肺癌，几年之内世界上的人岂不要死光了？
于是我自己作了一回计算，发现上述关于上网人数的断言产生于一个可怕的计算错误
（或者作者根本就没有计算！）：每10分钟一个人上网，到2003年上网人数最多也就是
52万人！它还不到目前全球人口的1/1000！让我们还是参考一个比较专业的估计：目前
Internet在全球有5万个网址，几千万用户。估计到2000年会有100万个网址，5亿用
户。我相信，这个数字也有相当的理想化色彩，而且这些用户恐怕大部分集中在发达国家和
英语世界。
英国哲学家维特根斯坦说过：语言的界限就是世界的界限。德国人海德格尔也表达过类
似的意思：语言是存在的家。这些说法即使从常识上看也包含着很大的真实性。网络上的英
语、法语、德语、汉语界面就是不同国家的国界，人们就居住在各自的语言世界中。我们在
上网时只能从自己熟悉的语言世界中获得信息。因此，尽管比特可以在有网络的地方畅通无
阻，但不同民族的语言却把这个地球村分割成了不同的世界。这就是网络世界的现状！当
然，科技的问题只有靠科技来解决。现在国内软件公司正在大力开发汉语软件和信息产品。
即使远在太平洋彼岸的美国微软公司为了打入和垄断中国市场也开发出了功能相当齐全的汉
语软件。
因此，人们期待着网络这种信息交流载体在不远的将来进入每一个家庭，进而替代电视
和报刊。
然而我们不应忘记，计算机互联网与现有的广播、电视和报刊传媒有一个很大的不同：
电视的传播方式是你说我看，报刊则是你写我读，这里并不存在交流问题。而互联网则是双
向交流的媒体，在目前情况下，它的交流模式是既写又看，这对于许多有书写障碍的人仍然
是一件不轻松的事。打破民族语言之间的屏障，打破只能写不能说的局面，这就是现代信息
技术专家们的理想。机器翻译、语音合成、提高图像传输速度、强化电子屏幕对人体器官发
出的信息的感应灵敏度和分辨度，这一切技术都是为了使电脑以及网络那端的人成为你的对
话伙伴，使电脑开口说出你能懂的语言并看懂或听懂你的指令。只有到那个时候，电脑和网
络才能真正进入每一个家庭，地球村才可能成为现实。
参考：
段永朝:工具化、神圣化与脆弱的比特世界(上)：
http://column.bokee.com/12331.html
段永朝:工具化、神圣化与脆弱的比特世界(下)：
http://www.sunbo.com/misc.php?xname=A8QJCV0&dname=1F8QP11&xpos=358&op=print
6. js中所有的全局变量和方法都是继承于window对象吗?
js运行时内置了一个Global对象 这个Global对象跟运行环境有关。在浏览器运行环境中。Global就是window对象。 在nodejs中。Global对象是global对象。 当你在浏览器环境中，直接使用一个未经定义的变量， 例如foo=123;那么foo这个变量自动声明为全局变量。变量引用自动挂载到了Global对象，即window对象上。 Global对象上的属性和函数都是js运行时提供的。例如escape\encodeURIComponent\decodeURIComponent\Regex\Infinite等等。。。 跟继承没有关系，你可以认为浏览器默认提供给你使用的对象，都放到了Global对象中，而window对象又恰好就是这个Global对象。实际上，在浏览器的内部实现中，隐藏了真正的Global对象，而把window对象作为了Global对象的替身。一切对Global对象的操作（间接操作），都会映射到window对象上，反之亦然。这样window对象就成了Global对象的替身。而window对象同时又作为Global对象的一个属性。这样，真正的Global对象就被雪藏了。 window对象虽然是浏览器环境下的js Gloabl对象。但并不意味着window对象下的所有方法和属性都是js原生提供的。原生对象只有很少一部分，浏览器环境中，大量的功能都是由宿主对象完成的。
7. 有人知道怎么解整数最优化吗？我要用数学软件（matlab, maple等）解一个多项二次函数整数最优化问题，谢谢
% 下面举例说明遗传算法 %
% 求下列函数的最大值 %
% f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] %
% 将 x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为 (10-0)/(2^10-1)≈0.01 。 %
% 将变量域 [0,10] 离散化为二值域 [0,1023], x=0+10*b/1023, 其中 b 是 [0,1023] 中的一个二值数。 %
% %
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
% 编程
%-----------------------------------------------
% 2.1初始化(编码)
% initpop.m函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength表示染色体的长度(二值数的长度)，
% 长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。
%遗传算法子程序
%Name: initpop.m
%初始化
function pop=initpop(popsize,chromlength)
pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand随机产生每个单元为 {0,1} 行数为popsize，列数为chromlength的矩阵，
% roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。
% 2.2 计算目标函数值
% 2.2.1 将二进制数转化为十进制数(1)
%遗传算法子程序
%Name: decodebinary.m
%产生 [2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量，然后求和，将二进制转化为十进制
function pop2=decodebinary(pop)
[px,py]=size(pop); %求pop行和列数
for i=1:py
pop1(:,i)=2.^(py-i).*pop(:,i);
end
pop2=sum(pop1,2); %求pop1的每行之和
% 2.2.2 将二进制编码转化为十进制数(2)
% decodechrom.m函数的功能是将染色体(或二进制编码)转换为十进制，参数spoint表示待解码的二进制串的起始位置
% (对于多个变量而言，如有两个变量，采用20为表示，每个变量10为，则第一个变量从1开始，另一个变量从11开始。本例为1)，
% 参数1ength表示所截取的长度（本例为10）。
%遗传算法子程序
%Name: decodechrom.m
%将二进制编码转换成十进制
function pop2=decodechrom(pop,spoint,length)
pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1);
pop2=decodebinary(pop1);
% 2.2.3 计算目标函数值
% calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算，其公式采用本文示例仿真，可根据不同优化问题予以修改。
%遗传算法子程序
%Name: calobjvalue.m
%实现目标函数的计算
function [objvalue]=calobjvalue(pop)
temp1=decodechrom(pop,1,10); %将pop每行转化成十进制数
x=temp1*10/1023; %将二值域 中的数转化为变量域 的数
objvalue=10*sin(5*x)+7*cos(4*x); %计算目标函数值
% 2.3 计算个体的适应值
%遗传算法子程序
%Name:calfitvalue.m
%计算个体的适应值
function fitvalue=calfitvalue(objvalue)
global Cmin;
Cmin=0;
[px,py]=size(objvalue);
for i=1:px
if objvalue(i)+Cmin>0
temp=Cmin+objvalue(i);
else
temp=0.0;
end
fitvalue(i)=temp;
end
fitvalue=fitvalue';
% 2.4 选择复制
% 选择或复制操作是决定哪些个体可以进入下一代。程序中采用赌轮盘选择法选择，这种方法较易实现。
% 根据方程 pi=fi/∑fi=fi/fsum ，选择步骤：
% 1） 在第 t 代，由（1）式计算 fsum 和 pi
% 2） 产生 {0,1} 的随机数 rand( .)，求 s=rand( .)*fsum
% 3） 求 ∑fi≥s 中最小的 k ，则第 k 个个体被选中
% 4） 进行 N 次2）、3）操作，得到 N 个个体，成为第 t=t+1 代种群
%遗传算法子程序
%Name: selection.m
%选择复制
function [newpop]=selection(pop,fitvalue)
totalfit=sum(fitvalue); %求适应值之和
fitvalue=fitvalue/totalfit; %单个个体被选择的概率
fitvalue=cumsum(fitvalue); %如 fitvalue=[1 2 3 4]，则 cumsum(fitvalue)=[1 3 6 10]
[px,py]=size(pop);
ms=sort(rand(px,1)); %从小到大排列
fitin=1;
newin=1;
while newin<=px
if(ms(newin))<fitvalue(fitin)
newpop(newin)=pop(fitin);
newin=newin+1;
else
fitin=fitin+1;
end
end
% 2.5 交叉
% 交叉(crossover)，群体中的每个个体之间都以一定的概率 pc 交叉，即两个个体从各自字符串的某一位置
% （一般是随机确定）开始互相交换，这类似生物进化过程中的基因分裂与重组。例如，假设2个父代个体x1，x2为：
% x1=0100110
% x2=1010001
% 从每个个体的第3位开始交叉，交又后得到2个新的子代个体y1，y2分别为：
% y1＝0100001
% y2＝1010110
% 这样2个子代个体就分别具有了2个父代个体的某些特征。利用交又我们有可能由父代个体在子代组合成具有更高适合度的个体。
% 事实上交又是遗传算法区别于其它传统优化方法的主要特点之一。
%遗传算法子程序
%Name: crossover.m
%交叉
function [newpop]=crossover(pop,pc)
[px,py]=size(pop);
newpop=ones(size(pop));
for i=1:2:px-1
if(rand<pc)
cpoint=round(rand*py);
newpop(i,:)=[pop(i,1:cpoint),pop(i+1,cpoint+1:py)];
newpop(i+1,:)=[pop(i+1,1:cpoint),pop(i,cpoint+1:py)];
else
newpop(i,:)=pop(i);
newpop(i+1,:)=pop(i+1);
end
end
% 2.6 变异
% 变异(mutation)，基因的突变普遍存在于生物的进化过程中。变异是指父代中的每个个体的每一位都以概率 pm 翻转，即由“1”变为“0”，
% 或由“0”变为“1”。遗传算法的变异特性可以使求解过程随机地搜索到解可能存在的整个空间，因此可以在一定程度上求得全局最优解。
%遗传算法子程序
%Name: mutation.m
%变异
function [newpop]=mutation(pop,pm)
[px,py]=size(pop);
newpop=ones(size(pop));
for i=1:px
if(rand<pm)
mpoint=round(rand*py);
if mpoint<=0
mpoint=1;
end
newpop(i)=pop(i);
if any(newpop(i,mpoint))==0
newpop(i,mpoint)=1;
else
newpop(i,mpoint)=0;
end
else
newpop(i)=pop(i);
end
end
% 2.7 求出群体中最大得适应值及其个体
%遗传算法子程序
%Name: best.m
%求出群体中适应值最大的值
function [bestindividual,bestfit]=best(pop,fitvalue)
[px,py]=size(pop);
bestindividual=pop(1,:);
bestfit=fitvalue(1);
for i=2:px
if fitvalue(i)>bestfit
bestindividual=pop(i,:);
bestfit=fitvalue(i);
end
end
% 2.8 主程序
%遗传算法主程序
%Name:genmain05.m
clear
clf
popsize=20; %群体大小
chromlength=10; %字符串长度（个体长度）
pc=0.6; %交叉概率
pm=0.001; %变异概率
pop=initpop(popsize,chromlength); %随机产生初始群体
for i=1:20 %20为迭代次数
[objvalue]=calobjvalue(pop); %计算目标函数
fitvalue=calfitvalue(objvalue); %计算群体中每个个体的适应度
[newpop]=selection(pop,fitvalue); %复制
[newpop]=crossover(pop,pc); %交叉
[newpop]=mutation(pop,pc); %变异
[bestindividual,bestfit]=best(pop,fitvalue); %求出群体中适应值最大的个体及其适应值
y(i)=max(bestfit);
n(i)=i;
pop5=bestindividual;
x(i)=decodechrom(pop5,1,chromlength)*10/1023;
pop=newpop;
end
fplot('10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0 10])
hold on
plot(x,y,'r*')
hold off
[z index]=max(y); %计算最大值及其位置
x5=x(index)%计算最大值对应的x值
y=z
【问题】求f(x)=x 10*sin(5x) 7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,变异概率为0.08
【程序清单】
%编写目标函数
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x 10*sin(5*x) 7*cos(4*x);
%把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下
initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始种群，大小为10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',...
[0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遗传迭代
运算借过为：x =
7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553)
注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。
遗传算法实例2
【问题】在－5<=Xi<=5,i=1,2区间内，求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2 x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1) cos(2*pi*x2))) 22.71282的最小值。
【分析】种群大小10，最大代数1000，变异率0.1,交叉率0.3
【程序清单】
％源函数的matlab代码
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv) 22.71282;
%适应度函数的matlab代码
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遗传算法的matlab代码
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
注：前两个文件存储为m文件并放在工作目录下，运行结果为
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接绘出f(x)的图形来大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用优化函数来验证。matlab命令行执行命令：
fplot('x 10*sin(5*x) 7*cos(4*x)',[0,9])
evalops是传递给适应度函数的参数，opts是二进制编码的精度，termops是选择maxGenTerm结束函数时传递个maxGenTerm的参数，即遗传代数。xoverops是传递给交叉函数的参数。mutops是传递给变异函数的参数。
【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,变异概率为0.08
【程序清单】
%编写目标函数
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下
initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始种群，大小为10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',...
[0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遗传迭代
运算借过为：x =
7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553)
注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。
遗传算法实例2
【问题】在－5<=Xi<=5,i=1,2区间内，求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。
【分析】种群大小10，最大代数1000，变异率0.1,交叉率0.3
【程序清单】
％源函数的matlab代码
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282;
%适应度函数的matlab代码
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遗传算法的matlab代码
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
注：前两个文件存储为m文件并放在工作目录下，运行结果为
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接绘出f(x)的图形来大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用优化函数来验证。matlab命令行执行命令：
fplot('x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0,9])
evalops是传递给适应度函数的参数，opts是二进制编码的精度，termops是选择maxGenTerm结束函数时传递个maxGenTerm的参数，即遗传代数。xoverops是传递给交叉函数的参数。mutops是传递给变异函数的参数。
matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解
核心函数：
(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数【输出参数】
pop--生成的初始种群【输入参数】
num--种群中的个体数目
bounds--代表变量的上下界的矩阵
eevalFN--适应度函数
eevalOps--传递给适应度函数的参数
options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B],如
precision--变量进行二进制编码时指定的精度
F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由precision指定精度)
(2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,...
termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数【输出参数】
x--求得的最优解
endPop--最终得到的种群
bPop--最优种群的一个搜索轨迹【输入参数】
bounds--代表变量上下界的矩阵
evalFN--适应度函数
evalOps--传递给适应度函数的参数
startPop-初始种群
opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。如[1e-6 1 0]
termFN--终止函数的名称,如[\'maxGenTerm\']
termOps--传递个终止函数的参数,如[100]
selectFN--选择函数的名称,如[\'normGeomSelect\']
selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08]
xOverFNs--交叉函数名称表，以空格分开，如[\'arithXover heuristicXover simpleXover\']
xOverOps--传递给交叉函数的参数表，如[2 0;2 3;2 0]
mutFNs--变异函数表，如[\'boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation\']
mutOps--传递给交叉函数的参数表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]注意】matlab工具箱函数必须放在工作目录下【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,变异概率为0.08
【程序清单】
%编写目标函数
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下
initPop=initializega(10,[0 9],\'fitness\');%生成初始种群，大小为10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],\'fitness\',[],initPop,[1e-6 1 1],\'maxGenTerm\',25,\'normGeomSelect\',...
[0.08],[\'arithXover\'],[2],\'nonUnifMutation\',[2 25 3]) %25次遗传迭代运算借过为：x =
7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553)
注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。遗传算法实例2
【问题】在－5<=Xi<=5,i=1,2区间内，求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。【分析】种群大小10，最大代数1000，变异率0.1,交叉率0.3
【程序清单】
％源函数的matlab代码
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282;
%适应度函数的matlab代码
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遗传算法的matlab代码
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,\'fitness\')
注：前两个文件存储为m文件并放在工作目录下，运行结果为
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接绘出f(x)的图形来大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用优化函数来验证。matlab命令行执行命令：
fplot(\'x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)\',[0,9])
evalops是传递给适应度函数的参数，opts是二进制编码的精度，termops是选择maxGenTerm结束函数时传递个maxGenTerm的参数，即遗传代数。xoverops是传递给交叉函数的参数。mutops是传递给变异函数的参数。
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