rss算法代码（rss分析）

本篇文章给大家谈谈rss算法代码，以及rss分析对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、解决信息爆炸困扰的完美方案——RSS
• 2、RSS方差计算的原理
• 3、哪个股票操作系统里有曼斯菲尔德相对强度曲线

解决信息爆炸困扰的完美方案——RSS

我们平时多多少少都会逛抖音、B站、知乎、头条、公众号、微博等。你有没有一种感觉，我们的信息来源似乎太过繁杂，一会看这个App，一会看那个App？你有没有感觉好像刷了好久的手机，但看完后总觉得心里空空的，好像也没有学到什么东西？如果你还是一名正儿八经的研究者，除了关注CNS，可能还会关注数个自己领域的重要杂志/会议的更新信息，你会不会苦恼于这些研究信息过于分散，而且追踪起来也不太方便？你会不会通过邮件订阅一些Pubmed或者Google Scholar的Search Term以了解某个领域最近的研究进展呢？生活中，你可能有一个很喜欢的创作者，但是总是在不同的平台看到他帐号上的重复内容，你会不会觉得有点厌烦呢？你会不会觉得各种手机App的广告很烦？你会不会觉得，自己在平台的智能推荐算法的洗涤下，越来越觉得自己有种强行“被理解”的感觉？

如果你觉得上面的烦恼不太明显，你应该不太需要 RSS ，所以接下来的几章都不需要看了！如果你觉得以上的烦恼比较强烈的话，那么 RSS 很可能就是你的菜。

我引用Wiki机翻的几段话：

所以，RSS是PC时代的产物，算是一个很古老的信息获取方式（当然没有纸质书籍和纸质杂志那么古老）！这里，我展示一下自己目前正在使用的自建 Tiny Tiny RSS （一款开源免费的RSS阅读器，可用docker搭建）的界面（展示平台为Win10的Chrome浏览器）：

在上图，我自己确立了若干 分类 ，比如新闻、科技等等。每个分类有若干 RSS源 ，比如 36氪资讯 、 知乎每日精选 等。上面有一些 特殊区域 ，就如其文字描述，相信你可以猜出它们的功能。市面上流行的其它电脑端RSS阅读器应该都是类似的。

这里也给一下 Unread （一款支持Fever协议的IOS端RSS阅读器）的IOS App工作的界面：

看文章时效果大致是这样的：

可能乍一看会觉得没什么特别；不过如果你足够细心的话，还是会感觉RSS和我们平时所用的阅读平台是不太一样的。

如果是看文字的话，知乎、头条、公众号、微博这些App（下面统称App）咱们还是很常用的。

我觉得RSS和App之间的功能差异有以下几点：

如果你看到到前面的差异性分析，你会发现， 这个问题的答案对不同的人来说是不同的 。

我可以提供远比RSS要好的阅读体验。我可以创造一个良好的社区氛围，帮助创作者和观众更好地找到对方。更重要的是，如果创作者和观众用RSS，我存在的意义是什么？

我可以创作出好的作品。如果我是一个默默无闻的创作者，我怎么将自己的内容推广给观众呢？如果我是一个有名的创作者，那么RSS可以将我生产的内容直接传送给粉丝；但谁又来为我的内容付费呢？而且，我希望可以和粉丝随时沟通，获得反馈，以便给我未来的创作提供改进建议。如果我使用RSS，那么谁来给我反馈呢？如果我想和同行交流，又应该如何？

观众1：我知道自己想要看什么。我已经知道有一些优秀的创作者，不需要别人的推荐了。我也有一些其它的方法，比如朋友推荐等，了解到哪些创作者是最优秀的。而且，我的需求很简单，只要知道他们最近有什么新内容即可。如果我想详细地看，会进入原信息源进行查看。我虽然看很多文章，但很少留言或评论，我觉得也没关系。我不喜欢广告。

观众2：我不太知道自己想要看什么。最好有人推荐一下，告诉我要怎么做。我也不喜欢广告，不过没办法只能看一下，或者买个会员。

观众3：我有一部分观众1和观众2的需求。

平台在商业上显然是更成功。如今，除了少数极客，鲜有人知道RSS。 App的策略更多时候是有效的 ，确实很多人不知道自己想要看什么，或者每个人都会有一个阶段，不知道自己想要什么，也不知道从哪里找到优质资源。而且依托于资本的力量，平台这个中间商可以营造好的社区氛围，将流量的游戏玩到极致。作为中间商，平台完成了信息供需桥梁的搭建，提高了信息整合的效率。

也许有人说，RSS的应用都没有平日里的App好用。但其实这不是本质原因。如果你玩过个人博客，就知道个人博客的创作体验和环境绝对不逊色于各大文字创作平台。用户平时能感觉到的体验，多数不是平台的核心竞争力。 创作者和读者均很难通过RSS的模式获利 才是更深层的原因。如果不依托平台，初创者很难将自己推广出去；由于缺乏社区支持和良性竞争环境，也很难进一步成长。目前的形势， 中心化 更有利于创作者发展。像RSS这种去中心化的方式，除非有特别的技术赋能，能够跑通商业模式，否则是很难有出头之日的。近期有一个 web3.0 的概念，和RSS理念十分地相似。也许RSS是有前途的，只是在今天还未显示出它的威力！对于个人而言的话，你觉得RSS好用，那RSS对你来说就是有价值的。 你可以尝试一下RSS 。如果不喜欢，不用就行了，也没啥大不了！

对我个人而言，当我了解 RSS 后，我马上搭建了自己的 Tiny Tiny RSS 和 RSShub ，体验还不错！我平时比较喜欢阅读文字，比如某些博客或者是某些比较喜欢的up主。偶尔评论一下，属于典型的“沉默的大多数”。而且作为一个成熟的社会人，也大概知道自己喜欢哪些号或者个人博客了，一般是某个领域头部那几个；再多我也看不过来。而且自己平时也有看文献的需求，RSS的信息聚合特点对研究者也是蛮友好的。另外，RSS的无广告和清爽的体验都给我带来更多的阅读的宁静，少了几分喧嚣。如果自建的 Tiny Tiny RSS 和 RSShub 稳定的话，估计我会长期地使用！

我觉得， RSS对于长内容（包括文字和视频）的支持应该都可以很好 。不过对于 短内容 （特别是短视频）体验肯定是不如抖音这样的App的。另外， 我也不会抛弃今日头条等手机App的使用 。毕竟，RSS源不是万能的，RSS的生态建设也不太好。 目前内容平台的创作都不轻易提供RSS源 。你可以去头条看一下，基本上是没有RSS源的。平台的封闭性也是无可奈何之事，毕竟人家就是靠这个恰饭的！而且， 我们也需要内容平台保持一些可能性 。因为确实存在一些你可能很感兴趣，但却从未遇见过的内容；而内容平台则增加了这种邂逅的概率！

RSS的相关介绍就到这里吧！ 如果你知道自己想看什么，并且有定期阅读的习惯，RSS就是一种不错的选择 ！没有各种信息轰炸，也不会错过重大消息。

我后面会出几期教程，教大家 怎么通过Docker搭建自己的RSS阅读器平台和RSS源托管平台 。有需要的童鞋可至 学习地图 里查看相关内容。希望大家可以愉快地使用RSS！

RSS方差计算的原理

RSS - Root Sum Square

RSS是统计公差分析的一种常用算法。这个算法的依据是批量生产的零件尺寸符合正太分布，产生的效果是很少数量的零件尺寸接近上下限公差值，大部分零件尺寸接近中值。

图1. 正太分布概率密度曲线，这个概率密度曲线包含的面积积分的结果是1，生产上用来代表100%的产品合格率

正太分布又称高斯分布，可以描述尺寸变差的分布情况。除了加工误差，正太分布也可以描述如测量误差、打靶射击误差、年降雨量等，有广泛应用。

正太分布密度曲线只有一个峰值，中间对称。对于平均分布的数据只用均值即可描述，但是正太分布使用两个参数描述：均值和标准差，统计学上记为：

公式中μ代表分布的均值，σ代表标准差。标准差如果不会计算也不用担心，不会影响攻城狮分析公差，Excel内置了标准差计算公式stdev，有数据就可以秒算结果，不影响分析。攻城狮只要知道有两个参数就可以启动工作了。

图2. μ只改变正太分布概率密度曲线的中心线的位置，在横轴x上平移。这个参数代表收集尺寸数据集合的平均值。

图3. σ是负责曲线的胖瘦的，σ越小曲线越瘦，统计学家说这个曲线越瘦数据越好，看来社会以瘦为美是有“依据”的。这个参数是描述尺寸数据集合的集中性，要注意σ同均值有一样量纲的。正是这个参数决定了正太分布的重要规律如图1，距中心一倍σ跨度代表34.1%的面积，这个量度是个恒定常数。

哪个股票操作系统里有曼斯菲尔德相对强度曲线

目前貌似还没有软件有这个功能吧，但是可以将这套程序编入这些股票软件中。

曼斯菲尔德（Mansfield）的算法如下：

R (t) = CLOSE (t) / INDEXC (t)

BP = ( R (1)+ R (2) +.... + R (t)+....+R (n ) / n

RS (t) = (( R (t) / BP) -1 ) ×10

经过试算，一般取n＝52较好，当然也可以取30或者其它数字。

下面是具体用法：

1、首先要将前期所有的日线数据全部下载。

点击主菜单栏中的 工具-数据下载-日线

时间设置选择从1990年12月19日开始，到最新。

2、打开编程窗口。

点击主菜单栏中的 功能-自编指标-新建

打开了编程窗口。

将以下程序拷入窗口：

RS1:=CLOSE/INDEXC;

RSS:=SUM(RS1,N)/N;

RS:((RS1/RSS)-1)*10;

RS2:((RS1/RSS)-1)*10,COLORSTICK;

然后设置好公式名称：RSMSFIELD

写上公式描述：曼斯菲尔德相对强度曲线

设置好参数：N 1 1000 52

点击“测试公式”，编译通过就OK!

最后点击“确定”，一切完成！

在任一股票的K线图的最下面的指标窗口里，点击鼠标右键，

然后依次选择：技术指标-技术指标其它-RSMSFIELD

出来啦！完美的曼斯菲尔德RS曲线图！

rss算法代码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于rss分析、rss算法代码的信息别忘了在本站进行查找喔。