semvec/pypi-packages huggingface dataset:
spacemap-dr 0.1.0
SpaceMAP: Visualizing High-dimensional data by Space Expansion
License: MIT
Requires Python: >=3.9
Keywords: Dimensionality Reduction, t-SNE, UMAP, Representation Learning, ICML

![image](image/spacemap-main.png)

# SpaceMAP

SpaceMAP is a dimensionality reduction method utilizing the local and global intrinsic dimensions of the data to better alleviate the 'crowding problem' analytically. 

## Paper

[https://icml.cc/virtual/2022/spotlight/18170](https://icml.cc/virtual/2022/spotlight/18170)

[https://proceedings.mlr.press/v162/zu22a.html](https://proceedings.mlr.press/v162/zu22a.html)


## Hyper-parameters

SpaceMAP has 4 main hyper-parameters: n-near/n-middle and d-local/d-global, which define the intrinsic dimensions and the hierarchical manifold approximation.

- n-near: number of neighbors in the near fields of each data point. (default: 20)
- n-middle: number of neighbors in the middle field of each data point. (default: 1% of the whole dataset)
- d-local: estimated intrinsic dimensions of the near fields of each data point. (default: Auto)
- d-global: estimated intrinsic dimension of the whole dataset. (default: Auto)

# Installation
rs-czsc 0.1.18.post251208
A Rust and Python integration project for CZSC
License: MIT
Requires Python: >=3.9
Keywords: rust, python, czsc, quant

## rs_czsc

使用 rust 优化 czsc 库的计算性能，以更高的效率实践缠中说禅思维方式。

czsc 开源库地址：https://github.com/waditu/czsc

安装：
```shell
pip install rs_czsc -U
```

卸载：
```shell
pip uninstall rs_czsc
```


### 缠论精华

>学了本ID的理论，去再看其他的理论，就可以更清楚地看到其缺陷与毛病，因此，广泛地去看不同的理论，不仅不影响本ID理论的学习，更能明白本ID理论之所以与其他理论不同的根本之处。

>为什么要去了解其他理论，就是这些理论操作者的行为模式，将构成以后我们猎杀的对象，他们操作模式的缺陷，就是以后猎杀他们的最好武器，这就如同学独孤九剑，必须学会发现所有派别招数的缺陷，这也是本ID理论学习中一个极为关键的步骤。

>真正的预测，就是不测而测。所有预测的基础，就是分类，把所有可能的情况进行完全分类。有人可能说，分类以后，把不可能的排除，最后一个结果就是精确的。
>这是脑子锈了的想法，任何的排除，等价于一次预测，每排除一个分类，按概率的乘法原则，就使得最后的所谓精确变得越不精确，最后还是逃不掉概率的套子。
>对于预测分类的唯一正确原则就是不进行任何排除，而是要严格分清每种情况的边界条件。任何的分类，其实都等价于一个分段函数，就是要把这分段函数的边界条件确定清楚。
>边界条件分段后，就要确定一旦发生哪种情况就如何操作，也就是把操作也同样给分段化了。然后，把所有情况交给市场本身，让市场自己去当下选择。
>所有的操作，其实都是根据不同分段边界的一个结果，只是每个人的分段边界不同而已。因此，问题不是去预测什么，而是确定分段边界。