Flytende gjennomsnitt Hei Miquel med kontrollparameteren, alfa, satt til null. Dine bevegelige gjennomsnittsverdier beregnes ved å samle inngangssignalet (serie) med to finite impulsresponsfiltre med lengde N med filterkoeffisienter 1N. Så kallet: movavg (serie, 3,10,0) vil filtrere dataene i serie med to filtre, en vil ha lengde 3 og ha filterkoeffisienter filt113 13 13 3 koeffisienter Den andre vil ha lengde 10 og ha filterkoeffisienter filt2110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 10 koeffisienter Du filtrerer deretter inndataene dine med disse FIR-filtre. seriesrandn (100,1) lage noen tilfeldige data outputfilt1filter (filt1,1, serie) filtrere noen tilfeldige data outputfilt2filter (filt2,1, serie) Hvis du nå plotter dataene, vil du se at begge filtrerte versjoner er jevnere enn inngangsdataene , men at outputfilt2 er jevnere enn outputfilt1 fordi du har brukt et lengre bevegelig gjennomsnittlig filter. Jeg tror ikke du vil at din innledningsvariabel skal være 1, fordi det ikke gir deg noe. Jeg er ikke en økonomimann, men en applikasjon med å bruke disse bevegelige gjennomsnittene av forskjellige lengder er å sammenligne de faktiske dataene mot de bevegelige gjennomsnittene av forskjellig lengde (en kort eller ledende og en lengre eller et lagre) og se hvor de faktiske markedsdataene faller i forhold til de forskjellige bevegelige gjennomsnitt. Dette brukes til å lage avledninger om den generelle retningen av tidsserien (markedet). Endring av kontrollparameteren gir deg vektede glidende gjennomsnitt eller eksponentielle. Håper det hjelper, Wayne Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt skrev i meldingen ltguahs5lgk1fred. mathworksgt. gt Hei, gt gt Jeg må beregne et enkelt flytende gjennomsnitt med periode 10. gt Hvordan kan jeg gjøre dette i Matlab gt gt Jeg bruker movavg (serie, 1,20,0), men jeg er ikke sikker på om dette er riktig. gt gt Hva skal jeg bruke for bly og lag gt gt takk, gt Miguel Wayne King ltwmkingtygmailgt skrev i melding ltgubl6qp821fred. mathworksgt. gt Hei Miquel med kontrollparameteren, alfa, satt til null. Dine bevegelige gjennomsnittsverdier beregnes ved å samle inngangssignalet (serie) med to finite impulsresponsfiltre med lengde N med filterkoeffisienter 1N. Så kallet: gt movavg (serie, 3,10,0) gt filtrerer dataene i serie med to filtre, en vil ha lengde 3 og ha filterkoeffisienter gt gt filt113 13 13 3 koeffisienter gt Den andre vil ha lengde 10 og har filterkoeffisienter gt filt2110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 10 koeffisienter gt gt Du filtrerer deretter inn dataene dine med disse FIR-filtre. gt gt seriesrandn (100,1) lage noen tilfeldige data gt outputfilt1filter (filt1,1, serie) filtrere noen tilfeldige data gt outputfilt2filter (filt2,1, series) gt gt Hvis du nå plotter dataene, vil du se at begge filtrerte versjoner er jevnere enn inngangsdata, men at outputfilt2 er jevnere enn outputfilt1 fordi du har brukt et lengre bevegelig gjennomsnittlig filter. Jeg tror ikke du vil at din innledningsvariabel skal være 1, fordi det ikke gir deg noe. Jeg er ikke en økonomimann, men en applikasjon med å bruke disse bevegelige gjennomsnittene av forskjellige lengder er å sammenligne de faktiske dataene mot de bevegelige gjennomsnittene av forskjellig lengde (en kort eller ledende og en lengre eller et lagre) og se hvor de faktiske markedsdataene faller i forhold til de forskjellige bevegelige gjennomsnitt. Dette brukes til å lage avledninger om den generelle retningen av tidsserien (markedet). Endring av kontrollparameteren gir deg vektede glidende gjennomsnitt eller eksponentielle. gt Hope som hjelper, gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt skrev i melding ltguahs5lgk1fred. mathworksgt. gt gt Hei, gt gt gt gt Jeg må beregne et enkelt flytende gjennomsnitt med perioden 10. gt gt Hvordan kan jeg gjøre dette i Matlab gt gt gt gt Jeg bruker movavg (serier, 1,20,0), men jeg er ikke sikker på om dette er riktig. gt gt gt gt Hva skal jeg bruke for bly og lag gt gt gt gt Takk, gt gt Miguel Jeg må bruke Simple Moving Average i sin normale form fordi jeg opprettet et C NET-bibliotek for å gjøre det. Og jeg bruker dette biblioteket i Matlab og sjekker ytelsen. Jeg vil gjerne beregne SMA ved hjelp av Matlab-funksjonen for å validere verdiene. I teorien bør SMA-verdiene være de samme enten ved hjelp av C-biblioteket SMA eller Matlab SMA, høyre i C er SMA'en som følger: offentlig statisk dobbel SMA (dobbel serie, Int32-periode) Kontroller argumenter Int32 lengde series. Length if (length 0) kaste nye ArgumentException (Serien kan ikke være tom) hvis (period gt lengde) kaste ny ArgumentException (Periode kan ikke være større enn seriens lengde) Beregn enkel glidende gjennomsnitt Dobbel sma ny Dobbeltsidens dobbelt sum sma0 for (int bar 1 bar lt lengde bar) hvis (bar lt periode) sum serierbar smabar sum (bar 1) annet smabar smabar - 1 (seriebar - seriebar - periode) periode Jeg bruker SMA som et eksempel for testing. Hei Miguel, du kan lett oversette C-koden din til matlab. Tar den relevante delen av C-koden din dobbeltsumma for (int bar 1 bar lt lengde bar) hvis (bar lt periode) sum serierbar smabar sum (bar 1) annet smabar smabar - 1 (seriebar - seriebar - periode) periode I Matlab (rask oversettelse): sma (1) serie (1) for j2: lengde (serie) -1 hvis jltperiod sma (j) sum (serie (1: j)) (j1) annet sma (j) sma 1) (serie (j) - serier (j-periode)) periodeendets ende Men du får de samme resultatene hvis du bare bruker filter () med et FIR-filter som består av en vektor med lengdeperiode med koeffisienter (110) seriesrandn (100,1) hones (10,1) hh.10 smamatlabfilter (h, 1, serie) periode sma (1) serie (1) for j2: lengde (serie) -1 hvis jltperiod sma (j) sum 1: j)) (j1) ellers sma (j) sma (j-1) (serie (j) - serier (j-periode)) periodens endeendelsplot (smamatlab, b, linjebredde, 2) , r) Det er noen oppstartseffekter å håndtere i metoden din, men du får bildet. Det fulle med Matlab er at noen gode utviklere har gjort mye arbeid for deg. Du kommer til å høste fruktene av deres arbeidskraft. Håper det hjelper, Wayne Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt skrev i melding ltgubrt2l11fred. mathworksgt. gt Wayne King ltwmkingtygmailgt skrev i melding ltgubl6qp821fred. mathworksgt. gt Hei Miquel med kontrollparameteren, alfa, satt til null. Dine bevegelige gjennomsnittsverdier beregnes ved å samle inngangssignalet (serie) med to finite impulsresponsfiltre med lengde N med filterkoeffisienter 1N. Så kallet: gt gt movavg (serie, 3,10,0) gt gt filtrerer dataene i serie med to filtre, en vil ha lengde 3 og ha filterkoeffisienter gt gt gt gtt filt113 13 13 3 koeffisienter gt gt andre vil ha lengde 10 og ha filterkoeffisienter gt gt filt2110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 10 koeffisienter gt gt gt gt Du filtrerer deretter inn dataene dine med disse FIR-filtre. gt gt gt seriesrandn (100,1) opprette noen tilfeldige data gt gt outputfilt1filter (filt1,1, serie) filtrere noen tilfeldige data gt gt outputfilt2filter (filt2,1, series) gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt vil se at begge filtrerte versjoner er jevnere enn inngangsdataene, men at outputfilt2 er jevnere enn outputfilt1 fordi du har brukt et lengre bevegelig gjennomsnittsfilter. Jeg tror ikke du vil at din innledningsvariabel skal være 1, fordi det ikke gir deg noe. Jeg er ikke en økonomimann, men en applikasjon med å bruke disse bevegelige gjennomsnittene av forskjellige lengder er å sammenligne de faktiske dataene mot de bevegelige gjennomsnittene av forskjellig lengde (en kort eller ledende og en lengre eller et lagre) og se hvor de faktiske markedsdataene faller i forhold til de forskjellige bevegelige gjennomsnitt. Dette brukes til å lage avledninger om den generelle retningen av tidsserien (markedet). Endring av kontrollparameteren gir deg vektede glidende gjennomsnitt eller eksponentielle. gt gt gt Hope som hjelper, gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt skrev i melding ltguahs5lgk1fred. mathworksgt. gt> gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gtg gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gtg (serier 1,20, 0) men jeg er ikke sikker på om dette er riktig. gt gt gt gt gt What should I use for lead and lag gt gt gt gt gt? Takk, gt gt gt Miguel gt gt Jeg må bruke Simple Moving Average i sin normale form fordi jeg opprettet et C NET-bibliotek for å gjøre det . Og jeg bruker dette biblioteket i Matlab og sjekker ytelsen. gt gt Jeg vil gjerne beregne SMA ved hjelp av Matlab-funksjonen for å validere verdiene. gt gt I teorien bør SMA-verdiene være de samme enten ved hjelp av C-biblioteket SMA eller Matlab SMA, rett gt gt I C er min SMA som følger: gt gt offentlig statisk Dobbel SMA (Dobbel serie, Int32-periode) gt gt Kontroller argumenter gt Int32 lengde series. Length gt hvis (lengde 0) kaste ny ArgumentException (Serien kan ikke bli tom) gt hvis (periode gt lengde) kaste nye ArgumentException (Periode gt kan ikke være større enn seriens lengde) gt gt Beregn enkelt glidende gjennomsnitt gt Double sma new Doublelength gt gt sma0 series0 gt gt dobbelt sum sma0 gt for (int bar 1 bar lt lengde bar) gt gt hvis (bar lt periode) gt gt sum seriebar gt smabar sum (bar 1) gt gt gt smabar smabar - 1 (seriebar - seriebar - gt periode) periode gt gt gt gt return sma gt gt gt Jeg bruker SMA som et eksempel for testing. gt gt Takk, gt Miguel Hei, hvorfor jeg bruker C er enkel. Jeg lager en finansiell modell. Jeg gjør testen i Matlab, men i sanntid vil jeg bruke C siden det har vært vanskelig å koble Matlab til API og for å være ærlig mest API bruk eller C. Så sanntid vil det bli en C WPF-applikasjon. For testing vil det være Matlab. For coerency bør begge systemene bruke de samme metodene for beregning. Så enten lager jeg algoritmer i C og lager et 3,5-bibliotek som skal brukes i Matlab. Eller jeg lager alt i Matlab, kompilere til NET (som jeg tror det er mulig) å bruke i WPF-applikasjonen. Hva vil du råd meg Kanskje dette siste alternativet tror jeg det vil trolig spare meg mye arbeid. Men hva med ytelse Men hvordan kan jeg kompilere for eksempel den koden til et NET-bibliotek Eventuelle råd om dette er veldig velkommen. Takk, Miguel Wayne King ltwmkingtygmailgt skrev i meldingen ltgubuvu71g1fred. mathworksgt. gt sorry miguel en gal karakter vises for min setning gt gt periode i kodestykket nedenfor. gt gt wayne gt gt Wayne King ltwmkingtygmailgt skrev i melding ltgubuip7s81fred. mathworksgt. gt Hei Miguel, du kan lett oversette C-koden din til matlab. Tar den aktuelle delen av C-koden gt gt gt gt sma0 series0 gt gt gt gt summa sma0 gt gt for (int bar 1 bar lt lengde bar) gt gt gt gt (bar lt periode) gt gt gt sum serialbar gt gt smabar sum (bar 1) gt gt gt gt gt gt gt smabar smabar - 1 (seriebar - seriebar - gt gt periode) periode gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt sma (1) serie (1) gt for j2: lengde (serie) -1 gt gt hvis jltperiod gt gt sma (j) sum (serie (1: j)) (j1) gt gt else gt gt sma sma (j-1) (serier (j) - serier (j-periode)) periode gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt, men du får det i hovedsak samme resultat hvis du bare bruker filter () med et FIR filter bestående av en vektor med lengdeperiode med koeffisienter (110) gt gt gt gtrandh (100,1) gthones (10,1) gt gthh gt gt smamatlabfilter (h, 1, serie) gt gt period gt gt sma (1) serier (1) gt for j2: lengde (serie) -1 gt gt hvis jltperiod gt gt sma (j) sum (serie (1: j)) (j1) gt gt else gt gt sma (j) sma (j-1) (serie (j) - serie (j - periode)) periode gt gt end gt gt gt gt gt plot (smamatlab, b, linewidth, 2) gt gt hold på gt gt plot (sma, r) gt gt gt gt Det er noen oppstartseffekter å håndtere i din metode, men du får bildet. Det fulle med Matlab er at noen gode utviklere har gjort mye arbeid for deg. Du kommer til å høste fruktene av deres arbeidskraft. gt gt gt Hope som hjelper, gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt skrev i melding ltgubrt2l11fred. mathworksgt. Wayne King ltwmkingtygmailgt skrev i melding ltgubl6qp821fred. mathworksgt. gt Hi gt Miquel med kontrollparameteren, alfa, satt til null. Dine bevegelige gjennomsnittsverdier beregnes ved å samle inngangssignalet (serie) med to finite impulsresponsfiltre med lengde N med filterkoeffisienter 1N. Så samtalen: gt gt gt movavg (serier, 3,10,0) gt filtrerer dataene i serie med to filtre, en vil ha lengde 3 og ha filterkoeffisienter gt gt gt gt gt gt filt113 13 13 3 koeffisienter gt gt gt gt Den andre har lengde 10 og har filterkoeffisienter gt gt gt gt filt2110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 10 koeffisienter gt gt gt gt gtr gt Du filtrerer deretter dine data med disse FIR filtre. gt gt gt gt gt seriesrandn (100,1) lag noen tilfeldige data gt gt gt gt outputfilt1filter (filt1,1, serie) filtrere noen tilfeldige data gt gt gt gt outputfilt2filter (filt2,1, series) gt gt gt gt gt gt gt gt Hvis du nå plotter dataene, ser du at begge filtrerte versjoner er jevnere enn inngangsdata, men at outputfilt2 er jevnere enn outputfilt1 fordi du har brukt et lengre bevegelig gjennomsnittlig filter. Jeg tror ikke du vil at din innledningsvariabel skal være 1, fordi det ikke gir deg noe. Jeg er ikke en økonomimann, men en applikasjon med å bruke disse bevegelige gjennomsnittene av forskjellige lengder er å sammenligne de faktiske dataene mot de bevegelige gjennomsnittene av forskjellig lengde (en kort eller ledende og en lengre eller et lagre) og se hvor de faktiske markedsdataene faller i forhold til de forskjellige bevegelige gjennomsnitt. Dette brukes til å lage avledninger om den generelle retningen av tidsserien (markedet). Endring av kontrollparameteren gir deg vektede glidende gjennomsnitt eller eksponentielle. gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt, gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gtg gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt Jeg bruker movavg (serie, 1,20,0), men jeg er ikke sikker på om dette er riktig. gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt, i sin normale form fordi jeg opprettet et C NET-bibliotek for å gjøre det. Og jeg bruker dette biblioteket i Matlab og sjekker ytelsen. gt gt gt gt gt gt gt gtg beregne SMA bruker matlab funksjonen for å validere verdiene gt> I teorien bør SMA-verdiene være de samme enten ved hjelp av C-biblioteket SMA eller Matlab SMA, høyre gt gt gt gt gt gt gt i gt min gt er som følger: gt static gt double SMA (dobbel serie, Int32-periode) gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt lengde) kaste nytt ArgumentException (Periode gt gt gt kan ikke være større enn seriens lengde) gt gt gt gt gt gt gt gt gt Double new new Doublelength gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt sum sma0 gt gt gt for (int bar 1 bar lt lengde bar) gt gt gt gt (bar lt period) gt gt gt gt sum seriesbar gt gt gt smabar sum (bar 1) gt gt gt gt else gt gt gt gt gt smabar smabar - 1 (seriebar - seriebar - gt gt gt periode) periode gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt bruker SMA som et eksempel for testing. gt gt gt gt gt gt gt gt gt Miguel Wayne King ltwmkingtygmailgt skrev i melding lth2auivpgk1fred. mathworksgt. Hei Ralph, ja det bevegelige gjennomsnittet er implementert på grunn av årsakssammenheng, så det ser bakover ut. I samtalen movavg (data, 10,10, e) har du det samme lagringssettet for både de ledende og laveste gjennomsnittene, slik at du får de samme utgangene for gt gt kort, lang movavg (data, 10,10, e) gt Vanligvis velger folk forskjellige verdier for de bevegelige gjennomsnittene. gt Hope som hjelper, gt wayne gt gt Ralph ltralphjbgmailgt skrev i meldingen lth2atdf6sc1fred. mathworksgt. gt gt Ja, så i mitt eksempel ville det være tid n, n-1. n-9 eksponensielt glidende gjennomsnitt. Er det greit å bruke movavg (data, 10,10, e)? Veldig verdsatt gt gt gt gt Ralph Ikke stol på EMA som Matlab implementerer. Det er ikke det tradisjonelle glidende gjennomsnittet som brukes i økonomi. Faktisk vet jeg ikke om versjonen deres er brukt. Med andre ord er det flatt ut feil IMO. Heres hva Matlab bruker: beregne eksponentiell glidende gjennomsnitt beregne utjevning konstant (alfa) alfa 2 (periode1) første eksponensiell gjennomsnitt er første pris b (1) aktiv (1) preallocate matriser b bzeros (r-periode, 1) bremse gjennomsnitt For store matriser av inngangsdata, for sløyfer er mer effektive enn vektorisering. ledende gjennomsnitt for j-perioden: r-1 b (j2-periode) b (j-period1) alfaer (aktiv (j2-periode) - b (j-periode1)) slutt Først er linjen: ikke bra, for eksempel hva om dataene dine så ut som dette 1, 4, 6, 20, 45 og spør Matlab å beregne en 5-time EMA, og det gir deg 1 som den første pt. mye bedre er å bruke SMA for det første punktet, og det stopper ikke, det ser på den faktiske EMA-beregningen: aktiv (j2-periode) er prisen X perioder siden da det i virkeligheten skulle være dagens pris. Hver referanse Ive sett gir formelen: EMAtoday EMAyest alpha (PRICEtoday - EMAyest) Og til sammenligning Matlab: EMAtoday EMAyest alpha (PRICE periode dager siden - EMAyest) den riktige linjen bør lese: Dette er en ganske alvorlig blunder og kan virkelig kaste av din resultater som det gjorde i mitt tilfelle. Kan ikke tro at dette aldri har blitt adressert. Du kan tenke på din titteliste som tråder du har bokmerket. Du kan legge til koder, forfattere, tråder, og til og med søkeresultater til tittelisten din. På denne måten kan du lett holde styr på emner som du er interessert i. Hvis du vil se tittelisten din, klikker du på linken Quotere Newsreaderquot. Hvis du vil legge til elementer i oversiktelisten din, klikker du på kvoten for å se listekjennelinken nederst på en side. Hvordan legger jeg til et element i ventelisten For å legge til søkekriterier i urlisten din, søk etter ønsket uttrykk i søkeboksen. Klikk på quotAdd dette søket til min watch listquot link på søkeresultatsiden. Du kan også legge til en etikett i oversiktelisten din ved å søke etter taggen med direktivet quottag: tagnamequot hvor tagname er navnet på taggen du vil se. Hvis du vil legge til en forfatter i tittelisten din, går du til forfatterens profilside og klikker på quotAddis denne forfatteren til klokken min på listen over klikklister øverst på siden. Du kan også legge til en forfatter til tittelisten din ved å gå til en tråd som forfatteren har lagt ut på og klikk på quotAdd denne forfatteren til min watch listquot link. Du vil bli varslet når forfatteren lager et innlegg. Hvis du vil legge til en tråd i oversiktelisten din, går du til trådsiden og klikker på quotAdd denne tråden til kollisjonslisten-linken øverst på siden. Om nyhetsgrupper, nyhetslesere og MATLAB Central Hva er nyhetsgrupper Nyhetsgruppene er et verdensomspennende forum som er åpent for alle. Nyhetsgrupper brukes til å diskutere et stort spekter av emner, lage meldinger og handelsfiler. Diskusjoner blir gjengitt eller gruppert på en måte som lar deg lese en utgitt melding og alle svarene i kronologisk rekkefølge. Dette gjør det enkelt å følge tråden i samtalen, og for å se hva du allerede har sagt før du legger inn ditt eget svar eller foreta et nytt innlegg. Nyhetsgruppens innhold distribueres av servere som er vert for ulike organisasjoner på Internett. Meldinger utveksles og administreres ved hjelp av åpne standardprotokoller. Ingen enkelt enhet ldquoownsrdquo nyhetsgruppene. Det er tusenvis av nyhetsgrupper som hver adresserer et enkelt emne eller område av interesse. MATLAB Central Newsreader poster og viser meldinger i comp. soft-sys. matlab nyhetsgruppen. Hvordan leser eller poster jeg til nyhetsgruppene Du kan bruke den integrerte nyhetsleseren på MATLAB Central-nettstedet til å lese og legge inn meldinger i denne nyhetsgruppen. MATLAB Central er vert for MathWorks. Meldinger sendt via MATLAB Central Newsreader er sett av alle som bruker nyhetsgruppene, uansett hvordan de får tilgang til nyhetsgruppene. Det er flere fordeler med å bruke MATLAB Central. En konto Din MATLAB Central-konto er knyttet til din MathWorks-konto for enkel tilgang. Bruk e-postadressen til ditt valg MATLAB Central Newsreader lar deg definere en alternativ e-postadresse som din postadresse, unngå rot i din primære postkasse og redusere spam. Spam kontroll De fleste nyhetsgruppespam blir filtrert ut av MATLAB Central Newsreader. Merking Meldinger kan merkes med en relevant etikett av en pålogget bruker. Etiketter kan brukes som nøkkelord for å finne bestemte filer av interesse, eller som en måte å kategorisere dine bokmerkede innlegg på. Du kan velge å tillate andre å se kodene dine, og du kan se eller søke på andrersquo-koder, så vel som de i fellesskapet som helhet. Tagging gir en måte å se både de store trendene og de mindre, mer uklare ideene og applikasjonene. Vaktlister Ved å sette opp lister kan du bli varslet om oppdateringer gjort til innlegg som er valgt av forfatter, tråd eller en hvilken som helst søkevariabel. Varselmeldingene dine kan sendes via e-post (daglig fordøyelse eller umiddelbar), vises i Min nyhetsleser, eller sendes via RSS-feed. Andre måter å få tilgang til nyhetsgruppene Bruk en nyhetsleser gjennom din skole, arbeidsgiver eller internettleverandør Betal for nyhetsgruppe tilgang fra en kommersiell leverandør Bruk Google Grupper Mathforum. org gir en nyhetsleser med tilgang til comp. soft sys. matlab nyhetsgruppe Kjør din egen server. For typiske instruksjoner, se: slyckng. phppage2 Velg ditt land
Comments
Post a Comment