因为异常大大地降低性能，所以您不应该将它们用作控制正常程序流程的方式。如果有可能检测到代码中可能导致异常的状态，请执行这种操作。不要在处理该状态之前捕获异常本身。...常见的方案包括：检查 null，分配给将分析为数字值的 String 一个值，或在应用数学运算前检查特定值。下面的示例演示可能导致异常的代码以及测试是否存在某种状态的代码。两者产生相同的结果。
如果整个方法或类中代码多了，感觉它们太TM占地方了，给读者在阅读代码上造成很大的困难，于是想到能不能把他们“浓缩”成一行，脑子里第一个闪现出的就是Visual Studio中的#region和#endregion...没有用过VisualStudio的朋友可以先看看#region和#endregion在代码整理上的效果： ? 打开第二个方法看看折叠的代码块内部： ? ...如果在eclipse中也可以像这样实现自定义的代码块折叠，那感觉多清爽啊，网上找了找还真有这东西~~ eclipse实现代码折叠 ---- 用com.cb.eclipse.folding这样一个小插件就能轻松搞定...如果您的eclipse中没有Select folding to use选项，如下图，那么很可能是您的com.cb.eclipse.folding_1.0.6.jar放置目录不对，应该放在eclipse根目录下的...---- 【 转载请注明出处——胡玉洋《【玩转Eclipse】——eclipse实现代码块折叠-类似于VS中的#region……#endregion》】
标星★公众号 爱你们♥ 作者：Stuart J 编译：波哥大 | 公众号翻译部 近期原创文章： ♥ 5种机器学习算法在预测股价的应用（代码+数据） ♥ Two Sigma用新闻来预测股价走势...♥ 优化强化学习Q-learning算法进行股市 ♥ WorldQuant 101 Alpha、国泰君安 191 Alpha ♥ 基于回声状态网络预测股票价格（附代码） ♥ AQR最最最新 | 计量经济学应用投资失败的...因此，如果我们试图运行一些参数化的蒙特卡罗运行来生成模拟数据，例如股票上的应用，我们倾向于测量并计算该股票在一段时间内实际历史回报率的平均值和标准差，并将其用作模型的输入值。...我们以相同的结果结束（这里或者那里，当然有一个随机元素，即使基于相同的方法也会使每个得到的模拟量都不同）——下面是实现它的代码。 ? ?...我们在这里讨论的特征是历史回报分布的均值和标准差（或方差）。然后将这些值输入到模型中，该模型从一个正态分布中随机采样，其平均值和标准差等于历史回报的平均值和标准差。
题目是希望能夯实最基本的东西，回归本质。这也是本次大赛所要传达的精神：事情是一点一点干出来的，代码是一个一个字符敲出来的，不要忘记我们做为程序员那第一敲的初心。...严重恭喜闯入四强的战队， 止步八强的战队，同样值得喝彩， 他们从95个队伍中脱颖而出， 一路顽强拼杀，此处应有掌声... 四进二的厮杀 四强对决开始之前。...经技术评委验证后讲解：原来是“Together战队”的队长“小龙”在程序中留了一个小坑给对抗对手，导致对方代码在辨识过程中死循环，无法输出。此时各种惊讶此起彼伏。不愧是连续卫冕两届的王者战队啊。...于是“HST战队”意外止步四强。小编必须感慨，比赛中，总是各种不能预料呀。 “7S战队”、“HST战队”憾别冠军争夺战， 但他们可圈可点的表现展现了雄厚的技术实力。...可见把代码写好是一件多么荣耀的事。每一个TEG人其实都有一颗对代码专注的狂野的心，致力于把专业做到极致！ LS发言，下面的迷弟迷妹欢呼一片 王者之战 两大超强战队的对决！即将开始！
Python list列表中每一个数字乘于2或一个数字要让Python中list列表中的每一个数字乘于2，可以有两种方法，一是使用列表推导式来完成，另一种是使用map()函数来完成。...列表推导式法为了让列表推导式的代码能够重复利用，而且能够根据要乘的数字的不同而得到不同的结果，下面的实例代码将被封装为一个函数，如下：def listEleDouble(listObj, n):...测试该函数list1 = [0,1,2,3,4,5,6]newList = listEleDouble(list1, 2)print(newList)map()函数法使用map()函数法来为list列表中的每一个数字乘于...2，可以先定义一个函数，以作为参数传递给map()函数，顺便介绍一下，map()函数可以将列表或其它可迭代的Python对象中的逐个元素作为参数传递给map()中的函数参数，具体可参考如下代码：def...return ele*2list1 = [0,1,2,3,4,5,6]newList = list(map(listX2, list1))print(newList)来源：Python list列表中每一个数字乘于
兰亭序中提到的"曲水流觞"，也许就是这一习俗的写照吧（个人猜想，未经考证）。唐以后，三月初三渐渐湮没于历史的长河中。 于我而言，三月初三却是一个放风筝的日子。...打开Python的IDLE，经过一番尝试，竟然轻松在一片辽阔的草原上放飞了几只风筝。风筝们迎风飘动，长长的风筝线像悬链一样跟着摆动。拖动鼠标，还可以从不同的角度、距离欣赏，恍若置身于大草原上。...关于WxGL的更多信息，请参阅我的另一篇博客《十分钟玩转3D绘图：WxGL完全手册》。 草原和风筝素材 请下载下面的草原和风筝素材，保存到项目路径下的res文件夹中。...> plt.show() 天空盒最终的效果如下图所示。...尝试拖动鼠标、滑动滚轮，你会发现天空盒的缺陷。不过，这不会影响我们放飞风筝。 为了方便后续操作，我们将绘制天空盒的代码封装成一个函数。
从可用的股票中随机选择100只股票。估计100×100经验相关矩阵。根据这100只等权重股票的夏普，将这个矩阵分为3类：压力型、反弹型、正常型。...对于平均相关值（每个样本1年 x100只股票的平均相关值），我们可以观察到几种模式： 0.25（低） 0.34（均值） 0.5（高) corr_vs_sharpe = np.array(corr_vs_sharpe...Distribution of Mean Correlation') plt.show() 我们在下面的图表中说明了夏普和平均相关性之间的反相关关系：高平均相关性倾向于低夏普相关性；低平均相关性倾向于高夏普相关性...') plt.show() 从这个抽样程序中，我们从20000个矩阵中得到以下结果： len(stressed_mats), len(rally_mats), len(normal_mats) (1004...在本文中，我们阐述了相关性和夏普之间的关系（注意，这种关系可以通过投资者在极端市场中的羊群效应来证明，也可以机械地通过将投资组合的波动性与资产相关性联系起来）。
文章目录 一、调用集合的 every 方法判定集合中的所有元素是否符合闭包规则 二、代码示例 一、调用集合的 every 方法判定集合中的所有元素是否符合闭包规则 ---- 集合的 every 方法 ,...用于 判定 集合中的 所有元素是否 都符合指定的 闭包规则 ; 如果 所有的元素否符合 , 则返回 true ; 如果 有 1 个元素不符合 , 即使其它 99 个元素符合 , 返回 false...contains 函数 , 用于判断字符串中是否包含了另外一个子串 ; 代码示例 : // 为 ArrayList 设置初始值 def list = ["Java",..."Gradle"] // 查找集合中的元素是否都包含 a def isContainA = list.every{ it =~ "a"...} // true println isContainA 执行结果 : true 二、代码示例 ---- 代码示例 : class Test { static void
VS Code 的强大之处在于它包含大量可用扩展，能帮助开发人员根据实际需求定制编辑器。这些扩展往往来自编辑器中内置的 VS Code Marketplace。...VS Code Marketplace 中有超过 40,000 个扩展，可帮助程序员更高效地开发代码、集成特定语言的调试器，甚至将工件部署到生产环境中。...Aqua 研究人员宣称：“事实上，通过不安全的扩展，黑客可以访问甚至更改开发者在本地拥有的所有代码，甚至可以通过使用开发者的 SSH 密钥更改企业或组织在 GitHub 中所有存储库中的代码！...在示例中，研究人员发布了一个名为 Pretier 的扩展，碰瓷的明显是 Marketplace 上的高人气代码格式化插件 Prettier。 发布者的蓝色对号仅代表其对域具备所有权。...Aqua 团队并未演示恶意扩展可以通过微软的病毒检查程序，但这个假冒版的 Prettier 仍在 48 小时内成功被安装了 1000 多次。假货之所以成功，就归功于它使用了常见的拼写错误。
密度图 先前提示：我们是数据科学家，我们使用密度图而不是直方图，因为我们讨厌猜测/决定最佳的组距。 图片来自作者的代码 用于： 可视化连续变量的分布 识别数据中的峰值、谷值和整体模式。...散点图 图片来自作者代码 用于： 探索两个连续变量之间的关系。 识别数据中的模式、相关性或聚类。...Tip') 5.折线图 图片来自作者代码 用于： 显示时间序列中的趋势或模式。 显示两个连续变量在一个连续区间内的关系。 比较变量在连续范围内的变化。...分图 图片来自作者代码 用于：在同一图表中并排比较多个绘图。...图片作者来自代码 用于：可视化数值变量在不同类别中的分布。
由于此信息是从数据框中提取的，因此可以假设所有数据都将保留在其原始索引处，然后数据将正确排列。 plt.plot(rank, score) plt.show() 接下来的两行代码创建了实际的图。...'] plt.plot(rank, gdp) plt.plot(rank, lifeExp) plt.show() 此代码输出以下视觉： ?...就像线图一样，在Matplotlib中创建散点图只需要几行代码，如下所示。...Happiness Score') plt.show() 如果不添加标题和轴标签，则只需要两行代码即可创建散点图。...条形图 在Matplotlib中构建条形图比想象的要困难一些。它可以在几行代码中完成，但了解这段代码的作用非常重要。
每当你打开的Linux虚拟主机的时候，通常是为了完成工作。但是，一台普通的Linux主机上，有成千上万的开发者开发的软件，你能保证他们都是这么正经的？...今天咱们就一起来看看那些不太正经的linux命令吧。 sl 命令 代码写着写着，突然屏幕中开出一辆火车是一种什么样的体验？...linux今天来完成你这个愿望 当然如果你觉得cowsay的玩法止步于此，那就说明你太小看这个命令了，他的玩法其实还是比较多样的。 可展示多种动物 有的同学不喜欢小牛怎么办？...能写诗的把那个命令，咱们今天就来玩一把野的，让动物来作诗 哈哈哈哈哈，太有趣了，没想到还是一头多情的牛。 cmatrix 大家还记得黑客帝国里面那个炫酷的画面么？...下面是原图和转换后的图片对比 原图 VS asciiview图 rm -rf /* 从删库到跑路 sudo rm -rf /* 友情提示：「千万不要轻易尝试这个命令」，特别是在运行有网站服务器、
关于WxGL的更多信息，请参阅我的另一篇博客《十分钟玩转3D绘图：WxGL完全手册》。 3 制作工序 花灯制作工序非常简单，只需要三十行代码，可以直接在Python IDLE中以交互方式逐行执行。...下面的代码，每隔10个点抽取1个点，用mesh的方法画出龙骨形状。当然，也可以画出全部的点，那样顶点就会连成一片。...>>> plt.mesh(xs[::,::], ys[::,::], zs[::,::], mode='FLBL') >>> plt.show() 用3D的方式画出来的龙骨，效果如下。 ?...>>> plt.mesh(xs, ys, zs, im[::-1]) >>> plt.show() 怎么样，是不是有一点走马灯的雏形了呢？ ?...plt.show(rotation='h-') 最终的花灯效果如下。 ? 4 完整源代码 有了上面的解说，完整的源代码就不用注释了。全部代码三十余行，各位可自行扩展，制作出更多的花灯来。
本指南提供了可用于TensorFlow中正则化的四种关键方法的代码的全面概述。...正则化 根据维基百科， 在数学，统计学和计算机科学中，尤其是在机器学习和逆问题中，正则化 是添加信息以解决不适定问题或防止过度拟合的过程。...好吧，我想这是一个很大的进步，因为过度验证损失并没有像以前那样增加太多，但是验证准确性却没有增加。让我们在更多的层中添加l1，以检查它是否改善了模型。...在L2正则化中，我们添加权重的平方大小以惩罚我们的损失函数。 ?...仅在1层中添加“ L2”正则化就大大改善了我们的模型。 现在， 在所有其他层中添加 L2。
1.R平方（R-squared）： R平方是一个衡量模型拟合优度的指标，表示因变量的变异中能被自变量解释的比例。R平方越接近1，说明模型对数据的拟合越好。...2.调整R平方（Adjusted R-squared）： 调整R平方考虑了自变量的数量和样本量，相比于R平方更可靠。 3.残差分析： 分析残差是否呈现出随机分布，检查是否满足模型假设。...2.线性回归模型公式分析包括以下几个方面： 3.模型代码实现 具体的需要根据具体数据磨合 1.代码_python import numpy as np import statsmodels.api as...model.fittedvalues, model.resid) plt.xlabel('Fitted values') plt.ylabel('Residuals') plt.title('Residuals vs..., model.fittedvalues, color='red') plt.tight_layout() plt.show() # 绘制参数估计的置信区间 plt.figure(figsize=(
EDA是我们询问数据问题的一种方式，可以找出关于数据的所有信息，并理解它为什么是这样的(即识别趋势、模式、异常等)。 在这篇文章中我们介绍EDA中常用的9个图表，并且针对每个图表给出代码示例。...() 2、箱线图 显示数据中的平均值、中位数、分位数和离群值。...识别数据中的模式、相关性或集群。...Tip') plt.show() 5、线型图 在时间序列中显示趋势或模式。表示连续区间内两个连续变量之间的关系，还可以比较连续范围内变量的变化。...() 总结 以上就是在EDA中常用的图表，可以看到seaborn是可以非常好用的工具，它基于matplotlib但是更加美观，并且需要编写的代码更少，所以在EDA需要简单的出图的时候可以优先使用它。
图片从统计摘要中，我们得到数据的统计信息，包括数据的中心趋势——平均值、中位数、众数和散布标准差和百分位数，最小值和最大值等。...股票期权级别为 0 的员工流失率较高，而级别 1 和 2 的员工流失率较低，这意味着如果员工持有股票，会更倾向于留下工作与生活平衡水平为 1 的员工流失率高，或者我们可以说工作与生活平衡低的员工更可能流失...机器学习实战 | 机器学习特征工程最全解读 类别均衡处理下面我们来完成特征工程的部分，从原始数据中抽取强表征的信息，以便模型能更直接高效地挖掘和建模。...：图片在前面的数据探索分析过程中，我们发现目标变量是类别不平衡的，因此可能会导致模型偏向多数类而带来偏差。...，我们做一点幅度缩放，这里我们调用sklearn.preprocessing 类中的 MinMaxScaler 方法。
知识等待使用的时间越久，知识这把斧头就越钝。等待学习新知识的时间越长，你就越难以将其融入到代码中。 2. 不要陷入僵局。请求帮忙 我最大的错误是在学习编程陷入僵局的时候用了太长时间。...如果我读过更多关于Docker或问一个知道的人，那么可能我早就搞明白了，还可以在更短的时间内学到更多。 3. 为项目而工作 在我的经验中，没有什么可以与工作于自己的项目以学习编程更有用的了。...除了一些例外，我所知道的所有真正优秀的程序员都有一个习惯就是工作于业余项目（这也可能发生在工作中！）。有了一个点子并试图实现这个点子是非常具有挑战性的。它需要很强的自律心。...他们想要理解每一行代码。 有别于那些不管三七二十一，只要自己的代码能工作即可，即使对代码库有损害的人。平衡这两种技能是非常重要的。有时你应该深入钻研一个问题或项目，看看发生了什么。...但是，最重要的是，你将了解到其他人是如何看待编程的。你会发现，你认为理所当然或从来没有考虑的事情在人与人之间是非常不同的。 如果你没有什么可谈的，那就回到编辑器战争或tab vs space的话题。
知识等待使用的时间越久，知识这把斧头就越钝。等待学习新知识的时间越长，你就越难以将其融入到代码中。 我推荐阅读关于通用编程主题的网站是lobste.rs。上面有许多关于许多编程主题的文章。...如果我读过更多关于Docker或问一个知道的人，那么可能我早就搞明白了，还可以在更短的时间内学到更多。 3.为项目而工作 在我的经验中，没有什么可以与工作于自己的项目以学习编程更有用的了。...除了一些例外，我所知道的所有真正优秀的程序员都有一个习惯就是工作于业余项目（这也可能发生在工作中！）。有了一个点子并试图实现这个点子是非常具有挑战性的。它需要很强的自律心。...他们想要理解每一行代码。有别于那些不管三七二十一，只要自己的代码能工作即可，即使对代码库有损害的人。平衡这两种技能是非常重要的。有时你应该深入钻研一个问题或项目，看看发生了什么。...但是，最重要的是，你将了解到其他人是如何看待编程的。你会发现，你认为理所当然或从来没有考虑的事情在人与人之间是非常不同的。 如果你没有什么可谈的，那就回到编辑器战争或tab vs space的话题。
数据可视化是数据分析中不可或缺的一环，它帮助我们更好地理解数据、发现趋势和模式，并有效地传达我们的发现。...')plt.show()双变量可视化在了解单个变量后，我们通常会对两个或多个变量之间的关系进行探索。...('Sepal Length')plt.ylabel('Sepal Width')plt.title('Scatter Plot of Sepal Length vs Sepal Width')plt.show...它使用颜色编码来表示不同变量之间的相关程度，从而帮助我们发现隐藏在数据中的模式。...('Petal Length')plt.ylabel('Petal Width')plt.title('Scatter Plot of Petal Length vs Petal Width')plt.show
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