作者寄语 全国农产品批发价格指数是一个包括全国批发价格个体指数、农产品小类批发价格指数、农产品大类批发价格指数和全国农产品批发价格总指数的指数群，无论是多数品种的价格变化，或是某一地区、某一品种批发价格受到某种暂时的...、偶然的因素影响，在短时间、局部地区所发生的较大变化，都会对全国批发价格总体水平产生影响，从而在全国农产品批发价格个体指数、各类综合指数和总综合指数中及时表现出来。...更新接口 "macro_china_agricultural_product" # 农产品批发价格总指数 农产品批发价格总指数 接口: macro_china_agricultural_product...目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00009274.html 描述: 农产品批发价格总指数, 数据区间从 20050927-至今 限量...: 单次返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 最新值 int64 - 涨跌幅 float64 注意单位: % 近3月涨跌幅 float64
作者寄语 全国农产品批发价格指数是一个包括全国批发价格个体指数、农产品小类批发价格指数、农产品大类批发价格指数和全国农产品批发价格总指数的指数群，无论是多数品种的价格变化，或是某一地区、某一品种批发价格受到某种暂时的...、偶然的因素影响，在短时间、局部地区所发生的较大变化，都会对全国批发价格总体水平产生影响，从而在全国农产品批发价格个体指数、各类综合指数和总综合指数中及时表现出来。...data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00662543.html 描述: 农副指数指数, 数据区间从 20111205-至今 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数...NaN NaN NaN 1 2011-12-12 986 -0.904523 ......NaN NaN NaN 2 2011-12-19 990 0.405680 ...
作者寄语 全国农产品批发价格指数是一个包括全国批发价格个体指数、农产品小类批发价格指数、农产品大类批发价格指数和全国农产品批发价格总指数的指数群，无论是多数品种的价格变化，或是某一地区、某一品种批发价格受到某种暂时的...、偶然的因素影响，在短时间、局部地区所发生的较大变化，都会对全国批发价格总体水平产生影响，从而在全国农产品批发价格个体指数、各类综合指数和总综合指数中及时表现出来。...输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 最新值 int64 - 涨跌幅 float64 注意单位: % 近3月涨跌幅 float64 注意单位:...NaN NaN NaN 1 2005-09-28 123.00 -0.646204 ......NaN NaN NaN 2 2005-09-29 123.10 0.081301 ...
该方法很常用，但也存在以下两个问题： 在〖从 Tick 到 Bar〗一帖可知等时抽样的 Time Bar 的统计特征不好 阈值 c 一直不变，但价格波动率却随时间变化，这就造成了 在波动率很大时...这是一种路径依赖（path dependent）的标注方法，因而能够有效地解决上节提到的止损止盈问题。 「三隔栏」灵魂三问 为什么要设定三隔栏？...events, width ) result.head().append(result.tail()) 八种情况 前面的 TBL() 函数的输出 result...[1, 0, 0]：持仓直至获利，但也意味着多年来一直亏损。 两种不合逻辑的情况（上图红 ×）： [0, 1, 0]：毫无目的的配置。我们直到亏损才停止。 [0, 0, 0]：该配置没有隔栏。...头寸方向如果预测错误了，情况 1 和情况 2 哪种更严重？
假设我们有一份水果价格数据的表，并希望对其进行透视，以查看每个产品在每个超市中的价格，下面就是通过代码实现的原理解析。1、问题背景我需要对一个数据库表进行透视查询，将具有相同ID的行汇总到一行输出中。...例如，给定一个水果价格表，其中包含了不同超市中不同水果的价格，我希望得到一个汇总表，显示每个水果在每个超市中的价格。空缺处应使用NULL填充。...NaNDate 2.0 NaN 2.1Elderberry NaN 10.0 NaN2.2 使用Python的itertools...for fruit, group in groups: # 创建一个字典来存储每个水果的价格 prices = defaultdict(lambda: None) # 将每个水果的价格添加到字典中...prices in pivot_table.items(): print(fruit, '\t', '\t'.join(str(prices[shop]) for shop in shops))输出结果
我是小刀！...过几天就中秋了，小刀还没收到公司送的月饼 ，只能用羡慕的眼神看着女朋友她们公司早在半个月前就送的广州酒家月饼，所以为了不羡慕，今天用python+ppt带大家看看淘宝的月饼怎么样，呃呃，只看不买...顺便想想怎么提醒公司送...而北京的店铺数量仅207家，销售量却遥遥领先于广东、上海、浙江。 北京店铺的销售量占全国总销量的25.38%，这在一定的情况下反映北京的店铺卖的产品更好。...结语 通过以上简单分析，方便对淘宝上的月饼店铺分布、价格、哪家的产品比较好等方面具有一定的认识，让我不再羡慕我女朋友了......以上便是今天的全部内容了，原创不易，欢迎点赞、分享，支持我继续写下去！ ---End---
比如股票价格的日线走势,通过计算相邻两天的价差,就能更清楚地观察到价格的涨跌幅度。 计算变量值在相邻时间点或索引点之间的变化量和变化率,方便你追踪变量的走势。 检测异常值。...如果一个数据与前后数据相差很大,很可能是个异常值或错误数据,diff()可以帮你快速发现。 总之,diff()就像给你的数据套上了"变化显示镜",让数据的走势和变化在你眼前一目了然。...4, 9, 16, 25]}) In [38]: df Out[38]: A B 0 1 1 1 3 4 2 6 9 3 10 16 4 15 25 结果输出...: # 因为头 N 行没有之前 N 期的数据,因此这 N 行的结果将被标记为NaN In [35]: df.diff(periods=1) Out[35]: A B 0 NaN NaN...NaN 1 NaN NaN 2 5.0 8.0 3 7.0 12.0 4 9.0 16.0
输入值向量x为股票向量，若输入值含NAN，则NAN不参与排名，输出为股票对应排名的boolean值（排名所占总位数的百分比）。...解析：将x1经过此运算得到x2，运算前后对比之后你会发现x2的值与对应的x1的值符号不变，但对应的值都放大了，我们将此操作称为差异放大。为什么要放大？...本策略主要利用跌得太久，就会反弹上升原理以及“波动性”原理，即总是认为其价格在一定范围内上下波动，即在最高点下跌一定程度，就会反弹回原来的最高点。...那么，returns 在过去5天里一直都小于0，根据对returns 的定义，股价一直都在下降。...5、将每只股票返回的索引号进行排序，返回其股票对应排名的boolean 值（排名 所占总位数的百分比），再减去0.5 的中性化操作得到最终的alpha001 因子。
但是要注意loss的错误范围(主要是回归), 你预测一个label是10000的值, 模型输出0, 你算算这loss多大, 这还是单变量的情况下. 一般结果都是nan....现象：观测训练产生的log时一开始并不能看到异常，loss也在逐步的降低，但突然之间NaN就出现了。 措施：看看你是否能重现这个错误，在loss layer中加入一些输出以进行调试。...示例：有一次我使用的loss归一化了batch中label错误的次数。如果某个label从未在batch中出现过，loss就会变成NaN。在这种情况下，可以用足够大的batch来尽量避免这个错误。...3、不当的输入 原因：输入中就含有NaN。 现象：每当学习的过程中碰到这个错误的输入，就会变成NaN。观察log的时候也许不能察觉任何异常，loss逐步的降低，但突然间就变成NaN了。...因为如果你不乘以比例因子q，神经网络的输出将产生更高的相对于连续神经元所期望的值（因此神经元可能饱和）：这就是为什么反向Dropout是更加常见的实现方式。
苹果一直都是高格调、高价格的象征。 但它贵得那么理所当然，它不贵都觉得良心了，这种结果就让人觉得很危险，这是潜移默化的PUA了。 那些说“亲民”和“性价比”的人，不知是嘴硬，还是过得太好。...我们为什么会 掉进陷阱？ 首先，《智能相对论》先回答你为什么这苹果涨价就是给我们造的一个高价陷阱。...大家都在等待一个傲娇的老板，因其错误的定价策略，向消费者低头。 但事实呢？ 苹果手机低头了吗？ 并没有。 iPhone成为2017年最畅销科技产品，总销量2.23亿部。...大家为什么会“嘴嫌体直”，主动跳入陷阱？ 因为这个高价的背后，是苹果手机的品牌格调、系统和生态。 高价陷阱第一个捕猎夹： 高端化 不买苹果，我买其他品牌不香吗？...大家印象中一两千，最多3千元封顶的小米，小米MIX4也冲上了6299元，价格翻了整整一倍，雷总“杀”疯了啊！ 从此，大家对小米手机4千以上的定价，也就见怪不怪了。 为爱买单，雷总的梦，大家来实现！
这个教程将展现tfdbg的命令行界面的功能，并聚焦于如何调试在TensorFLow的模型开发中经常发生的一种错误：错误数值（nan和inf）导致的训练失败。...如果inf和nan的例子很难用肉眼看出，你可以使用下列指令运行正则表达式搜索，并且高亮输出： tfdbg>/inf 或者： tfdbg>/(inf|nan) 为什么出现了这些无穷大？...Q:我怎样把tfdbg和我在Bazel里的会话连接起来？为什么我看到一个错误：ImportError:cannot import name debug？...Q:我正在调试的模型很大。被tfdbg转储的数据占满了我硬盘的空闲空间。我该怎么办？....* Q:为什么我不能再tfdbg命令行界面选择文本？ A:这是因为tfdbg命令行界面在终端中默认开启了鼠标事件。这个鼠标-任务模式重载了默认的控制台交互，其中包括文本选择。
在这篇文章中，我尝试简单地归纳一下用Python来做数据清洗的7步过程，供大家参考。...一般来说价格不能为负，所以从逻辑上来说如果价格是小于0的数据应该予以筛出 #删除异常值：通过条件判断筛选出数据 #查询条件 querySer=DataDF.loc[:,'Quantity']>0 #应用查询条件...后面出来数据，如果遇到错误：说什么float错误，那就是有缺失值，需要处理掉 所以，缺失值有3种：None，NA，NaN 那None和NaN有什么区别呢： None是Python的一种数据类型， NaN...－ df.fillna(df.mean()) 使用数字类型的数据有可能可以通过这样的方法来去减少错误。...比如，这个案例里面的价格。如果用0或者"Not Given"等来去填充都不太合适，但这个大概的价格是可以根据其他数据估算出来的。
一、MIRO按行项目收到发票 在此步骤中，对从供应商处收到的实际发票实现发票校验。实际发票金额可能不同于采购订单参考金额，因此可能在此步骤中需要减少发票金额。 角色应付会计 1....在基本信息 标签页上，进行以下输入： 字段名称用户操作和值注释发票日期实际日期 参照任何参考文本例如供应商发票金额输入总的发票金额（包括税）供应商提供的发票金额可能与总的采购订单参考金额有偏差计算税额选择...税码J1通常系统已有建议值税额输入税额，相当于总发票金额的 17% 4....在PO参考数据中，请选择更正 ID字段中的值 供应商错误。 b. 之后，系统将再打开两个字段：在字段 按照供应商的发票金额 中，必须输入发票的金额。...在字段 根据供应商的发票数量 中，必须输入发票中的数量。由于此数据，发票金额减少由系统计算，并收到消息 发票减少数量现在是XXX,XX CNY。 ? 6. 为了测试有无错误，请选择 模拟。
本文记录一个 WPF 已知问题，当传入到渲染的 Geometry 几何里面包含了 NaN 数值，将可能让应用程序收到从渲染层抛上来的 UCEERR_RENDERTHREADFAILURE 异常，且此异常缺乏必要信息...，比较难定位到具体错误逻辑 此问题是小伙伴报告给我的，详细请看 https://github.com/dotnet/wpf/issues/7421 此问题仅仅只发生在比较特殊的情况，其他情况下都能比较及时收到异常或者是...接下来我将细细告诉大家这个调用链是如何一步步使用错误的上层业务代码传入的 Geometry 数据，获取到错误的参数。...__RtlUserThreadStart@8() 其他的投毒逻辑也差不多，只需要在 figure 拿到的点包含 NaN 即可更新到 Bounds 导致拿到不符合预期的内容 那为什么上层收到的是 RENDERTHREADFAILURE...这是为了安全，虽然我也不知道为什么将具体的错误信息返回上层就不安全了 通用处理返回的 WGXERR_UCE_RENDERTHREADFAILURE 错误，将会在 C# 层抛出 UCEERR_RENDERTHREADFAILURE
看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？...这也是现在深度卷积神经网络虽然效果拔群，但是一直为人诟病的原因之一。...多说几句，每一层卷积的channel数和网络的总卷积层数，构成了一个巨大的超参集合，这个超参集合里的最优组合，很可能比目前业界各种fancy的结构还要高效。...但是要注意loss的错误范围(主要是回归), 你预测一个label是10000的值, 模型输出0, 你算算这loss多大, 这还是单变量的情况下. 一般结果都是nan....一般对网络不是决定性的. 反正我无脑用sgd + momentum. batch normalization我一直没用, 虽然我知道这个很好, 我不用仅仅是因为我懒.
这是因为上面表达式的右侧原本是一个Python浮点数，而它现在是一个零维张量。因此，总损失累加了张量和它们的梯度历史，这可能会产生很大的autograd 图，耗费内存和计算资源。 3....假设有模型A和模型B，我们需要将A的输出作为B的输入，但训练时我们只训练模型B....3)得到的输出在主GPU上进行汇总，计算loss并反向传播，更新主GPU上的权值。 4)把主GPU上的模型复制到其它GPU上。...但是我经常会忽略掉这一项的存在，从而引发了意想不到的问题。...后面需要用到layer4的时候，发现输出异常（接近于0），才注意到这个问题的存在。
看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？...多说几句，每一层卷积的channel数和网络的总卷积层数，构成了一个巨大的超参集合，这个超参集合里的最优组合，很可能比目前业界各种fancy的结构还要高效。...为什么? + 你要验证自己的训练脚本的流程对不对....但是要注意loss的错误范围(主要是回归), 你预测一个label是10000的值, 模型输出0, 你算算这loss多大, 这还是单变量的情况下. 一般结果都是nan....一般对网络不是决定性的. 反正我无脑用sgd + momentum. batch normalization我一直没用, 虽然我知道这个很好, 我不用仅仅是因为我懒.
, outputs=[output]) opt= Adam(lr=0.002) final_model.compile(optimizer=opt, loss='mse') “Novel”点在神经网络的单层输入和输出中加入小噪音...从2012年到2016年，我们以AAPL的价格训练我们的网络，并在2016 – 2017年进行测试，就像我们在之前的一个教程中做的那样。...可能的改进 这个方法似乎是可行的，我想向你介绍一些可能的改进，我强烈建议你自己尝试一下: 不同的指标策略:MACD,RSI； 配对交易策略可以通过提出的方法进行优化； 尝试预测不同的时间序列特征:赫斯特指数...在这篇文章中，我想用神经网络来完成(至少在一段时间内)金融时间序列预测主题。我们不能直接用它们来预测价格是否会上涨或下跌，来赚很多钱。我们考虑了不同的数据源和目标，仔细地处理过拟合和优化过的超参数。...我们能得出以下结论： 小心过度拟合； 试着预测一些不同但很接近的价格或回报的东西——波动，偏斜度或者其他特征； 如果有不同的数据源，使用多模式学习； 找到正确的超参数。
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