开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

从Play中还是从正态分布中使用spec2？

从Play中使用spec2是指在软件开发中使用Play框架的spec2测试库。Play框架是一款用于构建Web应用程序的开源框架，而spec2是Play框架的一部分，用于编写和执行测试用例。

spec2是一个功能强大的测试库，它提供了丰富的断言和测试工具，可以帮助开发人员编写全面且可靠的测试。使用spec2进行测试可以确保代码的正确性和稳定性，提高软件质量。

在使用spec2进行测试时，可以从正态分布中生成测试数据。正态分布是统计学中常用的一种概率分布，也称为高斯分布。它具有钟形曲线的特点，可以用于模拟各种自然现象的分布情况。

使用spec2从正态分布中生成测试数据可以模拟真实场景下的数据分布，更全面地测试代码的性能和稳定性。通过在测试中使用真实数据，可以更好地发现潜在的问题和漏洞。

在腾讯云的云计算平台中，推荐使用云服务器（CVM）和云数据库（CDB）等产品来支持Play框架和spec2测试库的部署和运行。云服务器提供了可靠的计算资源，云数据库提供了高性能的数据存储和管理服务，可以满足Play框架和spec2测试库的需求。

腾讯云云服务器（CVM）产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm 腾讯云云数据库（CDB）产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb

相关搜索:Play Framework -如何从Scala模板中的函数中获取值？Play Framework初学者。从表单中获取数据从FirebaselistObservable存储数据还是使用InnerHtml？从Play 2.4转换到Play 2.5时，异步操作中的NullPointerException 从redis中快速获取数据是使用键还是使用主键从oracle单表获取数据？从R中的遗传数据模拟正态分布数据从二项分布中绘制，条件是从标准正态分布中提取向量从截尾正态分布中抽样从截断正态分布中绘制会产生错误的R标准差使用Google Play服务作为Android服务，随时从任何活动中获取位置

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列

其中 F−1是分布函数的倒数，也称为分位数函数。因此，一旦可以定义收益序列的分布，VaR 就很容易计算。

02

R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据

风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险

01

聊聊dddsample-core的Specification

dddsample-core的Specification接口定义了isSatisfiedBy、and、or、not方法；AndSpecification、OrSpecification、NotSpecification继承了AbstractSpecification，实现了Specification接口。

01

聊聊dddsample-core的Specification

dddsample-core的Specification接口定义了isSatisfiedBy、and、or、not方法；AndSpecification、OrSpecification、NotSpecification继承了AbstractSpecification，实现了Specification接口。

03

R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据

风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险

00

matplotlib（五）排版布局

tight_layout在上面示例中已经出现过，在这里做一个补充说明，tight_layout自动调整subplot(s)参数，以便subplot(s)适应图形区域。这是一个实验性功能，在某些情况下可能无效，而且它仅对ticklabels, axis labels, titles有效。作图时我们可能会遇到这种问题，发现部分title、ticks、label被截断了，如下图所示：

03

CSS的继承性和层叠性

有一些属性，当给自己设置的时候，自己的后代都继承上了，这个就是继承性。哪些属性能继承？ color、 text-开头的、line-开头的、font-开头的。这些关于文字样式的，都能够继承；所有关于盒子的、定位的、布局的属性都不能继承这些关于文字样式的，都能够继承；所有关于盒子的、定位的、布局的属性都不能继承

02

规格模式（Specification Pattern）

规格模式（Specification Pattern）可以认为是组合模式的一种扩展。很多时候程序中的某些条件决定了业务逻辑，这些条件就可以抽离出来以某种关系（与、或、非）进行组合，从而灵活地对业务逻辑进行定制。另外，在查询、过滤等应用场合中，通过预定义多个条件，然后使用这些条件的组合来处理查询或过滤，而不是使用逻辑判断语句来处理，可以简化整个实现逻辑。

01

R语言:计算各种距离

=================================================================================================================================================

02

在 R 中估计 GARCH 参数存在问题（基于 rugarch 包）

这是一篇本应早就写完的博客文章。一年前我写了一篇文章，关于在 R 中估计 GARCH(1, 1) 模型参数时遇到的问题。我记录了参数估计的行为（重点是 β ），以及使用 fGarch 计算这些估计值时发现的病态行为。我在 R 社区呼吁帮助，包括通过 R Finance 邮件列表发送我的博客文章。

03

R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据|附代码数据

此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益

00

什么是CPK，有什么用？

CPK：Complex Process Capability index 制造过程能力指标。顾名思义，是用来衡量制造过程能力的一个指标。

02

R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。

00

R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为风险具有更好的合理性。

00

R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为风险具有更好的合理性。

02

R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数

VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为风险具有更好的合理性。

00

R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为风险具有更好的合理性。

00

R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险

董事会感到关切的是，公司已连续第五个季度未能实现盈利预期。股东不高兴。罪魁祸首似乎是商品销售成本的波动。

01

R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险|附代码数据

董事会感到关切的是，公司已连续第五个季度未能实现盈利预期。股东不高兴。罪魁祸首似乎是商品销售成本的波动。

01

R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险|附代码数据

董事会感到关切的是，公司已连续第五个季度未能实现盈利预期。股东不高兴。罪魁祸首似乎是商品销售成本的波动。

01

朴素贝叶斯：基于概率论的分类模型

朴素贝叶斯是建立在贝叶斯定理上的一种分类模型，贝叶斯定理是条件概率的一种计算方式，公式如下

01

R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化

普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系。

00

R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化|附代码数据

普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系

01

R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化

普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

03

Python学习笔记整理(十七)异常处理

一、异常基础 try/except：捕捉由代码中的异常并恢复，匹配except里面的错误，并自行except中定义的代码，后继续执行程序（发生异常后，由except捕捉到异常后，不会中断程序，继续执行try语句后面的程序） try/finally: 无论异常是否发生，都执行清理行为（发生异常时程序会中断程序，只不过会执行finally后的代码） raise: 手动在代码中接触发异常。 assert: 有条件地在程序代码中触发异常。 with/as 在Python2.6和后续版本中实现环境管理器。用户定义的异常要写成类的实例，而不是字符串、。 finally可以和except和else分句出现在相同的try语句内、 1、异常的角色错误处理事件通知特殊情况处理：有时发生很罕见的情况，很难调整代码去处理。通常会在异常处理器中处理这些罕见的情况，从而省去编写应对特殊情况的代码终止行为非常规控制流程 >>> x='diege >>> def fetcher(obj,index): ... return obj[index] ... >>> fetcher(x,4) 'e' >>> fetcher(x,5) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 2, in fetcher IndexError: string index out of range >>> try: ... fetcher(x,5) #尝试抓取第5个字符 ... except IndexError: #如果发生异常【指出引发的异常名称】 ... print fetcher(x,-1) #那就抓取最后一个字符 ... e >>> def catcher(): ... try: ... fetcher(x,5) ... except IndexError: ... print fetcher(x,-1) ... print "continuing" ... >>> catcher() e continuing 可以看到从异常中恢复并继续执行。 try/finally: 无论异常是否发生，都执行清理行为（发生异常时程序也会终端，只不过会执行finally后的代码） >>> try: ... fetcher(x,4) ... finally: ... print 'after fetch' ... 'e' after fetch 没有发生异常的情况,也执行finally语句中的代码发生异常的情况下 >>> try: ... fetcher(x,5) ... finally: ... print 'after fetch' ... after fetch Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 2, in <module> File "<stdin>", line 2, in fetcher IndexError: string index out of range 发生异常的情况下，也执行了finally语句中的代码实际应用镇南关，try/except的组合可用于捕捉异常并从中恢复，而try/finally的组合则很方便，可以确保无论try代码块内的代码是否发生异常，终止行为一定会运行。如，try/except来捕捉第三方库导入的代码所引发的错误，然后以try/finally来确保关闭文件，或者终止服务器连接等调用。可以在同一个try语句内混合except和finally分句:finally一定回执行，无论是否有异常引发，而且不也不关异常是否被except分句捕捉到 2、try/except/else语句 try的完×××式：try/多个except/else语句 else是可选的 try首行底下的代码块代表此语句的主要动作：试着执行的程序代码。except分句定义try代码块内引发的异常处理器，而else分句（如果有）则是提供没有发生异常时候要执行的处理器。 *如果try代码块语句执行时发生了异常，Python就跳回try，执行第一个符合引发的异常的except分句下面的语句。当except代码执行后（除非 except代码块引发另一异常），控制全就会到整个try

01

谈谈随机数

God does NOT play dice with the Universe! 什么是随机(random)？字典中给出的定义是无计划，无序和无目的，纯靠运气。随机是生活中必不可少的成分，比如彩票，游戏，安全，早餐吃什么，这些行为都有一些随机的成分，但我们能说这些行为都是随机的吗？比如早餐，吃的人以为是随机的，做什么吃什么，对厨师而言，可能是精心安排的，就不算随机行为。游戏也是如此，随机掉了一件装备，你如获至宝，其内部是一个概率算法，如果你掌握了这个算法做了一个外挂，对你而言，这也不是随机行为了。同

JAX 中文文档（十四）

| vq(obs, code_book[, check_finite]) | 将观测值分配给代码簿中的代码。 | ## jax.scipy.fft

01

R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据

风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险

00

单变量线性回归模型与结果解读

统计模型的一般形式是Y=m(X)+e。其中Y为输出变量、响应变量、因变量、被解释变量；m为均值；e为不可控因子，可以理解为噪声。故模型等式右边是用X组成的函数去描述Y的均值，即模型是在平均的意义下去描述自变量与因变量间的关系，所以在解读模型的时候，我不会将模型说死。

02

Matlab正态分布、历史模拟法、加权移动平均线 EWMA估计风险价值VaR和回测标准普尔指数 S&P500时间序列|附代码数据

此示例说明如何使用三种方法估计风险价值 (VaR) 并执行 VaR 回测分析。这三种方法是：

01

Mantel Test

在一次课题组师兄汇报的时候，我第一听说了Mantel Test，当时第一眼就被这个漂亮的图形所吸引，所以就想着以后也能用到自己的文章里，便自己花时间了解了下。

05

Excel正态分布函数简介

引言：Excel提供了几个工作表函数来处理正态分布或“钟形曲线”，这里介绍Excel的正态分布函数为统计上的挑战所提供的帮助。本文学习整理自exceluser.com，供有兴趣的朋友参考。

02

对于权重初始化的研究

权重初始化对于神经网络来说十分重要，一个好的权重初始化的方法能够帮助神经网络更快的找到最优解决方案。之前在TensorFlow的基本使用(1)-创建简单神经网络这篇笔记中提到使用截断正态分布的方法随机初始化权重，在学习了weight initialization这门课后有了更直观的理解。

01

机器学习数学笔记|大数定理中心极限定理矩估计

课程传送门: http://www.julyedu.com/video/play/38

01

random：Python随机数的生成与应用

在实际的开发中，经常会用到随机数生成。而random库专用于随机数的生成，它是基于Mersenne Twister算法提供了一个快速伪随机数生成器。

04

R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究

在对诊断测试准确性的系统评价中，统计分析部分旨在估计测试的平均（跨研究）敏感性和特异性及其变异性以及其他测量。灵敏度和特异性之间往往存在负相关，这表明需要相关数据模型。由于用户，分析在统计上具有挑战性

01

Processing沙画的笔触模拟

其实沙画的笔触模拟是非常复杂的，本篇我们来实现一个非常简单的笔触形式，也就是通过randomGaussian()来模拟沙子的笔触分布情况。

02

数据并非都是正态分布：三种常见的统计分布及其应用

你有没有过这样的经历？使用一款减肥app，通过它的图表来监控自己的体重变化，并预测何时能达到理想体重。这款app预测我需要八年时间才能恢复到大学时的体重，这种不切实际的预测是因为应用使用了简单的线性模型来进行体重预测。这个模型将我所有过去的体重数据进行平均处理，然后绘制一条直线预测未来的体重变化。然而，体重减轻通常不会呈线性发展，使用更复杂的数学模型，如泊松回归，可能会更加贴近真实情况。

01

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之参数初始化

当然还有一些像：torch.zeros()、torch.zeros_()、torch.ones()、torch.ones_()等函数；

04

建立脑影像机器学习模型的step-by-step教程

机器学习的日益普及导致了一些工具的开发，旨在使这种方法的应用易于机器学习新手。这些努力已经产生了PRoNTo和NeuroMiner这样的工具，这并不需要任何编程技能。然而，尽管这些工具可能非常有用，但它们的简单性是以透明度和灵活性为代价的。学习如何编程一个机器学习管道(即使是一个简单的)是一个很好的方式来洞察这种分析方法的优势，以及沿着机器学习管道可能发生的扭曲。此外，它还允许更大的灵活性，如使用任何机器学习算法或感兴趣的数据模式。尽管学习如何为机器学习管道编程有明显的好处，但许多研究人员发现这样做很有挑战性，而且不知道如何着手。

05

用Python结合统计学知识进行数据探索分析

本文用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布：指数分布和正态分布，最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。 # 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format ='retina' 随机数

07

交互式数字作品教程——专为艺术家的你！

这篇文章不是对循环神经网络的综合概述。它适用于没有任何机器学习背景的读者。其目的是向艺术家和设计师展示如何使用预先训练的神经网络——使用简单的Javascript和p5.js库来制作交互式数字作品。

06

AI实践精选：艺术家如何应用RNN（循环神经网络）创作AI化的艺术作品

文章导读：这篇文章不是为了全面深入的介绍循环神经网络（recurrent neural networks），而是为那些没有任何机器学习（machine learning）背景知识的读者提供一种思路，意在展示艺术家和设计师运用简单的Javascript和p5.js库构造预训练神经网络、进而创作出交互式数字作品的过程。引言近年来，对于那些富有创造性的群体来说，机器学习已经成为一种流行的工具。风格迁移（style transfer）、t-sne算法、自编码器（autoencoders）、生成对抗网络（

07

Stata特别篇（上）——Stata单变量图表汇总！

今天要跟大家分享的是Stata特别篇——Stata图表汇总！本篇内容将会涉及到常用的图表类型以及统计分析过程作为判别和辅助分析的各种常用图表。大家都知道由于Stata最为强大的统计分析软件之一，其强项在于统计分析而非作图，但是对比目前各种主流的统计分析软件，Stata的默认图表质量还是属于上乘的（其实Stata允许二次加工，只是加工起来比较费时），尤其是跟Eviews和SPSS比，图表的质量要好很多。 Stata在图表构建方面的最大优点是（除了图表质量），可以自由操控图表元素甚至通过自定义完成图表的叠加

05

GAN 并不是你所需要的全部：从AE到VAE的自编码器全面总结

说到计算机生成的图像肯定就会想到deep fake：将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。在图像生成方面GAN似乎成为了主流，但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功，但他们的缺陷也是十分明显的，而且并不是生成图像的全部。自编码器（autoencoder）作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展，所以不要忘掉自编码器！

01

用Python结合统计学知识进行数据探索分析

# 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina'

02

将特征转换为正态分布的一种方法示例

来源：Deephub Imba本文约2100字，建议阅读9分钟本文为你介绍如何将数据转换成正态分布来建立模型。正态（高斯）分布在机器学习中起着核心作用，线性回归模型中要假设随机误差等方差并且服从正态分布，如果变量服从正态分布，那么更容易建立理论结果。统计学领域的很大一部分研究都是假设数据是正态分布的，所以如果我们的数据具有是正态分布，那么则可以获得更好的结果。但是一般情况下我们的数据都并不是正态分布，所以如果我们能将这些数据转换成正态分布那么对我们建立模型来说是一件非常有帮助的事情。 standar

01

Excel数据分析案例：用Excel做仿真模拟，研究销售与成本之间未来的关系

通过用分布拟合工具对历史销售和成本之间的关系，我们发现成本遵循正态分布（mu = 120，sigma = 10），销售遵循正态分布（mu = 80，sigma = 20），因此，我们可以在Excel中得到如下的公式：

01

Matlab之正态拟合直方图绘制函数histfit

绘制 data 中的值的直方图并拟合正态密度函数，直方图的 bin 个数等于 data 中元素个数的平方根。

08

每个数据科学家都应该知道的六个概率分布

介绍假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而

06

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭