在各种信息爆炸出现的同时，五花八门的理财信息与我们的生活越贴越近。投资不再仅仅是企业行为，对于个人而言，也是很值得关注的内容。
大家都知道一线城市生活压力大，年轻人如果没有家里人的帮助想要独立扎根并非易事。好不容易凑足了首付买了房，还要每月透支的还着房贷，在资金链不足的情况下想要得到其他方面的物质满足那就只能借钱了。
导读：通过借贷消费，不是什么坏事。但电商网站帮你算好的利率，是真实的吗？你自己算过吗？应该怎么算？
交付价值，特别是业务价值，是敏捷方法的核心组成部分。这种概念已经融入了敏捷的核心，包括敏捷价值宣言(可以工作的软件胜过面面俱到的文档)和敏捷原则(不断交付可用的软件和可用的软件是衡量进度的首要指标)。每个特性都有其所属的价值，使用MoSCoW或Kano方法对特性的价值进行优先级排序。价值驱动交付贯穿敏捷项目的整个生命周期，指导着过程中的决策。
传统的股价预测的时许模型，对于收益率的假设往往不切实际，而最近兴起的机器学习模型，特别是深度学习模型对于股价的预测也存在着明显的问题：
迭代计算其实是在 Excel 中，一种公式的循环引用，对于了解编程概念的同学，很容易会想到另一个词“递归”。
在本系列前面的文章中，我们聊到了利息产生的原理，五要素核算模型以及到存银行时候面对各种计息方式和存取周期时的斗智斗勇，以及在人生最重大的一次借钱——贷款买房时候，银行的实操的计息流程。往期精彩回顾请戳：
题目描述 在金融中，我们有时会用内部收益率IRR来评价项目的投资财务效益，它等于使得投资净现值NPV等于0的贴现率。换句话说，给定项目的期数T、初始现金流CF0和项目各期的现金流CF1, CF2, .
为了成为一个会理财的程序员熊二，我来了。 直接成本和间接成本 直接成本(direct cost)：由一个特定项目引起的成本，如人工费、材料费等。 间接成本(indirect cost):整
业务价值可以通过商业论证进行评估，通常会通过常用的财务术语进行评估。商业论证开发是敏捷项目管理中重要的起步点。商业论证是对项目的构想、目标、达到目的的策略、重大事件、所需投资和预期回收所做的简明概要文件。商业论证向客户阐明了该项目为什么以及怎样带来价值。
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假设现在存入pv元钱（正），之后就不存了，年利率为rate，n年之后余额是pv * (1 + rate) ** n。
传统的缓存淘汰算法 LRU（Least Recently Used 最近最少访问）以其简单有效性被广泛应用，LRU 的核心思想是淘汰掉未访问时间最长的缓存块，它对所有的数据做了一个简单假设：如果数据块被访问了一次，那么该数据块在接下来的一段时间中还会被再次访问。但是当 LRU 算法遇到下面场景时候存在一定的局限性：
在数据密集的业务领域，尤其是金融，保险，税务等行业中，经常需要利用Excel模型，来对业务进行分析和处理。例如： 1.金融投资： 根据模型进行估值计算，并对投资风险进行评估，通过测算出投资的内部收益率（IRR），净现值（NPV）来做投资收益分析，反应项目的获利能力。 2.保险精算： 运用数学，统计学，保险学的理论和方法，对保险经营中的计算问题作定量分析，以保证保险经营的稳定性和安全性。 3.税务审计： 在定制的审计底稿上填报基础数据，通过Excel的公式计算汇总，整理成审计人员需要的信息，生成审计报告，常见于税费汇算清缴，税务稽查工作等。 在上述业务场景下，数据处理过程中都需要依赖很多数学计算，部分场景还需要依赖专业的数学模型。如果手工运算，不仅工程量大而且极易出错。另外，以上业务场景中的数据表格的格式也极为灵活，经常需要增加和调整。基于上述特点，以上行业的从业者往往会依赖Excel，利用其函数计算、汇总分析、透视表等功能，完成上述业务中的复杂数学计算。
股票市场预测由于其非线性、高度波动性和复杂性，一直是个复杂的问题。近年来，深度学习在许多领域占据了主导地位，在股市预测方面取得了巨大的成功和普及。本文以深度学习技术为重点，对其应用于股市预测研究进行结构化和全面的概述，介绍了股市预测的四个子任务及股市预测主流模型，并分享了一些关于股市预测的新观点及未来的几个方向。
今天给大家解释一个组内相关系数（intraclass correlationefficient,ICC）分析方法，其主要用于评价具有确定亲属关系的个体间某种定量属性的相似程度，同时也可以用于评价不同测量方法或者评定者对同一定量结果的可重复性或一致性。当前呢，在医学应用比较广泛，主要用来评价不同实验者或者不同时间同一实验者对同一实验结果的可重复性。
在了解了当前的功能之后，是时候评估MDM成熟度了。MDM成熟度可以通过五个维度进行评估:
第5章 如何买卖指数基金：懒人定投法 在上一章，我们解决了“买什么”和“卖什么”，这一章我们来解决“如何买”和“如何卖” 这需要根据每个人的不同经济情况来区分对待 例如年轻上班族，手里没有多少积蓄，那么定投就是最好的策略了，它可以帮助上班族强制拿出一部分收入，投入到收益更高的股票品种中 再比如，手里已经有一定积蓄、想拿这笔钱养老的投资者，可以采取动态再平衡的方法，将50%的资产分配于股票，50%的资产分配于短期债券，平时就可以从短期债券中取用生活所需 定投是本书所重点推荐的策略之一，它适合绝大多数的投资者
因子策略的开端，要从Fama-French 在资本资产定价模型上提出三因子模型说起，其在原有的市场因子Beta上，加上市值因子SMB和账面市值比因子HML，指出Beta不能完全解释不同股票回报率的差异，所以还应考虑上市公司的市值、账面市值比、市盈率的差异。
本文介绍了LIRS算法在缓存替换策略上的优化研究和实现。通过将缓存替换策略与页面访问模式进行关联，LIRS能够有效地提高内存访问速度，减少内存开销。同时，本文还针对传统LRU算法的局限性，提出了相应的解决方案。
王柏生 资深技术专家，先后就职于中科院软件所、红旗Linux和百度，现任百度主任架构师。在操作系统、虚拟化技术、分布式系统、云计算、自动驾驶等相关领域耕耘多年，有着丰富的实践经验。著有畅销书《深度探索Linux操作系统》（2013年出版）。
前文已述，价值在商业项目中的体现最终会回归到赚钱这个事情上。而如何衡量赚钱这个事，那就和金融财务方面的许多计算扯上关系了。项目经理需要掌握这些东西吗？可以不需要，但如果你有这方面的知识那就最好了。如果没有的话，请发挥你的情商，跟公司的财务打好关系吧。
IrrMapper是使用随机森林算法对美国西部11个州的灌溉状况进行的年度分类（即30米），涵盖1986年至今。虽然IrrMapper论文描述了四个等级的分类（即灌溉、旱地、非耕地、湿地），但数据集被转换为灌溉和非灌溉的二元分类。灌溉的 "指的是在这一年中检测到任何灌溉的情况。IrrMapper随机森林模型是用一个广泛的地理空间数据库来训练的，该数据库包括四个灌溉和非灌溉类的土地覆盖，包括50,000多块经人类验证的灌溉田，38,000块旱地，以及500,000多平方公里的未开垦土地。
最近这段时间，机器学习吸引了媒体和从业者大量的关注。的确，机器学习是一种变革性的技术。但是，尽管众人对这个话题喋喋不休，尽管风投为机器学习提供了许多资金，尽管谷歌让这个领域变得令人瞩目——在核心的技术领袖圈之外，机器学习仍然很少能获得正确的理解。 这就导致了对于机器学习这一变革性技术的未来的低估，而从商者也会因此无缘于了解他们应该为机器学习时代做好怎样的准备。 让我们讨论一下这把剑的两面吧——也就是它的潜力与陷阱。先从定义开始。 机器学习是一种算法，可以从数据中进行学习并作出预测。通常来说，运用这种技术时，
IrrMapper is an annual classification of irrigation status in the 11 Western United States made at Landsat scale (i.e., 30 m) using the Random Forest algorithm, covering years 1986 - present. While the IrrMapper paper describes classification of four classes (i.e., irrigated, dryland, uncultivated, wetland), the dataset is converted to a binary classification of irrigated and non-irrigated. 'Irrigated' refers to the detection of any irrigation during the year. The IrrMapper random forest model was trained using an extensive geospatial database of land cover from each of four irrigated- and non-irrigated classes, including over 50,000 human-verified irrigated fields, 38,000 dryland fields, and over 500,000 square kilometers of uncultivated lands.
中断，英文名为Interrupt，计算机的世界里处处都有中断，任何工作都离不开中断，可以说整个计算机系统就是由中断来驱动的。那么什么是中断？简单来说就是CPU停下当前的工作任务，去处理其他事情，处理完后回来继续执行刚才的任务，这一过程便是中断。
通常来说，应急响应泛指安全技术人员在遇到突发事件后所采取的措施和行为。而突发事件则是指影响一个系统正常工作的情况。这里的系统包括主机范畴内的问题，也包括网络范畴内的问题，例如黑客入侵、信息窃取、拒绝服务攻击、网络流量异常等。
中断是硬件和软件交互的一种机制，可以说整个操作系统，整个架构都是由中断来驱动的。中断的机制分为两种，中断和异常，中断通常为 $IO$ 设备触发的异步事件，而异常是 $CPU$ 执行指令时发生的同步事件。本文主要来说明 $IO$ 外设触发的中断，总的来说一个中断的起末会经历设备，中断控制器，$CPU$&$OS$ 三个阶段：设备产生中断，中断控制器接收和发送中断，$CPU$&$OS$ 来实际处理中断。
中断控制器相当于一个代理，我们外部设备产生的中断事件不会直接通过INTR总线进入CPU，而是先发送给中断控制器，中断控制器再转交给CPU，中断控制器的主要作用如下：
当我们拿到一个3D视频素材时，视频分为多种显示方式，有左右的方式，有上下的方式等，如果希望按照我们在电影院看的那种3D显示方式，使用ffmpeg的video filter可以搞的定，就是vfilter，filter的方法是stereo3D，下面看一下stereo3D的参数支持
作者：lynhlzou，腾讯 IEG 后台开发工程师 孙子云：“上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城”，最上乘行军打仗的方式是运用谋略，下乘的方式才是与敌人进行惨烈的厮杀。同样的，在程序设计中，解决问题的办法有很多种，陷入到与逻辑进行贴身肉搏的境况实属下下之策，而能运用优秀合理的算法才是”伐谋”的上上之策。 算法的思想精髓是值得深入研究和细细品味的，本宝典总结了服务器开发设计过程中涉及到的一些常用算法，试图尽量以简洁的文字和图表来解释和说明其中的思想原理，希望能给大家带来一些思考和启示。 思维导图
开发者在程序设计时，擅于运用优秀合理的算法相较于被动陷入逻辑之沼潭，是更被推荐的上上之策。算法的思想精髓是值得每个开发者深入研究和细细品味。本文总结腾讯游戏、微信红包等腾讯王牌的后台开发在设计过程中涉及到的一些常用算法，试图尽量以简洁的文字和图表来解释和说明其中的思想原理，希望能给大家带来一些思考和启示。
numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。 提供数学函数应用到每个数组中元素 提供线性代数，随机数生成，傅里叶变换等数学模块 numpy数组操作 numpy.array([],dttype=)生成ndarry数组,dttype指定存储数据类型 numpy.zeros((3,4))生成指定元素0的3行4列矩阵。 numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.ara
对于X86的单处理器机器，一般采用可编程中断控制器8259A做为中断控制电路。传统的PIC（Programmable Interrupt Controller）是由两片8259A风格的外部芯片以“级联”的方式连接在一起。每个芯片可处理多达8个不同的IRQ输入线。因为从PIC的INT输出线连接到主PIC的IRQ2引脚，所以可用IRQ线的个数限制为15，如图1所示。
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临床上的一致性检验指的在诊断试验中，研究者希望考察不同的研究方法在诊断结果上是否具有一致性。分为两种情况：一是评价待评价的诊断试验方法与金标准的一致性；二是评价两种化验方法对同一样本的化验结果的一致性或者两个医务工作者对同一组病人的诊断结论的一致性或者同一个医务工作者对同一组病人前后两次的观察做出的诊断的一致性等。
【导读】今天我们主要分享基于上下文的技术用于目标检查。深层神经网络被训练用于利用来自除该区域(上下文)以外的任何其他地方的信息来预测区域内的光流，而另一个网络则试图使这种上下文尽可能少信息。结果模型是一个假设不需要显式正则化或超参数的调整。尽管新方法不需要任何监督，但它的性能要好于在大型注释数据集上预先训练过的几种方法。
项目组合管理：便于有效管理、实现战略业务目标而结合在一起的项目、项目集和其他工作。共享资源、强调服务于组织战略对项目进行排序、实现组合资源的最大化；没有内在联系的只能当项目组合来管理。
概况 近日，腾讯电脑管家发现有多个网站在其网页内嵌了挖矿JavaScript脚本，用户一旦进入此类网站，JS脚本就会自动执行，占用大量的机器资源以挖取门罗币，使电脑出现卡慢问题。据分析，内嵌JS挖
作为计算机视觉三大顶会之一，备受瞩目的ECCV 2020（欧洲计算机视觉国际会议）最近公布了所有奖项。
为了能很好地理解昨天跑出来的这个别人的程序，花了点时间对他做了个注释。今天由于做了个核酸，起太早了，有点困，又回寝室补了个觉，做的不多，明天继续。
这里写的是一个系列，这是系列的第三篇，这个系列主要是针对SQL优化，前两篇的地址下文字的最下方。
很多人在学习中断子系统的过程中，在对基本概念与整体不太了解的情况下，过早的陷入了各种架构的实现细节，如同盲人摸象。这里主要给大家明确中断的各个基本概念，希望从这个角度能让大家更好的理解中断子系统。
原文：https://medium.com/intrinsic/why-should-i-use-a-reverse-proxy-if-node-js-is-production-ready-5a079408b2ca
Frédéric Abergel, Adrien Akar 在 Supply chain and correlations (2022) 中利用彭博的供应链数据深入研究了供应链网络本身以及供应链网络社群对股票之间相关性的影响，发现存在供应链关系或位于供应链社群内部的股票之间有更高的相关性，即使在极端行情下也成立，这为能将供应链关系引入风险模型中提供依据。具体内容可以参考公众号之前的文章：基于供应链网络的股票收益分析
随着区块链技术的火爆，比特币、以太币、瑞波币等数字货币被持续热炒，交易市值和价格一路走高，许多人看好数字货币的发展，纷纷加入“挖矿”大军。与此同时，数字货币的火爆也伴随着挖矿黑产的兴起，不法分子将木马悄悄植入用户计算机、网页之中非法牟利。
今天，继续我们的机器学习应用量化投资系列。本期我们介绍一篇研究报告，详细的介绍了7中机器学习算法在因子有效性上的展现。希望给大家在写策略时做一些参考借鉴。 前言 逻辑依旧明了，机器学习并非黑箱 谈到机器学习，大家最忌讳的便是黑箱问题。其实不必，理解机器学习算法，逻辑实则简单，比如相同的因子特征将会有相同的表现。在实战中，我们发现， 该逻辑十分有效，在我们的机器学习选股模型中，该逻辑连续十几年不曾被打破。 Adaboost 最稳定，朴素贝叶斯收益最高 全市场选股，市值中性选股等权加权，行业中性选股等
作者 | Renato Losio 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 最近，亚马逊前副总裁 Adrian Cockcroft 在推文中特别指出了从 gzip 切换到 Zstandard 压缩所带来的好处，这在社区中引发了关于压缩算法的讨论。其他大公司，包括 Twitter 和 Honeycomb，也分享了使用 zstd 获得的收益。 最近，Dan Luu 分析了推特存储节省的情况，并在推特上发起了一场对话： 我想知道 Yann Collect 创建 zstd 到底消除了多少浪费。我估算了下 Twi
AI与手打同时尝试打分，最后提交的最高成绩是手打成绩，主要思路是尽可能堆高后进行消4，依据序列的情况妥协进行消3.2，通过本地实现一个模拟器提供各种信息来辅助整个流程。AI算法思路与内部赛道的139w分大佬类似，手打最终117.9w分
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