关于S3cret Scanner S3cret Scanner是一款针对S3 Bucket的安全扫描工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松扫描上传到公共S3 Bucket中的敏感信息。...S3cret Scanner工具旨在为Amazon S3安全最佳实践提供一个补充层，该工具可以通过主动搜索模式来搜索公共S3 Bucket中的敏感数据。...自动化工作流 该工具的自动化工作流将会自动执行下列操作： 1、枚举目标账号中的公共Bucket（ACL设置为了Public或objects can be public）； 2、枚举敏感文本数据或敏感文件...（例如.p12或.pgp等）； 3、可以从目标磁盘中下载、扫描（使用truffleHog3）和删除文件，评估完成后，再逐个删除文件； 4、支持在logger.log文件中存储日志信息； 工具要求 1...： git clone https://github.com/Eilonh/s3crets_scanner.git （向右滑动、查看更多） 接下来，使用pip3和项目提供的requirements.txt
前言 在企业落地 K8S 的过程中，私有镜像库 (专用镜像库) 必不可少，特别是在 Docker Hub 开始对免费用户限流之后, 越发的体现了搭建私有镜像库的重要性。...那么对于含有认证限制的镜像库，在 K8S 中该如何优雅的集成呢？ 下文就总结了在 K8S 中使用私有镜像库的几种情况和方式。...在 K8S 中使用私有镜像库 首先要确定私有镜像库的授权使用方式，在针对不同的使用方式选择对应的认证配置。...针对节点 (Node)这个应该是企业使用 K8S 时最常用的方式，一般也只要使用这个就够了，并且该方案几乎是使用了私有镜像库之后必不可少的配置，它可以做到: 在节点环境中进行一定的配置，不需要在 K8S...还可以利用 K8S 中 default ServiceAccount 机制，达到对一个具体命名空间中没有特殊设置的所有 Pod 生效。
引言 WRF中地形数据（海拔高度）分辨率最高为30s，差不多就是900m，当模型空间分辨率较高时，比如在低于1km的情况下，经常会考虑增加地形高度的分辨率，这里使用美国的SRTM（ Shuttle Radar...Topography Mission）的DEM数据，这个数据覆盖了全球陆地，在美国本地分辨率为1s，其他地区为3s（约90m），因此使用这个更高分辨率数据来测试一下。...在namelist.wps中的geog_data_path目录下新建一个名为srtm_3s的文件夹，将处理好的这些瓦片数据和index移到建好的文件夹下，准备后面进行调用。...修改namelist.wps中geog_data_res = 'srtm_3s'，运行geogrid.exe即可生成包含海拔高度的geo_em.nc文件了。...数据对比 在1km的网格分辨率上，使用srtm的3s数据对比效果并不明显，在更高的空间分辨率上区别更为显著，这里对比了333m和111m分辨率。
在本节中，我们将通过编写Python代码以编程方式选择ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s 时间序列模型的最佳参数值来解决此问题 。 我们将使用“网格搜索”来迭代探索参数的不同组合。...对于每种参数组合，我们使用 模块中的SARIMAX() 拟合新的季节性ARIMA模型。探索了整个参数范围，我们的最佳参数集便会成为产生最佳性能的一组参数。...因此，在我们考虑的所有模型中，我们应该将其视为最佳选择。 步骤5 —拟合ARIMA时间序列模型 使用网格搜索，我们确定了一组参数，这些参数对我们的时间序列数据产生了最佳拟合模型。...结论 在本教程中，我们描述了如何在Python中实现季节性ARIMA模型。展示了如何进行模型诊断以及如何生成二氧化碳时间序列的预测。...您可以尝试以下一些其他操作： 更改动态预测的开始日期，以了解这如何影响预测的整体质量。 尝试更多的参数组合，以查看是否可以提高模型的拟合优度。 选择其他指标选择最佳模型。
： 从一种状态过渡到另一种状态的概率奖励功能： 代理在状态之间转换时获得的奖励状态值函数给定策略ππ，状态值函数Vπ（s）Vπ（s）将每个状态ss映射到代理在此状态下可获得的预期收益：式中，stst...通过Pass'Pss'a描述发生此过渡的可能性。奖励函数奖励函数Rass'Rss'a指定当代理通过动作aa从状态ss过渡到状态s's'时获得的奖励。...策略迭代： 给定策略ππ，我们如何找到最佳策略π∗π∗？值迭代： 如何从头开始找到最佳策略π∗π∗？在gridworld中，代理的目标是到达网格中的指定位置。该代理可以向北，向东，向南或向西移动。...该政策的制定有两个目标：代理应该能够达到目标。 对于未实现此属性的策略，策略评估将不会给出合理的结果，因为永远不会获得目标回报。该策略应该不是最理想的。...但是，我们可以看到这些改进仅仅是局部的。那么，我们如何获得最优政策呢？
在生命科学中，组合问题涉及 DNA、mRNA 和蛋白质等核心结构，以及由 SMILES 或 SELFIES 字符串表示的功能分子。作者构建模型来解决抗体设计中的组合问题。...如上图公式所述，组合优化的目标是找到最优结构s*最大化目标函数f，在抗体设计的背景下，目标函数f是一个分子对接模拟器，它接受一个抗体蛋白序列，并评估其对目标抗原的结合能（亲和力）。...图2:结构化Q学习算法 随机结构评估：在第一步中，我们对随机结构 s进行采样并在环境中对其进行评估，以获得完整结构 f (s) 的reward，并将其结构s(i)和亲和力得分f(s(i))存在缓存区来训练...因此，抗体设计过程的一个目标可以是在 CDRH3 区域中找到一个蛋白质序列，该序列将决定最佳结合位点。在作者的工作中，使用 Absolut！...作者使用分子对接模拟器评估了 SQL 优化蛋白质序列并与各种目标病原体结合的效果，观察到它显著改善了现有的强化学习方法。所有学习算法都使用相同的神经架构，不同之处仅在于该架构如何被利用起来。
在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数 摘要 然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和模拟收益来测试模型投资组合的性能，以计算风险价值...有了 copula 和边缘，我们将使用模型来确定投资的风险价值 (VaR) 和预期损失 (ES)。...现在我们有了边缘分布，我们需要找到模型的 copula。我们首先使用概率变换并获得 中的每一个，我们知道它们是 Uniform(0,1)。...然后，我们使用该模型生成 10,000 个观察结果，模拟我们模型的可能结果。我们的模拟模型与拟合模型之间的图形比较可以在图 6 中看到 - 模拟非常接近拟合模型。...它还展示了如何计算风险价值 (VaR) 和期望损失 (ES)。 本文摘选 《 R语言Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES 》 。
在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数 摘要 然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和模拟收益来测试模型投资组合的性能，以计算风险价值...有了 copula 和边缘，我们将使用模型来确定投资的风险价值 (VaR) 和预期损失 (ES)。 01 02 03 04 三、算法实现与开发 像往常一样，我们从读取文件开始。...现在我们有了边缘分布，我们需要找到模型的 copula。我们首先使用概率变换并获得 中的每一个，我们知道它们是 Uniform(0,1)。...然后，我们使用该模型生成 10,000 个观察结果，模拟我们模型的可能结果。我们的模拟模型与拟合模型之间的图形比较可以在图 6 中看到 - 模拟非常接近拟合模型。...为了计算投资组合 w 的收益率 Rp，我们简单地使用矩阵代数将我们的模拟收益率 Rs 乘以权重，如 Rp = Rs × w。然后我们将 t 分布拟合到 Rp 并使用它来估计 VaR 和 ES。
然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和模拟收益来测试模型投资组合的性能，以计算风险价值(VaR)与期望损失(ES)。 一、介绍与概述 Copulas 对多元分布中变量之间的相关性进行建模。...有了 copula 和边缘，我们将使用模型来确定投资的风险价值 (VaR) 和预期损失 (ES)。 三、算法实现与开发 像往常一样，我们从读取文件开始。...现在我们有了边缘分布，我们需要找到模型的 copula。我们首先使用概率变换并获得 中的每一个，我们知道它们是 Uniform(0,1)。...然后，我们使用该模型生成 10,000 个观察结果，模拟我们模型的可能结果。我们的模拟模型与拟合模型之间的图形比较可以在图 6 中看到 - 模拟非常接近拟合模型。...它还展示了如何计算风险价值 (VaR) 和期望损失 (ES)。 本文摘选《R语言Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES》
在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数 摘要 然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和模拟收益来测试模型投资组合的性能，以计算风险价值...有了 copula 和边缘，我们将使用模型来确定投资的风险价值 (VaR) 和预期损失 (ES)。...现在我们有了边缘分布，我们需要找到模型的 copula。我们首先使用概率变换并获得 中的每一个，我们知道它们是 Uniform(0,1)。...然后，我们使用该模型生成 10,000 个观察结果，模拟我们模型的可能结果。我们的模拟模型与拟合模型之间的图形比较可以在图 6 中看到 - 模拟非常接近拟合模型。...它还展示了如何计算风险价值 (VaR) 和期望损失 (ES)。 本文摘选 《 R语言Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES 》
设计最小二乘法拟合模型中，对问题进行数值模拟。最后基于最小二乘原理，在约束条件下建立炉温曲线的多目标优化模型。...线性规划： 线性规划是研究有限资源的最佳分配问题，即如何对有限的要求背景作出最佳方式的规划，以便最充分地发挥资源的效能去获取最佳的条件。...在总体计划中，用线性规划模型解决问题的思路是，在背景需求条件约束下，求允许的最大的传送带过炉速度。当我们得到的数学模型的目标函数为线性函数，约束条件为线性等式或不等式时称此数学模型为线性规划模型。...模型 检验 使用有限分差法中的 空间反演法，把炉温曲线当做已知条件，结合给出的传送带运行速度来确定数学模型中拟合的预测值分布和真实值内容要点：结果分析、检验；模型检验及模型修正；结果表示如图该预测值与真实值的方差...matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言解决最优化运营研究问题-线性优化(LP)问题 R语言确定聚类的最佳簇数：3种聚类优化方法
在下一节中，我们将描述如何为季节性ARIMA时间序列模型自动识别最佳参数的过程。...在本节中，我们将通过编写Python代码以编程方式选择ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s 时间序列模型的最佳参数值来解决此问题 。 我们将使用“网格搜索”来迭代探索参数的不同组合。...对于每种参数组合，我们使用 模块中的SARIMAX() 拟合新的季节性ARIMA模型。探索了整个参数范围，我们的最佳参数集便会成为产生最佳性能的一组参数。...因此，在我们考虑的所有模型中，我们应该将其视为最佳选择。 步骤5 —拟合ARIMA时间序列模型 使用网格搜索，我们确定了一组参数，这些参数对我们的时间序列数据产生了最佳拟合模型。...您可以尝试以下一些其他操作： 更改动态预测的开始日期，以了解这如何影响预测的整体质量。 尝试更多的参数组合，以查看是否可以提高模型的拟合优度。 选择其他指标选择最佳模型。
他使用此信息来确定最佳交易计划以最大限度地减少交易的总预期成本，须经签署限制（永远不要作为卖出计划的一部分购买）。...协整LMAR模型应用于篮子交易，是一种广泛使用的套利工具。我们使用模拟来评估具有股票市场统计套利特征的一揽子交易策略中的模型。香港恒生指数多个板块的数据被用于一揽子交易的模拟研究。...实证结果表明，使用协整 LMAR 模型的投资组合比传统方法选择的投资组合具有更高的回报。尽管回报的波动性增加，但夏普比率在大多数情况下也会增加。...在我们的分析中，在没有交易成本的那些系列中可以获得大约 25% 的最佳收益平均值，假设每笔交易的成本为 0.2%，则可以获得大约 11% 的最佳收益平均值。...假设交易所有可用资金，我们表明最佳交易策略是以上升趋势交叉中的条件概率为特征的趋势跟踪系统两条阈值曲线。可以通过求解相关的 HJB 方程来获得阈值。此外，我们还根据近似值研究了卖空交易策略。
在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数摘要然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和模拟收益来测试模型投资组合的性能，以计算风险价值...有了 copula 和边缘，我们将使用模型来确定投资的风险价值 (VaR) 和预期损失 (ES)。...现在我们有了边缘分布，我们需要找到模型的 copula。我们首先使用概率变换并获得 中的每一个，我们知道它们是 Uniform(0,1)。...为了计算投资组合 w 的收益率 Rp，我们简单地使用矩阵代数将我们的模拟收益率 Rs 乘以权重，如 Rp = Rs × w。然后我们将 t 分布拟合到 Rp 并使用它来估计 VaR 和 ES。...ARMA - GARCH模型估计Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略R语言用多元
前文回顾： 在Python中开始使 scikit-learn 框架提供了搜索参数组合的功能。 此功能在 GridSearchCV 类中提供，可用于发现配置模型以获得最佳表现的最佳方法。...= [2, 4, 6, 8] 3param_grid = dict(max_depth=max_depth, n_estimators=n_estimators) 然后使用 10 倍交叉验证评估每个参数组合...neg_log_loss", n_jobs=-1, cv=kfold, verbose=1) 3result = grid_search.fit(X, label_encoded_y) 然后，我们可以查看结果，以确定最佳组合以及改变参数组合的一般趋势...您开发了第一个 XGBoost 模型。 您学习了如何使用早期停止和功能重要性等高级功能。 您学习了如何配置梯度提升模型以及如何设计受控实验来调整 XGBoost 超参数。...不要轻视这一点，你在很短的时间内走了很长的路。这只是您在 Python 中使用 XGBoost 的旅程的开始。继续练习和发展你的技能。
我们还了解了深层自编码器，以及如何使用它们来减少输入数据的维数并获得更好的输入表示。...蒙特卡罗树搜索 在第 5 章， “Q 学习和深度 Q 网络”中，我们研究了蒙特卡洛树搜索。 在这里，让我们再次对其进行修改，看看 AlphaGo 如何使用它来获得更好的结果。...运用注意力模型的最佳方法是使用动作和瞥见网络（说明超出了本书的范围，但有关动作和瞥见网络的更多详细信息，请转到此研究出版物《视频中的帧错误的动作检测的端到端学习》，并避免使用注意过滤器，因为注意过滤器不会降低计算的维数...因此，DeepTraffic 为下一代 AI 开发人员提供了使用不同方法的最佳测试平台，这肯定会导致未来的 AI 开发人员在现实世界中创造出自动驾驶汽车，而这要得益于这些模拟的学习。...自动驾驶本身就是一个不断发展的广泛研究主题，而涵盖所有这些内容超出了本书的范围。 在下一章中，我们将研究另一个发展中的研究热点，即在金融中使用人工智能，我们将学习强化如何帮助金融投资组合管理。
在本文中，我将解释如何将 GARCH，EGARCH和 GJR-GARCH 模型与Monte-Carlo 模拟结合使用， 以建立有效的预测模型。...我将展示如何使用 GARCH 模型进行风险评估。 GARCH 模型的一个关键限制 是对其参数施加非负约束，以确保条件方差的正性。这样的约束会给估计GARCH 模型带来困难 。...最好在训练/测试中拆分数据并获得MSE / MAE / RMSE结果以比较最佳模型拟合。 通过将残差除以条件波动率来计算标准化残差。...基于模拟的预测 这里使用基于仿真的方法从EGARCH 模拟中获得预测波动率的置信区间 。要从EGARCH 模型获得波动预测，该 模型是从拟合模型的最后一次观察中模拟得出的。...重复此过程很多次，以获得波动率预测。预测点是通过对模拟求平均值来计算的，分别使用模拟分布的2.5％和97.5％的分位数来计算95％的置信区间。
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