回归作为数据分析中非常重要的一种方法，在量化中的应用也很多，从最简单的因子中性化到估计因子收益率，以及整个Barra框架，都是以回归为基础，本文总结各种回归方法以及python实现的代码。
最近在设计调用链与日志跟踪的API，发现相比于Java与C++，Go语言中没有原生的线程（协程）上下文，也不支持TLS（Thread Local Storage），更没有暴露API获取Goroutine的Id（后面简称GoId）。这导致无法像Java一样，把一些信息放在TLS上，用于来简化上层应用的API使用：不需要在调用栈的函数中通过传递参数来传递调用链与日志跟踪的一些上下文信息。
SOC设计变得越来越复杂，成本越来越高，设计和验证也越来越困难。设计尺寸、众多的IP、先进技术节点、时钟和时钟域数量的增加，以及multi-mode/multi-coner组合中为时序收敛造成设计约束变得越来越复杂。为高效的应对复杂的设计约束，需要一个完整的产品来生成、管理，整合和验证与静态时序分析引擎相关的设计约束，以确保设计的正确性。
最近在自己在开发个人的新项目，这个项目预计未来几个月后能跟大家见面，项目搭建的过程中遇到了ORM版本选择的问题，经过自己仔细斟酌还是选择了GORM的 V2版作为项目的ORM框架，这个抉择过程其实就是说服自己不使用的V1的一个心里斗争。
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https://github.com/guojunq/glsgan 可以跑跑人脸生成。
不同国家的市场也是影响个股超额收益的因素之一，需要在收益模型中加入国家因子。为了让收益模型解唯一，约束市值加权的行业因子收益率之和为零。
有很多不同方案能把分子的电荷分布投射到原子上，例如Mulliken、Löwdin以及NPA电荷等。有一类基于拟合静电势的电荷，如CHELPG、Merz-Kollman (MK)和RESP电荷。RESP电荷因在AMBER和GAFF力场中的使用而闻名。
Flutter 中用于展示图片的控件是 Image , 类似于 Android 中的 ImageView , iOS 中的 UIImageView ;
对于一个现有的基于Go语言开发的整个web服务组件来说，想要将其整个服务运作流程的相关日志获取到并且能够有效的监控这些过程。实际上是有很多方法，不过这些方法实施起来有很多的困难，面临如下问题：
摘 要 在问答系统的应用中，用户输入一个问题，系统需要根据问题去寻找最合适的答案 针对该应用场景，有三种处理方式： 1：采用句子相似度的方式。根据问题的字面相似度选择相似度最高的问题对应的答案，但是采
几项数据处理、几何和辐射改进，以及新的数据分发过程，定义了 Collection 2 Level-1 数据。此页面提供了有关用户可以在 Landsat Collection 2 Level-1 数据中找到的更改的详细信息。请参阅本页下方列出的特定于仪器的数据格式控制手册，以更全面地了解这些数据特征。
在使用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）之前，你得了解遗传算法是干什么的。遗传算法一般用于求解优化问题。遗传算法最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。
现在微服务架构盛行，很多以前的单体应用服务都被拆成了多个分布式的微服务，以解决应用系统发展壮大后的开发周期长、难以扩展、故障隔离等挑战。
这是测试你对不同工具的意识的一个普遍问题。根据你对各种工具的回答和经验，还可能会询问你在使用这些工具时可能遇到的难易程度/局限性方面的观点。没有固定的答案，但是常用的模拟器是Mentor Graphics的Questa，Synopsys的VCS和Cadence的Incisive模拟器。Synopsys的Verdi还是与DVE一起调试的常用工具。正式工具包括来自Cadence的Jasper和来自Mentor graphics的QuestaFormal。
将数据导出到Excel文件通常是任何用户阅读和解释一组数据的最优先和最方便的方式。通过使用Pandas库，可以用Python代码将你的网络搜刮或其他收集的数据导出到Excel文件中，而且步骤非常简单。
在matlab中，fmincon函数可以求解带约束的非线性多变量函数(Constrained nonlinear multivariable function)的最小值,即可以用来求解非线性规划问题
本文参考转自米扑博客：Linux / MacOS 修改 ls 显示年月日的时间格式
获取shell之后要做的第一件事是使用Python获取一个tty，不然有些命令是无法执行的，这一步很关键。
最近写文章需要用到fmincon函数做优化，于是抽空学习一下；按照惯例，继续开个博文记录一下学习的过程
$\LaTeX$ 文档的编译过程通常比较复杂，尤其是有参考文献的情况下， 需要多次编译并调用外部命令。这个问题可以通过 latexmk 工具来解决。
The Global Land Survey (GLS) 1975 is a global collection of imagery from the Landsat Multispectral Scanner (MSS). Most scenes were acquired by Landsat 1-3 in 1972-1983. A few gaps in the Landsat 1-3 data have been filled with scenes acquired by Landsat 4-5 during the years 1982-1987. These data contain 4 spectral bands: Green, Red, an NIR band, and a SWIR band. In the typical False-color presentation, the images appear red because the NIR band, displayed as red, highlights vegetation.
The GLS2005 data set is a collection of 9500 orthorectified leaf-on medium-resolution satellite images collected between 2004 and 2007 and covering the Earth's land masses. GLS2005 uses mainly Landsat 5 and gap-filled Landsat 7 data with EO-1 ALI and Terra ASTER data filling in any data holes.
通过示例应用程序了解约束编程，该示例应用程序可以转换字符的大小写和ASCII代码。
A化妆品公司开发出了一种新型化妆品，并且希望在较短时间内将产品推向市场，目前主要是采用通过各种广告渠道来实现快速传播。初步调研后发现该地区可以利用的广告形式主要有电视、报刊、户外车体、活页散发以及网络途径，这些广告途径的可达人数、成本、提供数量、影响力如下图所示：
作者：黄海安 编辑：栾志勇 PART 01 摘要 引言 正则化是一种有效的防止过拟合、提高模型泛化能力方法，在机器学习和深度学习算法中应用非常广泛，本文从机器学习正则化着手，首先阐述了正则化技术的一般作用和概念，然后针对L1和L2范数正则从4个方面深入理解，最后对常用的典型算法应用进行了分析和总结，后续文章将分析深度学习中的正则化技术。 注意：本文有对应的视频讲解，如果对文中哪里不理解的可以观看对应的视频。 视频讲解链接 百度网盘地址： 链接：http://pan.baidu.com/s/
在之前使用ClickHouse过程中为了简便我们使用的default默认用户，默认无密码登录模式，这显然不符合生产环境的要求。我们可以通过“/etc/clickhoue-server/user.xml”来配置用户相关配置项，此文件可以配置系统参数设置、用户定义、权限、以及熔断机制等。
包 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验 基本函数 数学函数
静态工厂和构造函数有一个共同的限制：对于大量可选参数它们都不能很好的扩展。考虑这样一种情况：用一个类来表示包装食品上的营养成分标签。这些标签有几个字段是必须的——每份含量、每罐含量（份数）、每份的卡路里，二十个以上的可选字段——总脂肪量、饱和脂肪量、转化脂肪、胆固醇、钠等等。大多数产品中这些可选字段中的仅有几个是非零值。
在ES6（ECMAScript 2015）中，我们可以为函数参数设置默认值，这使得函数在调用时可以接受一部分或全部参数的默认值。默认参数值的设置提供了更灵活和方便的函数使用方式。
使用内置的曲面建模功能、有限元方法、控制系统和复杂的优化例程（一个系统、一个集成的工作流程），以交互式应用程序方式设计和仿真机械系统。
当我们在编写函数时，会定义一些占位符，这些占位符就是参数，参数是函数定义中用于接收外部传递值的占位符，这个会帮助我们在函数被调用时接收外部传递的值。在Python当中，有各种各样类型的参数，主要有位置参数、默认参数、关键字参数、可变位置参数、可变关键字参数以及强制关键字参数。
js 是一门动态弱类型语言, 我门可以随意的给变量赋不同类型的值 ts 是拥有类型检查系统的 javascript 超集, 提供了对 es6 的支持, 可以编译成纯 javascript,运行在任何浏览器上。 TypeScript 编译工具可以运行在任何服务器和任何系统上。TypeScript 是开源的。
利用工具将RTL代码转化为门级网表的过程称为逻辑综合。综合一个设计的过程，从读取RTL代码开始，通过时序约束关系，映射产生一个门级网表。
TypeScript 允许我们遍历某种类型的属性，并通过 keyof 操作符提取其属性的名称。keyof 操作符是在 TypeScript 2.1 版本引入的，该操作符可以用于获取某种类型的所有键，其返回类型是联合类型。
1.提出了一个基于卷积神经网络进行车道线检测的新方法，区别于逐像素分割方法，该方法预测输入图像中每行的车道线位置。
TTL, Time to Live 的简称，即过期时间 。 RabbitMQ 可以对消息和队列设置 TTL 。 设置消息的 TTL 目前有两种方法可以设置消息的 TTL。第一种方法是通过队列属性设置，队列中所有消息 都有相同的过期时间。第二种方法是对消息本身进行单独设置，每条消息的 TTL 可以不同。 如果两种方法同时使用，则消息的 TTL以两者之间较小的那个数值为准。消息在队列中的生存时间一旦超过设置 的 TTL 值时， 就会变成"死信" (Dead Message) ，消费者将无法再收到该消息 （不是绝
一、介绍 数据分类是机器学习中非常重要的任务。支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。 SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题，例如文本（和超文本）分类，图像分类，生物信息学（蛋白质分类，癌症分类），手写字符识别等。 二、目录 什么是支持向量机？ SVM是如何工作的？ 推导SVM方程 SVM的优缺点 用Python和R实现 1.什么是支持向量机（SVM）？ 支持向量机是一种有监督的
这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器 为特定的查询选择的缺省规划并不是最优，那么我们就可以通过使用这些 配置参数强制优化器选择一个更好的规划来temporary解决这个 问题。不过，永久地关闭这些设置几乎从不是个好主意。更好的改善优化器 选择规划的方法包括调节Section 18.6.2、 更频繁运行ANALYZE、增大配置参数 default_statistics_target的值、使用 ALTER TABLE SET STATISTICS为某个字段增加收集的 统计信息。 这些配置参数影响查询优化器选择查询计划的暴力方法。如果优化器为一个特定查询选择的默认计划不是最优的，一种临时解决方案是使用这些配置参数之一来强制优化器选择一个不同的计划。提高优化器选择的计划质量的更好的方式包括调整规划器的代价常数（见Section 19.7.2）、手工运行ANALYZE、增加default_statistics_target配置参数的值以及使用ALTER TABLE SET STATISTICS增加为特定列收集的统计信息量。
Static factories and constructors share a limitation: they do not scale well to large numbers of optional parameters. Consider the case of a class representing the Nutrition Facts label that appears on packaged foods. These labels have a few required fields—serving size, servings per container, and calories per serving and over twenty optional fields—total fat, saturated fat, trans fat, cholesterol, sodium, and so on. Most products have nonzero values for only a few of these optional fields.
动力系统的有效控制设计传统上依赖于高水平的系统理解，通常用精确的物理模型来表达。与此相反，强化学习采用数据驱动的方法，通过与底层系统交互来构建最优控制策略。为了尽可能降低真实世界系统的磨损，学习过程应该很短。在我们的研究中，我们使用最先进的强化学习方法PILCO设计了一种反馈控制策略，用于小车上双摆的摆动，在测试台上的测试迭代非常少。PILCO代表“学习控制的概率推理”，学习只需要很少的专家知识。为了实现小车上的双摆摆动到其上不稳定平衡位置，我们在PILCO中引入了额外的状态约束，从而可以考虑有限的小车距离。由于这些措施，我们第一次能够在真正的测试台上学习摆起，并且仅用了27次学习迭代。
何国亮 云和恩墨交付部技术顾问，获得 Oracle 11g OCM 认证。有超过 6 年超大型数据库专业服务经验，曾为通信运营商、银行、保险、政府、制造业等行业客户的业务关键型系统提供了运维、升级、性能优化、项目实施与管理、容灾建设等咨询与技术实施服务。在超大规模数据库（VLDB）、业务连续性与高可用、升级迁移、性能优化与管理等方面有丰富的实战经验。
标题：Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection（ECCV 2020）
在之前我们介绍了请求通过路由寻找到控制器，以及控制器与视图的数据流转。那么，我们回过头来，再看看路由的一些其他用法。
在运行XGBoost之前，必须设置三种类型的参数：通用参数、提升器参数和学习任务参数。
作者 / Jason Brownlee 翻译 / 编辑部翻译组 来源 / http://machinelearningmastery.com 权重正则化是一种对LSTM节点内的权重施加约束（如L1或L2）的技术。 这具有减少过拟合并提高模型性能的效果。 今天的推文，让各位读者发现如何使用LSTM网络的重量正则化和设计实验来测试其对时间序列预测的有效性。 01 测试环境 假定您已安装Python SciPy环境。 您可以在此示例中使用Python 2或3。 假定您使用TensorFlow或Theano后端
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