大家在不管是在理财或者是在干其他事情的过程中，应该都经常听到的一句话就是高收益意味着高风险，低风险意味着低收益。但有的时候高风险不一定是高收益的，低收益也不一定...
前面讲今天我们想继续分析一个金融和投资里的实战话题，就是我的投资收益率到底该怎么算？ 嘻嘻，这又基本是个纯数学问题。 这个问题再有了前面利率的基础知识以后，说难也难，说容易也容易。 我认为这种算法是不考虑复利，投资时间长短情况下，最适合地描述总的投资收益率的方式了。 指数收益率有个好处，就是可以直接相加，log里面是相乘，可以约掉以后，得到： ETWRT = log(Vt / V0) 这里就很明显地忽略了资金进出Ct对本金的影响，甚至连收益可能都是存钱进来的而并不是真的投资收益 好了，以上就是投资收益率计算的相关内容，各个公式各有特点，在实际操作中，我的结论是不考虑时间权重就简单的算现金加权收益就好了，考虑时间因素就用内部收益率，时间较长、收益较高的情况下记得用其复利形式（比如房贷利率就是典型
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实验二、语法设计——基于LL(1)文法的预测分析表法 一、实验目的 通过实验教学，加深学生对所学的关于编译的理论知识的理解，增强学生对所学知识的综合应用能力，并通过实践达到对所学的知识进行验证。 通过对基于LL(1)文法的预测分析表法DFA模拟程序实验，使学生掌握确定的自上而下的语法分析的实现技术，及具体实现方法。通过本实验加深对语词法分析程序的功能及实现方法的理解 。 三、实验内容 1、自己定义一个LL(1)文法 示例如(仅供参考) G[E]：E →TE' E' → +TE' | ε T →FT' T' → *FT' | ε F → i | ( E ) 2、构造其预测分析表 3、LL(1)文法的预测分析表的模型示意图 ? 4、预测分析控制程序的算法流程 ? 5、运行结果，示例如下 ? Object[] ntArray = ntSet.toArray(); Object[] nvArray = nvSet.toArray(); // 预测分析表初始化
具体请看： 递归下降实现LL(1)文法分析C语言与Python实现 预测分析表 预测分析方法的思路：预测分析法是一种表驱动的方法，它由下推栈，预测分析表和控制程序组成。 预测分析法的关键为预测分析表的构建，即文法中各非终结符first集和follow集的求得。 预测分析法从开始符号开始，根据当前句型的最左边的非终结符和分析串中的当前符号，查预测分析表确定下一步推导所要选择的产生式，最终得到输入串的最左推导，完成输入串的语法检查。 流程图 ? FIRST = dict() # FIRST集 FOLLOW = dict() # FOLLOW集 Grammar = dict() # 文法 LL1Table = dict() # 分析表 生成的表 ? 句子分析 i+i*i ?
然而，还没有研究证明在元素周期表和所有类型的晶体中有一个普遍适用的 IAP。 在过去的十年中，高效、可靠的电子结构代码和高通量自动化框架的出现，导致了计算材料数据的大型联邦数据库的发展。 表 1：M3GNet 模型与现有模型 EAM、MEAM、NNP 和 MTP 在单元素数据集上的误差比较。 （来源：论文） 从表 1 可以看出，M3GNet IAP 大大优于经典的多体势；它们的性能也与基于本地环境的 ML-IAP 相当。 元素周期表的通用 IAP 为了开发整个元素周期表的 IAP，该团队使用了世界上最大的 DFT 晶体结构弛豫开放数据库之一（Materials Project）。 图 3：与 DFT 计算相比，测试数据集上的模型预测。 在测试数据上，模型预测和 DFT ground truth 匹配得很好，正如 DFT 和模型预测之间线性拟合的高线性度和 R2 值所揭示的那样。
如果从系统设计之初，应该想到哪些地方需要添加索引，能预测表容量增长和未来一年的业务情况。 当然也不是索引越多越好，笔者公司的订单表，就长达数 10 个索引。 曾经导致业务更新此表时，缓慢，后续优化精简了几个索引，合并了联合索引，速度提升挺明显。 然而 innodb 存储引擎的 hash 索引是自适应的，innodb 会根据表的使用情况自动自动为表生成 hash 索引，不能干预是否在一种表中生成哈希索引。 01 聚集索引 由于 innodb 是索引组织表，表中数据按照主键顺序存放。 01 特点 每张表只能建一个聚集索引，日志型存储引擎 tukodb 除外； innodb 中，聚集索引就是表，表就是聚集索引； myisam 没有聚集索引的概念。
在这种情况下，我会回答我使用简单的损益表作为示例，因为即使你从事工程、运营、营销或其他任何工作，也了解简单的损益表。因此，你将能够了解模型正在做什么，并且将能够将我的技术应用于你自己的模型和预测。 同样，这种方法的问题在于我们知道预测将是不正确的，因为大多数预测都是不正确的，而且我们无法表达利润预测可能有多大的合理性。 Stats表 下图3演示了在新工作簿中设置的统计表。 选择单元格区域B3:G5003，单击功能区“数据”选项卡“预测”组中的“模拟分析——模拟运算表”。 蒙特卡罗预测 下图8在工作表“Reports”中，显示了我们迄今为止所做的工作所产生的预测。每次重新计算工作簿时，它可能会略有变化，但不应有明显变化。 图8 预测分为4个部分： 预计净利润显示简单的损益表，它使用显示的每个项目的均值。 关键百分位数部分显示了销售额和利润的可能值。
美国第一资本投资国际集团曾经发生过这样的事情：2名分析师利用公司掌握的信用卡消费数据分析了至少170家上市零售公司的销售情况，据此预测这些公司的销售额。 3年内，他们在股市上的投资收益率达到惊人的1800%。当然，这一做法是违法的，属于利用内部信息进行交易，最终被美国证券交易委员会逮住了。 有意思的是，美国证券交易委员会识别违法交易也借助于此。 他们用到的分析方法有：超常收益识别，看投资人的投资收益率是否远比采用类似投资策略的投资人的收益率高。 链接分析，从手机通话记录中找一个个社交圈，看异常投资收益是否和社交圈里的信息流动有关；还可以从交易记录中找小圈子，如买卖是不是在一个小团伙里面进行，合谋炒高股价。 第二，误以为基于数据的预测是平稳的。商业发展往往不是连续的，尤其是在有颠覆性创新的情况下。例如，传统出租车公司可以在一些平稳趋势假设下预测客流量，从而决定应该购买多少新车。
预测 对 test 数据集进行预测 y_pred_test = model1.predict(X_test_final) result = pd.DataFrame() result['id'] = X_test.index
数据挖掘之预测模型 定性研究与定量研究的结合，是科学的预测的发展趋势。 在实际预测工作中，应该将定性预测和定量预测结合起来使用，即在对系统做出正确分析的基础上，根据定量预测得出的量化指标，对系统未来走势做出判断。 为了充分发挥各预测模型的优势，对于同一预测问题，往往可以采用多种预测方法进行预测。不同的预测方法往往能提供不同的有用信息， 组合预测将不同预测模型按一定方式进行综合。 优化组合预测有两类概念，一是指将几种预测方法所得的预测结果，选取适当的权重进行加权平均的一种预测方法，其关键是确定各个单项预测方法的加权系数；二是指在几种预防方法中进行比较，选择拟合度最佳或标准离差最小的预测模型作为最优模型进行预测 组合预测是在单个预测模型不能完全正确地描述预测量的变化规律时发挥其作用的。
学习到了一个最基本、最简单而且也是能最有效减少噪声、提高准确率的判断方法，「机械预测（mechanical prediction）」。而且被它的简单性和有效性所震惊。 什么是机械预测？ 就是用一个简单的公式进行预测，就是机械预测。 机械预测的神奇 机械预测虽然简单，但是从统计结果看，比专家预测效果要好很多 可是为啥呢？专家不是会具体问题具体分析吗？ 机器学习的预测表现也的确比简单模型好，但是并不会好很多。这是因为机器学习的预测能力也有个上限 —— 那就是我们之前提到过的「客观无知」。 如何创建机械预测公式 是确定若干个评分指标。 机械预测的启示 我们应该关注判断的过程，而不是判断的结果。 其实结果对错往往是不能立即知道的，甚至可能永远都不知道。你说当初大学选专业，你选的对吗？你现在也未必知道。 ps: 员工绩效考核、项目可行性、商业方案分析启示都可以用到机械预测，平时的生活也可以，比如自身的健康管理、工作成效等 参考 万维钢：为什么流程比人强？ 噪声
Hive表操作二（管理表、外部表、分区表） *管理表 --我们目前所创建的表都是管理表，也叫内部表 --Hive会控制管理表数据的生命周期，Hive默认会将表数据存储在/user ，LOCATION告诉Hive数据位于哪个路径下 2.因为是外部表，所以Hive并非认为其完全拥有这份数据，删除该表时并不会删除这份数据，只会删除描述表的元数据信息 *管理表VS外部表 --可以用 DESCRIBE EXTENDED tablename语句的输出中查看到表是否是管理表或外部表 --对于管理表，可看到如下信息 ) 注：如果语句省略 EXTERNAL 关键字而源表是外部表的话，那么生成的新表也是外部表 如果语句省略 EXTERNAL 关键字而源表是管理表的话，那么生成的新表也是管理表 如果语句有EXTERNAL关键字而源表是管理表的话，那么生成的新表是外部表 *分区管理表 --管理表和外部表都可以加分区 eg:CREATE TABLE IF NOT
常用于分库分表 1、批量删除 declare @outter int declare @inner int declare @tablePrefix varchar(30) declare @tableName delete from '+@tableName+'') set @inner=@inner+1 end set @inner=0 set @outter=@outter+1 end 2、批量建表
但是在我们常见的某些应用，比如Excel的表格中，我们发现表并不一定是线性表，Excel中的表就明显是二维的结构 ? 那么在数据结构中，我们会使用这种广义上的表吗？ 答案是会，我们也会、或者说我们也能使用这样的非线性表。其实我们早就已经在使用这样的非线性表、广义表了，那就是多维数组。不难发现二维数组就可以抽象成Excel当中的表的样子。 可能会有人发现一个小小的问题，就是为什么我又将广义表叫作多重表呢？ 这其实只是一个理解角度的不同而带来的不同叫法罢了，多重表这种叫法想表达的主要意思是表中的元素可以是另一个表，而这另一个表中的元素又可以是一个表，相当于“一重又一重”的表，所以叫多重表。 对于这样的应用场景，显然需要使用到一个多重表，准确的说是一个二维的多重表，其中一维表示课程，另一维表示学生，就像下面的图。那么提到二维的多重表，我们脑海中最先浮现的应该就是二维数组了? ?
流水线越长,处理器等待时间便越长,分支预测技术就是为了解决这一问题而出现的。因此,分支预测是处理器在程序分支指令执行前预测其结果的一种机制。 分支预测算法： 无条件跳转指令必然会跳转,而条件跳转指令有时候跳转,有时候不跳转,一种简单的预测方式就是根据该指令上一次是否跳转来预测当前时刻是否跳转。 如果该跳转指令上次发生跳转,就预测这一次也会跳转,如果上一次没有跳转,就预测这一次也不会跳转。这种预测方式称为:1位预测(1- bit prediction) ? 通常商用的处理器会使用多种策略的组合，来获得更好的预测结果； 分支预测实现 算法是基础,有了算法后,就可以在处理器中实现分支预测功能。 BtB buffer不会太大,不能将所有的分支指令都存进去,通常采用Hash表的方式存入。
账户表/余额表/消费储蓄表 此表适用于购物车等金钱来往账面等等。
表的高级操作：倾斜表&事务表 Hive倾斜表（Skewed Tables） 什么是倾斜表？ 对于一列或多列中出现倾斜值的表，可以创建倾斜表（Skewed Tables）来提升性能。 但如果表A是Skewed Tables，A.id=1被设置为倾斜值，那么在执行表A与表B的Join操作时，会自动进行以下优化： 将B表中id=1的数据加载到内存哈希表中，分发到A表的所有Mapper任务中 set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 事务表的创建 首先对事务表进行创建，首先需要是ORC表，然后进行分桶，并在表中添加属性’transactional 假设有一张表名为t，分桶数量只有2的表，那它的文件结构应该是下面这种形式。 对于事务表，可以查看所有正在进行的事务操作： SHOW TRANSACTIONS; 事务表的压缩 随着对事务表的操作累积，delta文件会越来越多，事务表的读取会遍历合并所有文件，过多的文件数会影响效率
为了达到这个目标，最近有人提出了先从输入文本中生成一个提取式解释，然后只对解释进行预测的模型，称为解释然后预测模型。 我们提出了一种新颖而简单的方法ExPred，在解释生成阶段使用多任务学习有效地交易了解释和预测的损失。然后我们使用另一个预测网络对提取的解释进行优化任务性能。
文章目录 外部表 内部表 分区表 分桶表 外部表 创建数据库 create database myhive; 选择数据库 use myhive; 创建外部表 ( external) create drop table techer; 再次查看 hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/myhive.db/techer（数据依然存在） 内部表 创建数据库 create database myhive; 选择数据库 use myhive; 创建内部表 create table student(t_id string,t_name string) row 分桶表 是在已有的表结构之上新添加了特殊的结构 开启hive的桶表功能 set hive.enforce.bucketing=true; 设置桶(reduce)的个数 set mapreduce.job.reduces load data local inpath ‘/export/servers/hivedatas/course.csv’ into table course_common; 在基本表中查询数据插入到分桶表
斯坦福大学的研究人员最近开发了一种基于深度学习的系统，可以通过卫星图像预测大豆产量。 研究人员在他们的论文中指出，“在收获季节之前准确预测发展中国家的作物产量对于预防饥荒，改善粮食安全和农业的可持续发展至关重要，现有技术昂贵且难以扩展，因为它们需要收集本地的调查数据。 这个系统的独特之处在于，神经网络预测了阿根廷和巴西的作物产量，但只接受过来自美国的数据训练。 ? 研究人员表示，“我们的工作在使用深度学习技术预测阿根廷大豆作物产量方面取得了成果。 我们还通过迁移学习方法以较少量的数据预测巴西大豆收成，从而取得了令人满意的结果。” 该团队解释说，“通过使用转移学习提高数据有限地区预测性能的能力令人兴奋，因为这些地区特别受益于成本低，可靠的作物预测工具。” 研究人员将把这种方法的扩展到发展中国家的新区域。
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