这家叫做SAS的公司，最早起源于美国北卡罗来纳州立大学1966年的一项研究，即开发数据分析软件用于农业数据研究，那还是只有IBM大机的时代。...特别是Analytical Server能管理海量并行内存，这种并行式内存计算可实现实时探索型数据分析，尤其适用于物联网。 在物联网环境中，数据流动在前端移动设备上以及后端的服务器里。...作为数据分析软件公司，SAS为员工提供了技术型和管理型两条职业发展路径，让高级技术人才也能获得高级管理者同样水平的回报。...SAS北卡总部工作了12年的首席软件性能工程师郑大可认为，SAS公司吸引人才之处不仅在于薪水方面的回报，更重要的是SAS公司整体对于人才的尊重和支持，“在这里工作，身心都变得更健康了”。...软件进行数据挖掘和数学模型两种技能的回报最高。
具体来说，对于每个状态，值迭代会计算采取不同动作后的期望回报，并选择使期望回报最大化的动作。这个过程会一直重复，直到价值函数的变化小于某个阈值，表明价值函数已经收敛。...，同时它不需要执行到终态得到累计回报，而是使用下一个时刻的即刻回报和值函数。...适用于在线学习：TD方法适合在线学习，因为它可以在每个时间步骤中更新价值估计 劣势 计算复杂性：动态规划需要大量的计算资源，尤其是当状态空间很大时，计算量呈指数级增长。...不断的进行探索，每次探索过程中收集状态值，动作值，回报值序列，累计回报使用discount_rewards进行计算。...可以认为λ就是用来平衡方差和偏差的 最核心代码如下： # 探索序列的action概率，状态值函数， 累计rewards for logprob, value, reward in zip
一、挑战在具有外部串行连接存储 (SAS) 阵列的典型直连环境中，使用 vMotion® 完成从一台 ESXi 主机到另一台主机的数据传输可能需要数小时，即使遵循了隔离 vMotion 网络的正确建议也是如此...这增加了现有硬件的投资回报率，并通过创建支持 12Gb SAS的16Gb光纤通道结构来提高性能。...这需要专用且协议唯一的光纤通道交换机、用于主机的光纤通道HBA和阵列中的光纤通道控制器。...光纤通道网络专用于存储意味着在网络上没有服务器到服务器通信或用户到服务器通信的争用，因为光纤通道网络仅用于使用光纤通道协议的服务器到存储数据通道。...图片三、解决方案优势（1）通过快速且经济高效地将直接连接的 SAS RAID、JBOD或JBOF存储转换为 高性能SAN技术，提高现有存储解决方案的投资回报率和使用寿命 （2）实现负载平衡和整体更快的骨干网
Reward Model(奖励模型)：其实就是step2中的RM模型冻结了参数作，用于计算策略生成token的即时奖励。...Actor Model(演员模型)：就是我们要训练的目标策略模型，一般使用step1的SFT作为初始化。Critic Model(评论家模型)：用于预测策略生成token的累计回报。...因为critic和actor的输入一致，所以可以和Actor Model共享参数，然后增加一层value head作为预测累计回报值。..., context_length)value = full_value[:, context_length - 1 : -1].squeeze(-1)# reward网络计算的score(T时刻即刻回报...+gamma*下时刻的累计回报- t时刻累计回报 delta = rewards[:, t] + args.gamma * nextvalues - values[:, t]
非监督学习没有标签也没有奖励值，而是通过学习数据的隐藏特征，通常用于进行聚类。而强化学习是需要一个反馈的。...监督学习和非监督学习是没有序列依赖关系的，而强化学习的奖励计算是有序列依赖关系的，它是一个延时回报。 马尔科夫决策过程（MDP） 下面我们先了解MDP，他是强化学习的一个理论基础。...) + \alpha(G_t-V(S_t)) 其中 是每个探索结束后得到的累计回报， 为学习率。...我们用 的累计回报Gt和当前估计 的偏差值乘以学习率来更新当前的 的新的估计值。因为没有模型得到状态转移概率，所以MC是用经验平均值估计状态的值函数。...V(S_{t+1})-V(S_t)) 其中 和MC中的 对应，不需要使用状态转移函数的模型，同时它不需要执行到终态得到累计回报，而是使用下一个时刻的即刻回报和值函数，类似DP的bootstapping
不禁感慨，越是接触SAS，越是体会到它的强大，也愈发敬佩SAS公司造物的能力，我们真的是站在了巨人的肩膀上。...本期“品玩SAS”的主题是大家熟知并且极有可能经历的房贷（全款土豪请上座）。...，于是决定用SAS来算一算两种方式的还款情况。...第一种：等额本金（利用函数方式） 月还款额计算公式:月还款金额=（贷款本金/还款月数）+（本金-已还本金累计额）*月利率。...图2 最后10个月还款信息 第二种：等额本息（利用贷款过程方式） 月还款额计算公式：月还款金额=〔贷款本金×月利率×(1＋月利率)＾还款月数〕÷〔(1＋月利率)＾还款月数-1〕 SAS程序如下： proc
这些问题都是生存函数研究的领域，一般保险公司会更为关注生存函数。 何为分布函数？一个企业的破产概率，对应的就是不破产的概率，那么分布函数的对立面就是生存函数，生存函数和分布函数是成对儿存在的。...统计中能叫出名字的分布大约有400个左右，例如正态、卡方、F、t、泊松、均匀、指数、二项等等，从事精算相关的工作，如财险精算需要分析师对分布的了解要深些多些。...刚提到的400个分布的分布函数间、生存函数间的差别非常小，但是他们的密度函数的差别却非常大，所以统计中提到分布这个词要明白衡量的是密度函数，密度函数研究的主要是变量的图形探索，SAS中一般会用univariate...下面用实际数据来进一步说明分布函数、生存函数与密度函数的计算方法，如下为学生成绩，将分数进行等距分箱，同时分别计算出向上的累计人数、累计人数占比与向下的累计人数、累计人数占比，可以得到如我下表统计的数据表格样例...分别针对向上累计比率与向下累计比率作图，那么向上累计比率的分布图即为分布函数，向下累计比率的分布图即为生存函数，分数的比例分布即为密度函数，如下图所示。
也就是说： 累计投资回报率 = 历年利润的总和 ÷ 投资金额 x 100% 年均投资回报率（ROI）= 年均利润 ÷ 投资总额 x 100% 本例中，ROI = - 100% （按复利计算，17为投资年限...最终17年净利合计为：137,110万元（即13.7亿），我们简单计算公司累计价值就是13.7亿。...则累计投资回报率为：13.711亿元 ÷ 1.011亿元 = 1356%，按复利计算ROI为16.6%（即，平均每年投资收益为16.6%）。 如果只看最后的ROI，这可以算是一笔不错的投资。...2.1 新购增速的影响 在以上参数固定的情况下，我们观察平均“新购增速”与17年累计投资回报率之间的关系。 平均新购增速不到23%的情况下，投资回报率为负数。...肉眼就可以看到，研发费用增速超过18%之后，累计投资回报率加速下滑；研发费用增速达到27%时，累计投资回报率接近于0。
○ 政府强制监管行业（制药业和银行业——见银行的Basel III规定）为统计合规而使用30年前的SAS程序。例如，虽然SAS有更好的评分方法可用于信用评分，却被当局武断地拒绝使用。...提交给FDA的临床试验分析也是一样，SAS是强制使用的合规软件，使FDA可以从制药公司复制分析和结果。 ○ 现代数据集比当初开发这些技术时使用的数据集复杂得多，也极不相同。...简而言之，这些技术不是为现代数据集开发的。 ○ 没有完美的适用于所有数据集的统计技术，但有很多差的技术。...○ 此外，由于不良的交叉验证高估了未来数据的预期提升值、实际的准确度，或训练集之外的真实投资回报率，从而使差的模型也能达标通过。良好的交叉验证包括以下方面。...○ 计算个别错误（错误定义为，比如真实值减去预测值）的置信区间，以确保错误足够小而且波动不大（在所有控制集上有小方差）。 本文选自《数据天才：数据科学家修炼之道》
R 是统计领域广泛使用的诞生于 1980 年左右的 S 语言的一个分支。R 是属于 GNU 系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。...从R的普及来看，国外的普及度要明显好于国内，跟盗版windows的泛滥会影响linux在中国的普及一样的道理，破解的SAS与SPSS的存在也影响了R在中国的使用人群。...R不止是统计中用到，它同样可以看作是一个脚本语言，一个比excel强大很多的工具，会让你在前期投入的时间得到回报。...3，我鼓励题主学习R这样的强大工具来优化自己的思维方式，不过有一个前提是，最好是先把计算机本身弄熟练一些，再使用计算机中更加高级的工具，例如先把Excel这种容易上手、可见即可得的工具掌握熟练一些（先满足务实的基本需求...如果不是「比较难」的话，那么R在数据科学中领域中的薪资回报就不可能是最高的了。 如果你有足够的信心和需求去挑战这一门有魅力的语言。
as pd import numpy as np from scipy import stats import math """ Scipy是一个高级的科学计算库，Scipy一般都是操控Numpy...数组来进行科学计算， Scipy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、 信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。...:",a_mean) print("a的中位数:",a_med) #Scipy库计算众数 a_m1 =stats.mode(a)[0][0] print("a的众数:",a_m1) #将一维数组转成...变异系数只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。..._freq_df['累计频率%']=_freq_df['累计频率%'].map(lambda x:'%.2f%%'%(x*100)) _freq_df
选择策略的目标是按照这个策略执行后，在各个时刻的累计回报值最大化，即未来的预期回报最大。按照某一策略执行的累计回报定义为： ? 这里使用了带衰减系数的回报和。...这里假设状态转移概率以及每个时刻的回报是已知的，算法要寻找最佳策略来最大化上面的累计回报。 如果每次执行一个动作进入的下一个状态是确定的，则可以直接用上面的累计回报计算公式。...为此定义状态价值函数的概念，它是在某个状态s下，按照策略π执行动作，累计回报的数学期望，衡量的是按照某一策略执行之后的累计回报。状态价值函数的计算公式为： ?...可以解决复杂环境下的决策问题。方法具有通用性，可以用于各种不同的问题。 DQN在随机尝试执行动作，生成训练样本的过程中，需要用当前的Q网络来计算训练样本的标签值，这存在着自身依赖： ?...其中γ为折扣因子，θi为Q网络在第次迭代时的参数值，θi-为第i次迭代时用于计算目标值的Q网络的参数值，这个神经网络称为目标网络。
MA-TRPO 算法的核心思想 MA-TRPO 是 TRPO 的一种扩展，专门用于多智能体环境。...优势函数可以通过以下公式计算： 其中 是动作值函数，可以通过累计未来的回报值来估计： 是折扣因子， 是从 时刻到未来的累计奖励。...4 策略优化（TRPO 步骤） 使用信任域策略优化（TRPO）的核心思想来优化每个智能体的策略。核心的目标是最大化策略的期望回报，同时保证策略更新步长受到约束。...[Python] MA-TRPO伪代码 # 初始化每个智能体的策略 π_θi 和价值函数 V_ϕi # 设置信任域约束的超参数 δ (例如 0.01) # 初始化每个智能体的策略参数 θ_i 和价值函数参数...优势函数计算： 对每个智能体，通过其价值网络计算状态价值 ，并根据累计回报 计算优势函数 。优化价值网络参数 (\phi_i) 以最小化回报和状态价值之间的均方误差（MSE）。
写 在前面 本期开始大猫将直奔主题，从“语法灵活性（Syntax）”、“性能与并行计算（Performance & Parallel Computation）”、“商业/社区支持（Support）”三个方面比较不同统计软件...），而自然科学的数据一般更加规范，它们会花更多时间在计算上，你看Matlab的字符串函数远不如SAS的字符串函数强大就知道理工科其实对于数据清洗的要求远没社会科学多。...甚至在我们获得那个“最终版本”的代码后，我们的文章也写完了，代码也就没用了。...如果你使用了R/Data.Table，那么一行代码就可以搞定： ▶ dt[, gdp_delta := gdp – means(gdp)] 另外一个SAS中常遇到的问题是“Retain/Sort的诅咒...举一个最简单的例子，大猫现在有个数据集，记录了某人每天的消费，然后大猫想建立一个变量统计他的“累计”消费，在SAS中需要用到Retain语句，如果有很多个人，大猫可能还要按照个人ID分组，然后使用First
也就是说： 累计投资回报率 = 历年利润的总和÷投资金额 x 100% 复合年均增长率CAGR = - 100% 按复利计算，17为投资年限。...从2014年至2030年的经营状况，可以根据我们的模型进行演算。 经营模型表（累计投资回报率） 最终17年净利合计为：137,110万元（即13.7亿），我们简单计算公司累计价值就是13.7亿。...新购增速与 17年累计投资回报率关系曲线 从图中可见，在17年平均新购增速不到23%的情况下，投资回报率为负数。在28%之上，新购增速对投资回报率的影响加大。...固定研发费用增速之外的参数 研发等固定费用增速与 17年累计投资回报率关系曲线 肉眼就可以看到，研发费用增速超过18%之后，累计投资回报率加速下滑；研发费用增速达到27%时，累计投资回报率接近于0。...由此得到一条累计投资回报率与续费率间的关系曲线： 续费率与 17年累计投资回报率关系曲线 注：此处点上的数值为“倍数”而不是百分比 当续费率（含增购）超过85%之后，回报率则会呈现加速增长。
我们还是基于上文的学习框架，只是在最重要的choose_action步骤中，调整为PolicyGradient模型预测的action。 首先我们看下学习过程，其中主要逻辑都添加到代码注释中。...running_reward' not in globals(): running_reward = ep_rs_sum else: # 累计每次探索的回报值..., ] self.tf_acts = tf.placeholder(tf.int32, [None, ], name="actions_num") # 累计回报值...self.ep_rs.append(r) def learn(self): """ 每次探索获取数据后，进行学习更新策略网络参数 """ # 计算一次探索的累计折扣回报...而决策模型中最重要的部分就是网络的设计（本文代码使用的比较简单的两层全链接，可以设计更为复杂的网络），以及loss部分设计（目标是使长期受益最大）。
禾赛科技股票代码为“HSAI”，发行价为每ADS（美国存托股份）19.00美元，公开发行1000万股ADS，募资总额约为1.9亿美元。...目前，公司产品广泛应用于支持高级辅助驾驶系统（ADAS）的乘用车和商用车，以及自动驾驶汽车。...由此，禾赛科技也累计完成了超10万台激光雷达的交付，并成为全球首家月交付过万的车载激光雷达公司。...按照禾赛科技上市首日收盘价计算，光速中国持有市值已达4.25亿美元，投资回报率高达325%。 此外，禾赛科技最后一轮D轮融资发生在撤回科创板IPO申报材料后。...根据招股书披露，禾赛科技D轮融资每股价格约16.5美元，按照上市首日收盘价21.05美元计算，禾赛科技最后一轮投资者投资回报率已达28%。 编辑：芯智讯-浪客剑
对于第一个问题，一个自然的想法是使得按照这种策略执行时的累计回报最大化，即构造出类似V函数和Q函数这样的函数来。下面介绍常用的目标函数。...目标函数的构造 第一种称为平均奖励（average reward）目标函数，用于没有结束状态和起始状态的问题。它定义为各个时刻回报值的均值，是按照策略π执行，时间长度n趋向于+∞时回报均值的极限 ?...接下来定义这种目标函数所对应的价值函数 ? 它是按照策略π执行，在状态s下执行动作a，各个时刻立即回报数学期望的累加值。此函数将用于策略梯度定理的推导。...第二种称为起始状态（start state）形式的目标函数，用于有起始状态和终止状态的问题。定义为从起始状态 ? 开始，执行策略π所得到的累计回报的数学期望 ? 这里使用了折扣因子 ? 。...替换掉策略梯度计算公式中对s的求和，目标函数的梯度可以写成对概率p(s)的数学期望 ? 因此可以用蒙特卡洛算法近似计算该期望值。接下来用相同的方式替换掉对a的求和。 ? 其中 ? 为单步的回报值。
，SAS中的proc sql其实就是类似数据库的查询语句。...这段代码其实很基础：不过用到了SQL 中好几个知识点，其实好像也没神马知识点，也就是一个筛选（where语句），一个计算行数（count(*)）,一个分组（group by）,一个排序（order by...（年龄通用的计算方式：AGE=INT(（知情同意日期-出生日期）/365.25)）; proc sql noprint; create table need1(where=(age=max_age))...下，但是这样写是回报错的喔。...所以啊，技术好的人代码都很精炼，找不出挑剔，这也就是学习多种方法去实现自己的程序的一个好处，用最优的方法，代码拿出去给人看，肯定会有好评的。这也是我不断追求和探索的一个学习方式。
（1）模型思想 首先，计算形成期内所有股票的累计收益率，并排序，选择最高的前10名，定义为“赢家组合”，最低的10名定义为“输家组合”，接着进入持有期。见图8。...图8、动量检验法第一步流程图 第二步，计算持有期内，赢家组合的N个股票的平均累计超额收益率W_CAR，输家组合的超额收益率L_CAR，投资组合（买入收益率高的、卖出收益率低的）的超额收益率AD。...其中，CAR(w,i,t)是赢家组合的第i个股票在持有期时间内的累计超额收益率。...SAS构建AR(1)的代码如下： Proc arima data=数据集; Identify var=alpha; Estimate p=1; Run; Identify为识别语句，指定要建模的变量...图9、动量检验法SAS计算流程图 code 1和code 2的代码如下： code 1 Procsql; create table w_car_data as select year, month
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