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    来!新闻流与股价跳跃、图数据应用综述、机器学习与有效前沿

    量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 资产价格的跳跃已经被认为是许多金融和经济决策的重要因素,例如投资组合重新平衡、衍生品定价以及风险度量和管理。股票价格的大幅波动可能与市场上重要的信息流(如超预期收益)有关,这一直观的想法启发了许多与股票收益跳跃建模相关的

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    读者提问:零碎时间很多,有什么好的前端学习方案吗?

    有同学提问? 我现在白天工作时总有一些零碎时间(有时候就能呆坐一两个钟头)我想利用起来学习 可是又不能拿出板砖一样厚的书或者看视频 有什么好的方案么? 我的建议是, 零碎时间多,说明学习的进程也是不连贯的,经常会被各种事情打断。那么你首先需要一个明确的目标。 这个目标可大,我要学习前端架构;这个目标也可小,我要学懂JS闭包。如果目标不明镜,要先确定目标,可以是每天确定,也可以是周计划形式,虽然我本周的碎片时间要学什么方向的知识。 目标确定之后,你要建立一个学习的系统性链条,这是最重要的,它会指明你的方向。如

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    Deblurring with Parameter Selective Sharing and Nested Skip Connections

    动态场景去模糊是一项具有挑战性的低水平视觉任务,其中空间变异模糊是由相机抖动和物体运动等多种因素造成的。最近的研究取得了重大进展。通过与参数无关方案和参数共享方案的比较,提出了一种通用的、有效的选择性共享方案,给出了约束去模糊网络结构的一般原则。在每个尺度的子网中,我们提出了一种非线性变换模块的嵌套跳跃连接结构来代替堆叠的卷积层或剩余块。此外,我们建立了一个新的大的模糊/锐化图像对数据集,以获得更好的恢复质量。综合实验结果表明,本文提出的参数选择共享方案、嵌套式跳跃连接结构和新数据集对建立动态场景去模糊新技术具有重要意义。

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