通俗解释来说，投资者对于公司的盈利有一个预期值，如果财报公布后，公司的实际盈利超出了投资者预期，公司的股价会上升，会有明显的超额收益。如果实际盈利低于投资者预期，公司股价会下降，会有明显的负向收益。...本文基于这一现象构造盈利超预期因子，并对因子进行测试。后台回复“业绩超预期”获取代码和参考文献，限时免费。...02 业绩超预期度量 大多数的学术研究采用公告值和预期值做差之后除以规模数作为超预期的度量，除以规模数是为了不同企业间可比。...为公告的营业收入，E为预期的营业收入，sigma为预期的标准差。...对于预期值的度量，目前主要有三种方法：时间序列建模、分析师预期和横截面回归建模。本文主要介绍并实现时间序列建模的部分，分析师预期的方法即使用卖方分析师的一致预期数据均值作为预期值。
寻找行为只是把机车移动到指定点。...现在给出寻找行为的一个例子： 行为的机车在每帧去寻找鼠标。试着改变机车的最大速率和最大力度，或者改变其质量(mass)来感受一 下这些因素对转向行为的影响。...myStar.seek(new Vector2D(mouseX, mouseY)); myStar.update(); 到此，应该已经见识了转向机车如何寻找鼠标或者另一辆机车，当对这些工作有了很好的理解后，我们进入下一个行为
对于追捕行为，它非常类似寻找行为。其实追捕的最后一个动作就是调用寻找。追捕的本质是预测目标所要到达的位置并事先赶到。 那么，该如何预测目标的位置呢？...而实际上，寻找行为就是一个预测时间为零的追捕行为。 一个策略是基于两机车间的距离来判断预测时间。如果目标太远，需要花一段时间才能赶上，就预测长一点，如果很接近，马上就能达到，就预测短一点。...一个是只顾移动的机车，其作为目标，另外两个转向机车，一个用寻找行为，一个用追捕行为。如果一切正常，追捕者靠着优越的算法会胜出。 ...接下来的行为是：躲避。
躲避就是追捕的反行为。就像追捕类似于寻找，躲避类似于避开。 本质上讲，是预测出机车将要去到的位置并远离它。在这里所有的原则都和追捕相同。
到达行为在很多场合都可以被当作是寻找行为。实际上，它们之间的算法和处理方式都一样。唯一不同的是，在到达模式中，一辆机车在到达目标的某一距离时，会变成一种精确模式慢慢地靠近目标点。...为了了解到达行为的必要性，可以先运行一下SeekTest类，然后移动鼠标到某处让机车过来“抓住”它。会看到机车快速的越过了鼠标，接着它发现过头了，又返回来，还是过头了....于是会一直循环下去。...到达行为通过减速接近目标，解决了这个问题： public void arrive(Vector2D target) { Vector2D desiredVelocity...最终速度会趋向于0（假设只有一个行为作用于该机车）。...如果愿意可以再试着玩玩增加多辆机车，或者现在就进入下一个行为：追捕。
在MySQL中经常出现未按照理想情况使用索引的情况，今天记录一种Order by语句的使用导致未按预期使用索引的情况。 1....-------+----------------------------------------------------+ 1 row in set, 3 warnings (0.00 sec) 也按预期的情况正常
3月4日消息，据多家外媒报道，存储芯片大厂美光（Micron）警告称，受到产业供给过剩影响，公司裁员人数恐怕会比先前披露的还多，第三季（3-5 月）毛利率也很可能逊于高层原本预期。...Murphy 在Susquehanna举行的投资者会议上表示，“虽持续预期今年需求将改善，但定价趋势依旧充满挑战。有鉴于此，美光预测季度毛利率将低于先前预期。”
作者 | COLIN CHARTIER 译者 | 张健欣 策划 | 万佳 在运营一个持续集成（CI）公司多年后，你会发现架构决策中的许多隐藏成本。在本文，我想谈...
避开行为与寻找行为彻底相反。实际上，除了代码最后一行用相减代替了相加以外，其它都一样。...现在我们有了一对正反行为，接下来要做的是为这对行为创建一对机车来看看情况。...我们还可以把两个行为同时用于一辆机车上。下面的例子中，机车A同时寻找和避开机车B，机车B同时寻找和避开机车C，机车C同时的寻找和避开机车A。这三辆机车会因为追捕各自的目标而形成一个圆。...如果这些都没问题了，那就开始探索下一个行为：到达。
漫游行为就像它的名字一样，角色在场景中毫无目的的移动。这通常用来模拟巡视和觅食，也有纯粹是为了漫游而漫游的。 漫游行为在实现上不像听起来那么容易。
预期异常示例 有些异常是我们预期的, 不希望testng 抛异常, 那又该怎么做呢 1.创建java类TestExcepitonTest public class TestExcepitonTest {
姿态估计和行为识别作为计算机视觉的两个领域，对于新人来说，较为容易弄混姿态估计和行为识别两个概念。...（Action Detection/Regnition），最终的结果是得到图像或视频段中目标的行为类别。...视频中人体行为识别主要分为两个子方向。...参考文献 行为识别的综述博客： https://blog.csdn.net/neu_chenguangq/article/details/79504214 给出了行为识别的一些概述及资源合集（文章、代码...常用的行为检测的数据集： THUMOS2014：在行为检测任务中只有20类动作的未分割视频是有序行为片段标注的 MEXaction2：骑马和斗牛 ActivityNet：目前最大的数据集，同时包含分类和检测两个任务
1.“上不上”与“能不能” “上不上”与“能不能”ERP系统不是灵丹妙药，不能解决每一个企业的全部问题。 企业能不能上ERP是由...
我想，这些都是元宇宙主题的预期差。 预期差1：AR/VR是元宇宙的前提？ 我们认为并不完全。如果将元宇宙看做与现实世界平行的数字网络，人们在其中会寻得“沉浸感”，那“沉浸感”来自何处呢？...预期差2：元宇宙的“方块”世界很低龄？ Minecraft、Roblox都是基于方块的“体素建模”，刚开始接触时，我也无法接受如此低龄的画风，为何不顾主流趋势，牺牲视觉效果来坚持搭方块？...预期差4：虚拟人越逼真越好？ 近期频繁曝光的“邓丽君”、洛天依、柳夜熙等让虚拟人概念走火，大家感叹江苏卫视跨年演唱会上的“邓丽君”足以以假乱真，A股很多公司也开始涉足这一赛道。...我们预期2022年，虚拟人与AI的结合将早就更多有趣的场景和多样化的商业模式。 预期差5：元宇宙的监管探索 产业界有人说：没有区块链的元宇宙就是带着VR的虚拟社交游戏。这个表述虽然绝对，但不无道理。...预期差6：合规情形下，元宇宙的场景延伸 当下面对元宇宙带来的变革，市场已经看到其在游戏、营销、数字IP、虚拟人等赛道的应用，但这还仅仅是开始。
行为树常被用来实现游戏中的AI。每次执行AI ，都会从根节点遍历整个树，父节点执行子节点，子节点执行完后将结果返回父节点。...关于更多关于行为树概念上的东西，大家很容易找到相关的资料，这里不再最赘述，主要是通过一个实际的例子来看行为树在AI上的应用。...下面是用行为树表达的方式： 上面的图让我们能很容易指导我们的代码编写，我们需要完成所有的叶子节点，然后将他们按照图示，放到相应的组合节点中去，然后不停的遍历整个行为树。...我使用AS3完成了下面的demo，去实现上图中的行为树AI（如无法观看请下载最新的FlashPlayer）。...行为树很适合做AI编辑器，我们定义好一些条件和动作，策划人员通过简单的拖拽和设置即可实现复杂的游戏AI。
但如果探究背后的原因是有行为心理学依据的，这就是大家也许熟知的“福格行为模型”。最新的福格行为模型做了什么改动？如何利用行为模型帮用户养成（好的）习惯？...新“福格行为模型” 旧版福格行为模型 （Fogg's Behavior Model）表述为B=MAT。...其中，让行为变得微小不是放弃行为，而是降低门槛，循序渐进。通过寻找行为的入门步骤或者缩小行为的规模，开始尝试建立信心，逐步达到理想的行为结果和习惯状态是福格行为模型所推崇的方式。...在已有的行为习惯中，寻找合适的“锚点”，与预期希望的行为建立连接，这样的行为习惯养成更加有效，而不是过分依赖人物和情境的外部提醒。...所以，当用户具备一定的动机和能力时，想让用户做出行为，从提示入手进行行为设计是最容易取得效果的。 使用福格行为模型做用户行为养成 首先我们要明确在我们各自的产品中，行动具体指什么。
总结：在外链建设过程中，仍然有诸多细节需要讨论，而本节主要的目的，是想与大家探讨外链建设的先后顺序，对整站预期排名的影响，后期，可能会进一步根据整站布局详细说明，而上述内容，仅供参考!
如何以更好的方式让“非预期”数据造成的副作用最小化呢？作为一个 后端开发者，我想给出一些个人化的意见。 I. 一切的源点 数据有多种来源，最主要的当然就是 用户输入。...大多数这些非预期数据的起源都是人为失误，当语言解析到 null 或 undefined 时，与之配套的逻辑却没准备好处理它们。 II....许多人对待像这样 body 或者 query 错误的请求，使用了表示整体错误的 400 Bad Request 报错；在这种情况中，请求本身并没有错，只是用户发送的数据不符合预期而已。...总结 在必要的地方单独判断非预期数据 设置可选参数的默认值 用 ajv 等工具对可能不完整的数据进行补水处理 恰当使用实验性的 空值合并运算符 ?? 和 可选链操作符 ?....用 Promise 包装隐性的空值、统一操作模式 用前置的 map 或 filter 过滤成组数据中的非预期数据 在职责明确的控制器函数中，各自抛出类型明确的错误 用这些方法处理数据就能得到连续而可预测的信息流了
不合预期的更新 在定时器中，用useState使数字0做每1秒递增1，但结果不合预期：数字增加一次后便不再改变?...最后 setN(n + 1)的这种写法并没有问题，如果不用定时器，而是手动点击触发递增，结果也是符合预期的?
问题实际操作时索引没有预期策略精确执行。长时间没执行：等了好久；执行不够精准：超过设置文档数量策略；超过size大小策略。
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