说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python
最近我们被客户要求撰写关于向量自回归模型VAR的研究报告，包括一些图形和统计输出。
说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python。毕竟，Python 是一种流行的编程语言，可用于所有类型的领域，包括数据科学。有大量软件包可以帮助您实现目标，许多公司使用 Python 来开发与金融界相关的以数据为中心的应用程序和科学计算。
河源市是国务院1988年1月7日批准设立的地级市，为了深入研究河源市公路交通与经济发展的关系，本文选取了1988－2014年河源市建市以来24年的地区生产总值（GDP）和公路通车里程（GL）的时间序列数据，其中公路通车里程（GL）用来反映河源市公路交通发展状况，地区生产总值（GDP）反映河源市的经济增长状况（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
比特币减半是其创始人中本聪（Satoshi Nakamoto）在比特币白皮书中设置的一项机制。在比特币代码中规定每开采210000个区块，矿工得到的比特币奖励就减少一半。2012年11月28日，比特币首次减半，每一区块开采奖励降至25枚比特币；2016年7月9日，比特币第二次减半，奖励降至12.5枚比特币。北京时间2020年5月12日03:25，第三次减半将从12.5枚比特币变为每个区块奖励6.25枚比特币。
说到时间序列预测，读者们也许很容易联想到股票市场中的应用。而对于专业金融从业者来说，时间序列分析只是其中重要的方法论之一，更上层的，是整个复杂的量化交易领域。
本推文会介绍如何在利用股票分钟数据，基于强化学习来做配对交易。包括基本概念和具体实现；这里采用的强化学习方法，是类似多臂老虎机（N-armed bandit）问题。
真实世界中，其实有很少是平稳时间序列，通常都是含有一定趋势的时间序列，譬如GDP值等等。之前我们说了可以用差分的方法获取平稳序列，但是，一旦差分其实我们丢失了原始序列的一些信息，而且往往很难从实际的意义上去解释差分后拟合的结果，所以今天我们讨论一下“协整”
向量自回归 (VAR) 是一种用于多变量时间序列分析的统计模型，尤其是在变量具有相互影响关系的时间序列中，本视频中我们介绍了向量自回归并在R软件中进行实现（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
这两个改变都是为了做分类，第一个不需要解释，第二个做文本分类只需要考虑一次整个句子的特征就行，所以不使用滑动窗口，这也是为了降低计算复杂度。
单位根的随机性趋势与协整关系对实证分析中时间序列的影响是不容小觑的。检验的目的在于更好的分辨数据特性、甄选模型，以达到或能预测或能证实因果关系或否定以上两者的结果。
q-fin金融，共计3篇 cs.SD语音，共计5篇 eess.AS音频处理，共计4篇 1.q-fin金融: 【1】 Shock Symmetry and Business Cycle Synchron
作为衡量通货膨胀的基本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制一直是宏观经济研究的核心问题。
本教程假设你已经熟悉Unity Scripting的基本知识了。如果不清楚的可以看 时钟 的章节学习Unity的基础知识。而 构建分形 的章节里也提供了协程的基本介绍。
摘要：本文基于多元时间序列，描述我国GDP和出口额的协整关系，并通过回归模型评估出口额对我国GDP的贡献程度及我国对进口的依存度，对我国经济政策有指导意义。
最近发现现在深入去写具体某个概念的时候会用到别的好多概念，就会出现由于别的概念不清楚而新概念整不明白的现象。所以我觉得应该先整理一下都有哪些概念，有个大概的了解之后再去细化的去研究具体某个概念吧。 向量 物理含义：有方向的线段 数学含义：有序数组 代数表示：由于向量是从起点指向终点，这里始终遵循起点为原点O，这样，向量就可以由终点的坐标来表示。比如，二维向量就是（x，y），三维就是（x,y,z）,四五六七八维或更多维同理，只是超过三维的就没有几何意义了，或者可以说生活中基本就见不到可以类比的事物了
汇率和股价指数之间的联系是许多经济学家和投资者关注的重要议题。汇率和股价指数的波动对于经济体系的稳定和投资者的决策都具有重要影响。
一、面板数据简介 信息技术的发展使得数据越来越膨胀，传统的截面数据和时间序列已经不能全面刻画经济的演变，在大数据背景下，同时分析比较横截面观察值和时间序列观察值的需求越来越大。面板数据就是指既含有截面又含有时间序列的数据，分析比较这种数据的模型就是面板数据模型。 相对于一般的回归模型，面板数据模型不仅能够更好的识别和度量单纯时间序列模型和单纯横截面数据模型所不能发现的影响因素,而且可以克服多重共线性的困扰，能够提供更多的信息、更多的变化、更高的自由度和更高的估计效率，减少共线性。因此，面板数据可以更准确地刻
基于单晶体管的神经元和突触可大幅降低硬件成本，加速神经拟态硬件的商业化。研究人员使用标准硅 CMOS 工艺制造的单晶体管神经元和突触。它们共同集成在同一个8英寸晶圆片上。
在评估模型质量的各种指标中，有两个比较常用：（1）在未曾见过的数据上的预测准确度；（2）对模型的解释。对于（2），科学家更喜欢更简单的模型，因为响应和协变量之间的关系更清晰。当预测量（predictor）的数量很大时，简约性问题就会变得尤其重要。当预测量的数量很大时，我们往往希望确定出一个能展现最强效果的小子集。
好久没写东西了，由于楼主换了个城市工作，发现工作量蹭蹭的上来了，周末又喜欢出去觅食，导致没学习很久，今天准备水一篇来翻译一下如何理解HOG（Histogram Of Gradient, 方向梯度直方图）。本文主要翻译了这篇文章，也是我非常喜欢的博主之一(奈何他开的课程错过了T-T~~)。 特征描述子 特征描述子就是图像的表示，抽取了有用的信息丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽*高*3，3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像，经过转换后输
本文主要翻译了Histogram of Oriented Gradients一文。 特征描述子(Feature Descriptor) 特征描述子就是图像的表示，抽取了有用的信息，丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽高3，3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像，经过转换后输出的图像向量长度可以是3780。 什么样子的特征是有用的呢？假设我们想要预测一张图片里面衣服上面的扣子，扣子通常是圆的，而且上面有几个洞，那你就可以用边缘检测(ed
两个 S 用于不同的指令，名称相同，但是在不同的指令结合却有不同的作用
假想，你现在需要分析2000-2014年，全国34个省级行政区基础建设投资对GDP的影响分析，或者说构建回归模型： GDP = a × 基础建设投资额 + e 但是问题来了，你现在手上的数据，不仅有时间序列（2000-2014），也有横截面（34个省），那么怎么办？是将每个省求14年的均值呢？还是对每一年求34个省的均值？ 好纠结啊！ 别急，面板数据就是用来处理这个的。面板数据是既有时间序列、又有横截面的数据，一般学经济的同学会比较常处理到这样的数据。 数说君的硕士毕业论文就用到了这个模型，因此本文也是数说
因果推理（Causal inference）是根据影响发生的条件得出因果关系结论的过程，是研究如何更加科学地识别变量间的因果关系（Causality）。在因果关系中，原因对结果负有部分责任，而结果又部分取决于原因。客观事物普遍存在着内在的因果联系，人们只有弄清事物发展变化的前因后果，才能全面地、本质地认识事物。基干事物发展的这种规律，在论证观点时，有时就可以直接从事物本身的因果关系中进行推论，这就叫因果推理法。几十年来，因果推理一直是统计学、计算机科学、教育学、公共政策和经济学等许多领域的重要研究课题。
域偏移（Domain shift）是指在一个源域中训练的模型在应用于具有不同统计量的目标域时表现不佳的问题。领域泛化（Domain Generalization, DG）技术试图通过产生模型来缓解这一问题，通过设计将模型很好地推广到新的测试领域。提出了一种新的域泛化元学习方法。我们没有像以前的DG工作那样设计一个对域移位具有鲁棒性的特定模型，而是提出了DG的模型不可知论训练过程。我们的算法通过在每个小批中合成虚拟测试域来模拟训练过程中的训练/测试域偏移。元优化目标要求模型改进训练域性能的步骤也应该改进测试域性能。这一元学习过程训练模型具有良好的泛化能力的新领域。我们在最近的跨域图像分类基准上评估了我们的方法和达到的最先进的结果，并在两个经典的增强学习任务上展示了它的潜力。
上述代码是将gameObject的本地坐标transform.localPosition，变成一个我们赋予的新坐标new Vector3(0, 0, 100)，按照我们设置的一个float的速度进行移动
围绕染色归一化、结直肠癌病理诊断、结直肠息肉分类、淋巴结转移检测、免疫组化(IHC)等方面的临床痛点，姚建华分享了团队针对性的解决方法。
在Unity中，协程（Coroutine）是一种特殊的函数，可以在程序的执行过程中暂停和恢复执行。
TwoSampleMR是MR-Base数据库开发团队提供的R包，可以调用MR-Base数据库中已有的gwas结果，来进行2SMR分析，官方文档链接如下
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) JDK 19 / Java 19 已正式发布。 新版本总共包含 7 个新的 JEP： 405: Record Patterns (Preview) 422: Linux/RISC-V Port 424: Foreign Function & Memory API (Preview) 425: Virtual Threads (Preview) 426: Vector API (Fourth Incubator) 427: Pattern Match
作为衡量通货膨胀的基本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制一直是宏观经济研究的核心问题。（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
来源：DeepHub IMBA本文约1700字，建议阅读5分钟本文为你介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。 距离度量是有监督和无监督学习算法的基础，包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。 距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。 本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Pyth
距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。
时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义。门限模型作为非线性时间序列模型的一种,与一般的时间序列模型不同的是模型中包含跳跃,即有门限,因此对模型的参数估计还需先对门限的选取讨论。
时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
答：Awake —> OnEnable —> Start —> FixedUpdate —>Update —> LateUpdate—> OnGUl —> OnDisable —> OnDestroy
最近我们被客户要求撰写关于潜过程混合效应模型（lcmm）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) JDK 20 / Java 20 正式发布。JDK 20 是一个短期维护版本，将获得六个月的支持。尽管如此，但它仍然可用于生产环境中。根据开发计划，下一个 LTS 版本就是将于 2023 年 9 月发布的 JDK 21。 此版本包括 7 个 JEP（都处于不同的孵化和预览阶段），以及数百个较小的功能增强和数千个错误修复： 429: Scoped Values (Incubator) 432: Record Patterns (Second Prev
AI识别工人安全绳佩戴检测算法基于CNN的目标检测是通过CNN 作为特征提取器对现场图像进行处理和分析，AI识别工人安全绳佩戴检测算法识别出工人是否佩戴安全绳，一旦发现工人未佩戴安全绳，AI识别工人安全绳佩戴检测算法将立即进行告警，并将事件记录下来。并对得到的图像的带有位置属性的特征进行判断，从而产出一个能够圈定出特定目标或者物体（Object）的限定框（Bounding-box，下面简写为bbox）。AI识别工人安全绳佩戴检测算法和low-level任务不同，目标检测需要预测物体类别及其覆盖的范围，因此需关注高阶语义信息。传统的非CNN 的方法也可以实现这个任务，比如Selective Search 或者DPM。在初始的CNN 中，也采用了传统方法生成备选框。
每个动态现象都可以用一个潜过程（Λ(t)）来表征，这个潜过程在连续的时间t中演化。有时，这个潜过程是通过几个标志来衡量的，因此潜过程是它们的共同因素。
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