貌似三个月没有更新博客园了，当时承诺的第二篇金融数据分析与挖掘这几天刚好又做了总结，在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。
首先，加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框（我使用的是稍微修改过的数据集，因此最终结果会与原始图有所不同）。
一句话解释numpy.meshgrid()——生成网格点坐标矩阵。 关键词：网格点，坐标矩阵
git仓库地址：https://github.com/LeonLok/Multi-Camera-Live-Object-Tracking
眼图的测量对于高速串行总线的重要性不言而喻，眼图反映了总线通道环境的优劣，信号的好坏等等，正确的识别眼图是一项基础技能，如果具体识别眼图呢？下面详细地与你分享！
影像数据指的是栅格数据，影响配准是指使用地图坐标为影像数据指定特定的空间位置。
Fireworks中想要绘制八卦图，该怎么绘制太极图的图形呢？今天我们就来看看使用fw绘制太极图的教程。
大数据文摘授权转载自zzllrr小乐 作者：David S. Richeson 译者：zzllrr小乐 纽结理论最初是为了理解宇宙的基本构成。1867年，当科学家们急切地试图找出可以解释所有不同种类物质的方法时，苏格兰数学家和物理学家彼得·格思里·泰特（Peter Guthrie Tait）向他的朋友和同胞威廉·汤姆森爵士（Sir William Thomson）展示了他用于产生烟圈的设备。汤姆森——后来成为开尔文勋爵（与热力学温标同名）——被环迷人的形状、稳定性和相互作用所吸引。他的灵感将他引向了一个令人
不必太纠结于当下，也不必太忧虑未来，当你经历过一些事情的时候，眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
上周跟着 AlphaGo vs. 李世乭人机大战的风，写了一个命令行下的 TicTacToe 井字棋。不过，电脑是随机选位置，胡乱走子，所以下赢电脑易如反掌，下输给它反倒要点运气。那么本篇的任务就是，给电脑走子加上一点点简单的策略，让它不那么“傻”。 棋类游戏最基本的 AI 方法就是给棋盘上每个位置的优劣程度打分，然后选择的最高分的位置来走。打分算法的好坏，就决定了这个 AI 的“智能”程度。 要给我们的井字棋 AI 制定打分方法，首先就得分析一下井字棋本身的对局策略。好在这个游戏的规则很简单，总结下来基本
现如今随着机器识别技术的日益成熟，在我们的日常生活中机器识别也随处可见。大家常见的有二维码识别，指纹识别，车牌识别等，这些技术已经相当成熟。还有现如今比较火的无人驾驶系统。无人驾驶系统中存在很多机器识别技术，包括对人或移动物体的识别，路标识别，以及距离估算等。而各种识别系统中，对数字的识别是必不可少的。数字在我们人类世界无处不在。
交换机的交换架构是框式交换机才有的概念，它最主要的作用是任意输入端可以交换为任意输出端。交换架构的最基本组成为：输入端口、输出端口和连接输入输出端口的交换网络。
《延禧攻略》自开播以来凭借画面的高级与构图的唯美刷新了影视审美的新高度，这部剧的整体配色非常高级，布景精致，给人一种舒服安宁的感觉，视觉效果清雅，文化底蕴深厚。我们来学下剧中的高级色彩与配图
View内部有个layer（图层）属性，drawRect:方法中取得的是一个Layer Graphics Context，因此，绘制的东西其实是绘制到view的layer上去了
差分线是 PCB 设计中非常重要的一部分信号线，因此我们对差分信号的处理要求相当严谨。
构图对摄影创作来说非常重要，尤其在使用自动化程度较高的手机进行拍摄时，手机的光圈、快门等影响曝光的因素几乎都是由手机自行控制的，所以留给我们最大的创作余地就是构图。构图可以增强画面的视觉美感，可以起到优化背景的作用，还可以使主体更加突出。加入我们所学的摄影构图知识，可以使手机拍摄出的照片更具美感。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 明明自己已经整理过了，数据线却还是绕成一团。 这像不像耳机从你的包里刚取出来的样子。 现在不用怕了！加州大学研究出了一款机器人，可以轻松理顺数据线。 有网友对这个研究结果“相见恨晚”： 就不能在Air Pods出来之前训练出这个机器吗？ 有了这个机器人，就再也不怕那“不听使唤”的线了。 机器人整理这些缠绕的线，它是怎么工作的呢？ 工作原理 双手机器人通过感知即将处理的线，使用两个夹钳来理顺它们。 在整理线的过程中，机器人的特殊构造以及各个系统等
寻找势能面交叉点是激发态的研究中经常遇到的问题。不同自旋多重度的势能面交叉点相关的介绍可以参考本公众号之前所发关于MECP系列文章。自旋多重度相同的势能面的交叉点常称为圆锥交叉（conical intersection, CI），我们也曾介绍过如何用CASSCF方法寻找CI点。然而CASSCF方法涉及活性空间的选择等问题，在使用上不是特别方便，对稍大一些的体系，其计算量往往也难以承受。TD-DFT是当前激发态计算中最常用的方法，不少程序支持使用TD-DFT来寻找CI点，如GAMESS、ORCA等。然而，对于S0和S1势能面的交叉点，则需要特别注意。虽然上述两个程序的TD-DFT都支持寻找S0/S1交叉点，而且碰巧的是，这两个程序官方给出的算例都是寻找S0/S1交叉点，但实际上TD-DFT在描述参考态（S0）与激发态的交叉点时是有缺陷的，原理上无法描述S0/Sn交叉点。这点在ORCA 5.0.2版的手册8.3.12节中已经指出，也有不少文献中提及此点，如J. Phys. Chem. A, 2009, 113, 12749.等文章。
今天编辑部带来关于在基于金融时间序列的预测模型案例，我们将通过神经网络来增强一个经典的移动平均策略，并表明它真的是有所改善相对原策略。
什么使一个故事真正成为数据驱动呢？在某种程度上，数字不再仅仅是出现在侧栏的表格，而是能够在真正意义上促进故事的发展。 数据可以帮助我们用不同视角叙述不同类型的故事。我在Tableau Public的同
前言 Flex是Flexible Box的缩写，就是「弹性布局」。从2012年已经面世，但由于工作环境的原因一直没有详细了解。最近工作忙到头晕脑胀，是要学点新东西刺激一下大脑，打打鸡血。 Flex就
文章来源于SAMshare，作者flora 特征锦囊：今天一起搞懂机器学习里的L1与L2正则化 今天我们来讲讲一个理论知识，也是老生常谈的内容，在模型开发相关岗位中出场率较高的，那就是L1与L2正则化
x1, x2 为 0 ~ 7之间的整数，所以分别用4位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的8位无符号二进制数就形成了个体的基因型，表示一个可行解。
当问题规模n0是性能交叉点时，性能开始趋于最大。这是因为暴力算法将返回长度为1的解集合，而递归算法可以使用尾递归优化来减少调用次数。递归算法在 n0 左侧调用时将直接返回叶节点的列表，这可以提高时间效率。
今天跟大家聊一聊散点图中分割不同象限的辅助线制作技巧！ ▽ 分割象限 在做完散点图之后 通常我们都很想知道这些点的分布是否存在某种趋势 如果趋势比较明显 用肉眼很容易观察到 但是如果趋势不太明显 需要
Flex是Flexible Box的缩写，就是「弹性布局」。从2012年已经面世，但由于工作环境的原因一直没有详细了解。最近工作忙到头晕脑胀，是要学点新东西刺激一下大脑，打打鸡血。
圆锥交叉（conical intersection, CI）简言之是指两个态的势能面交叉的地方，此时两个态的能量简并。在圆锥交叉区域，体系可以从激发态以无辐射形式回到基态。关于圆锥交叉的更深入的理论细节可参考Conical intersections: theory, computation and experiment一书。此外，点击文末“阅读原文”可打开一份非常不错的关于光化学计算的讲义。如果打开速度较慢，可在留言区的百度网盘链接获得。
选自Medium 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 近日，Medium 上出现了一篇题为《Neural networks for algorithmic trading: enhancing clas
ArcGIS中的OD分析主要用于模拟真实情况，进行快捷高效、个性化的出行分析。主要有两种实现方式，本文仅有文字教程，操作视频也许会有的（有了我可怎么通知有需要的人呢关注我B站？，啊哈哈哈）。
近日，Medium 上出现了一篇题为《Neural networks for algorithmic trading: enhancing classic strategies》的文章，作者 Alex
作者简介：黄玉栋，北京邮电大学网络与交换国家重点实验室博一在读，研究方向为未来网络体系架构，确定性网络，邮箱地址: hyduni@163.com.
为了区分形状 ，我将通过观察背景的形状来获得其轮廓。 然后我会使用angular点检测algorithm（例如Harris）来检测angular点的数量。 一个三angular形有三个angular落，一个正方形的四个，还有一个笑脸没有。 这是一个用Scipy进行哈里斯angular点检测的python 实现 。
数据分析师，不仅在于“数据”，更在于“分析”，用数据讲故事的能力非常重要。 英国著名物理学家法拉第，他发现了电磁感应现象，提出电磁学说的基本理论，奠定了现代电工学的基础。可惜，他不善表达，文字晦涩、又缺乏数学说明，因此他的一系列重大发现在当时并没有吸引太多注意，直到麦克斯韦用流畅的语言和数学公式加以概括总结之后，电磁学说才得到世界的公认。 U&*(^&*^&*sjdadjal...... 数说君想说的是，讲故事的技巧，对一个数据分析师来说多么重要！ 本文用一个同一个例子，展示7种不同的叙述技巧，一起来学习
特征锦囊：今天一起搞懂机器学习里的L1与L2正则化 今天我们来讲讲一个理论知识，也是老生常谈的内容，在模型开发相关岗位中出场率较高的，那就是L1与L2正则化了，这个看似简单却十分重要的概念，还是需要深
自旋交叉(Spin Crossover, SCO)在材料、催化等领域中有着十分广泛的应用，早在中学时我们就知道配位化合物存在高自旋(high spin, HS)及低自旋(low spin, LS)两种自旋态(spin state)，实际有时还会遇到intermediate spin (IS)。对于经典的八面体配位化合物，最稳定的自旋态通常由配位场强度Δ决定。
单点交叉又称为简单交叉，它是指在个体编码串中只随机设置一个交叉点，然后在该点相互交换两个配体个体的部分染色体。图1为单点交叉运算的示意图。
思路 这里又是一个九宫格布局，布局可以参考上一篇快给你的app上锁吧(android数字解锁)，只不过这里的九宫格上我们画的是图片(bitmap)。onDraw方法中我们需要画两个东西，一个是点，另一个是线，画点我们就不多说了，根据坐标，将圆形图片画上去即可；
导读：数据可以帮助我们用不同视角叙述不同类型的故事。我们通过由 Freedom House（一个独立的监测机构）整理的数据来探讨一下每一种分类。这些数据将每个国家按照“自由”，“部分自由”以及“不自由”进行排名。使用这个简单的数据组，我们可以讲出七个不同的故事。角度则取决于你想通过这些数据表现什么以及你将如何展现这些数据。 1. 叙述方式随着时间改变 对比2001年，有多少国家在2013年被划分为“自由”呢？事实证明随着时间变化，这个数字在急剧下降。我们可以通过数据将这种变化变得可视化，然后再解释导致
文 | Martha Kang 翻译 | 赵丹、王宝丽 什么使一个故事真正成为数据驱动呢？在某种程度上，数字不再仅仅是出现在侧栏的表格，而是能够在真正意义上促进故事的发展。 数据可以帮助我们用不同视角叙述不同类型的故事。我在Tableau Public的同事Ben Jones鼓励我用七种不同的类型来构造数据故事（(à la Christopher Booker的七个基本的故事情节)。Jones这个想法是根据大量数据故事的分析得出的，也可以帮助人们了解一些其他东西，使数据不再受限于侧栏表格。这些分类旨在让数
什么使一个故事真正成为数据驱动呢？在某种程度上，数字不再仅仅是出现在侧栏的表格，而是能够在真正意义上促进故事的发展。 数据可以帮助我们用不同视角叙述不同类型的故事。我在Tableau Public的同事Ben Jones鼓励我用七种不同的类型来构造数据故事（(à la Christopher Booker的七个基本的故事情节)。Jones这个想法是根据大量数据故事的分析得出的，也可以帮助人们了解一些其他东西，使数据不再受限于侧栏表格。这些分类旨在让数据成为一个思想启动器而非我们看到的简单直白的结果，这样无疑
最近做了几个有关ERP系统的RPA流程自动化，感觉其中遇到的一些问题可以做一次分享与总结。
在3D场景中常用的一个需求就是鼠标在屏幕上点击特定位置，选中一个物体模型，进行下一步的操作。比如说移动、旋转变形或者改变物体模型渲染外观等等。具体怎么实现呢？这涉及到把二维坐标转换到三维场景里，进行检测找到选种的模型。
用遗传算法求解函数f(x) = x + 10sin(5x) + 7cos(4x) 在区间[0,9]的最大值。
step 1: 使用两个指针指向两链表头，分别从头拨到尾，统计两个链表到终点的步数分别为 d1, d2。
围棋棋盘由纵横各19条线垂直相交组成，棋盘上一共19x19=361个交点，对弈双方一方执白棋，一方执黑棋，落子时只能将棋子置于交点上。
上期回顾 上一期，给大家详细讲解了一下电位与设备界区的使用。这2个功能主要是向看图人展示外界的接口信息，与原理图一样重要，希望大家养成良好的制图习惯。
近几日西门子发布了TIA V17，其中STEP7软件编程语言增加了CEM和CFC引得工程师们兴致勃勃，其中对CFC的讨论最为激烈，但是这次发布后工程师们安装好V17并没有发现CFC相关组件。但也不要太着急，预计在7月就会发布CFC相关。
在智能门锁的触摸方案中，有电感式触摸、电容式触摸、机械按键触摸，基于成本、方案成熟度、结构空间限制问题，电容式触控目前已然成为智能门锁触控的首选方案。阅读本文之前，关于电容式触摸的基本原理可查看《智能门锁：触控原理概述》。
在 PCB 设计过程中，由于平面的分割，可能会导致信号参考平面不连续，对于低低频信号，可能没什么关系，而在高频数字系统中，高频信号以参考平面作返回路径，即回流路径，如果参考ᒣ面不连续，信号跨分割，这就会带来诸多的问题，如 EMI、串扰等问题。这种情况下，需要对分割进行缝补，为信号提供较短的回流通路，常见的处理方式有添加缝补电容和跨线桥接：
【趋势红利】这本书是本非常精致且知识点非常多的书！ 网上看过一个段子，说人们现在都非常忙，没时间旅游，没时间出去吃顿美食，但是当抖音打开的时候却可以在上面消耗两三个小时直至睡着或手机没电~ 那么，是什么决定了商业形态的升级，是什么决定了消费升级，体验升级？趋势！当物质、经济、技术达到一定的成熟形态的时候，消费也就得到了升级，精明的创业者会在每场升级当中紧随趋势脚步，跟随趋势寻找红利！ 今天站在产品的角度上与您分享【趋势红利】的七点思考： 互联网的本质是网络协同和提高效率，如果把一个网站当做一家门店去经营对
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