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”。 前言 因子挖掘是量化交易的基础。除传统的基本面因子外，从中高频行情数据中挖掘有价值的因子，并进一步建模和回测以构建交易系统，是一个量化团队的必经之路。金融或者量化金融是一个高度市场化、多方机构高度博弈的领域。因子的有效时
复杂而又变化多端的中高频量价因子的研究和开发已经成为众多量化私募最重要的工作之一。DolphinDB作为一个一站式的时序数据存储、分析和实时计算平台，可以帮助金工和IT人员将复杂的因子快速转化成能在研发或生产环境中高效运行的计算机脚本。
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”。 随着国内量化金融的高速发展，行情数据所包含的微观交易结构信息越来越受到券商自营团队、资管团队以及各类基金的重视。这些交易团队迫切希望拥有一个与生产环境类似的投研仿真环境，提升研发的效率和质量。 今天，公众号将为大家分享
DolphinDB为海量结构化数据的极速存储、检索、计算与分析提供了一站式解决方案，特别适合金融行业用来处理大规模数据，尤其是L1，L2以及逐笔委托的行情数据。
随机森林属于 集成学习 中的 Bagging（Bootstrap AGgregation 的简称） 方法。如果用图来表示他们之间的关系如下：
最近，专升本职高生周信静逆袭成MIT博士生的故事，再度刷爆互联网，冲上知乎热搜第一。
很多情况下，反映一个服务的健康状态，单从其服务可用性并不完全准确，反而服务的某些日志可以准确的反映出这个服务是否处于亚健康状态，是否即将出现异常，从而从一定程度进行故障预测和干预。
时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库主要用于指处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。时序数据的兴起还是榜上了物联网的大风。物联网（Internet of Things，简称IOT）是指通过各种信息传感器实时采集任何需要管理设备的信息，并进行管理。物联网的基础数据具有数据量大、结构单一、时间属性强、查询简单等特点，传统的关系型数据库在面对物联网数据时，显得应对发力，基本上属于功能过剩但性能不足。 目前最新的DB-Engine上时序数据库排名如下:
movsb,movsw 这里有两个同样功能的指令区别在于，一次转移内存的大小，movsb 的传送是以字节为单位的，而 movsw 的传送是以字为单位的。 从ds:si地址复制到es:di,复制字节数由cx指定。
反卷积(Transposed Convolution)是一种图像上采样(UpSample)的方法，在DCGAN中用它来将随机采样的值转换为一张完整的图像。
转置卷积又称微步卷积(“微步”的含义指：新的步长为1，而之前的步长为2，使得转置卷积的滑窗处理相比较卷积的“小”。)，可以视作传统卷积操作的一种“逆向”传递过程；并且，转置卷积受“正向”卷积的参数约束,即步长stride和零填充（zero-padding）。下面给出stride=1和padding=0、stride=1和padding=1、stride=2和padding=0、stride=2和padding=1的卷积和转置卷积例子。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2109.06705.pdf
我们就来看看如何通过BiLSTM+CRF来进行命名实体识别的任务。 命名实体识别 通俗来说，命名实体识别，就是给一句话或一段话，设计某种算法来把其中的命名实体给找出来。啥叫命名实体呢？说白了不值一提，命名实体，其实就是实际存在的具有专门名字的物体。命名实体识别，其实就是实体名字的识别。
本文主要介绍了一个简单的神经网络实现，通过训练预测 XOR、AND、OR 函数，并尝试了不同的激活函数。作者发现，在逻辑回归中，relu 表现最好。然而，在 MNIST 手写数字识别任务中，训练性能跟不上，需要进一步优化网络。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种神经网络模型，是深度学习的代表算法之一。它广泛应用于计算机视觉、语音处理等领域，在图像处理，语音识别方面具有非常强大的性能。针对计算机视觉任务，卷积神经网络能够很好的从大量的数据中做到特征的提取，并且降低网络的复杂度。
num = -1000000000000000000000000000000000000000000000000 print(num, type(num)) #<class 'int'>
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”。 DB-Engines公布了3月份数据库的最新排名。DB-Engines根据数据库当前的受欢迎程度进行排名，主要使用以下参数来衡量一个系统的受欢迎程度： 该系统在网站上被提及的次数：以搜索引擎查询结果的数量来衡量。目前，我
本篇主要分享卷积神经网络（CNN）的数学原理解析，会让你加深理解神经网络如何工作于CNNs。出于建议，这篇文章将包含相当复杂的数学方程，如果你不习惯线性代数喝微分也没事，目的不是记住这些公式，而是对下面发生的事情有一个直观的认识。
上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程，现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成。虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像，能够获取更多视角下的图片，在VR中应用前景很大。 视差图可以转换为深度图，深度图也可以转换为视差图。视差图反映的是同一个三维空间点在左、右两个相机上成像的差异，而深度图能够直接反映出三维空间点距离摄像机的距离，所以深度图相较于视差图在三维测量上更加直观和方便。 利用视差图合成虚拟视点 利用深度图合成虚拟视
2021年9月29日，中国地震台网中心发布《国家地震烈度速报与预警工程数据库、消息中间件采购与定制模块开发采购项目》招标公告，预算 630 万。 废标公告 2021年10月21日发布废标公告：因有效投标供应商不足3家，废标。 浙江智臾科技有限公司（DolphinDB）未通过初审： 符合性审查未通过：未提供时序数据库“集群节点数要求”的有效证明材料。 （二次）招标 2021年11月15日再次发布招标公告，预算 630 万。 项目概述： 集成需求： 采购产品一览表： 中标结果 2021年12月9日
原标题 | Gentle Dive into Math Behind Convolutional Neural Networks
0、前言 turtle 是 python 内置的一个比较有趣味的模块，俗称 海龟作图，它是基于 tkinter 模块打造，提供一些简单的绘图工具，海龟作图最初源自 20 世纪 60 年代的 Logo 编程语言，之后一些很酷的 Python 程序员构建了 turtle 库，让其他程序员只需要 import turtle，就可以在 Python 中使用海龟作图。 1、基本功能介绍 在海龟作图中，我们可以编写指令让一个虚拟的（想象中的）海龟在屏幕上来回移动。这个海龟带着一只钢笔，我们可以让海龟无论移动到哪都使用
这是一道Google公司的经典面试题，有多经典呢？经典到Google公司已经不用它做面试了！
CSS3新增animation 属性使得仅通过CSS的样式属性实现动画效果成为可能。实现动画包括两个部分：
turtle是 python 内置的一个比较有趣味的模块，俗称 海龟作图，它是基于 tkinter 模块打造，提供一些简单的绘图工具，海龟作图最初源自 20 世纪 60 年代的 Logo 编程语言，之后一些很酷的 Python 程序员构建了 turtle 库，让其他程序员只需要 import turtle，就可以在 Python 中使用海龟作图。
正向索引用来存储文档的各种属性，从逻辑上讲，正向索引其实就是一个大数组，数组中每个元素就是一个文档的属性集合。 如果正向索引是有Schema的，那么它其实就类似一个关系表或者说二维数组，纵轴是文档，横轴是属性；如果正向索引是Schema Free的，那么它就类似一个Map的数组，每个文档都是一个Map，key是属性名，value是属性值。 文档在正向索引这个大数组中的下标也是有用的，在很多搜索引擎的实现中，这个下标被称为文档的逻辑ID，叫它ID是因为它唯一的标示了某个特定的文档，叫它“逻辑”是因这个ID只在这个索引中有意义，而且文档也许有自己的类似于ID的属性，要避免混淆。 创建正向索引的过程极其简单，只需要在这个大数组后面追加新的文档即可，每次追加一个文档就会给这个文档产生一个新的逻辑ID。 在搜索引擎中，一般不会从正向索引中删除任何文档，如果需要进行删除操作，则在每个文档中设立一个是否删除的标志，已删除的文档置1。
我们说产品经理对外输出有三个内容，需求文档、原型图、流程图，其中需求文档承载了整个设计目标、过程及最终结果，所以是笔者认为产品经理最重要的输出点。
托马斯·贝叶斯 (Thomas Baves，1701年一1761年)，是18世纪的一位英国数学家、统计学家
近期学习了一下大厂h5开发实战内容，并且参考实战手册做一些记录。大概包括以下几个方面内容：
最近也是在接触机器学习，通过做了几个MLNET的例子对机器学习有了一点了解，OpenCV中也有机器学习这块，所以我们就直接来用Kindle做一个实战。
今天解读的是一篇已被ECCV 2020接收的论文，在这篇论文中，来自哈工大的作者们针对之前方法忽略对侧脸-正脸图像对之间光照情况不一致的考虑，引入了一个光照保留损失，实现了图像中光照信息和人脸身份信息的特征解藕，同时使用光流估计在特征层面得到了侧脸-正脸之间的特征对应关系，作为一个强有力的正向化监督信号，进而生成了更加逼真的正面人脸，同时也保留了更多的细节信息，实验结果表明，本文方法达到了SOTA效果。
首先，数据标准化处理主要包括数据同趋化处理（中心化处理）和无量纲化处理。 同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。 无量纲化处理主要为了消除不同指标量纲的影响，解决数据的可比性，防止原始特征中量纲差异影响距离运算（比如欧氏距离的运算）。它是缩放单个样本以具有单位范数的过程，这与标准化有着明显的不同。简单来说，标准化是针对特征矩阵的列数据进行无量纲化处理，而归一化是针对数据集的行记录进行处理，使得一行样本所有的特征数据具有统一的标准，是一种单位化的过程。即标准化会改变数据的分布情况，归一化不会，标准化的主要作用是提高迭代速度，降低不同维度之间影响权重不一致的问题。
1、string string.capwords(s) 2、转换： leet=string.maketrans('abc','123') s.translate(leet) 3、模板
利用pandas来进行数据处理的方法太多了，在这里继续更新一下对缺失数据的处理，以及数据的分组，聚合函数的使用。
继续，这是第四章了。这里涉及到了资源方面的，不过有点绕，所以这里先介绍一下表结构，在后面的章节里面，再举例子详细介绍。 通用权限想要写的文章目录：（这是第四章） 1、 简介、数据库的总体结构 2、 介绍人员表组 3、 介绍组织结构表组 4、 介绍角色表组 5、 介绍“项目自我描述表组” 6、 权限到节点 7、 权限到按钮 8、 权限到列表（表单、查询） 9、 权限的验证 10、 资源方面的权限 11、 角色管理的程序（给客户用的） 12、 权限下放 13、 个性化设置 A、、 【自然框架】之
今天给大家介绍一篇康奈尔大学和IBM研究院上周法发布的一篇时间序列相关工作，将时间序列预测任务和缺失值填充任务进行联合建模。通过对时间序列预测和缺失值填充这两个任务的整体建模和端到端训练，实现了一个模型同时解决两个任务，并提升两个任务效果的目标。
生活中商家经常会遇到这样的问题：订单退款后优惠券没有被回收、退款过程中商家对营销资产没有直观的感知、黑产党尝试薅商家资产羊毛等，给商家造成了不好的体验。为了解决商家的上述难题，我们构建了营销逆向域，负责各种营销资产的逆向操作业务，包括资产的冻结、解冻、回收等能力。
ORM：(在django中，根据代码中的类自动生成数据库的表也叫--code first) ORM：Object Relational Mapping(关系对象映射) 我们写的类表示数据库中的表 我们
前置条件：版本有数据，关联源码可在代码视图有显示源码，并且在简易控制流程图的分支块有具体语句显示，有覆盖率数据，可在简易控制流程图显示当前覆盖到的块信息。
正向卷积操作：步长 strides = 1, 填充 padding = 0,输出形状为 2x2，该过程如下图所示：
中文分词：指的是将原文的一段段文本拆分成一个个单词的过程，这些单词顺序拼接后组成原文本。分为两个方法：基于词典规则和基于机器学习
郑老师：这篇大作把三极管的放大和截止两个状态阐述其机理挺明白了。那么还有第三个状态，饱和状态是怎么一个情况？
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
输入两行，表示两个数字a和b，-109 <= a , b <= 109 ，用双引号括起。
扩散模型的兴起可以被视为人工智能生成艺术领域最近取得突破的主要因素。而稳定扩散模型的发展使得我们可以通过一个文本提示轻松地创建美妙的艺术插图。所以在本文中，我将解释它们是如何工作的。
深度工作是一种状态，意指当前自己沉浸在做的事情之中一种忘我的状态。而在这个状态中，又以心流为可追求的最高境界。
出金系统：对接银联、网联。以完成用户资金结算（提现）。 出金系统是公司将资金结算到用户的最后一道流程，一旦出现异常导致重复结算，则会直接造成公司的资金损失，所以我们秉承一个原则：稳。
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