p=7194 这个简短的演示说明了使用r软件包的DCC模型及其方法的使用，尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法。...第一阶段并将其传递给dccfit cl = makePSOCKcluster(10) multf = multifit(uspec, Dat, cluster = cl) 接下来，估计DCC模型。...= dccfit(spec1, data = Dat, fit.control = list(eval.se = TRUE), fit = multf, cluster = cl) 为了在实践中拟合DCC...对非对称DCC（MVT）模型重复进行拟合。...## DCC-MVN aDCC-MVN DCC-MVL aDCC-MVL DCC-MVT aDCC-MVT ## a 0.00784***
p=7194 这个简短的演示说明了使用rmgarch软件包的DCC模型及其方法的使用，尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法。...第一阶段并将其传递给dccfit cl = makePSOCKcluster(10) multf = multifit(uspec, Dat, cluster = cl) 接下来，估计DCC模型...dccfit(spec1, data = Dat, fit.control = list(eval.se = TRUE), fit = multf, cluster = cl) 为了在实践中拟合DCC...对非对称DCC（MVT）模型重复进行拟合。...## DCC-MVN aDCC-MVN DCC-MVL aDCC-MVL DCC-MVT aDCC-MVT ## a 0.00784***
在 21 年年初我在 Rust 语言中文社区发布了一篇关于 Rust 接入 Maya API 的文章《Maya 中使用 Rust》，并在 21 年 Rust 社...
这个简短的演示说明了使用r软件包的DCC模型及其方法的使用，尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法 第一阶段并将其传递给dccfit cl = makePSOCKcluster...(10) multf = multifit(uspec, Dat, cluster = cl) 接下来，估计DCC模型。...对非对称DCC（MVT）模型重复进行拟合。...## DCC-MVN aDCC-MVN DCC-MVL aDCC-MVL DCC-MVT aDCC-MVT ## a 0.00784*** ...模型和DCC（MVT）建模估计 》
stack[SIZE], new_id[SIZE], c[SIZE]; int n, m, tot, num, root, top, cnt, tc; bool cut[SIZE]; vector dcc...= root || flag > 1) cut[x] = true; cnt++; int z; do { z = stack[top--]; dcc[cnt...= y); dcc[cnt].push_back(x); } } else low[x] = min(low[x], dfn[y]); } } int main() { cin...#%d:", i); for (int j = 0; j < dcc[i].size(); j++) printf(" %d", dcc[i][j]); puts(""); } //...= i; // 除割点外，其它点仅属于1个v-DCC } printf("缩点之后的森林，点数 %d，边数 %d\n", num, tc / 2); printf("编号 1~%d 的为原图的v-DCC
int head[SIZE], ver[SIZE * 2], Next[SIZE * 2]; int dfn[SIZE], low[SIZE], c[SIZE]; int n, m, tot, num, dcc...= (in_edge ^ 1)) low[x] = min(low[x], dfn[y]); } } void dfs(int x) { c[x] = dcc; for (int i =...c[i]) { ++dcc; dfs(i); } printf("There are %d e-DCCs....\n", dcc); for (int i = 1; i <= n; i++) printf("%d belongs to DCC %d....y = ver[i]; if (c[x] == c[y]) continue; add_c(c[x], c[y]); } printf("缩点之后的森林，点数 %d，边数 %d\n", dcc
Engle(2002)年提出了DCC模型，通过DCC模型对相关系数建的整体思路与之前对于单个资产波动率建模的思路基本一致，包括两种方法： 第一种类似RM方法， 通过指数平滑的方法对对相关系数建模，后文统称为...DCC-RM模型，公式来自Engle的paper，需要文献在后台回复"VaR3"，公式中的 ?...基于上式，分别讨论两种模型的参数估计过程 DCC-RM 两个资产下，模型可以表示为 ? 带入对数似然函数，求使对数似然函数最大的lambda的值。 初始值： ?...基于DCC-RM模型的VaR ? 基于DCC-Garch模型的时变相关系数 ? 其中，红色线为DCC-RM估计得到的相关系数，绿色线为DCC-Garch估计得到的相关系数，整体趋势一致。...基于DCC-Garch模型的VaR ? 其中，红色线为DCC-RM估计得到的VaR，绿色线为DCC-Garch估计得到的VaR，整体趋势一致。
Credit Chain（DCC）建立合作伙伴关系。...Datawallet和DCC之间的合作关系提供了该问题的解决方案。...DCC联合创始人兼CEO Stewie Zhu表示：“Datawallet的使命是将数据所有权归还给用户并帮助用户利用数据获取收益，这与DCC的目标是一致的，即赋予用户数据所有权并真正实现普惠金融。...如果您邀请您的朋友完成注册，他们将获得DCC代币作为奖励。...♪ 关于DCC DCC在纽约、北京、上海、韩国、日本、越南及印度尼西亚皆设有办事处。
/iscsi> /iscsi> cd iqn.2003-01.org.linux-iscsi.localhost.x8664:sn.8c7dcc63aea8/ #进入上面的标签中 /iscsi/...:client #创建用于挂载的标签 Created Node ACL for iqn.2003-01.org.linux-iscsi.localhost.x8664:sn.8c7dcc63aea8:...[Targets: 1] | o- iqn.2003-01.org.linux-iscsi.localhost.x8664:sn.8c7dcc63aea8 ........[ACLs: 1] | | o- iqn.2003-01.org.linux-iscsi.localhost.x8664:sn.8c7dcc63aea8:client ............Logging in to [iface: default, target: iqn.2003-01.org.linux-iscsi.localhost.x8664:sn.8c7dcc63aea8,
有了网页版之后，我们就可以直接在 Linux 环境中调试应用了，那感觉真叫一个酸爽啊。....tar.gz 然后再拷贝到容器中： $ kubectl cp go1.16.2.linux-amd64.tar.gz projector-goland-7dcc58f964-9p7xw:/home/...projector-user/go1.16.2.linux-amd64.tar.gz 进入容器解压 sdk： $ kubectl exec -it projector-goland-7dcc58f964...-7dcc58f964-9p7xw:/$ mkdir sdk projector-user@projector-goland-7dcc58f964-9p7xw:/$ tar zxvf go1.16.2....linux-amd64.tar.gz -C sdk 访问 Goland 网页版，依次点击右下角的 Configure -> Settings -> Go -> GOROOT，点击 Add SDK，选择
socket : sock396) Help : Terminal requirements : (i) Processor's STDOUT is redirected to the ARM DCC.../MDM UART (ii) Processor's STDIN is redirected to the ARM DCC/MDM UART....Then, text input from this console will be sent to DCC/MDM's UART port....is a line-buffered console and you have to press "Enter" to send a string of characters to DCC...U-Boot/Linux下，要选择和使能对应的驱动，使用的比较少使用coresight作为zynq的标准输入输出 U-Boot/Linux下，要选择和使能对应的驱动，也可以使用，但是使用的比较少。
目前大多数数字内容制作（Digital Content Creation, DCC）工具（3ds Max、Maya、Blender）都能导出 FBX 和 glTF 这两种格式的模型文件，所以这些工具导出的内容都能在...导出 FBX 因为 DCC 工具的坐标系和游戏引擎的坐标系可能不一致，所以在导出模型时需要进行一些变换才能在引擎中得到想要的结果。...如果不想在 DCC 工具中改变朝向，可以在场景中尝试为导入的模型增加一个父节点，然后旋转模型以使得模型的初始朝向为 -Z 轴，之后的各种旋转相关的操作都以父节点为操作对象。
数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录；类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount，镜像中的被指定为挂载点的目录中的文件会复制到数据卷中（仅数据卷为空时会复制）。..."HostsPath": "/var/lib/docker/containers/85973675bcfd0dd7ca0bb26257eab558f525009614c13c0eada0dcc71714b262..., "LogPath": "/var/lib/docker/containers/85973675bcfd0dd7ca0bb26257eab558f525009614c13c0eada0dcc71714b262.../85973675bcfd0dd7ca0bb26257eab558f525009614c13c0eada0dcc71714b262-json.log", "Name": "/tools",..."RestartCount": 0, "Driver": "overlay2", "Platform": "linux", "MountLabel
uprobe是linux内核提供的一种trace用户态函数的机制 可以在不对二进制重新编译的情况下进行trace特定函数 本文描述了uprobe的基本使用方法 使用方法 官方的指引是这样的, 详细的可以看...7ffff7dca000 r--p 001bb000 fd:01 142256 /usr/lib64/libc-2.28.so 7ffff7dca000-7ffff7dcc000...rw-p 001bf000 fd:01 142256 /usr/lib64/libc-2.28.so 7ffff7dcc000-7ffff7dd0000 rw-p...7ffff7dca000 r--p 001bb000 fd:01 142256 /usr/lib64/libc-2.28.so 7ffff7dca000-7ffff7dcc000...rw-p 001bf000 fd:01 142256 /usr/lib64/libc-2.28.so 7ffff7dcc000-7ffff7dd0000 rw-p
:813 Content-Type: multipart/form-data; boundary=----WebKitFormBoundaryzEHC1GyG8wYOH1rffbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b8dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8659f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8659f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bfWebKitFormBoundaryzEHC1GyG8wYOH1rffbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b8dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9...Connection: close ------WebKitFormBoundaryzEHC1GyG8wYOH1rffbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b8dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8659f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8659f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bfWebKitFormBoundaryzEHC1GyG8wYOH1rffbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b8dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9...> ------WebKitFormBoundaryzEHC1GyG8wYOH1rffbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b8dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8659f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8659f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bfWebKitFormBoundaryzEHC1GyG8wYOH1rffbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b8dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9...Content-Disposition: form-data; name="submit" 上传 ------WebKitFormBoundaryzEHC1GyG8wYOH1rffbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b8dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8659f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8659f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bfWebKitFormBoundaryzEHC1GyG8wYOH1rffbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b8dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9...Content-Type: multipart/form-data; boundary=----WebKitFormBoundaryzEHC1GyG8wYOH1rf,bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8659f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bfWebKitFormBoundaryzEHC1GyG8wYOH1rffbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b8dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9f2312bf8658dafbf0fd31ead48dcc0b9
在金融领域中，DCC条件(sigma)和收益率之间存在一定的关系。DCC条件(sigma)可以用来估计不同资产之间的相关性，从而帮助投资者更好地理解资产之间的联动性。...plot(fit1 DCC条件均值和收益率 DCC条件均值和收益率是金融领域中的两个重要概念。...DCC 条件协方差 DCC 条件协方差（DCC Conditional Covariance）是一种用于估计金融时间序列中的条件协方差的方法。...DCC 方法通过引入一个动态相关系数矩阵来估计条件协方差。这个矩阵可以随时间变化，反映了变量之间的相关关系的变化。DCC 方法使用了两个步骤来估计条件协方差。...DCC 条件相关系数 DCC 条件相关系数（Dynamic Conditional Correlation）是一种用于衡量时间序列数据中相关性变化的统计指标。
CCC 和DCC 恩格尔（2002）在其开创性的论文中提出了下一个重要的步骤，随后文献中出现了一个高潮。"...对于CCC（恒定条件相关），我们使用样本相关矩阵，而对于DCC（动态），我们使用基于例如3个月的移动窗口估计的相关矩阵。...par()$mar # 边距 plot(ann*cov_ccc[1,1,]~time plot(ann*cov_ccc[1,2,]~time) 点击标题查阅往期内容 GARCH-DCC模型和DCC...在下图中，我们有三个协方差项，一次是假设CCC的估计（实线），一次是假设DCC的估计（虚线）。对于中期和长期债券之间的协方差，如果你假设恒定或动态相关矩阵，并不重要。...本文摘选 《 R语言多元动态条件相关DCC-MVGARCH、常相关CCC-MVGARCH模型进行多变量波动率预测 》
思来想去站长选择了以下两个软件：DCC (https://github.com/dieterich-lab/DCC)STARChip (https://github.com/LosicLab/starchip...试一下虽然DCC有些繁琐，比如双端测序你需要Mapping 3次比如输出的文件中，只有干巴巴的表格但是，DCC是可以用的~~~但是，DCC真的是很烧钱的 云服务器还是本地服务器 如果你是生信小白，刚刚入门的负基础学员如果你仅仅是想练习学到的生信技能...所以，如果做那些对空间要求较多的分析比如DCC，那么云服务器就不是一个划算的选择。站长估计了一下用DCC挖掘环状RNA每个样本至少需要25元，样本数量越多成本会越高。...站长在后一个月研究DCC的过程中烧光了所有课程的收入，关键是备份快照所关联的云硬盘被站长不小心删掉了。这就意味着之前一个月DCC分析的数据都Just Gone！...塔式服务器正在运输中，等搭建好一切站长会总结这次本地服务器搭建过程，把经验分享给大家有资金的，长期分析的还是弄个本地服务器吧~ 不幸中的万幸 站长保住了DCC分析环状RNA的工具镜像。
对于 BEKK 模型（1，1） 的调整，我们使用以下语法 fit.bek.m<-BE(matsim) 估计数由以下公式给出： CCC-GARCH和DCC-GARCH c.H1<-eccc.sim(nobs...DCC-GARCH 模型是 CCC-GARCH 情况的推广，也就是说，我们有 R matris 不一定是固定的，也就是说它随时间变化： 模拟示例 为了模拟 DCC-GARCH 过程，我们考虑比较性能...obs=1000, d.a1, d.A1, d.B1, d.R1, dcc.para=c(d.alpha1,d.beta1), d.f=5, model="diagonal") 点击标题查阅往期内容...=d.w0,model="diagonal",dvar=d.H1$eps) 结果如下： rmgarch 拟合模型的结果如下： DCC-GARCH模型 最初，仅实现 DCC 模型（1，1）。...模拟模型平差的结果如下所示： CCC-GARCH和DCC-GARCH模型的结论 我们在 CCC-GARCH 和 DCC-GARCH 示例中都看到，该软件包没有对模拟模型的参数提供令人满意的估计值。
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