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FileStream 的 FlushAsync 方法在 .NET Framework 与 .NET Core 行为的不同

本文记录 FileStream 的 FlushAsync 方法在 .NET Framework 与 .NET Core 行为的不同 在使用 HID 设备进行 IO 通讯时，可以采用 FileStream...然而调用 FlushAsync 时，在 .NET Framework 下的默认行为是将 flushToDisk 参数设置为 true 的值，这将会导致抛出操作对象不支持异常。...参数设置为 false 的刷入缓存到设备的行为 以上就是 FileStream 的 FlushAsync 方法在 .NET Framework 与 .NET Core 行为的不同。...不同在于 .NET Framework 下默认将 flushToDisk 参数设置为 true 的值。...这就是 FileStream 的 FlushAsync 方法在 .NET Framework 与 .NET Core 行为不同的原因 那是否会在后续版本，给 FlushAsync 加上 bool flushToDisk

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极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析|附代码数据

最后，使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将确定计算风险因素的不同方法对模型结果的影响。...极限值分析已被证明在各种风险因素的案例中很有用。在1999年至2008年的金融市场动荡之后，极值分析获得了有效性，与之前的风险价值分析不同。极限值代表一个系统的极端波动。...在样本量较大的情况下（如在 10 股指数中），小于 0.05 的 P 值表明分布与正态性不同。这是极值分布的预期。...如果 P 值小于 0.05，则分布与正态性不同。通过该测试发现了一个微小的概率值 3.7^-24。 第 3f 节 - 结果表 最后，给出了对 10 股指数 GEV 未来价值的估计结果表。...如果 P 值小于 0.05，则分布与正态性不同。此测试的结果 P 值为 3.7^-24。 第 4f 节 - 结果表 最后，给出了 10 个股票指数 MLE 未来价值的估计结果表。

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极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析|附代码数据

最后，使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将确定计算风险因素的不同方法对模型结果的影响。...极限值分析已被证明在各种风险因素的案例中很有用。在1999年至2008年的金融市场动荡之后，极值分析获得了有效性，与之前的风险价值分析不同。极限值代表一个系统的极端波动。...在样本量较大的情况下（如在 10 股指数中），小于 0.05 的 P 值表明分布与正态性不同。这是极值分布的预期。...如果 P 值小于 0.05，则分布与正态性不同。通过该测试发现了一个微小的概率值 3.7^-24。 第 3f 节 - 结果表 最后，给出了对 10 股指数 GEV 未来价值的估计结果表。...如果 P 值小于 0.05，则分布与正态性不同。此测试的结果 P 值为 3.7^-24。 第 4f 节 - 结果表 最后，给出了 10 个股票指数 MLE 未来价值的估计结果表。

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极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析

最后，使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将确定计算风险因素的不同方法对模型结果的影响。...极限值分析已被证明在各种风险因素的案例中很有用。在1999年至2008年的金融市场动荡之后，极值分析获得了有效性，与之前的风险价值分析不同。极限值代表一个系统的极端波动。...在样本量较大的情况下（如在 10 股指数中），小于 0.05 的 P 值表明分布与正态性不同。这是极值分布的预期。...如果 P 值小于 0.05，则分布与正态性不同。通过该测试发现了一个微小的概率值 3.7^-24。 第 3f 节 - 结果表 最后，给出了对 10 股指数 GEV 未来价值的估计结果表。...如果 P 值小于 0.05，则分布与正态性不同。此测试的结果 P 值为 3.7^-24。 第 4f 节 - 结果表 最后，给出了 10 个股票指数 MLE 未来价值的估计结果表。

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极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析|附代码数据

最后，使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将确定计算风险因素的不同方法对模型结果的影响。...极限值分析已被证明在各种风险因素的案例中很有用。在1999年至2008年的金融市场动荡之后，极值分析获得了有效性，与之前的风险价值分析不同。极限值代表一个系统的极端波动。...在样本量较大的情况下（如在 10 股指数中），小于 0.05 的 P 值表明分布与正态性不同。这是极值分布的预期。...如果 P 值小于 0.05，则分布与正态性不同。通过该测试发现了一个微小的概率值 3.7^-24。 第 3f 节 - 结果表 最后，给出了对 10 股指数 GEV 未来价值的估计结果表。...如果 P 值小于 0.05，则分布与正态性不同。此测试的结果 P 值为 3.7^-24。 第 4f 节 - 结果表 最后，给出了 10 个股票指数 MLE 未来价值的估计结果表。

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极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析|附代码数据

最后，使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将确定计算风险因素的不同方法对模型结果的影响。...极限值分析已被证明在各种风险因素的案例中很有用。在1999年至2008年的金融市场动荡之后，极值分析获得了有效性，与之前的风险价值分析不同。极限值代表一个系统的极端波动。...在样本量较大的情况下（如在 10 股指数中），小于 0.05 的 P 值表明分布与正态性不同。这是极值分布的预期。...如果 P 值小于 0.05，则分布与正态性不同。通过该测试发现了一个微小的概率值 3.7^-24。 第 3f 节 - 结果表 最后，给出了对 10 股指数 GEV 未来价值的估计结果表。...如果 P 值小于 0.05，则分布与正态性不同。此测试的结果 P 值为 3.7^-24。 第 4f 节 - 结果表 最后，给出了 10 个股票指数 MLE 未来价值的估计结果表。

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极值分析：分块极大值BLOCK-MAXIMA、阈值超额法、广义帕累托分布GPD拟合降雨数据时间序列|附代码数据

分块极大值Block-maxima 分块样本极大值的极值理论(Block-maxima)。这种对（时间）观测序列的极值建模的方法是基于在一定的恒定长度序列内利用这些观测值的最大值或最小值。...然而，类似于块最大值方法中块大小的选择，部分持续时间模型的阈值选择也受到偏差（低阈值）和方差（高阈值）之间的权衡。 Coles (2001) 描述了两种不同的阈值选择方法。...首先，有一种基于平均_残差_寿命图的探索性方法。该技术在实际模型拟合之前应用。其次，另一种方法是评估参数估计的稳定性。因此，模型拟合的这种敏感性分析是在一系列不同的阈值范围内进行的。...# 平均剩余寿命图： lplot(prects) # 平均剩余寿命图描绘了阈值 (u) 与平均过剩流量。 # 这个想法是找到图几乎是线性的最低阈值； # 考虑到 95% 的置信范围。...# 最大似然估计 d( method = "MLE") # 重现水平图 plot(mend) 与前面的重现水平图（没有趋势）相比，这个重现水平图看起来有所不同。

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极值分析：分块极大值BLOCK-MAXIMA、阈值超额法、广义帕累托分布GPD拟合降雨数据时间序列

分块极大值Block-maxima 分块样本极大值的极值理论(_Block_-_maxima_)。这种对（时间）观测序列的极值建模的方法是基于在一定的恒定长度序列内利用这些观测值的最大值或最小值。...然而，类似于块最大值方法中块大小的选择，部分持续时间模型的阈值选择也受到偏差（低阈值）和方差（高阈值）之间的权衡。 Coles (2001) 描述了两种不同的阈值选择方法。...首先，有一种基于平均_残差_寿命图的探索性方法。该技术在实际模型拟合之前应用。其次，另一种方法是评估参数估计的稳定性。因此，模型拟合的这种敏感性分析是在一系列不同的阈值范围内进行的。...# 平均剩余寿命图： lplot(prects) # 平均剩余寿命图描绘了阈值 (u) 与平均过剩流量。 # 这个想法是找到图几乎是线性的最低阈值； # 考虑到 95% 的置信范围。...# 最大似然估计 d( method = "MLE") # 重现水平图 plot(mend) 与前面的重现水平图（没有趋势）相比，这个重现水平图看起来有所不同。

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使用Python代码识别股票价格图表模式

获得数据后，将其组织到pandas DataFrame中， 通过重命名列，可以实现更好的可读性和与通用财务数据标准的一致性。...与前面的变量一样，price_max_indices和price_min_indices是从原始的、未平滑的价格中计算出来的。...该图还显示了实际和平滑价格数据中局部最大值和最小值的位置，可能识别交易进入和退出信号。 为了区分最大值和最小值，使用较大的符号和不同的颜色。时间轴每隔一段时间显示在x轴上，以使其更清晰。...这样的代码在算法交易中很有用，当它自动检测与某些市场行为相关的历史模式时，允许交易者根据这些模式的存在做出明智的决策。...通过图形化分析股票价格走势和算法识别模式的工具，可以有助于我们更直观地理解市场行为随着时间的推移，这对算法交易至关重要。 作者:Nickolas Discolll

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【视频】R语言极值理论EVT：基于GPD模型的火灾损失分布分析|数据分享|附代码数据

，极端数据通常具有更重要的尾部信息，反映真实行为 本文利用GPD模型对火灾经济损失数据进行了统计建模;并对形状参数及尺度参数进行了估计。...顾名思义，极值理论提供了一类方法来预测极端事件的行为方式。它用于结构工程、地球科学和城市规划；随着新研究的不断涌现，它已被证明是极值分析中的重要资源。...与具有“正态分布”的钟形曲线不同，重尾分布以较慢的速度接近零，并且可能具有非常高的异常值。 就风险而言，重尾分布更有可能发生较大的、不可预见的事件。...使用 Block Maxima 方法时，没有确定块大小的标准化方法。 峰值超过阈值  阈值由统计学家决定，高于（或低于）该阈值的所有值都被视为极端值。这些是选择要建模的值。...这些方法在许多方面都被证明是有用的，尽管它们也有自己的挫折。使用 Block Maxima 方法时，没有确定块大小的标准化方法，类似于使用 POT 方法时没有标准阈值。

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ChineseWiki︱百万中文维基百科词条下载与整理

本篇主要是写如何进行整理： 1、繁简转化库——opencc的安装与使用 2、wiki中文词条整理 3、关键词检索模块 额外的还有一些其他辅助信息： 1、重定向匹配表，中文维基重定向的同义词表 2、词条的编号信息...，意思为「爱智慧」，有时也译为「智慧的朋友」 === 主分支 === 哲学可以分为很多不同的分支，主要包括形而上学、知识论、伦理学、逻辑学和美学。...虽然，长久以来学术各界对「谁是第一位汽车发明者」皆有不同的看法及论述，未有完全一致性的看法，但是，绝大部份学者皆将德国工程师卡尔·本茨视为第一位发明者。...\r\n', '驾驶': '驾驶，指的是人类在操纵交通工具或一些机械设备时的行为，可分为机动车驾驶、船舶驾驶、列车驾驶、航空器驾驶、其它驾驶，这些一般都属于真实驾驶，可采用手动驾驶或自动驾驶的方式进行驾驶...对于通过电子系统以游戏等方式进行模拟真实驾驶情况的行为，则被称为虚拟驾驶。对于交通工具或一些机械设备的驾驶者，被称为驾驶员。对于驾驶交通工具或一些机械设备时应随身携带的证件，则被称为驾驶证。

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10分钟学会使用YOLO及Opencv实现目标检测（下）|附源码

suppression") args = vars(ap.parse_args()) 同样，首先从导入相关数据包和命令行参数开始。...与之前不同的是，此脚本没有-- image参数，取而代之的是量个视频路径： -- input ：输入视频文件的路径； -- output ：输出视频文件的路径； 视频的输入可以是手机拍摄的短视频或者是网上搜索到的视频...： 循环输出层和检测； 提取 classID并过滤掉弱预测； 计算边界框坐标； 更新各自的列表； 接下来，将应用非最大值抑制： # apply non-maxima suppression...在上述代码中与图像目标检测相同的有： 使用cv2.dnn.NMSBoxes函数用于抑制弱的重叠边界框，可以在此处阅读有关非最大值抑制的更多信息； 循环遍历由NMS计算的idx，并绘制相应的边界框+标签；...让现在尝试同一车追逐视频中的不同视频： $ python yolo_video.py --input videos/car_chase_02.mp4 \ --output output/car_chase

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【深度学习】一维数组的聚类

在学习聚类算法的过程中，学习到的聚类算法大部分都是针对n维的，针对一维数据的聚类方式较少，今天就来学习下如何给一维的数据进行聚类。...显然，SDAM是一个常数，而SDCM与分类数k有关。一定范围内，GVF越大，分类效果越好。SDCM越小，GVF越大，越接近于1。而SDCM随k的增大而大，当k等于n时，SDMC=0，GVF=1。...GVF用于判定不同分类数的分类效果好坏。 随着k的增大，GVF曲线变得越来越平缓。特别是在红线处（k=5），曲线变得基本平坦（之前起伏较大，之后起伏较小），k(5)也不是很大，所以可以分为5类。...mi, ma = argrelextrema(e, np.less)[0], argrelextrema(e, np.greater)[0]print(“Minima:”, s[mi])print(“Maxima...s[ma], e[ma], ‘go’, s[mi], e[mi], ‘ro’)plt.show() 输出内容： Minima: [17.34693878 33.67346939]Maxima

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Numpy基础（四）（新手速来！）

深入理解 NumPy 广播机制 广播操作是 NumPy 非常重要的一个特点，它允许 NumPy 扩展矩阵间的运算。例如它会隐式地把一个数组的异常维度调整到与另一个算子相匹配的维度以实现维度兼容。...例如将一个维度为 [3,2] 的矩阵与另一个维度为 [3,1] 的矩阵相加是合法的，NumPy 会自动将第二个矩阵扩展到等同的维度。...但布尔值索引是不同的，我们需要清楚地选择被索引数组中哪个元素是我们想要的哪个是不想要的。...higher than 4 become 0 >>> a array([[0, 1, 2, 3], [4, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]) 第二种使用布尔索引的方法与整数索引更加相似的...在上面的例子中，b1 的长度 3、b2 的长度为 4，它们分别对应于 a 的第一个维度与第二个维度。 线性代数 简单的数组运算 如下仅展示了简单的矩阵运算更多详细的方法可在实践中遇到在查找 API。

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10分钟上手，OpenCV自然场景文本检测（Python代码+实现）

本文便使用OpenCV和EAST文本检测器在自然场景下对文本进行了检测，包括图像中的文本检测，以及视频中的文本检测，并对其原理与实现过程做了详尽的描述。...但自然场景下文本检测则不同，而且更具挑战性。 由于廉价数码相机和智能手机的普及，我们需要高度关注图像拍摄时的条件。...可能在接近黑暗的条件下，相机上的闪光灯可能会亮起，也可能在艳阳高照的条件下，使整个图像趋于饱和。 分辨率：每台图像捕捉设备都是不同的，可能存在分辨率过低的摄像机拍出的图像。...第30行和第31行确定原始图像尺寸与新图像尺寸的比率（基于为--width和--height提供的命令行参数）。 然后我们调整图像大小，忽略纵横比（第34行）。...与上一节中仅使用图像的脚本(就命令行参数而言)的不同之处在于，用视频替换了图像参数。

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10分钟上手，OpenCV自然场景文本检测（Python代码+实现）

本文便使用OpenCV和EAST文本检测器在自然场景下对文本进行了检测，包括图像中的文本检测，以及视频中的文本检测，并对其原理与实现过程做了详尽的描述。...但自然场景下文本检测则不同，而且更具挑战性。 由于廉价数码相机和智能手机的普及，我们需要高度关注图像拍摄时的条件。...可能在接近黑暗的条件下，相机上的闪光灯可能会亮起，也可能在艳阳高照的条件下，使整个图像趋于饱和。 分辨率：每台图像捕捉设备都是不同的，可能存在分辨率过低的摄像机拍出的图像。...第30行和第31行确定原始图像尺寸与新图像尺寸的比率（基于为--width和--height提供的命令行参数）。 然后我们调整图像大小，忽略纵横比（第34行）。...与上一节中仅使用图像的脚本(就命令行参数而言)的不同之处在于，用视频替换了图像参数。

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【JavaSE专栏34】Java 函数命令行传参

---- 四、命令行传参的优势和应用场景 函数命令行传参是指在调用函数时通过命令行传递一些参数给函数，这些参数可以用于函数的运算或者控制函数的行为。下面给同学们介绍函数命令行传参的优势和应用场景。...灵活性：通过命令行传参，可以在调用函数时动态地改变函数的行为，而不需要修改函数本身的代码。这样可以使函数的行为更加灵活，能够适应不同的使用场景。...可重复性：通过命令行传参，可以将函数的参数与函数的调用代码分离，使得函数的调用可以被重复使用。这样可以提高代码的可维护性和可复用性。...调试和测试：通过命令行传参，可以在函数的调用时指定不同的参数，从而方便进行调试和测试。可以快速地测试函数在不同参数下的行为，并查找和修复问题。...总结起来，函数命令行传参的优势在于提供了灵活性、可重复性、批处理操作、自动化脚本和调试测试等功能。在实际应用中，可以通过命令行传参来控制函数的行为，实现不同的功能需求。

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分辨真假数据科学家的20个问题及回答

检查结果反映了局部极大值/极小值(local maxima/minima)或是全局极大值/极小值(global maxima/minima)。...价格优化，是用数学工具来确定消费者对不同渠道获得的产品或服务的不同价格的反应。 大数据和数据挖掘使个性化定价成为可能。...现在，像亚马逊这样的公司可以基于用户的历史行为，将价格优化更进一步，实现不同用户不同的价格。当然，这样做是否公平仍存在很大的争论。...步骤7，分析结果： 识别用户行为数据，根据观测到的结果，支持或反对该假设。例如：不同页面加载时间下用户满意度评级的分布是怎样的。...它实际上与上面的方法一样，除了它使用了“围栏(fences)”的概念。

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使用深度学习的端到端文本OCR

但是这些技术不适用于稀疏且具有与结构化数据不同的属性的自然场景。 在此博客中，将更多地关注非结构化文本，这是一个更复杂的问题。 在深度学习世界中，没有一种解决方案适用于所有人。...将看到多种解决当前任务的方法，并将通过其中一种方法进行工作。 非结构化OCR任务的数据集 有许多可用的英语数据集，但是很难找到其他语言的数据集。不同的数据集表示要解决的不同任务。...该数据集与MNIST不同，因为SVHN具有门牌号图像，且门牌号背景不同。数据集在每个数字周围都有边界框，而不是像MNIST中那样具有几个数字图像。...但是，这是一个计算量很大的任务。在这种技术中，滑动窗口穿过图像以检测该窗口中的文本，就像卷积神经网络一样。尝试使用不同的窗口大小，以免丢失具有不同大小的文本部分。...单发和基于区域的检测器 有单次检测技术，例如YOLO（您只看一次），以及基于区域的文本检测技术，用于图像中的文本检测。 YOLO是单发技术，与滑动窗口不同，仅传递图像一次即可检测该区域中的文本。

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