也有很多人对这个“传奇”的真实性表示怀疑，但如今看来，这个传奇已经并不神奇，它只是通过频繁项集进行数据挖掘的一个典型案例而已。
前几天，深圳因疫情按下“暂缓键”。一支“超市值班阿姨安抚抢菜市民”的视频，在社交媒体上流传。对于深圳市民来说，疫情不断反复，既要时刻“守住小绿码”，更要每日“装满菜篮子”。
最近我们被客户要求撰写关于中药专利复方治疗用药规律的研究报告，包括一些图形和统计输出。
方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍规律。拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析，并从中找出药物配伍的规律
选自Hackernoon 作者：Gaëtan Rickter 机器之心编译 参与：熊猫 相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。机器之心对本文进行了编译介绍，代码详情请访问原文。 我终于跑赢了标准普尔 500
关联规则是通过分析频繁使用的“如果/然后”模式的数据并使用条件 支持 和 置信度 来确定最重要的关系来创建的。支持表示项目在数据库中出现的频率。置信度表示发现if / then语句为真的次数。使用FP-Growth运算符之类的运算符来挖掘频繁的if / then模式。“创建关联规则”运算符采用这些频繁项集并生成关联规则。
新闻有国，阅读无界。12月1日，世界媒体头条只有一个主角--人民币。经过15年后，IMF储备货币再添新成员。中国综合国力提升，经济发展，人民币入篮是水到渠成，意料之中，也令世界瞩目。
智能推荐和泛的营销完全不同，后者是将产品卖给客户作为最终目标；而智能推荐是以“客户需求”为导向的，是给客户带来价值的。常见的如淘宝的 “你可能还喜欢”，亚马逊的 “购买此商品的用户也购买了” 便是实例。本文就将详细介绍如何用Python实现智能推荐算法，主要将分为两个部分：
在我这一系列的 第一篇文章 里，我描述了这样子的一个问题，如何将一大批的救助物资分为具有相同价值的物品，并将其分发给社区中的困难住户。我也曾写过用不同的编程语言写一些小程序来解决这样子的小问题以及比较这些程序时如何工作的。
近期，诸多媒体纷纷报道美国众议众议院议员要求 Facebook 停止开发 Libra，这说明美国内部对于全球化的数字货币还是心存疑虑。
商品期货市场中，经济活动和标的资产的需求有着紧密的联系。工业的生产和库存数据能够反映近期的市场需求是强劲的还是不足的，从而影响现货价格。同时，生产制造的情绪变化也有助于预测市场需求的拐点。在基于美国工业供给数据和有色金属期货价格数据的实证研究中，这些结论都得到了验证。基于如库存动态、工业生产增长及工业景气等指标构建对工业评价的综合指标，基于该指标构建的简单交易策略在过去28年取得了显著的收益。
前几天在Python星耀群，【冫马讠成】大佬问了一个基础的算法问题，这里拿出来给大家分享下。
随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展
这场周赛是美团和LeetCode合作举办的，整体的题目质量不错，难度梯度很好，当然题目也相对比较难。
在python多线程编程中，Lock是最基础的同步工具，除了Lock之外，python还提供了一些更高级的同步工具，本文简单聊一下Condition。
May there be enough clouds in your life to make a beautiful sunset.愿你的生命中有足够的云翳，来造成一个美丽的黄昏。
M个同样的苹果分在N个同样的篮子里，允许有篮子空着不放，求一共有多少种不同的分法。
为何人工智能(AI)首选Python？读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python，其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分，用C++，如果讲开发效率，用Python，谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢？Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。Python有非常多优秀的深度学习库可用，现在大部分深度学习框架都支持Python，不用Python用谁？人生苦短，就用Python。
想象一下，如果 1ml 水价值 100 元，那么 1 瓶 500ml 的水就价值 5 万元；
相比TA-Lib在技术分析领域的地位，QuantLib在金融工程领域的地位可以说有过之而无不及。
作为投资者，我们常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子中”，可见分散投资可以降低风险，但如何选择不同的篮子、每个篮子放多少鸡蛋，便是见仁见智的事情了，量化投资就是解决这些问题的一种工具。
6月28日，深圳市农产品集团股份有限公司（下称“深农集团”）与腾讯签署战略合作协议。双方将依托各自资源和技术优势，全面推进深农集团数字化转型升级，共同探索“数字化农批”及“数字菜篮子”建设，并携手打造和输出标准化农业综合解决方案，为农业数字化转型升级贡献深圳智慧。 签约仪式现场 作为一家大型现代化农产品流通全产业链企业集团，深农集团多年来持续推进数字化建设，通过打造“数字菜篮子”平台等措施，在疫情防控常态化背景下，有效保障了深圳80%左右的农产品供应，保障了全国两亿多人口的“菜篮子”稳定。 “深农集团与
虽然新闻天天提到机器学习、深度学习和人工智能，但这些领域已经存在了几十年。然而，如果你越过自动驾驶汽车和数字助理，你会发现，今天应用的大多数都是传统的。
Apriori算法是一种用于挖掘数据集中频繁项集的算法，进而用于生成关联规则。这种算法在数据挖掘、机器学习、市场篮子分析等多个领域都有广泛的应用。
Problem Description You are given N baskets of gold coins. The baskets are numbered from 1 to N. In all except one of the baskets, each gold coin weighs w grams. In the one exceptional basket, each gold coin weighs w-d grams. A wizard appears on the scene and takes 1 coin from Basket 1, 2 coins from Basket 2, and so on, up to and including N-1 coins from Basket N-1. He does not take any coins from Basket N. He weighs the selected coins and concludes which of the N baskets contains the lighter coins. Your mission is to emulate the wizard’s computation.
在代号为 C-137 的地球上，Rick 发现如果他将两个球放在他新发明的篮子里，它们之间会形成特殊形式的磁力。Rick 有 n 个空的篮子，第 i 个篮子的位置在 positioni ，Morty 想把 m 个球放到这些篮子里，使得任意两球间 最小磁力 最大。
1.根据题意描述，我们需要将m个球放入到n个篮子中，根据题目中数据范围描述发现m <= n，故可以将一个球放入到一个篮子中。这道题主要就是要求出相邻的两个球之间的距离的最小值，而且要尽可能的让这个最小值最大化
作者 | Stefan Miteski 译者 | 马可薇 策划 | 丁晓昀 我在创业之初时，对自己无法更快地做出技术栈相关决策非常不满。如今，我已经在 TeamViewer 工作了好几年，在给五百强公司做过几个项目后，学到了不少技巧，并愿意在此分享出来。 这篇文章引用了一个虚构角色 Erik，以采访的形式进行分享。 Stefan Miteski：Erik，让我们开门见山直切入主题吧。团队在构建 MVP 时，什么时候可以从“尽可能快”的理念转换为构建可延展性更强、更适于维护、可持续性更高的模式呢？
谢谢大家的支持！现在该公众号开通了评论留言功能，你们对每篇推文的留言与问题，可以通过【写评论】给圈主留言，圈主会及时回复您的留言。 想在市场上赚钱，必须同时具备两样能力： 研究：做出正确的能够获利的决策，也就是寻找Alpha的能力 交易：基于研究的结果和交易信号，执行相应的下单风控等操作，也就是将Alpha落实到你账户盈利上的能力 研究方面 python编程能力： python基础编程，必须掌握，不仅仅是会语法，还有各种语言细节的坑（当然比C++少很多）。对于常年使用R MATLAB SAS的研究人员来
本期，公众号将对算法交易做一介绍，在后面的几期推文中，我们将展开对算法交易的技术应用、算法结构等进行讲解！
可以自动在温室里面“巡逻”，看辣椒是否熟了，然后把它们摘下来。放到篮子里。这个机器人长成这样：
大家好，在我们闲暇使用天猫或京东购物时，平台常常会进行购物篮推荐。而购物栏推荐也是序列化推荐的一个应用场景，今天我们介绍SIGIR2021的一篇关于推荐系统的文章，将对比学习与序列化推荐相结合，并且在四个真实数据集上取得了SOTA的效果，不禁感叹，对比学习真的厉害！
随着云技术的采用率不断攀升，很多企业在思考云技术是否是企业的未来归属时，很难辨别真假。下面让我们澄清与云技术相关的一些误解。 1)要么全在云端，要么全都不在。 当今的企业面临着日新月异的成长与全球扩张的工具和服务，很多企业主进而认为只有孤注一掷，才能利用云技术的好处。尽管对一些企业来说的确如此，但把一切都转移到云端才能利用到云技术的好处，就是以讹传讹，比如在考虑采用云技术时，对一些企业来说混合模式才是最有效的。混合模式能够确保您投资了合适的技术来满足需求。但更为重要的是，这不是通用型解决办法。 2)要想使
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”。 2022世界人工智能大会于2022年9月1日至3日在上海举办。世界人工智能大会自2018年以来，已成功举办四届。2022世界人工智能大会由国家发展和改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、
首先，我已经假定你已经看了无数遍的垃圾文章，然后依然搞不懂类和对象，但是呢起码知道有类和对象这么两个玩意儿。 由于你没有编程经验，所以无法从学过的编程语言里通过类比去理解Python的‘类和对象’。咱们用生活中的例子来说说，建房子。
红太阳幼儿园有 nnn 个小朋友，你是其中之一。保证 n≥2n \ge 2n≥2。
没啥深入实践的理论系同学，在使用并发工具时，总是认为把HashMap改为ConcurrentHashMap，就完美解决并发了呀。或者使用写时复制的CopyOnWriteArrayList，性能更佳呀！技术言论虽然自由，但面对魔鬼面试官时，我们更在乎的是这些真的正确吗？
本文介绍了机器学习领域中10种适合初学者的算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、K-means、随机森林、支持向量机、神经网络、K-NN和PCA。这些算法涵盖了监督学习、非监督学习和集成学习等领域，适用于分类和回归问题。通过对比不同算法的优缺点，本文为初学者提供了选择合适算法的方法，并附上了详细的算法实现步骤和示例代码。
根据Libra协会周二发布的一份声明，新名称将增强货币项目的独立性。从现在起，它将改名为Diem协会。
作为国内比较早的进入到VR行业应用的公司之一，柏境数字科技已经探索出一条成熟的行业应用道路。 此前，镁客网做过一个关于VR行业应用的调查，调查显示从2017年第一季度的VR/AR领域融资情况来看，行业应用正在受到一些资本的青睐，而且VR和传统行业的结合，也在一定程度上有助于VR技术的普及和商业化应用，为一些VR/AR公司和团队带来更多的生存空间。 这其中，对于那些从传统领域“转型”VR领域的公司来说，其资源优势会更加明显，作为国内比较早的进入到VR行业应用的公司之一，柏境数字科技已经探索出一条成熟的行业应用
费雪指的是菲利普·费雪（1907-2004），终年97岁，是华尔街极受尊重和推崇的成长股投资大师。最近我读完了他写的《怎样选择成长股》。
创业者想要钱，但新轮次大额融资越来越难；投资人难以寻求合适的标的，看得中的投不上、投得起的看不上。
话说，网上已经有很多关于Python浅拷贝和深拷贝的文章了，不过好多文章看起来还是决定似懂非懂，所以决定用自己的理解来写出这样一篇文章。
在这篇文章中，我们将比较蒙特卡洛分析（Monte Carlo analysis）和自举法（Bootstrapping）中的一些概念，这些概念与模拟收益序列以及生成与投资组合潜在风险和回报相关的置信区间有关。
亚马逊封停中国卖家一事正在发生微妙变化，申诉不成功、资金被冻结的中小卖家开始寻找亚马逊之外的“第二条路”。
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