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2年10月17天
【零基础】极星9.5量化入门零：简单的开始

【零基础】极星9.5量化入门零：简单的开始

一、前言　　近期开始了对量化的学习，这里只是对学习过程的记录，肯定有一些错漏的，还请大家指正。　　这篇文从下载到基本使用，主要讲一些最基本的知识。然后大概说一下极星9.5整个量化的流程。二、环境准备　　1、客户端下载与安装　　其实极星9.5量化这个名称不太准确，目前其原名应该叫“极智量化1.1.0”，只是目前运行“极智量化”还需要依赖于9.5的客户端，所以又叫极星9.5量化版，......
量化 2024-10-11
华为OD机试 - 统计匹配的二元组个数（Python） | 机试题算法思路

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它们返回的是插入某个值后仍保持有序的列表的位置，而不是返回该值的位置。在此代码中，使用了 Arrays.sort()方法对数组 B 进行排序，使用 Arrays.binarySearch()方法查找元素在数组 B 中的位置。给定两个数组 A 和 B，若数组 A 的某个元素 A[i] 与数组 B 中的某个元素 B[j] 满足 A[i]==B[j]，则寻找到一个匹配的二元组(i,j) ，请统计再这两个数组 A 和 B 中，一共存在多少个这样的二元组。若下标从 0 开始，则匹配的二元组分别为。
2023华为OD机试真题(Python) 2024-01-15
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1、不用指定ip参数http://pv.sohu.com/cityjson实践中发现，可能会取到代理服务器的地址，导致不准确2、指定ip参数：http://whois.pconline.com.cn/ipJson.jsp?ip=157.122.63.168&json=truehttp://ip-api.com/json/115.191.200.34?lang=z...
其他 2023-09-01
NNs（Neural Networks，神经网络）和Polynomial Regression（多项式回归）等价性之思考，以及深度模型可解释性原理研究与案例...1. Main Point2. NNs and Polynomial Regression3. NNs和PR的等价性4. Universal Approximation Theorems（通用逼近理论）5. PR（多项式回归）and NNs（神经网络）Overfitting6. Multicollinearity（多重共线性） 7. 深

NNs（Neural Networks，神经网络）和Polynomial Regression（多项式回归）等价性之思考，以及深度模型可解释性原理研究与案例...1. Main Point2. NNs and Polynomial Regression3. NNs和PR的等价性4. Universal Approximation Theorems（通用逼近理论）5. PR（多项式回归）and NNs（神经网络）Overfitting6. Multicollinearity（多重共线性） 7. 深

1. Main Point0x1：行文框架第二章：我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景。第三章：讨论NNs和PR在数学公式上的等价性，NNs和PR是两个等价的理论方法，只是用了不同的方法解决了同一个问题，这样我们就形成了一个统一的观察视角，不再将深度神经网络看成是一个独立的算法。第四章：讨论通用逼近理论，这是为了将视角提高到一个更高的框架体...
人工智能 2023-05-23

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