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证券从业资格证考点（金融市场基础知识）--封闭式基金与开放式基金主要区别
封闭式基金与开放式基金主要有以下区别： 1、期限不同，封闭式基金一般有一个固定的存续期，通常在5年以上，一般为10年或15年；而开放式基金一般是无特定存续期限的。 2、发行规模不同，封闭式基金发行规模固定；开放式基金没有发行规模，故本题选择“基金规模是否固定”。 3、基金份额交易方式不同，封闭式基金 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Tucker Decomposition with Frequency Attention for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：ACL，时间：2023，学校：北京航空航天大学，多伦多大学 关键词：基于张量分解；频率注意力；正则化 摘要： 之前基于张量分解的TKGC模型存在仅独立考虑一种关系与一个时间戳的组合，忽略了嵌入的全局性质的问题。 本文的方法：一种频率注意力（FA）模型来捕获一个关系与整个时间戳之间的全局时间依赖 ......
企业营销自动化的意义？如何实现？
当今企业面临着越来越多的营销难题：如何有效培育潜在客户、如何提高营销活动的效果、如何优化营销资源的分配......企业的营销管理怎么做？或许CRM系统营销自动化会起到作用。 客户细分： 企业可以通过CRM的客户细分功能，根据客户的地理区域、线索来源、需求等多种维度，对客户进行分类。在根据不同客户群体 ......
纵观手机市场，手机即鏖战全面屏
9月13日，在相继发布Apple TV、Apple Watch 和iPhone 8/8 Plus之后，当大家都以为苹果新品发布会临近结束之时，苹果前CEO史蒂夫·乔布斯的这句经典名言再现屏幕，iPhone X终于揭开了神秘面纱。 “One more thing”。 9月13日，在相继发布Apple ......
vqvae 论文阅读
https://arxiv.org/abs/1711.00937 直接3.1 首先我们定义一个嵌入空间. 是K*D维度的. K是离散空间向量的数量. D是每一个向量的维度. 所以e_i 中的i属于 1到K. 模型的输入是x, 也就是图片. 然后模型编码成一个z_e(x). 然后使用最近算法来得到 z ......
如何写论文的笔记
#论题陈述 改善稀疏奖励的强化学习有助于移动机器人动态避障 #收集论证 #阅读文献-记录 阅读时做一个word文档，五列的表格。 第一列，文献标题。第二列，期刊名称。第三列，研究对象、问题。第四列，研究方法、理论、视角。第五列，数据来源。 为了对抗网络上不相关，不准确，动机险恶的信息，你们应该牢记一 ......
视频云AI时代，穿越市场第一，想象更多
国际权威数据公司IDC发布《中国视频云市场跟踪（2023 H1）》报告：自2018年至今，阿里云持续保持中国视频云整体市场第一，整体市场占比达24.4%。 01 第一之外，低谷之上 近期，国际权威数据公司IDC最新发布了《中国视频云市场跟踪》，2023上半年中国视频云市场规模达到46.2亿美元。根据 ......
Linux教材13.15代码测试
代码 TCPserver.c 1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 #include <string.h> 4 #include <sys/socket.h> 5 #include <netdb.h> 6 #include <arpa/inet.h ......
第十二周Linux教材第十三章学习笔记——TCP/IP和网络编程
TCP/IP和网络编程 13.1 网络编程简介 Linux网络编程是指在Linux操作系统环境下进行网络应用程序的开发。这种类型的编程通常涉及使用套接字（sockets）API，该API允许程序通过网络进行通信。 13.2 套接字 套接字是网络编程的基本构建块。套接字是一种通信机制，通过套接字，程序 ......
《Unix/linux系统编程》教材第14章学习笔记
|第14章| 定时器及时钟服务 MySQL简介 MySQL(MySQL 2018)是一个关系数据库系统(Codd 1970)。在关系数据库中，数据存储在表中。每个表由多个行和列组成。表中的数据相互关联。表也可能与其他表有关联。关系结构使得可在表上运行查询来检索信息并修改数据库中的数据。关系数据库系统 ......
推特营销助手
推特营销助手：提升您的社交媒体推广效果 导语： 在当今数字化时代，社交媒体已成为企业推广和品牌建设的重要渠道之一。而推特作为全球最受欢迎的社交媒体平台之一，具有庞大的用户群体和高度互动性，成为许多企业进行营销推广的首选平台。本文将介绍推特营销助手的功能和优势，帮助您提升推特营销效果。 第一部分：推特 ......
FB营销软件
随着社交媒体的普及，Facebook已经成为了许多企业在市场营销中不可或缺的一部分。许多企业都在使用Facebook营销软件来管理他们的营销活动，促进品牌知名度和客户互动。 Facebook营销软件的好处之一是能够帮助企业更有效地管理他们的社交媒体账户。这些软件可以自动化发布信息、定期更新内容、回复 ......
【论文解读】在上下文中学习创建任务向量
【论文解读】在上下文中学习创建任务向量 一、简要介绍 大型语言模型（LLMs）中的上下文学习（ICL）已经成为一种强大的新的学习范式。然而，其潜在的机制仍未被很好地了解。特别是，将其映射到“标准”机器学习框架是具有挑战性的，在该框架中，人们使用训练集S在某些假设类中找到最佳拟合函数f (x)。在这里 ......
【论文阅读笔记】【OCR-End2End】 ESTextSpotter: Towards Better Scene Text Spotting with Explicit Synergy in Transformer
ESTextSpotter ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 场景文本端到端识别任务中，检测和识别两个任务的协同作用十分关键，然而以往的方法通常用一些十分隐式的方式来体现这种协同作用（shared backbone, shared encoder, shared quer ......
【AGC】集成AGC服务上架应用市场审核问题
【关键字】 AGC、应用市场、审核 【问题描述】 集成了AGC服务，上架到应用市场不通过，检查发现是com.huawei.secure.android.common.ssl.util.c.doInBackground 存在获取安装列表行为。 已经按照sdk 设置了，但是检测还是有授权前去获取安 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Learn from Relational Correlations and Periodic Events for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：国防科技大学 摘要： 之前模型存在的问题：未能利用快照内结构信息的关系之间的语义相关性与快照间时间交互沿时间轴的周期性时间模式。 本文的工作：提出了一种新的推理模型（RPC）；它通过两个新的通信单元，即关系通信单元(RCU)和周期通信单元(PCU)，充分挖掘关 ......
如何使用markdown写毕业论文
step 1: pandoc: https://github.com/jgm/pandoc/releases step 2: pandoc-crossref: https://github.com/lierdakil/pandoc-crossref/releases step 3: pip3 ins ......
证券从业资格证考点（金融市场基础知识）--我国黄金市场
（1）2002年10月，上海黄金交易所正式运行，实现了中国黄金生产、消费、流通体制的市场化，标志着我国国内黄金市场的正式开放。（2）中国黄金市场目前初步形成了以上海黄金交易所黄金现货为主体，上海期货交易所黄金期货、商业银行柜台黄金产品共同组成的，层次分明且各有侧重的多元市场体系。故“中国金融期货交易 ......
论文阅读笔记：Revisiting Prototypical Network for Cross Domain Few-Shot Learning
标题：重新审视用于跨领域少样本学习的原型网络 研究背景： 问题背景：原型网络是一种流行的小样本学习方法， 其网络简单而直观，对于小样本学习问题有着较好的表现，尤其是在图像分类等领域。 存在问题：然而，当推广到跨领域的少样本分类任务时，其性能出现了大幅度下降，这严重限制了原型网络的实用性。 研究动机： ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Hierarchical Self-Atention Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：WWW，时间：2023，学校：东北大学计算机与通信工程学院 摘要： 目前TKGC模型存在的问题：只考虑实体或关系的结构信息，而忽略了整个TKG的结构信息。此外，它们中的大多数通常将时间戳视为一般特征，不能利用时间戳的潜在时间序列信息。 本文的方法：一种基于自注意机制和历时嵌入技术的分层自注意嵌 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
Linux教材13.14代码测试
代码 server.c 1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 #include <string.h> 4 #include <arpa/inet.h> 5 #include <sys/socket.h> 6 #include <netinet/ip ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Adaptive Path-Memory Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：IJCAI，时间：2023，学校：1 中国科学院计算机网络信息中心，北京 2中国科学院大学，北京 3 澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室，澳门 4 香港科技大学(广州)，广州 5 佛罗里达大学计算机科学系，奥兰多 摘要： 提出一种新的具有TKG关联特征的体系结构建模方法，即自适应路径-记忆网 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Temporal Knowledge Graph Reasoning with Historical Contrastive Learning
会议：AAAI，时间：2023，学校：上海交通大学 摘要： 大多数时序知识图谱的推理方法高度依赖于事件的递归或周期性，这给推断与缺乏历史交互的实体相关的未来事件带来了挑战。本文提出一种新的基于历史对比学习训练框架的对比事件网络（CENET）的新事件预测模型。 1.CENET 学习历史和非历史依赖来区 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Logic and Commonsense-Guided Temporal Knowledge Graph Completion
会议：AAAI，时间：2023，学校：北京航空航天大学 文中谓词可以视为关系。 以往的TKG补全(TKGC)方法不能同时表示事件的时效性和因果关系。为了应对这些问题，作者提出了一个逻辑和尝试引导嵌入模型（LCGE ），从常识的角度共同学习涉及事件的及时性和因果关系的时间敏感表示，以及事件的时间无关表 ......
【论文阅读】OneNet Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by Online Ensembling
原始题目：OneNet: Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by Online Ensembling 中文翻译：OneNet：通过在线集成增强概念漂移下的时间序列预测模型 发表时间：2023年09月22日 平台： ......
【论文阅读】Improving language understanding by generative pre-training
原始题目：Improving language understanding by generative pre-training 中文翻译：通过生成预训练提高语言理解能力 发表时间：2018年 平台：Preprint 文章链接：https://www.mikecaptain.com/resource ......
【论文阅读】TimeGPT-1
原始题目：TimeGPT-1 中文翻译：TimeGPT-1 发表时间：2023年10月05日 平台：arXiv 文章链接：http://arxiv.org/abs/2310.03589 开源代码：无 摘要 在本文中，我们介绍了TimeGPT，这是第一个用于时间序列的基础模型，能够为训练过程中看不到的 ......
第十一周Linux教材第十二章学习笔记——块设备I/O和缓冲区管理
块设备I/O和缓冲区管理 本章讨论了块设备1/O和缓冲区管理；解释了块设备1/O的原理和T/O缓冲的优点；论述了Unix的缓冲区管理算法，并指出了其不足之处；还利用信号量设计了新的缓冲区管理算法，以提高1/O缓冲区的缓存效率和性能；表明了简单的PV算法易于实现，缓存效果好，不存在死锁和饥饿问题；还提 ......
Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks论文阅读
目录Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks1、问题背景贡献点：2、系统建模及问题公式化系统建模问题公式化联合内容缓存和用户 ......