机器 领域 金融
R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模|附代码数据
客户要求撰写关于金融时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型 均值模型 本节探讨条件均值模型。 iid模型 我们从简单的iid模型开始。iid模型假定对数收益率xt为N维高斯时间序列： 均值和协方差矩阵 ......
机器学习简单入门概念
 #监督学习 监督学习的关键特征在于**需要提供学习算法示例以供学习** 即给定输入x和正确标签y，通过查看正确的输 ......
机器鱼的制作分享
## 1. 运动功能说明 本文示例将实现R330样机机器鱼胸鳍能够灵活的上下摆动的功能。 ## 2. 结构说明 本样机采用舵机模块来进行仿生机器鱼结构的设计。 胸鳍 整机 ## 3. 电子硬件 在这个示例中，我们采用了以下硬件，请大家参考： 电路连接：将舵机连接在Bigfish扩展板的D4端口。 # ......
机器学习模型训练全流程
周末在家无聊闲逛github，发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程，逻辑清晰、生动形象。同时，作者也对几张图进行了详细的讲解，学习之后，收获很多，于是将其翻译下来，和大家一起学习。 地址： https://github.com/dataprofessor/inf ......
qperf 监测机器之间的网络延迟
###################### yum -y install qperf # 关闭网络防火墙 qperf -t 10 --use_bits_per_sec 10.10.10.10 tcp_lat 安装java jdk # 解包 tar -xf jdk-8u111-linux-x64.t ......
基于自己知识库的机器人试用
使用了过一段chatGPT后，遇到一个问题，对于通用领域的问题，它能给出很好的解答，但是对于专业领域或者自己公司业务领域的问题，很难获得令人满意的回答。 目前对于这类问题的比较好的做法使用本地知识库+chatGPT的方式让其能够回答指定范围内的问题，作为一个知识库的机器人来使用。 [chatbase ......
2.5再探宝可梦、数码宝贝分类器 — 浅谈机器学习原理
# 1. 引入问题 在之前的课程中,我们对"参数过多就会导致过拟合"这个概念处于提出但没有证明的状态,现在来以宝可梦和数码宝贝的分类例子来说明这个问题. # 2. 分类器定义 我们观察宝可梦和数码宝贝的图片可以发现,宝可梦的图片线条比较少,而数码宝贝的线条比较多.或许可以以边缘检测探查线条数量作为分 ......
COMP9417 Machine Learning 机器学习
COMP9417 - Machine LearningHomework 1: Regularized Regression & NumericalOptimizationIntroduction In this homework we will explore some algorithms for ......
机器学习——泰坦尼克号幸存者预测及分析
1. 项目背景 泰坦尼克号: 是当时世界上体积最庞大、内部设施最豪华的客运轮船, 于1909年3月31日动工建造, 1912年4月2日完工试航. 于1912年4月10日, 在南安普敦港的海洋码头, 启程驶往纽约, 开始了它的第一次, 也是最后一次的航行. 泰坦尼克号将乘客分为三个等级: 三等舱位于船 ......
业余开源项目训练出最准确新冠预测机器学习模型
 什么样的机器学习项目会被美国疾控中心CDC、纽约时报、经济 ......
机器视觉工程师-个人职业生涯规划-你苦哈哈得工资，苦哈哈得经验，老板笑哈哈得利润
机器视觉职业生涯中，这三年的时间，是你职业生涯成本最高的，专业知识整个学习过程，贯穿你三年职业生涯。最终目的是项目落地生钱，你苦哈哈得工资，得项目经验，老板笑哈哈得利润。 为何要进行个人职业生涯规： 1.解析自我，更好的认识自我。以现有的成绩，确认追求的方向。 2.突破现有的生活现状，重新塑造自 ......
钉钉机器人客服系统AI知识库对接
钉钉机器人比较灵活方便，可以按照下面的方式操作，我们现在创建企业内部应用机器人可以单聊，也可以在群里进行@，机器人会通过GPT私有数据知识库自动回复 应用场景 企业内部知识库机器人，企业员工可以在钉钉上对内部的知识进行咨询支持关键词匹配自动回复支持GPT私有数据聊天咨询 创建应用 我们需要登录钉钉开 ......
潘毅 美国医学与生物工程院院士、欧洲科学与艺术院院士、乌克兰国家工程院外籍院士、生物信息学领域专家
美国医学与生物工程院院士、欧洲科学与艺术院院士、乌克兰国家工程院外籍院士、生物信息学领域专家 潘毅，1960年5月出生于江苏吴江，汉族，生物信息学领域专家，美国医学与生物工程院院士，欧洲科学与艺术院院士，乌克兰国家工程院外籍院士，英国皇家公共卫生学院院士，中国科学院深圳理工大学计算机科学与控制工程学 ......
领域驱动设计-软件核心复杂应对之道：第十章
## 10.柔性设计 软件的最终目的是为用户服务。但首先它必须为开发人员服务。在强调重构的软件开发过程中尤其如此。随着程序的演变，开发人员将重新安排并重写每个部分。他们会把原有的领域对象集成到应用程序中，也会让它们与新的领域对象进行集成。甚至几年以后，维护程序还将修改和扩充代码。人们必须要做这些工作 ......
高考答题卡怎么被机器识别？基于OpenCV答题卡识别模拟-米尔ARM+FPGA异构开发板
本篇测评由优秀测评者“筑梦者与梦同行”提供。 01. 前言MYD-JX8MMA7SDK发布说明 根据下图文件内容可以知道myir-image-full系统支持的功能，其支持OpenCV，也就不用在格外安装相关驱动包等，省了很多事情。 02. MYD-JX8MMA7软件评估指南 本文介绍了Python ......
关于多项技术在分子领域的应用
王鑫炫： 该文章介绍了一种基于R/Shiny的交互式生物学Web应用程序的开发方法和该方法的基本原理和实现细节，并提供了几个示例应用程序来演示该方法的功能和效果。该文章认为该方法可以帮助生物学家和研究人员更好地理解和分析生物学数据，并提供更好的数据可视化和交互性。 生物学数据的分析和可视化是生物学研 ......
ChatGPT的原理与前端领域实践
## 一、ChatGPT 简介 ### ChatGPT的火爆 ChatGPT作为一个web应用，自22年12月发布，仅仅不到3个月的时间，月活用户就累积到1亿。在此之前，最快记录的保持者也需要9个月才达到月活1亿。 作为一个中间语言表示，居然也有机器码，其实这也难怪，计算机里面万物都是二进制，本篇来看下,以下以.Net8 PreView Source Code分析为主 ......
罕见的技术:MSIL的机器码简析
# 前言 一般的只有最终的汇编代码才有机器码表示，然一个偶然的机会发现，MSIL(Microsoft intermediate language)作为一个中间语言表示，居然也有机器码，其实这也难怪，计算机里面万物都是二进制，本篇来看下。原文：[在此处](https://mp.weixin.qq.co ......
中视频领域发展状况与前景
在我们进入某个行业之前，了解该行业的发展现状是至关重要的，因为这能帮助我们判断该行业的发展前景。那么，中视频行业目前的发展状况如何呢？我们是否值得花费大量时间和精力来经营中视频账号呢？（腾讯课堂 搜索“如何运营视频才能获得百万粉丝”） 一、多方竞争：巨头纷纷涉足中视频如果我们仔细观察，就会发现越来越 ......
机器学习在生物信息学领域的应用与研究进展
生物2001 朱腾骞 肖义燃 伍紫来 邹智伟 一 人工智能是计算机科学领域一个重要的分支，可概括为通过计算机程序来呈现人类智能活动规律的技术系统。机器学习是人工智能领域重要的组成部分，也是实现人工智能的一个重要途径。机器学习使计算机能够模拟人类的学习行为，自发地通过学习来获得知识和生活技能，也在学习 ......
超大型金融机构国产数据库全面迁移成功实践
超大型金融机构国产数据库全面迁移成功实践 vicsue 发布于 2022-12-28 11:19 871浏览 0收藏 前2言 在国家层面提出加快建设科技强国，实现高水平科技自立自强的大背景之下，某超大型保险（集团）公司深入推进数字化转型，紧随先锋技术发展趋势，前瞻性布局启动IT架构分布式改造转型，并 ......
利用Python爬虫获取NBA比赛数据并进行机器学习预测NBA比赛结果
一、选题背景 随着人工智能和数据科学的快速发展，运用机器学习算法进行体育比赛结果预测已成为一个引人注目的领域。在体育竞技中，尤其是像NBA这样的全球知名联赛中，比赛结果的预测对于球迷、投注者和分析师都具有重要意义。 然而，要准确地预测NBA比赛结果并不是一项容易的任务，因为涉及到多个因素，如球员的表 ......
机器学习---水果和蔬菜的检测和识别
一、选题的背景 近年来，随着全球经济的发展，水果消费市场规模不断扩大，水果种类也日益丰富，水果检测与识别技术在农业生产、仓储物流、超市零售等领域具有重要的应用价值，传统的水果检测与识别方法。主要依赖于人工识别，这种方法在一定程度上受到人力成本、识别效率和准确性等方面的限制。因此，开发一种高效准确的自 ......
机器学习 房价预测
机器学习 房价预测 选题背景 1) CRIM:每个城镇的人均犯罪率。这个属性表示每个城镇中每个人的犯罪率。它提供了有关该地区犯罪活动水平的信息。 2) CHAS:二元变量，决定每个城镇的土地是否位于查尔斯河的边界上。如果通道与河流接触，它的值为1，否则为0。它表明这个城镇离河很近。 3) ZN:分配 ......
机器学习-头饰20类-图像分类，头饰图像分类-Resnet50
(一).选题背景： 什么是图像分类？它有哪些应用场合？图像分类任务是计算机视觉中的核心任务，其目标是根据图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的图像区分开来。从已知的类别标签集合中为给定的输入图片选定一个类别标签。 它的难点在于：跨越“语义鸿沟”建立像素到语义的映射。还有就是视角、光照、尺度、遮挡、 ......
机器学习之模型评估
**一.数据集准备** **二.模型准备** **三.交叉验证（k折交叉验证（10））** **四.知识点补充：混淆矩阵（准确率，召回率）** **五.知识点补充：阈值和ROC曲线** * 1.数据集处理（读取，切分，shuffle洗牌操作） * fetch_openml()函数可以下载openml ......
ChatGPT在生物医学领域的应用
目前，人工智能在生物医学领域的应用已经取得了令人瞩目的进展，ChatGPT作为一种基于人工智能的聊天机器人模型，因其具有强大的自然语言处理和生成能力，在生物医学领域有着广泛的应用潜力。在本研究中探索了ChatGPT在生物医学领域的三个分支中的应用潜力，包括医疗设备、生物信息学、医学成像，并提出了一个... ......