门限 指数 误差 期货
Pytorch中的交叉熵CE和均方误差MSE分别是如何计算的？
本文主要关注输入输出的形状，通过两种标签形式探索一下其计算机制。 交叉熵损失函数 实验设置：假设采用AutoEncoder+分类器。AE负责重构图像，计算MSE。分类器通过latent vector计算23个类别的概率向量。 import torch nn as nn net = AutoEncod ......
神经网络优化篇：详解指数加权平均数（Exponentially weighted averages）
指数加权平均数 比如这儿有去年伦敦的每日温度，所以1月1号，温度是40华氏度，相当于4摄氏度。世界上大部分地区使用摄氏度，但是美国使用华氏度。在1月2号是9摄氏度等等。在年中的时候，一年365天，年中就是说，大概180天的样子，也就是5月末，温度是60华氏度，也就是15摄氏度等等。夏季温度转暖，然后 ......
非线性状态误差反馈NLSEF
一、作用找到一种非线性的控制组合代替传统的PID控制器的线性组合，获得更有效的误差反馈控制率，只需将误差信号换成关于误差的非线性函数如fst函数（fhan函数）和fal函数等，可实现“小误差大增益，大误差小增益”的效果。 二、理论分析有了跟踪微分器TD之后，我们就可以利用误差e1=v1-x1和误差微 ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......
【专题】2023中国数字平台开放性指数研究报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34786 原文出处：拓端数据部落公众号 在数字平台的开放性持续向好的背景下，交易和转移两个方面成为推动数字平台总体开放性不断提升的主要动力。然而，接入和退出维度仍然是限制数字平台总体开放性的重要因素。电商交易平台的整体开放性平均得分最高，而社交媒 ......
工程监测中振弦采集仪的精度校正与误差分析
工程监测中振弦采集仪的精度校正与误差分析 工程监测中，振弦采集仪是一种常用的测量设备，用于测量结构物的振动情况。为确保测量结果的准确性，需要对振弦采集仪进行精度校正和误差分析。 精度校正是指通过对采集仪进行实验或与已知准确值进行对比，来确定采集仪的测量误差，并对其进行修正。精度校正通常包括以下几个步 ......
指数数据解密,懂的都懂
from scipy.optimize import fsolve import numpy as np #y = (10 ln(x+1)+30)x^0.5 def inverse_function(y_val): """ Approximate the inverse of the functio ......
R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31630 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化 ......
R语言指数平滑预测法分析南京出租车打车软件空载率时间序列补贴政策可行性
报告链接：http://tecdat.cn/?p=32161 原文出处：拓端数据部落公众号 本文通过建立空载率的数学模型，帮助客户来分析出租车的空载率，从而对出租车补贴政策能否提高高峰期的实载率，缓解打车难问题进行了说明。 分析思路 1.利用这么多天的数据，按照算法先算出每天的日平今年空载率，绘制成 ......
nordic的nrf52系列——ADC在使用时如何校准增益误差(基于SDK)
简介：ADC在实际使用的时候都要进行误差校准，那Nordic的nrf52系列如何进行校准，如果不校准又有什么影响尼，接下来我将通过实验进行测试，验证不校准和校准的影响（本测试的基础是，默认输入阻抗和采样时间都是合理范围的，没有超标）。 测试环境： 硬件：nrf52DK（nrf52832） 软件：基于 ......
TB交易开拓者_趋势跟踪策略_多品种对冲_递进优化回测_L03期货量化策略
L03期货量化策略简介 众所周知，投资界有基本面分析和技术分析两大门派，技术派大概分为两类，左侧交易法和右侧交易法。 左侧交易法：缠论，MACD背离，抄底摸顶等。 右侧交易法：均线策略，海龟策略，布林策略等 常见的量化策略类型：趋势策略、量化对冲策略、套利策略、高频策略，以及算法交易等 L03策略属 ......
R：计算alpha多样性指数
rm(list=ls()) #清除R环境中的所有对象 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹") #设置工作目录 library(vegan) # 读取数据 df <- read.table("otu_table_R.txt", header ......
密码学门限方案实现
密码学门限方案实现 分出来的块 /** * 块。将密钥按照某种规则分解成的密码片。对应于多项式的坐标，index表示横坐标，value表示纵坐标 * * @author Seven * @version 1.0 * @date 2020-09-14 22:18 */ @Data public cla ......
Excel-最强函数搭档INDEX&MATCH（指数+寻找）
1、VLOOKUP函数的缺点 有一个很大的缺点就是如果要搜寻的栏位不是在表格的最左侧，或是表格采用了横向排列的话，无用武之地。 如果是横向表格，而要查询的资料行也恰巧是第一行的话，可以使用HLOOKUP函数，Hlookup与vlookup类似，只是查询方向不同=HOOKUP（被查询值，查询的范围，要 ......
二级交错指数时间的电路下界
\(\newcommand{\NP}{\mathsf {NP}} \newcommand{\PP}{\mathsf {P}} \newcommand{\PPoly}{\mathsf {P/_{poly}}} \newcommand{\EXPSPACE}{\mathsf {EXPSPACE}} \ne ......
R语言贝叶斯Metropolis-Hastings Gibbs 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样器的研究报告，包括一些图形和统计输出。 指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到 ......
浅谈一类边权带指数的图论问题
浅谈一类边权带指数的图论问题 偶然看到了 这道题，求的是边权为 \(n^w\) 次方时树上的第 \(k\) 小路径，觉得这类题目很有意思，就研究了一下。 CF464E The Classic Problem 题意：给一个无向图，每条边的边权是 \(2^{w_i}\)，求 \(s\) 到 \(t\) ......
基于小波变换的分形信号r指数求解算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于小波变换的分形信号r指数求解算法是一种利用小波变换和分形理论对信号进行分析的方法。下面将详细介绍这种算法的原理和数学公式。 分形信号是一种具有自相似性的非周期信号，其局部和整体具有相似的特征。在分形信号的分析 ......
关于浮点数误差以及四舍五入
https://blog.csdn.net/Xavier_97/article/details/126931927 由于很玄学，我们考虑统一使用库函数round和自己手写round来实现最终输出整数的四舍五入和小数保留k位的四舍五入 #include <iostream> #include <cma ......
【专题】2023年数字化转型指数报告：公众数字化转型认知报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34479 原文出处：拓端数据部落公众号 在企业的数字化转型过程中，员工对数字化工具的充分运用能够持续推动企业生产力的提升。这些数字化工具并不仅仅是局限于某一方面的软件或者工具，而是涉及整个业务链的数字化生态系统，不同的业务场景需要不同的工具、系统 ......
机器学习--决策树（信息熵，信息增益，信息增益率，基尼值，基尼指数）
决策树是根据条件分支语句if-else产生的，决策树是一种树形结构，每一个内部节点表示是一个属性上的判断，每一个分支表示判断结果的输出，每一个叶子节点表示分类结果，本质上就是多个判断节点的树。 在使用决策树的时候会提到熵的概念 熵：熵表示混乱程度，越混乱熵值越大，越有序熵值越小，在信息论里，有着信息 ......
AcWing 92. 递归实现指数型枚举
题面：从 \(1∼n\) 这 \(n\) 个整数中随机选取任意多个，输出所有可能的选择方案（求子集）。 原题链接：92. 递归实现指数型枚举 - AcWing 目录： 使用dfs树的解法 使用二进制与状态压缩的解法 1. 使用dfs树的解法 层级既代表递归深度也代表当前数字，左子树为选该层数字，右子 ......
H指数
H指数 难度 ： 简单 | 中等√ | 困难 用时：20分钟（第一次） 作题日期：2023-12-02 ps: 本人理解有限，以下是自我理解，官方和大佬有更完整和详细的解析！！！ 题目描述 题目描述给你一个整数数组 citations ，其中 citations[i] 表示研究者的第 i 篇论文被引 ......
基于FPGA的图像指数对比度增强算法实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 Vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 3.1图像指数对比度增强概述 图像指数对比度增强是一种常见的图像处理方法，主要是通过改变图像的像素值来增强图像的对比度。具体来说，它通常通过将原始图像的像素值进行缩放和偏移来拉伸像素值的 ......
数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34361 原文出处：拓端数据部落公众号 研究的背景及意义 众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。与此同时 ......
flotat浮点数类型的误差问题，float a=0.1; 2-a*a*100，和int(2-a*a*100); float的误差问题，
来在于洛谷的《深入浅出程序设计竞赛》（基础篇） #include <stdio.h> int main(){ float a=0.1; printf("%f %f\n",a,a*a); printf("%d\n",int(2-a*a*100)); printf("%.10f",2-a*a*100); ......
误差项
误差项是在统计学和机器学习中经常用来描述模型预测与真实观测之间的差异的术语。在线性回归中，误差项通常用符号 ϵ（epsilon）表示。这个项表示了模型无法捕捉或解释的因素，也就是不能被自变量完全解释的变异性。 具体来说，线性回归模型的基本形式为： 关于误差项的一些关键点： 随机性： 误差项通常被假设 ......
【Mquant】7：构建价差套利(三) ——空间误差校正模型
1. 上节回顾 【Mquant】6：构建价差套利(二)上节带领大家编写了统计套利均值回归的程序，通过历史回测发现还不能进入实盘交易状态，原因出现在手续费率上，由于加密市场手续费率较高，我们选择国内期货市场，一般期货市场手续费率可以达到万分之一，个别品种手续费率可以达到万分之0.1。这节内容，我们围绕 ......