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R语言预测人口死亡率:用李·卡特(Lee-Carter)模型、非线性模型进行平滑估计|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=26147 最近我们被客户要求撰写关于预测人口死亡率的研究报告,包括一些图形和统计输出。 今天早上,我和同事一起分析死亡率。我们在研究人口数据集,可以观察到很多波动性 我们得到这样的结果: 由于我们缺少一些数据,因此我们想使用一些广义非线性模型。因此 ......
经济学:动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=22458 最近我们被客户要求撰写关于动态模型平均的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进 ......
7-方法
1. 方法概述 1.1 方法的概念 方法(method)是程序中最小的执行单元 注意: 方法必须先创建才可以使用,该过程成为方法定义 方法创建后并不是直接可以运行的,需要手动使用后,才执行,该过程成为方法调用 1.2 在实际开发中,什么时候用到方法 重复的代码,具有独立功能的代码可以抽取到方法中 1 ......
sync.Pool:提高Go语言程序性能的关键一步
1. 简介 本文将介绍 Go 语言中的 sync.Pool并发原语,包括sync.Pool的基本使用方法、使用注意事项等的内容。能够更好得使用sync.Pool来减少对象的重复创建,最大限度实现对象的重复使用,减少程序GC的压力,以及提升程序的性能。 2. 问题引入 2.1 问题描述 这里我们实现一 ......
继承
继承有六种方法:原型链继承,构造函数继承,组合继承,原型式继承,寄生式继承,寄生组合式继承 原型链继承 原型链继承是一种继承方式,它是基于JavaScript中的原型链机制实现的。在JavaScript中,每个对象都有一个原型对象,原型对象又有自己的原型对象,直到达到顶层的Object.protot ......
496. 下一个更大元素 I
题目链接:496. 下一个更大元素 I 方法一:模拟 + 哈希表 解题思路 通过哈希表存储,$nums$ 数组中元素对应的坐标,元素->坐标。 然后模拟查找过程。 代码 class Solution { public: vector<int> nextGreaterElement(vector<in ......
PipeCAD ISO 材料表定制
PipeCAD生成管道ISO图时,对其材料表格有很多定制选项,通过设置这些选项,可以满足不同公司对于材料表的个性化要求。继续完善PipeCAD的管道ISO出图功能,这次主要完善ISO图材料表中管道长度数据输出及增加材料表中内容超出指定长度时自动换行功能。 ......
每日总结 4.7
今天上了一天的课,晚上看了会c++;然后写了会代码。 #include <iostream>using namespace std;int main(){ // 请在此输入您的代码 int su[26]={0}; string s; cin>>s; for(int i=0;i<s.length(); ......
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 VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方 ......
极值分析:分块极大值BLOCK-MAXIMA、阈值超额法、广义帕累托分布GPD拟合降雨数据时间序列|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=25348 最近我们被客户要求撰写关于极值分析的研究报告,包括一些图形和统计输出。 你们可能知道,实际极值分析有两种常用方法:分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess 今天,我们将分别介绍这两种方法。 分块极大值 ......
SpringBoot项目学习总结
1. 项目包结构 一共有6个包,common包下的主要是常量和返回结果的结构。 ##2. 创建实体类 将sql语句复制过来,按住ALT+鼠标左键竖直选中删除,按HOME和END到所有行的头和尾同时编辑。 ##3. 三层开发规范 分别是Controller/Service/Dao,顺序:前端浏览器-> ......
2023.4.7【模板】快速沃尔什变换FWT
#2023.4.7【模板】快速沃尔什变换FWT 题目概述 给定长度为 $2^n$ 两个序列 $A,B$,设 $C_i=\sum_{j\oplus k = i}A_j \times B_k$ 分别当 $\oplus$ 是 or,and,xor 时求出 $C$ 我们通常将这个操作,叫做“位运算卷积”,因 ......
PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=27099 最近我们被客户要求撰写关于蒙特卡罗的研究报告,包括一些图形和统计输出。 金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机(与确定性相反)变量 该项目分 ......
AtCoder ABC239 E - Subtree K-th Max
AtCoder ABC239 E - Subtree K-th Max 题目描述 给定一棵 $n$ 个节点的树,$i$ 节点的权值为 $x_i$,根节点编号为 $1$。 现有 $Q$个询问,每个询问给定 $v,k$,求节点 $v$ 的子树第 $k$ 大的数。 输入输出样例 5 2 1 2 3 4 5 ......
Codeforces Round 857 (Div. 2) A - Likes
Codeforces Round 857 (Div. 2) A - Likes 题意 有 $n$ 个人给你点赞或取消赞,其中 $x$ 表示 $x$ 号人给你点赞, $-x$ 表示 $x$ 号人给你取消赞。在 $n$ 个单位时间中的每一时刻,都会有一个人进行一次操作。请你安排一种顺序,使得你获得的总点 ......
关于对S3桶list_objects与list_objects_v2的区别
在AWS SDK for Python (Boto3) 文档上可以看到S3的client的部分,有list_objects 与 list_objects_v2 两个操作 根据名字看来就可以猜到是列出s3 bucket中的对象,其中V2应该是后面出来的版本吧,于是认真看了一下介绍 S3.Client. ......
Python使用smtplib发送邮件
源代码如下: 'import smtplib import random from email.mime.text import MIMEText def Go_email(name,str): mail_host = "smtp.sohu.com" #服务地址 mail_user = 'xxxxx ......
DBGridEh 表格内容导出为 Excel 文件
uses DBGridEhImpExp; procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject); var Fn: string; begin //导出汇总结果为 xls, 需要 uses DBGridEhImpExp Fn := 'D:\Data\abc.xl ......
R语言时变向量自回归(TV-VAR)模型分析时间序列和可视化|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=22350 最近我们被客户要求撰写关于时变向量自回归(TV-VAR)模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在心理学研究中,个人主体的模型正变得越来越流行。原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程 另一个原因是,由于移动设备无处不在,从个人获得的 ......
打印列表内的全部元素
''' while循环打印整个数组 ''' name_list=["fqs","doudou","oldwang"] #下标从0开始 index=0 #求数组的长度 len_list=len(name_list) while index<len_list: print(f"第{index+1}个元素 ......
FastCFS:再谈 选主 与 过半写
这二者乍一看好像是一回事:都是要求遵循大多数原则(即过半数原则)。 其实,在概念上是不同的! 选主:本质是功能角色的概念。“国不能一日无主、群龙不能无首;否则,则是”一盘散沙、溃不成军“。 对于FastCFS组件的群集来说,必须要有master,这个master是在server中自动选出来的,选择m ......
4月7号总结
-- 查询工资高于猪八戒的员工信息 select * from emp; -- 1. 查询猪八戒的工资 select salary from emp where name = '猪八戒'; -- 2. 查询工资高于猪八戒的员工信息 select * from emp where salary > 3 ......
R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32071 原文出处:拓端数据部落公众号 随着中国的证券市场规模的不断壮大、市场创新不断深化、信息披露不断完善、市场监管不断强化,随着现代投资组合理论的发展和计算机技术的进步,投资者为了在股票交易中取得更多的收益,就需要有合理有效的投资策略,因素模型 ......
0001 嵌入式开发带你从小白到大佬系列之——Linux开发环境搭建—Windows-VMware-Ubuntu环境配置
如文章标题,我们安装的Linux开发环境是**:Windows-VMware-Ubuntu环境** 配置,即在windows系统下安装VMware虚拟机,之后在VMware中配置安装Linux系统的常用发行版——Ubuntu系统。 没有在一台服务器或者一台电脑上直接安装linux系统(比如直接主机安 ......
蒙德里安的梦想 - 状压 DP
蒙德里安的梦想 - 状态压缩动态规划 题意 求把 $N \times M$ 的棋盘分割成若干个 $1 \times 2$ 的长方形,有多少种方案。 样例输入 2 4 样例输出 5 算法 状态压缩动态规划 (状压DP) $\to$ OI-WIKI 状态压缩,顾名思义,就是将某一种状态压缩成容易储存的形 ......
石子合并 - 区间 DP
石子合并 - 区间动态规划 题意 设有 $N$ 堆石子排成一排,其编号为 $1 \sim N$。 每堆石子有一定的质量,可以用一个整数来描述,现在要将这 $N$ 堆石子合并成为一堆。 每次只能合并相邻的两堆,合并的代价为这两堆石子的质量之和,合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻,合并时由于选择的 ......