1. sum(..) by(instance) (increase()) 以instance分组然后相加 2. sum(..) without(instance) 去除instance，以剩下的标签分组然后相加 3. increase(..[1m]) 一分钟内的值 4. rate(..[1m]) 一分钟内的值除以60秒，如果是2m， 就除以120 5. irate(..
本次FMZ量化带来的策略是Deribit期权Delta动态对冲策略，简称DDH（dynamic delta hedging）策略。 对于期权交易的学习，我们通常要掌握这几个方面的概念： 期权定价模型，B-S模型，期权价格根据【标的物价格】、【行权价】、【到期剩余时间】、【（隐含）波动率】、【无风险利率】确定价格。期权
1. 概述 Wasserstein距离可以度量两个概率分布之间的距离，由于它的计算过程可以很形象的用挖土填土来解释，故也叫做推土机距离（Earth Mover's distance）。在该距离定义中，一个分布转变为另一个分布的过程和挖土填土的过程十分相似。 举个例子，假设有两个分布P和Q，每个分布各有十铲土，且均
1.1 人工智能 机器学习分类方式： 监督学习（Supervised Learning） 通过标注的数据来学习，例如，程序通过学习标注了正确答案的手写数字的图像数据，它就能认识其他的手写数字。 无监督学习（Unsupervised Learning） 通过没有标注的数据来学习。这种算法可以发现数据中自然形成的共同特
一、人工智能发展 一、人工智能的定义 \[机器学习\left\{ \begin{matrix} 监督学习 \\ 无监督学习 \\ 强化学习 \end{matrix} \right. \]神经元模型 二、范式的演化 三、神经网络基本工作原理 1.神经元细胞的数学模型 输入 input \((x_1,x_2,x_3)\) 是外界输入信号，一般是一个训
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 大数据真好玩 点击右侧关注，大数据真好玩！ Delta Lake 是一个存储层，为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力，其通过写和快照隔离之间的乐
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本文来源于云栖社区：https://yq.aliyun.com/articles/743514作者：xy_xin 共同点 定性上讲，三者均为 Data Lake 的数据存储中间层，其数据管理的功能均是基于一系列的 meta 文件。meta 文件的角色类似于数据库的 catalog/wal，起到 schema 管理、事务管理和数据管理的功能。与数据库不同的
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最大流 先从最基础的最大流开始： 何为最大流问题？ 简单来说就是水流从一个源点s通过很多路径，经过很多点，到达汇点t，问你最多能有多少水能够到达t点。 从s到t经过若干个点，若干条边，每一条边的水流都不能超过边权值（可以小于等于但不能大于），所以该图的最大流就是10+22+45=77。 如果你还是
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22566 原文出处：拓端数据部落公众号 本文是极端值推断的内容。我们在广义帕累托分布上使用最大似然方法。 极大似然估计 在参数模型的背景下，标准技术是考虑似然的最大值（或对数似然）。考虑到一些技术性假设，如 ，的某个邻域，那么 其中表示费雪信息
1. 矩阵范数 我们怎么来衡量一个矩阵的大小呢？针对一个向量，它的长度是 \(||\boldsymbol x||\)。针对一个矩阵，它的范数是 \(||A||\)。有时候我们会用向量的范数来替代长度这个说法，但对于矩阵我们只说范数。有很多方式来定义矩阵的范数，我们来看看所有范数的的要求然后选择其中一个。
话不多说，先看效果图： 示例地址：http://www.bigemap.com/offlinemaps/gl/osgb_demo.html# 源代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset='UTF-8'/> <meta name='viewport' content='initial-sc
1、代码注释方法 （1）在一行中，“#”后的语句不被执行，表示被注释。 （2）如果要进行大段的注释，可以使用3个单引号（‘’‘)或者三个双引号（“”“）将注释内容包围。 2、用缩进表示分层 Python的语句块是使用代码缩进4个空格来表示分层，当然也可以使用一个Tab键代替四个空格，但不要Tab和空格同
基于python的空域变换 空域变换 加法运算 减法运算 乘法运算 逻辑运算 缩放 平移 旋转 后续 空域变换 空域：是指图像所在的平面，即像素位置所在的空间。 空域变换：对像素点的位置和灰度值根据图像变化目的需要，对图像矩阵进行运算操作，形成另一幅图像。 空域变换分类：算术逻辑变换
Definitions and first examples Let L L L be the real vector space R 3
简介： 获取更详细的 Databricks 数据洞察相关信息，可至产品详情页查看：https://www.aliyun.com/product/bigdata/spark 作者 美的暖通与楼宇事业部 先行研究中心智能技术部 美的暖通 IoT 数据平台建设背景 美的暖通与楼宇事业部（以下简称美的暖通）是美的集团旗下五大板块之一
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C语言自学教程--郝斌--C语言概述 为什么需要A 什么是A 怎么用A 注意的问题 A应用的领域 A是否重要 时代 勤奋 出身 机遇 天赋 C语言概述 １．为什么学Ｃ语言 # include <stdio.h> int main(void) { printf("欢迎大家学习Ｃ语言！＼ｎ")； return 0; } 1.1 Ｃ的起
SiamMOT解读 AWS的一篇新的MOT工作，将孪生跟踪器引入多目标跟踪中进行运动建模并获得了SOTA表现。 简介 通过引入一个基于区域的孪生多目标跟踪网络，设计了一个新的online多目标跟踪框架，名为SiamMOT。SiamMOT包含一个运动模型来估计两帧之间目标的移动从而关联两帧上检测到的
图像中给定两点位置，可以确定一条直线，计算出图像上这两点形成的线段上像素坐标，可以先求出直线方程，然后依次计算出点坐标，但这样需对每一个像素都使用直线方程来计算，这里采用DDA(digital differential analyzer)画直线 def LineDDA(start, end, points): start_x = start[0]
c语言 #include <iostream> #include <math.h> int main() { int a = 1; int b = 5; int c = 6; double delta;//判定是否存在解 double x1;//存放第一个解 double x2;//存放第二个解 delta = b * b - 4 * a * c; if (delta > 0) {
蛮有意思的一个关于二进制的题，建立在plus和xor的关系上的题， 由于 $A = X + Y, B = X \; \mathrm{xor} \; Y$，那么 $A = B + ((X \; \mathrm{and} \; Y) << 1)$。 因此 $X \; \mathrm{and} \; Y = (A - B) >> 1$，然后同时根据 $X \; \mathrm{xor} \; Y = B, X \; \mathrm{and}
1.源码定位 方法：com.netflix.discovery.DiscoveryClient#getAndUpdateDelta 源码版本： v1.7x 源码地址：https://github.com/Netflix/eureka/tree/v1.7.x 2.源码解析 private void getAndUpdateDelta(Applications applications) throws Throwable { // 版本控制
class Solution: def maximumPopulation(self, logs: List[List[int]]) -> int: delta = [0] * 101 # 变化量 offset = 1950 # 起始年份与起始下标之差 for b, d in logs: delta[b-offset] += 1 delta[d-offset] -= 1
