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原创 龙格-库塔(Runge–Kutta)法 (Dopri5, Euler method,Explicit midpoint method)
在数值分析中,龙格-库塔方法是一系列隐式和显式迭代方法,其中包括, ,用于联立非线性方程近似解的时间离散化。[2]这些方法是由德国数学家Carl Runge和Wilhelm Kutta。
2024-01-02 15:52:12 908
原创 QM9 数据集性质预测的单位
如果做3D分子性质预测的时候,需要用HAR2EV=27.211386246进行转换,然后1000meV = EV, 因此最后MAE的loss 应该*1000.
2023-09-18 16:12:19 384
原创 git clone 或者是vscode clone 时遇到the remote end hung up unexpectedly
当clone或者push git项目时,文件太大也会出现fatal: The remote end hung up unexpectedly。参考 https://blog.csdn.net/Cai_deLong/article/details/115255735。查看原因有三种可能:要么是缓存不够,要么是网络不行,要么墙的原因。将postBuffer的缓存设置为500M即可。使用git clone总是报错。
2023-07-14 16:46:09 2444
原创 从变分自动编码器到扩撒模型再到分数匹配模型的关系(VAE,Diffusion, score-based model)
https://arxiv.org/pdf/2208.11970.pdf
2023-07-12 11:04:50 219
原创 Denosing score matching (公式+代码)
详细的解释(强推):https://zhuanlan.zhihu.com/p/597490389。
2023-07-11 20:59:36 161
原创 HOMO-LUMO gap
HOMO-LUMO gap: The energy difference between a molecule’s Highest energy Occupied Molecular Orbital (HOMO) and its Lowest energy Unoccupied Molecular Orbital (LUMO).http://www.chem.ucla.edu/~harding/IGOC/H/homo_lumo_gap.html
2023-07-10 14:35:31 106
原创 latex 隐藏当前字符,不显示在pdf
如果您不需要在PDF中保留文本的空间和位置,可以使用\phantom{}命令的另一个替代命令:\hide{}。例如,\phantom{text}会在PDF中显示出空白,但是保留了文本text的空间和位置,类似于占位符的作用。需要注意的是,\hide{}命令不是LaTeX默认的命令,需要在导言区添加\usepackage{ulem}或\usepackage{cancel}这样的宏包才能使用该命令。或者,您也可以使用\iffalse和\fi命令,将需要隐藏的文本用这两个命令夹起来,实现完全隐藏的效果。
2023-05-09 10:25:01 1277 1
原创 Zscore Normalization(Z-Score)标准化
https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80312154
2023-03-30 09:44:56 154
原创 Latex caption居中
设置\captionsetup{justification = centerlast} 即可表格或者图片的标题居中。THU Latex 模板。
2023-03-27 20:50:33 1304
原创 Qlib使用
注意每支股票都要保存成单独一个文档,且文档名字与股票代号一致。其中factor 也就是中提到的复权。youbube 教程使用Qlib时候直接使用 Data Handler, 是上面的封装,所以Data Handler 也自然可以使用"label"的设置。自定义所以 最后其实是可以直接用 DatasetH 来设置的。
2023-03-24 15:22:40 688
原创 git 远程
可以用 git diff --staged 命令。从远程(origin 表示远程)master分支 同步到本地。上传到远程(origin 表示远程)master分支。查看当前转态,有没文件改变。
2023-03-06 13:40:47 50
原创 Qlib从csv, pickle 加载数据进data_loader
QlibDataLoader用于加载已经转换为qlib格式的数据。如果直接从外部文件中读取数据,可以使用StaticDataLoader。
2023-03-06 10:20:41 328
原创 多因子模型(MFM)
Alpha定义Alpha和Beta是相辅相成的,分别是使用线性回归将组合收益率分解为与业绩基准相关的部分和业绩基准不相关的残差部分。如果rp(t)是投资组合在时点t =1,2,3,…,T上的超额收益率,rg(t)是业绩基准在同时期的超额收益率,那么回归模型为:。组合P的残差收益率是:根据定义,业绩基准组合的残差收益率总是等于零,即θg=0总是成立。因此,业绩基准组合的Alpha必然等于零,为了保证αg =0,我们要求股票层面的Alpha列向量满足业绩基准中性的约束。
2023-02-22 16:54:50 1654
原创 风险的定义以及CAPM 和 APT
投资组合的收益率等于组合中各资产收益率的加权平均,但是投资组合的标准差并不等于组合中各资产标准差的加权平均,而是小于等于组合中各资产标准差的加权平均,这是进行组合投资分散风险的关键即整体风险小于部分风险之和等号成立当且仅当两支股票收益率完全线性相关,即ρAB1ρAB1即标准差是不能直接相加的, 而iid变量的方差是可以的,根据方差公式计算就可以。那么在估计投资组合整体风险时,我们需要估计N个波动率以及N*(N-1)/2个相关系数的估计值。
2023-02-22 16:36:27 609
原创 因子的有效性检验(IC)
使用神经网络的预测值作为因子载荷(因子暴露,因子值 factor)时, 我们需要知道这个因子是否是有效的,所以要做因子的有效性检验。举个例子,票池里5只个股第T期在动量因子上的暴露度为-2、-1、0、1、2,假设它们第T+1。在实际计算中,因子k的IC值一般是指个股第T期在因子k上的暴露度 与 T+1期的收益率的。复杂的包括其它因子和行业哑变量的多元线性回归模型中,因子t值和IC的关系也随之变得。该因子进行收益率预测的稳健性;上反映的也是稳健性信息,在上述举例的两种简单情形下,因子t值都是正无穷。
2023-02-22 14:24:45 2048
原创 vscode SSH 保存密码自动登录服务器vs code
先在win local /mac 上拿到公钥和私钥,然后再把这公钥copy 进服务器。让ssh 身份认证转化为秘钥认证
2023-02-22 12:42:44 16488 5
原创 Vs code git 直接连接 github(无需通过服务器就可以将服务器内容push到github)
直接点击source control, 根据提示就可以自动安装git, 然后选择自动授权 vs code 跟 github, 跳到网页输入github 密码就登录上去了。使用里边的clone, 将github的repo clone 下来,并且后面根据提示将remote 文件加入当前workspce 就可以正常使用 push pull 那些了。
2023-02-21 14:16:58 124
原创 vs code 远程连接服务器并debug (python)
重点来了,就是使用vscode进行调试,让我们在远程连接服务器的使用感与在本地上一样。然后,在.vscode文件夹下面创建3个json文件,launch.json、setting.json、task.json (这些文件通用的,一般直接用下面的就可以)首先在你项目的文件夹下,创建一个.vscode文件夹,其实也是也可以按按按键来生成的,在ubuntu下,mkdir不是更加便捷嘛hhhh~~。点击SSH 上面的加号,出现下面的图片,输入ssh username@IP地址,输入密码即可。
2023-02-21 11:18:50 2722
原创 将python terminal的命令行参数转化为字符,用于VScode
vs code 中总是要配置lanch.json,有时候参数太长,一个个写麻烦,这里给出一个简单的python转换方法比如命令为把最后一行粘贴到下面的“args”: []中就可以了。
2023-02-21 10:57:56 406
原创 find it/ something + adj
structure-find-something-adj-something-find-something-someone-adj-noun
2023-01-08 22:34:35 543
原创 Word设置两种页码
word 写毕业论文遇到一问题,开始的引言和目录的部分用罗马数字的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ标页码,然后正文的部分用阿拉伯数字从1、2、3、4开始标。把光标定位在需要使用阿拉伯数字作为页码格式的那一页;也就是说先要将所有页码都设成罗马,然后再到正文那一页才开始设置成阿拉伯页码。然后点击“布局”选项卡——“分隔符”,选择“分节符”的“下一页”;
2022-12-21 19:59:04 1083
原创 两个高斯分布的KL散度(Diffusion Model)
Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) 中提到当变分下界中导出的两个分布 都为高斯分布时,假设方差相同,要求他两的KL散度,其实。中间连加号KL散度的优化就可以变为。所以最后要最小化变分下界的时候。
2022-11-04 14:39:08 801
原创 VAE 中的reconstruction loss
的log-likehood 的reconstruction term, 为啥这个term 会被称为reconstruction term 呢,还是得回到最大似然估计,因为最大似然估计要求找到最优的参数。,在这个参数下,使得出现。
2022-10-31 17:12:00 529
原创 近端梯度下降(proximal gradident descent)
一般而言,如果目标函数是凸的并且可微,那么使用梯度下降总是可以求出。举个例子,1-norm的S为, t 是一个新增参数,表示近端梯度下降的步长 (step size);为proximal operator, 这个是定义,好像也不需要知道为啥这样是有效的。(可看推导https://angms.science/doc/CVX/ISTA0.pdf)很好的讲解, https://zhuanlan.zhihu.com/p/82622940。具体而言就会将不可微的h(x)转化为另一个优化问题,使用的就是。
2022-09-17 01:23:45 537
原创 过去式-ed的发音规则
如:[b] 、[d] 、[g] 、[v] 、[z] 、[ʒ]、 [e]、 [dʒ] 、[dr] 、[dz]、[m] 、[n] 、[ŋ]、 [l] 、[r] 、[w] 和[j]。如:[p] 、[t] 、[k] 、[f] 、[s] 、[ʃ] 、[θ]、 [h]、 [tʃ] 、[tr] 和[ts];2、 在浊辅音结尾的动词、元音读音结尾后念 读浊辅音 /d/ : screamed, lived, traveled, followed, enjoyed, played, tried, continued;...
2022-08-02 19:47:11 3135
原创 VAE变分自动编码器
对抗: 重构的过程是希望没噪声的,而 KL loss 则希望有高斯噪声的,两者是对立的。所以,VAE 跟 GAN 一样,内部其实是包含了一个对抗的过程,只不过它们两者是混合起来,共同进化的。代码: https://github.com/bojone/vae参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34998569......
2022-06-09 21:24:31 130
原创 χ-MODEL: IMPROVING DATA EFFICIENCY IN DEEP LEARNING WITH A MINIMAX MODEL笔记
ICLR22 :X-MODEL: IMPROVING DATA EFFICIENCY IN DEEPLEARNING WITH A MINIMAX文章卖点主要集中在:使用minmax prinple 以对抗的方式来训练header这里 第二步就是两个不同的headers通过这种极大极小策略,特定任务的头部被认为可以从互补的角度捕获有意义的信息,以避免退化问题。极大极小模型提供更多样的信息,可以进一步增强模型随机性的不变性...
2022-06-06 17:01:19 63
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