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原创 投资历程记录

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、橙子财经思维导图总纲第一部分：股市总纲第二部分：K线，均线，切线基础第三部分：指标分析第四部分：选股方法第五部分：趋势判断5.1 趋势判断5.2 板块轮动判断第六部分：常见骗局第七部分：游资高级战法二、投资反思前言在看完橙子财经整理的思维导图后，结合这两年投资的失败经历，决心系统学习股市的相关知识，用专业知识培养盘感，避免系统性风险，本贴主要是记录学习的目录贴，方便一目了然找到相关知识，也为了督促自己更加踏实努力的学习。一、橙子财经思维导图总纲本部分内

原创 政策分析思路重构

文章目录零.前言一.政策制定的官方定义？二.国家该怎么发展？2.1 剩余价值三.政策制定的复杂性3.1 多重性3.2 复杂性四.外行学习「公共政策」需要看哪些书？4.1公共政策书籍解读4.2书籍推荐4.3 公共政策的学习心得零.前言​ 之前做的课题是政策如何影响经济，我爬取了30万篇政策文献，分词，提取关键词和历年GDP拟合，但是没有一个很好的结果，就是解释不清楚，完全是黑盒模型，只能生搬硬套，不明白内在逻辑是什么。后来我思考了很久，意识到第一：是我经济学的基础太差，几乎为0 ，对显而易见的问

原创 华曦达面试记录

整体流程为：2021.10.9 参与宣讲会获知公司业务方向：机顶盒岗位：很多（但不招前端）待遇：17-22万现场氛围非常好，虽然去的人很少2021.10.12 参加面试hr面（纯聊天，自己的经历，喜好，籍贯）技术面（见下）总监面（介绍公司业务，解答职业困惑）技术面：自我介绍对IOT预警系统项目感兴趣，因为我写了我作为PM xxxx，第一个问题是哪部分流程是我们做的，我回答全部，传感器实物没办法写驱动，于是我自己模拟了数据，于是开始死亡陷阱：从传感器的选型问起，到

原创 计量经济学知识点及案例整理

序：弯路心得学习计量已经有一段时间了，但是总感觉不能融会贯通，在研究中将所学熟练应用，对于陌生的课题总是感觉无从下手，在探索阶段耽误了太多时间和精力，在放弃经济学的前夜 ，我打算最后将我对计量的理解整理一遍，不涉及公式推导和繁杂的检验，只陈述知识点之间的联系和 在案例中的应用。分为九节，涵盖初级计量的大部分知识点。简单线性回归多元线性回归多重共线性异方差性自相关分布滞后与自回归模型虚拟变量设定误差与测量误差时间序列联立方程组 我接触的第一个课题是预测中国GDP，当时完全没有通透

原创 爬取贝壳和房天下——北京二手房在售和已成交百万级别数据（附详细思路和部分源码）

前言在港校做RA期间，本周老师安排了爬取国内二手房的交易网站，我先调研对比了各平台，之后选取了房天下和贝壳的数据进行爬取贝壳房天下因课题保密的要求，数据和完整代码无法分享，如果有需要的朋友或老师可以联系我个人微信(liguopingHNU)进行定制化爬取数据提示：以下是本篇文章正文内容，思路和代码可供参考文章目录前言一：爬取目标二：网页结构的分析2.1 网站首页2.2 使用selenium访问2.3 多线程加快爬取速度2.4 注册bug2.5 使用request带cookies访问三.问题记录

原创 《计算机系统要素实验》Pro3: RAM是怎么组成的？

pro3：时序逻辑文章目录pro3：时序逻辑1比特位寄存器 BitRegister（16位寄存器）N RAM8RAM16kARM1比特位寄存器 Bit/** * 1-bit register: * If load[t] == 1 then out[t+1] = in[t] * else out does not change (out[t+1] = out[t]) */如果lo...

原创 《计算机系统要素实验》Pro2:自己做一个算术逻辑单元ALU

Pro2:布尔运算HalfAdder半加器半加器的LSB位叫sum，MSB位叫carry观察发现：sum位也就是XOR异或门的结果，carry也就是AND位的结果，可以直接替代XOR(a=a,b=b,out=sum);And(a=a,b=b,out=carry);FullAdder全加器全加器是不是可以用两个半加器组合出来呢？我们的大脑在进行多位相加时，也不会全部并行相加，...

原创 《计算机系统要素实验》Pro一：构建基础逻辑门

Pro1Nand 门逻辑关系如图：abNand(a,b)001011101110这个门的内部实现跟它的名字一样，先 And 所有 a 与 b，再将结果取反。Nand(a,b) = ~(And(a,b))六个基础门NOT门要求我们使用两个Nand，但怎么构建？答案上是第一个实验的NOT就懵了，Not应该是一位的呀，才能取...

原创 B树最大高度推导

文章目录B树最大高度推导推导B树的最小高度推导最大高度B+树：MySQL数据库索引是如何实现的？1. 遇到问题2. 尝试用学过的数据结构解决这个问题3. 改造二叉查找树4. 索引的弊端B树最大高度推导【声明几个重要概念】B树的关键字就是要查找的东西B树中的 阶：可理解为分支数. 三阶树也可理解三叉树按照定义：m阶B tree，每个节点最多有 m 个subnode，除根节点和叶子节点外，...

原创 在时间复杂度为nlogn下读取文件求逆序对

问题：对于一个包含N个非负整数的数组A[1…n]，如果有i < j，且A[ i ]>A[ j ]，则称(A[ i] ,A[ j] )为数组A中的一个逆序对。例如，数组（3，1，4，5，2）的逆序对有(3,1),(3,2),(4,2),(5,2)，共4个。给定一个数组，求该数组中包含多少个逆序对。要求时间复杂度为nlog(n)package ho1;import java...

原创 一文彻底掌握IO流

本文主要是对Java中IO知识点进行整理和学习。一言以蔽之，IO 从名字上看input+output，输入到输出之间的管道就是io，主要就是学习各种流（字节流，字符流），最后会加入conmonsIO ，使用它简化我们的操作，提高效率。文章目录1. IO介绍1.1分类有哪些呢？按照功能来分按照处理来分1.2 如何看API第一：看一看类的继承体系第二：找构造器第三：方法（形参，功能，返回值）1.3...

原创 仿雷电——飞机大战类游戏Ⅰ

第三阶段：键盘操控飞机项目结构如图：所有代码：/** * 2019年9月21日 */package Thunder;import java.awt.Graphics;import java.awt.Image;import javax.swing.JFrame;/** * * * 2019年9月21日 */public class GameUI extend...

原创 尚学堂（java）1到13章所有练习题答案详解

文章目录尚学堂1到13章所有练习题答案详解B站网课链接第一章一、选择题三、上机操作第二章第三章第四章一、选择题二、简答题三：编程题第五章一、选择题第六章第七章一、 选择题二、 简答题第八章第九章第十章第十一章第十二章第十三章尚学堂1到13章所有练习题答案详解B站网课链接配合网课食用学习效果更佳bilibili JAVA300集尚学堂文档第一章一、选择题以下（ C ）不是Java...

原创 多线程知识点整理

多线程1.1 概念：我们可以流畅的点击软件或者游戏中的各种按钮，其实，底层就是多线程的应用。UI界面的主线程绘制界面，如果有一个耗时的操作发生则启动新的线程，完全不影响主线程的工作。当这个线程工作完毕后，再更新到主界面上。1.2.程序，进程，线程程序是一个静态的概念，对应操作系统中一个可执行的文件，比如网易云音乐是一个程序，我们点击，启动。加载程序到内存中，开始执行，就产生了进程，进程是...

原创 马向胡漠人稀处，剑指浙江西子旁 ——记2050大会

100场主题论坛，100名志愿者出品人，10000平米探索展区，组成“2050”大会。为什么会有这个大会？王坚博士这么说：“所有会都是为成功人士办的，我们应该为年青人办一个。年青人很重要的就是团聚，我们应该先把年青人找到，让他们决定说什么。科技是个非常好的东西，年青人因为科技聚在一起。 ”这与我的想法如出一辙，我始终觉得不需要为年轻人规划什么未来，指导怎么方向，只要把最优秀的那一批年轻人放在...

原创 上手机器学习小白指南

引言对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。接下来我按照自己走过的路来聊聊，小白如何学习机器学习对程序猿来说，机器学习是有一定门槛的（这个门槛也是其核心竞争力），相信很多人在学习机...

原创 简述神经网络模型

一：前言让我们来看一个经典的神经网络。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层，绿色的是输出层，紫色的是中间层（也叫隐藏层）。输入层有3个输入单元，隐藏层有4个单元，输出层有2个单元。后文中，我们统一使用这种颜色来表达神经网络的结构。有此图我们可以记住：1.一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定；2.神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数...

原创 决策树（二）

简单回顾上一节我们使用ID3算法：ID3算法的核心是在决策树各个结点上对应信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。具体方法是：从根结点开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子节点；再对子结点递归地调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择为止，最后得到一个决策树。ID3相当于用极大似然法进...

原创 夏日炎炎，使用决策树去挑选西瓜（python实现）

问题导向树结构大家应该都熟知了，通过根节点开始，通过判断节点信息的是或否决定分支，逐次向下，最后在叶子节点生成最终的决策。决策的每个分支可以是数值条件也可以是我们传承的经验，下面我将使用java代码在300行内实现一个决策树。夏日炎炎，我们如何使用过去的经验来判断一个西瓜是不是好瓜呢？我们一般会根据它的 色泽,根蒂,敲声,纹理,触感等等来判断它是不是一个好瓜。以下是去年父亲买瓜时的信息...

原创 做一个专属于自己的图灵机器人

大家可以先跳转到机器人那一块，上机跑一跑效果，感受一下在钻研代码，如果不会再去看我所罗列到的知识点。做出专属于你的图灵机器人流程： 一：剖析一下生成器对象 二：类比java讲解py中的协程三：做出专属于你的图灵机器人 一：剖析一下生成器对象先通过下面的例子来看一下什么是生成器？def gen(): print ('start ..') for i in rang...

原创 No module named 'sklearn.cross_validation'

在使用KFold交叉验证的时候，报这个错，我原来以为是因为这个模块没有安装成功，最后发现就没这个模块…提示没有KFold是因为原来的这个包 cross_validation’太旧了，以及被淘汰了。但如果你的还支持这个包from sklearn.cross_validation import KFold记得它需要3个参数：数组长度、分割数和洗牌。ength of array, n...

原创 愿有岁月可回首，更敬年少一杯酒

** 我努力了这一年半，不仅仅是为了逼岁月回头。*“你喜欢编程为什么不去试试呢？””可是我们大二难道还可以转专业吗？““应该可以，只是会留级吧。””你先去问问，也是一次机会么。”志强无心间随口的几句话，却没有想到成为我这半个月来的主旋律——转入软件工程在向辅导员询问之后，却只得到了一个回答：往年，都没有这样的案例。接下来去教务处沟通磨合。。接下来是信科院。一遍遍的下载着转专...

原创 在python上安装xgboost最简单的方法

最近要学习XGB打kaggle比赛，可是网上安装xgboost的教程五花八门，又是镜像，又是VS的~~~~非常绝望，最后之间使用anaconda简单快捷的安装亲测有效：打开anaconda自带的Prompt，输入anaconda search -t conda xgboost在里面找到可以在win64上安装的包的名字，应该是“anaconda py-xgboost”，输入con...

原创 jupyter notebook操作合集

安装包，又不想重新启动cmd：!pip install sklearn(包名)安装插件：先在windows 中激活环境activate tensorflow再安装nbextensionspip install jupyter_contrib_nbextensionsjupyter contrib nbextension install --user安装nbextensions...

原创 ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'ODBC'@'localhost' (using password: NO)的解决办法

有时因为不小心忘记密码或者安装错误，在运行Mysql时会报如下错误：ERROR 1045 (28000): Access denied for user ‘ODBC’@‘localhost’ (usingpassword: NO)根据网上的解决办法：要么是修改配置文件my.ini加skip-grant-tables来用来跳过密码验证。要么是：编辑my.cnf,但以上没什么用...

原创 使用多线程来查看电脑硬盘使用情况

在使用电脑一段时间后，大家肯定发现不同磁盘使用的频率是不一样的，那么我们怎么使用代码高端的查看各个盘使用状况呢？我们可以使用多线程来统计各个硬盘的文件数目，来比较直观的感受硬盘使用状况。本文通过三节来实现：一：多线程简介二：File文件类的使用三：代码实现一：多线程简介当大家心力交瘁，却很多事情缠身，在任务的泥潭里无法自拔时，大家是否也曾羡慕过可以有如章鱼般的八只触手，可以并发同时进...

原创 数模算法——使用多元回归解决虫害问题

当我们在拿到一个具体的实例时，发现虽然自变量和因变量之间没有严格确定的函数，但是我们可以根据已知的数据，设法找出最能代表他们之间的数学表达形式而进行分析。在这种情况下，我们可以初步使用回归分析，进行因子的筛选，建立多元回归模型预测。例如下面三种应用情况：Demo1:收入水平与受教育程度、所在行业、工作年限、工作种类的关系。Demo2:公路客运量与人口增长量、私家车保有量、国民生产总值、国民...

原创 数学建模——聚类分析

聚类分析，顾名思义是从我们生活中“物以类聚，人以群分” 这一概念中提取出来的，这是一种探索尝试性的分析方法，不同的分析过程会导致结果完全不一样。在使用Spss软件在分析分类系统聚类里面，将地区导入个案标注,将剩下的影响因素导入变量,勾选图和统计，在聚类方法里面使用组间连接。在谱系图中我们可以查看，上海被分成了单独的一类，可能是因为它的经济水平较高，人均GDP与其他地区格格不入.而，山东，江苏...

原创 数模算法：利用主成分分析法预测房价走向

原创 第十二节：Latex中参考文献的使用

最终效果图：%排版参考文献\documentclass{ctexart}\bibliographystyle{plain}%指定参考文献的排版样式\begin{document}%一次管理，一次使用%参考文献格式%\begin{thebibiography}{编号样本}% \bibitem[记号]{引用标志}文献条目1% \bibitem[记号]{引...

原创 第十一节：Latex中数学公式中的多行公式

先放一波最终的效果图：这一讲主要讨论了latex中多行数学公式的排版方法。引入amsmath和amssymb宏包可以使用 gather 环境实现多行公式的排版。使用双反斜杠进行换行。此环境不但实现了对公式的分行排版，并且对每一行公式进行了编号。也可以使用带星号的gather环境，实现不带星号的多行公式排班，gather也可以使用notag命令阻止编号。也可以使用align环境，...

原创 Byte和byte区别详解

写程序时，误把byte写作Byte，调试了许久，便将二者的区别及用法详细理解一遍1：byte和Byte详解byte是java的基本数据类型，存储整型数据，占据1个字节(8 bits)，能够存储的数据范围是-128～+127。Byte是java.lang中的一个类，目的是为基本数据类型byte进行封装。2：二者关系：Byte是byte的包装类,就如同Integer和int的关系，一般情...

原创 Map.Entry使用详解

你是否已经对每次从Map中取得关键字然后再取得相应的值感觉厌倦？从Map中取得关键字之后，我们必须每次重复返回到Map中取得相对的值，这是很繁琐和费时的。这里有一个更加简单的途径。Map类提供了一个称为entrySet()的方法，这个方法返回一个Map.Entry实例化后的对象集使用Map.Entry类，你可以得到在同一时间得到所有的信息（详见代码第二种方法）一.Map.Entry说明M...

原创 Java 中Map map = new HashMap()为什么不写成HashMap map = new HashMap()或者Map map = new Map()？

不能写成Map map = new Map()这样是因为：Map是接口，hashMap是Map的一种实现。接口不能被实例化，只能使用其实现类来实例化，而Map map=new Map()是错误的在Java中 Map map = new HashMap()为什么不写成HashMap map = new HashMap()呢？这是出于代码的维护性来考虑。对于：Map map = new Has...

原创 java.awt和java.util使用详解

在调用List的容器自动补全时出现的两个选项:java.awt和java.util，往往不知如何选择？本文就二者使用进行详细说明：虽然 java.util.与 java.awt 这两类都是java的标准库包。区别在于，util内是一些工具类，如List，Map,Set这类的工具类库。例如： List&lt;Node&gt; nodes = new ArrayList&lt;&gt;()...

原创 Iterator原理简述及于for循环的对比

在进行数据结构的遍历时，你是否对采用最原始的方法，使用一个for循环，将所有的元素慢慢遍历感到厌烦？幸运的是这里有一个更加简单的途径：部署Iterator接口我们在创建赫夫曼编码时，使用到了Iterator，大家可能比较陌生，但在此处它的用途只是：为实现数据结构的遍历操作下面，本文整理一下Iterator的用法：一、概述1.1 Iterator是一种接口，为各种不同的数据结构提供统一...

原创 数模算法：线性规划与非线性规划区别与0-1规划

##一：线性规划与非线性规划区别1.1.约束条件不同线性规划主要是由确定的等式构成方程组，去求解目标函数的极值问题，全是线性成分（一次式）而非线性规划构成的方程组并不是等式，而是不等式，通过不等式的约束条件，去求解目标函数的极值。（有非线性成分，例如平方）1.2.最优解范围不同如果最优解存在，线性规划只能存在可行域的边界上找到（一般还是在顶点处），而非线性规划的最优解可能存在于可行域...

原创 数模算法：线性规划

线性规划（Linear programming,简称LP）属于运筹学的重要分支。线性规划所研究的是：在一定条件下，合理安排人力物力等资源，使经济效果达到最好.一般地，求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题，统称为线性规划问题。不要被上述概念所唬住，其实这就是我们高中学过的线性方程，根据所给的变量，加上一些约束条件，边界条件等等，列方程求解 变量的最值，或者作图看交点满足线性...

原创 第十节：Latex数学公式中的矩阵

先放一波最终效果图：这一讲 讲解了如何排版数学矩阵的问题。在latex中使用matrix环境实现矩阵的排版，但是在此环境的前后一定要加上美元符号，并且美元符号之间与环境之间不得有空行。用于矩阵排班的matrix环境与表格排版的tabular环境用法相同。都是用&amp;amp;符号分割列，双反斜杠\进行换行。编译提示无法运行，这是因为我们没有引入amsmath宏包。其他的矩阵排版环境，例如有p...

原创 第九节：Latex中数学公式的编排

这一讲我们主要讨论latex中的数学公式编排问题。latex的排版内容分为文本模式和数学模式，文本模式用于普通文本的排版，数学模式用于数学公式的排版。数学公式数学公式的插入有三种方式，分别为美元符号，小括号和math环境。美元符号$中单刀公式是行内公式。双刀公式是行间公式。小括号使用格式 \（ a+b \）上下标在数学公式中免不了上下标,上标的话使用小...