北京大学ics arch lab

北京大学ICS架构实验室是北京大学计算机科学与技术学院下属的一个实验室。该实验室致力于计算机架构研究与教育工作。实验室的主要研究方向包括：多核处理器架构、片上系统（SoC）设计、异构计算、高性能计算和能效优化等。

实验室拥有一支优秀的研究团队，由一批来自计算机科学与技术领域的教授、博士生和研究员组成。他们在计算机架构领域取得了很多科研成果，在国内外学术期刊和会议上发表了大量高水平的学术论文。实验室的成果也得到了业界的认可和应用，与多家企业和研究机构展开了合作研究项目。

此外，实验室还积极参与教学工作，为研究生和本科生提供相关的课程和实践经验。学生们在实验室的指导下，可以深入了解计算机架构的原理和设计方法，参与具体的实验项目，培养计算机科学与技术研究的能力和创新精神。

北京大学ICS架构实验室作为中国计算机架构领域的重要研究机构，为推动我国计算机科学技术的发展，培养高层次人才起到了重要作用。未来，该实验室将继续秉承高水平的研究和教育理念，为计算机架构的研究与创新做出更大贡献。

相关问题

arch.arch_model

import arch

# 使用help函数查看arch.arch_model的文档
help(arch.arch_model)

输出结果为：

Help on function arch_model in module arch.univariate.mean:
arch_model(y, x=None, mean='Constant', lags=0, vol='Garch', p=1, o=0, q=1, power=2.0, dist='Normal', hold_back=None, rescale=False, **kwargs)
    Construct a new ARCHModel instance using the provided specification.
    
    Parameters
    ----------
    y : array_like
        The dependent variable
    x : array_like, optional
        Exogenous regressors.  Ignored if model does not permit exogenous
        regressors.
    mean : str, optional
        Name of the mean model.  Currently supported options are: 'Constant',
        'Zero', 'AR', 'ARX', 'HAR', 'HARX', 'LS', 'GLS', 'ARMAX', 'HARMAX',
        'CustomMean'.  Default is 'Constant'.
    lags : int or list[int], optional
        Either a scalar integer value indicating lag length or a list of
        integers specifying lag locations.  Used in the construction of
        the selected mean model.  Default is 0.
    vol : str, optional
        Name of the volatility model.  Currently supported options are:
        'Garch', 'ConstantVariance', 'EWMAVariance', 'HARCH', 'Constant',
        'EGARCH', 'FIGARCH', 'ARCH', 'TGARCH', 'GJR-GARCH', 'AVARCH',
        'NAGARCH', 'MidasRegression', 'MidasVariance', 'CustomVolatility'.
        Default is 'Garch'.
    p : int, optional
        Order of the symmetric innovation.  Used in the construction of the
        selected volatility model.  Default is 1.
    o : int, optional
        Order of the asymmetric innovation.  Used in the construction of the
        selected volatility model.  Default is 0.
    q : int, optional
        Order of lagged volatility terms.  Used in the construction of the
        selected volatility model.  Default is 1.
    power : float, optional
        Power to use in the case of an ARCH in mean model.  Default is 2.0.
    dist : str, optional
        Name of the distribution.  Currently supported options are:
        'Normal', 'StudentsT', 'SkewStudent', 'GED', 'Exponential', 'Beta',
        'GeneralizedPareto', 'Gamma', 'LogNormal', 'Kernel'.  Default is
        'Normal'.
    hold_back : {None, int}, optional
        Integer offset from the start of the sample at which to begin
        fitting the model.  Used to allow estimation of models with lags
        that cannot be included at the beginning of the sample.  Default is
        None.
    rescale : bool, optional
        Flag indicating to rescale the data to improve optimization.  Default
        is False.
    **kwargs
        Additional keyword arguments to pass to the mean or volatility
        model constructor.
    
    Returns
    -------
    model : ARCHModel
        Configured ARCHModel instance.

Arch Linux

Arch Linux是一款面向高级用户的Linux发行版，它具有更新的软件可用性，完全控制系统以及根据个人喜好自定义Linux的能力。与其他发行版不同，Arch Linux没有发布LTS或beta版本，而是只有一个运行良好的版本。安装Arch Linux之前，您可以先安装一个基于Arch的用户友好发行版来测试其功能，如果您喜欢，可以随时切换回来。