fund_return = fund_data['net_value'].pct_change()

时间: 2024-04-25 13:27:26 浏览: 74
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Fund5-student.rar_mfc 数据库

这是一个计算基金收益率的代码片段，其中`fund_data`是一个包含基金净值数据的DataFrame，`net_value`是其中的一列。`pct_change()`是一个pandas函数，用于计算每行数据与前一行数据的百分比变化。因此，`fund_return`将成为一个包含每日基金收益率的Series，其中第一天的收益率将被设为NaN。
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该文档是博客文章 PyQt5—qtpandas 的配套资源文件，需要的人自行下载

解释这段代码DECLARE P_DW_FBDATASOURCE VARCHAR2(4000); BEGIN SELECT MAX(PARAM_VALUE) INTO P_DW_FBDATASOURCE FROM TSYS_PARAMETER T WHERE T.PARAM_CODE = 'DW_FBDATASOURCE'; FOR INFO IN( SELECT T1.SYS_TABLE_ROW_DW_ID SYS_TABLE_ROW_DW_ID, T2.PROJ_DW_ID PROJ_DW_ID, T2.COUNT_PROJ_DW_ID COUNT_PROJ_DW_ID, T2.MAIN_FUND_DW_ID MAIN_FUND_DW_ID, T2.AM_CONT_DW_ID AM_CONT_DW_ID, P_DW_FBDATASOURCE||'_XT_DZY_'||CONTRACT_NO GUAR_CONT_DW_ID FROM HSSTG.TS_AIMS_VDZYXX_XT T1 INNER JOIN HSSTG.TS_AIMS_VHTJBXX_XT T2 ON T1.inter_contract_no = T2.inter_contract_no ) LOOP UPDATE HSSTG.TS_AIMS_VDZYXX_XT T1 SET T1.PROJ_DW_ID = INFO.PROJ_DW_ID, T1.COUNT_PROJ_DW_ID = INFO.COUNT_PROJ_DW_ID, T1.MAIN_FUND_DW_ID = INFO.MAIN_FUND_DW_ID, T1.AM_CONT_DW_ID = INFO.AM_CONT_DW_ID, T1.GUAR_CONT_DW_ID = INFO.GUAR_CONT_DW_ID WHERE T1.SYS_TABLE_ROW_DW_ID = INFO.SYS_TABLE_ROW_DW_ID; END LOOP; COMMIT; END;

接下来，通过查询找到表 TSYS_PARAMETER 中 PARAM_CODE 为 'DW_FBDATASOURCE' 的最大 PARAM_VALUE，并将其赋值给变量 P_DW_FBDATASOURCE。 然后，使用一个循环来处理从两个表 HSSTG.TS_AIMS_VDZYXX_XT 和 HSSTG.TS_...

java使用正则表达式分割its_arg.init_date=20210804; its_comb_fund.current_balance=0.00 ,enable_balance=0.00,frozen_balance=0.00; its_comb_share.prod_code=025020¤t_amount=4000.00,enable_amount=4000.00,frozen_amount=0.00; its_comb_share.prod_code=125020¤t_

its_comb_fund.current_balance=0.00 ,enable_balance=0.00,frozen_balance=0.00; its_comb_share.prod_code=025020"; String[] parts = str.split(";"); 其中，分号";"为分隔符，将字符串分割成多个部分，存储在...

import numpy as np import pandas as pd fund_nav=pd.read_excel("FUND_NAV_PFM.xlsx") factors_df=pd.read_excel("STK_MKT_THRFACDAY.xlsx") import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula as smf import statsmodels.stats.api as sms premium_array=np.array(factors_df.loc[:,"RiskPremium1"]) premium2_array=np.array(factors_df.loc[:,"RM2"]) SMB_array=np.array(factors_df.loc[:,"SMB1"]) SMB2_array=np.array(factors_df.loc[:"SMB2"]) HML_array=np.array(factors_df.loc[:,"HML1"]) HML2_array=np.array(factors_df.loc[:,"HML2"]) exceed_array=np.array(fund_nav.loc[:,"PRE"]) X=np.c_[premium_array,premium2_array,SMB_array,SMB2_array,HML_array,HML2_array] print(X)

这段代码使用了Python中的numpy、pandas和statsmodels库，读取了两个Excel文件"FUND_NAV_PFM.xlsx"和"STK_MKT_THRFACDAY.xlsx"。其中，"FUND_NAV_PFM.xlsx"文件中包含了基金净值数据，"STK_MKT_THRFACDAY.xlsx"文件...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import datetime import time def get_fund_nav(fund_code): url = f'https://fundf10.eastmoney.com/jjjz_{fund_code}.html' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') nav_table = soup.find('table', class_='w782 comm tzxq') nav_rows = nav_table.find_all('tr') latest_nav = nav_rows[1].find_all('td')[1].text.strip() return latest_nav def main(): fund_code = '400015' # 指定基金代码 target_time = datetime.datetime(2023, 7, 16, 17, 0, 0) # 指定爬取时间 while True: current_time = datetime.datetime.now() if current_time >= target_time: nav = get_fund_nav(fund_code) print(f"在 {target_time} 爬取到的 {fund_code} 基金的单位净值为：{nav}") break else: print(f"当前时间为 {current_time}，尚未到达指定的爬取时间 {target_time}。") time.sleep(60) # 每隔60秒检查一次当前时间 if __name__ == '__main__': main()

如果当前时间大于等于目标时间，就调用get_fund_nav函数获取基金净值，并打印出来。否则，打印当前时间并等待60秒后再次检查。 这样就实现了一个简单的基金净值爬虫。你可以将指定的基金代码和爬取时间修改为自己...

const loadTableData = (page) => { if (page) { data.value.pagination.pageIndex = 1 } const postData = { ...data.value.search_form, orgid:window.easyj.$p('_orgid'), project_id: window.easyj.$p('project_id'), page: data.value.pagination.pageIndex, pagesize: data.value.pagination.pageSize, } easyj_fund_project.project_team_worker.search_dp(postData,res=>{ if (res.code !== 0) { window.easyj.$message.error(res.msg); } else { data.value.table.data=res.r.rs data.value.pagination.totalRecordCount = res.r.totalRecordCount } }) }

然后，根据搜索条件和分页信息构建一个 POST 请求的数据对象 postData，其中包括组织 ID、项目 ID、页码和每页记录数等信息。最后，调用 easyj_fund_project.project_team_worker.search_dp 方法发送请求，并在...

SELECT fs.id AS fundId, temp.id AS ticketId FROM t_fund_settlement fs, (SELECT order_no, id, SUM(receivables) AS receivables FROM t_ticket WHERE order_type = 'issue_ticket' and fund_verification_status <![CDATA[ <> ]]> 1 GROUP BY id, order_no) temp where fs.order_type = 'issue_ticket' AND fs.order_no = temp.order_no AND fs.amount = temp.receivables and fs.verification_status <![CDATA[ <> ]]> 1 and fs.platform <![CDATA[ <> ]]> 'XC' UNION SELECT fs.id AS fundId, t.id AS ticketId FROM t_fund_settlement fs, t_ticket t where fs.order_type = 'issue_ticket' AND fs.amount = t.receivables and t.ticket_no_operate = fs.ticket_no and fs.verification_status <![CDATA[ <> ]]> 1 and t.fund_verification_status <![CDATA[ <> ]]> 1 and fs.platform = 'XC' LIMIT #{page} , 1000

第一个查询中的主查询部分通过连接t_fund_settlement和temp表来检索基金与票据的信息。它使用了多个条件来匹配订单类型、订单号、金额和验证状态。 第二个查询是直接从t_fund_settlement和t_ticket表中检索基金与...

pc_represent_fund_merge_out=pc_represent_fund_merge_out.style.highlight_null(null_color='orange') 'Styler' object is not subscriptable

这个错误是因为你正在尝试对一个 ...pc_represent_fund_merge_out = pc_represent_fund_merge_out.style.highlight_null(null_color='orange').data 这样，你就可以对 pc_represent_fund_merge_out 进行索引了。

import requests from bs4 import BeautifulSoup # 设置基金代号 fund_code = '400015' # 构造爬取链接 url = f'http://fund.eastmoney.com/{fund_code}.html' # 发送请求 response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取基金净值 net_value = soup.find(class_='dataItem02').find_all('span')[2].text print(f'基金{fund_code}的净值为：{net_value}') 要求：在以上代码的功能上添加一个功能，就是每天固定的时间爬取对应的数据

net_value = soup.find(class_='dataItem02').find_all('span')[2].text print(f'基金{fund_code}的净值为：{net_value}') def job(): print("开始执行爬取基金净值的操作...") crawl_net_value() print(...

% 计算基波频率 fund_freq = 50; % 计算谐波频率 harmonic_freqs = [fund_freq * i for i in 2:6]; % 设计FIR滤波器 nyquist_freq = 0.5 * fs; cutoff_freq = 2 * max(harmonic_freqs); numtaps = 101; taps = fir1(numtaps, cutoff_freq / nyquist_freq); % 滤波数据 filtered_data = filter(taps, 1, y); % 绘制原始数据和滤波后数据 t = 0:1/fs:(length(data)-1)/fs;

其中，fund_freq变量表示基波频率为50Hz，harmonic_freqs变量表示谐波频率为基波频率的2到6倍，nyquist_freq表示采样频率的一半，cutoff_freq表示截止频率为谐波频率的最大值的两倍，numtaps表示滤波器的阶数，taps...

在python中用函数优化以下代码while True: print('='*30) loan_type = input('请选择贷款类型：1.商业贷款 2.公积金贷款 3.组合贷款 0.算清楚了谢谢\n') if loan_type == '1' : loan_amount = float(input('请输入贷款金额（万）\n')) term = int(input('请输入贷款期限（年）：\n')) if term <= 5 : mon_rate = (4.75 / 100) / 12 else: mon_rate = (4.90 / 100) / 12 mon_pay = loan_amount * 10000 * (mon_rate * ((1+mon_rate)**(term * 12))) / (((1 + mon_rate)** (term * 12)) - 1) all_pay = mon_pay * term * 12 interest = all_pay - loan_amount * 10000 print('每月月供参考（元）：{:.2f}'.format(mon_pay)) print('支付利息（元）：{:.2f}'.format(interest)) print('还款总额（元）：{:.2f}'.format(all_pay)) elif loan_type == '2' : loan_amount = float(input('请输入贷款金额（万）：\n')) term = int(input('请输入贷款期限（年）：\n')) if term <= 5 : mon_rate = (2.75 / 100) / 12 else: mon_rate = (3.25 / 100) / 12 mon_pay = loan_amount * 10000 * (mon_rate * ((1 + mon_rate) ** (term * 12))) / (((1 + mon_rate)** (term * 12)) - 1) all_pay = mon_pay * term * 12 interest = all_pay - loan_amount * 10000 print('每月月供参考（元）：{:.2f}'.format(mon_pay)) print('支付利息（元）：{:.2f}'.format(interest)) print('还款总额（元）：{:.2f}'.format(all_pay)) elif loan_type == '3': business_loan = float(input('请输入商业贷款金额（万）：\n')) fund_loan = int(input('请输入公积金贷款金额（万）：\n')) term = int(input('请输入贷款期限（年）：\n')) if term <= 5: business_mon_rate = (4.75 / 100) / 12 fund_mon_rate = (2.75 / 100) / 12 else: business_loan = (4.90 / 100) / 12 fund_mon_rate = (3.25 / 100) / 12 business_mon_pay = business_loan * 10000 * (business_mon_rate * ((1 + business_mon_rate) ** (term * 12))) / (((1 + business_mon_rate)** (term * 12)) - 1) fund_mon_pay = fund_loan * 10000 * (fund_mon_rate * ((1 + fund_mon_rate) ** (term * 12))) / (((1 + fund_mon_rate) ** (term * 12)) - 1) mon_all_pay = business_mon_pay + fund_mon_pay all

我可以回答这个问题。这段代码是用来计算贷款的月供、支付利息和还款总额的。用户需要选择贷款类型，然后输入贷款金额和贷款期限，程序会根据不同的贷款类型和贷款期限计算出相应的月供、支付利息和还款总额。...

SELECT IC_EMPLOYEE_CODE , sum(CASE WHEN dt BETWEEN 20230701 AND 20230711 AND fund_report_classname = '现金管理' THEN holding_amt ELSE 0 end)/11 as t2_cash_amt_07 , sum(CASE WHEN dt BETWEEN 20230501 AND 20230531 AND fund_report_classname = '现金管理' THEN holding_amt ELSE 0 end)/30 as t2_cash_amt_05 , sum(CASE WHEN dt=20230711 AND fund_report_classname <> '现金管理' THEN HOLDING_AMT ELSE 0 END) as t2_nocash_amt_07 , sum(CASE WHEN dt=20230531 AND fund_report_classname <> '现金管理' THEN HOLDING_AMT ELSE 0 END) as t2_nocash_amt_05 , sum(CASE WHEN dt BETWEEN 20230701 AND 20230711 AND fund_report_classname = '现金管理' THEN holding_amt ELSE 0 end)/11 - sum(CASE WHEN dt BETWEEN 20230501 AND 20230531 AND fund_report_classname = '现金管理' THEN holding_amt ELSE 0 end)/30 + sum(CASE WHEN dt=20230711 AND fund_report_classname <> '现金管理' THEN HOLDING_AMT ELSE 0 END) - sum(CASE WHEN dt=20230531 AND fund_report_classname <> '现金管理' THEN HOLDING_AMT ELSE 0 END) as t2_aum FROM prm.ads_prd_hold_di WHERE dt BETWEEN 20230501 AND 20230711 AND fund_tone='T2' and cust_wealth_distribu <>4 and cicc_fof = '否' GROUP BY IC_EMPLOYEE_CODE

这是一个SQL查询语句，用于从prm.ads_prd_hold_di表中检索符合特定条件的数据，并进行计算和分组。根据查询条件，返回结果将包括IC_EMPLOYEE_CODE、t2_cash_amt_07、t2_cash_amt_05、t2_nocash_amt_07、t2_nocash_...

可以使用SQL中的CASE语句和子查询来实现。具体的实现方式如下： 复制 SELECT fact.fund_name, fact.date, CASE WHEN date.is_workday = 1 THEN fact.holding ELSE ( SELECT holding FROM fact AS f INNER JOIN date_dimension AS d ON f.date = d.date WHERE f.fund_name = fact.fund_name AND d.is_workday = 1 AND d.date < fact.date ORDER BY d.date DESC LIMIT 1 ) END AS holding FROM fact INNER JOIN date_dimension ON fact.date = date_dimension.date 其中，fact表中包含基金产品名称、日期和保有量信息，date_dimension表中包含日期和工作日标志信息。在SQL中，我们使用CASE语句来判断日期是否为工作日，如果是工作日，则直接取对应的保有量；如果不是工作日，则使用子查询来获取该基金在上一个工作日的保有量。子查询中，我们首先使用INNER JOIN将fact表和date_dimension表连接起来，然后根据基金名称和日期限制条件筛选出符合要求的数据，最后按照日期倒序排序并取第一条数据，即可得到上一个工作日的保有量。不支持select端子查询

LEFT JOIN fact AS fact_prev ON fact.fund_name = fact_prev.fund_name AND fact_prev.date < fact.date AND date_dimension.is_workday = 0 AND fact_prev.date = ( SELECT MAX(date) FROM date_...

这是我的一个表：//定义：每只指数属于行业A，是因为这只指数的第一大成分行业是A。 //每个行业指数列表生成的SQL代码。（以石油石化为例） SELECT t_fund_index_valuation.index_code, t_fund_index_valuation.index_name, t_fund_index_valuation.truly_valuation, t_fund_index_valuation.market_value, t_fund_index_valuation.stock_industry_name_1, t_fund_index_valuation.stock_industry_weight_1, t_fund_index_valuation.stock_industry_name_2, t_fund_index_valuation.stock_industry_weight_2, t_fund_index_valuation.stock_industry_name_3, t_fund_index_valuation.stock_industry_weight_3, CONCAT( t_fund_index_valuation.stock_industry_name_1, ' ', t_fund_index_valuation.stock_industry_weight_1, ' %+', t_fund_index_valuation.stock_industry_name_2, ' ', t_fund_index_valuation.stock_industry_weight_2, ' %+', t_fund_index_valuation.stock_industry_name_3, ' ', t_fund_index_valuation.stock_industry_weight_3, ' %' ) AS combine FROM t_fund_index_valuation 如果我只希望展示stock_industry_name_1等于“食品饮料”的行，怎么写

t_fund_index_valuation.market_value, t_fund_index_valuation.stock_industry_name_1, t_fund_index_valuation.stock_industry_weight_1, t_fund_index_valuation.stock_industry_name_2, t_fund_...

select t1.pro_c_id from ( ( select pro_c_id, count(distinct(pro_pif_id)) as cnt1 from property, finances_product where pro_pif_id = p_id and pro_type = 1 group by pro_c_id ) as t1 join ( select pro_c_id, count(distinct(pro_pif_id)) as cnt2 from property, fund where pro_pif_id = f_id and pro_type = 3 group by pro_c_id ) as t2 on t1.pro_c_id = t2.pro_c_id )

在属性表和fund表中，如果属性的f_id等于基金的pro_pif_id，并且属性类型为3，则计算每个公司拥有的不同基金数量，并将结果作为t2表。 最后将t1表和t2表按照pro_c_id进行join操作，并返回pro_c_id。

def __stk_surv(): df=pd.read_sql("select ts_code from stock_basic", con = con0) ts_code = (df[df['ts_code'].str.contains('[HZ]')]['ts_code'] .drop_duplicates() .apply(lambda x: f"'{x}'") .reset_index(drop=True)) for i in ts_code: try: start_date = str(pd.read_sql("select surv_date from stk_surv", con = con3).sort_values('surv_date',ascending = False).iloc[0,0]) start_date=pd.to_datetime(start_date)+pd.Timedelta(1,'days') start_date=start_date.strftime('%Y%m%d') except: start_date = 20220101 dateToday = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d') end_date = dateToday i = i[1:10] df = pro.stk_surv(**{ "ts_code": i, "trade_date": "", "start_date": start_date, "end_date": end_date, "limit": "", "offset": "" }, fields=[ "ts_code", "name", "surv_date", "fund_visitors", "rece_place", "rece_mode", "rece_org", "org_type", "comp_rece" ]) # print(df) time.sleep(0.31) df = df[df['rece_mode'].str.contains('调研')] df.to_sql(name='stk_surv',con=con3,if_exists='append',index=False) 增加进度条

"fund_visitors", "rece_place", "rece_mode", "rece_org", "org_type", "comp_rece" ]) # print(df) time.sleep(0.31) df = df[df['rece_mode'].str.contains('调研')] df.to_sql(name='stk_surv',con=...

fnd_key_flex.define( BLOCK => 'CATEGORY_BOOK', FIELD => 'GENERAL_FUND_ACCT_FLEX', APPL_SHORT_NAME => 'SQLGL', CODE => 'GL#', NUM => ':category_book.ACCT_STRUCTURE', ID => 'GENERAL_FUND_ACCOUNT_CCID', VALIDATE => 'FULL', DISPLAYABLE => 'ALL', REQUIRED => 'N', UPDATEABLE => '', VRULE => '\nSUMMARY_FLAG\nI\n' || 'NAME=FLEX-Parent not allowed\nN\0' || 'GL_GLOBAL\nDETAIL_POSTING_ALLOWED\NI\n' || 'NAME=GL posting not allowed\nY', TITLE => :parameter.GENERAL_FUND_ACCT , COPY => 'CATEGORY_BOOK.GENERAL_FUND_ACCT\nGL_ACCOUNT\0');什么意思

这段代码是一个 PL/SQL 中的一个函数或者存储过程中的一段参数定义。它定义了一个field 的属性，其中括了该 Flexfield 的 BLOCK 名称、FIELD 名称、应用程序的名称、代码、结构等信息。VRULE 参数定义了这个 ...

update t_ticket set fund_verification_status = 1,update_by = 'system',version=version+1 where fund_verification_status <![CDATA[ <> ]]> 1 and id in <foreach item="id" collection="ids" open="(" separator="," close=")"> #{id} </foreach>

它的作用是将 fund_verification_status 字段的值更新为 1，update_by 字段更新为 'system'，version 字段递增 1。更新的条件是 fund_verification_status 不等于 1，并且 id 在给定的 ids 列表中。 这个 SQL 查询...

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资源摘要信息:"易语言是一种基于中文的编程语言，主要面向中文用户，其特点是使用中文关键词和语法结构，使得中文使用者更容易理解和编写程序。易语言画板图像缩放源码是易语言编写的程序代码，用于实现图形用户界面中的画板组件上图像的缩放功能。通过这个源码，用户可以调整画板上图像的大小，从而满足不同的显示需求。它可能涉及到的图形处理技术包括图像的获取、缩放算法的实现以及图像的重新绘制等。缩放算法通常可以分为两大类：高质量算法和快速算法。高质量算法如双线性插值和双三次插值，这些算法在图像缩放时能够保持图像的清晰度和细节。快速算法如最近邻插值和快速放大技术，这些方法在处理速度上更快，但可能会牺牲一些图像质量。根据描述和标签，可以推测该源码主要面向图形图像处理爱好者或专业人员，目的是提供一种方便易用的方法来实现图像缩放功能。由于源码文件名称为'画板图像缩放.e'，可以推断该文件是一个易语言项目文件，其中包含画板组件和图像处理的相关编程代码。" 易语言作为一种编程语言，其核心特点包括： 1. 中文编程：使用中文作为编程关键字，降低了学习编程的门槛，使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。 2. 面向对象：易语言支持面向对象编程（OOP），这是一种编程范式，它使用对象及其接口来设计程序，以提高软件的重用性和模块化。 3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。 4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。 5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。 6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。 7. 社区支持：易语言有着庞大的用户和开发社区，社区中有很多共享的资源和代码库，便于用户学习和解决编程中遇到的问题。 在处理图形图像方面，易语言能够： 1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。 2. 图像处理功能：包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。 3. 图形绘制：易语言提供了丰富的绘图功能，包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制，以及文字的输出。 4. 图像缩放算法：易语言实现的画板图像缩放功能中可能使用了特定的缩放算法来优化图像的显示效果和性能。 易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面： 1. 获取画板上的图像：首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。 2. 图像缩放算法的应用：根据用户的需求，应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。 3. 图像重新绘制：处理后的图像数据需要重新绘制到画板上，以实现缩放后的效果。 4. 用户交互：提供用户界面，让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式，以及触发缩放操作。 5. 性能优化：为了确保图像缩放操作流畅，需要考虑代码的执行效率和资源的合理利用。 在易语言社区中，用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码，或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能，从而丰富软件的功能和用户体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能

![【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-8871522/e113209d8f0e317542ca15c510d91a73.png) # 1. 回归模型与分类模型的理论基础 ## 1.1 回归模型与分类模型的区别 回归模型和分类模型是机器学习中最基础的两类监督学习算法，它们在处理问题的本质上存在显著不同。 - **分类模型**：旨在通过数据集中的已知类别（标签）来预测新数据的类别。例如，邮件过滤器将邮件分类为垃圾邮件或正常邮件，或者根据用户的点击行为预测用户是否会购买某个
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用IDEA写一个高速收费系统框架附带代码

创建一个高速收费系统的框架涉及到几个步骤，这里我将以 IntelliJ IDEA（一种流行的 Java IDE）为例，简要概述一下如何构建一个基础框架，并提供一些关键代码片段。我们将用到Spring Boot作为主要的框架，因为它简化了设置和部署。 1. **初始化项目**： - 打开IntelliJ IDEA，选择"Create New Project"，然后选择"Maven"并勾选"Spring Initializr"。 - 输入项目名称和依赖项，例如`highway-toll-system`，并添加Spring Web、Spring Data JPA以及相关的数据库驱动。