马科维茨股票投资组合模型的matlab实现

时间: 2023-05-10 12:54:48 浏览: 114
马科维茨股票投资组合模型是一个经典的投资理论，它是指基于资产之间的互相影响度，将不同资产按照一定比例组合，以达到优化风险收益比例的目的。马科维茨模型具有较高的实用价值，得到广泛应用，因此在MATLAB中实现该模型具有非常大的意义。 要建立马科维茨模型，需要确定投资组合中各个资产的收益率、风险以及相关系数等信息。在MATLAB中，可以通过获取资产的历史数据，进行数据处理和分析，从而得到这些信息。其中，投资组合的收益率可以通过资产的历史价格数据计算得到，而风险可以通过计算资产的方差和协方差矩阵得到。同时，需要注意的是，为了保证投资组合的有效性，资产权重的和必须为1。 在实现马科维茨模型时，需要按照以下步骤进行： 1.获取资产历史数据，并进行数据清洗和处理，得到资产的收益率、风险和相关系数等信息。 2.建立投资组合的优化模型，即最小化组合风险，同时最大化组合收益的模型。这可以使用MATLAB中的优化工具来实现，例如"fmincon"函数。 3.通过计算资产的协方差矩阵、均值和方差等信息，将结果进行可视化，以便分析和评估投资组合的表现。MATLAB中可以使用数据可视化工具，如"plot"和"scatter"函数来实现。 总之，MATLAB的实现为马科维茨股票投资组合模型提供了强大的工具，可以更好地对投资组合进行分析和预测，为投资决策提供数据支持和决策指导。
相关问题

用MATLAB分析投资组合绩效

MATLAB可以用于分析投资组合绩效。以下是一些可能的步骤： 1. 数据准备：收集和整理有关投资组合和资产的历史数据，包括每个资产的收益率和波动率，以及投资组合的每日价值。 2. 组合构建：根据投资组合的目标、限制和风险偏好构建投资组合。可以使用现有的资产分配模型，如最小方差、马科维茨、Black-Litterman等，或根据特定的需求构建自定义模型。 3. 绩效分析：计算投资组合的各项绩效指标，如夏普比率、信息比率、特雷诺指数、索提诺比率等。这些指标可以帮助分析投资组合的风险调整收益、超额收益和风险水平。 4. 可视化分析：使用MATLAB的绘图工具，如plot、bar、pie等函数，将投资组合的绩效数据可视化，以帮助理解和分析结果。 5. 策略优化：根据投资组合的绩效和目标，优化投资策略，如调整资产配置、增加或减少某些资产等。 需要注意的是，投资组合绩效分析是一个复杂的过程，需要考虑多个因素和变量。在进行分析之前，应该对MATLAB的相关工具和函数有一定的了解，并在必要的情况下寻求专业的投资建议。

马科维茨均值方差matlab

在马科维茨均值方差模型中，Matlab提供了一些函数来计算投资组合的风险和回报。其中包括portstats函数和portopt函数。portstats函数用于计算投资组合的风险和回报，其输入参数为预期收益率（ExpReturn）、预期协方差（ExpCovariance）和投资权重（PortWts）。该函数会返回投资组合的风险（PortRisk）和回报（PortReturn）。portopt函数用于求解最优的投资组合，即在给定风险下，使得投资回报最大化或者在给定回报下，使得投资风险最小化。该函数的输入参数包括预期收益率（ExpReturn）、协方差矩阵（ExpCovariance）、投资权重的上下限（AssetBounds）和组合权重的上下限（GroupBounds）等。此外，还可以通过varargin参数传递其他可选参数。因此，通过使用这些函数，可以在Matlab环境下进行马科维茨均值方差模型的计算和优化。

相关推荐

mathematica写一个，马科维茨模型

以下是一个简单的马科维茨模型的Mathematica代码： 1. 输入数据 首先，我们需要输入数据。这里我们输入了三个股票的历史收益率数据。 mathematica s1 = {0.05, 0.02, -0.01, 0.03, -0.02, 0.01, -0.03, 0.02}; s2 = {-0.01, 0.03, 0.06, 0.01, -0.02, -0.03, 0.02, 0.04}; s3 = {0.03, -0.02, -0.01, 0.04, 0.01, 0.02, -0.01, -0.02}; 2. 计算预期收益率和协方差矩阵 接下来，我们可以计算每个股票的预期收益率和协方差矩阵。 mathematica μ = {Mean[s1], Mean[s2], Mean[s3]}; Σ = Covariance[{s1, s2, s3}]; 3. 画出资产组合的有效前沿 然后，我们可以利用马科维茨模型的公式，计算资产组合的有效前沿，并画出图像。 mathematica n = Length[μ]; μp = Table[w.μ, {w, Table[{1/n, 1/n, 1/n}, {n}]}]; σp = Table[Sqrt[w.Σ.w], {w, Table[{w1, w2, 1 - w1 - w2}, {w1, 0, 1, 0.05}, {w2, 0, 1, 0.05}]}]; ListLinePlot[Transpose[{σp, μp}], PlotRange -> All, AxesLabel -> {"σ", "μ"}] 这里我们将资产组合的权重设为三个变量w1、w2、w3的线性组合，从0到1每隔0.05取一个值，计算出对应的预期收益率和风险，并画出图像。 完整代码如下： mathematica s1 = {0.05, 0.02, -0.01, 0.03, -0.02, 0.01, -0.03, 0.02}; s2 = {-0.01, 0.03, 0.06, 0.01, -0.02, -0.03, 0.02, 0.04}; s3 = {0.03, -0.02, -0.01, 0.04, 0.01, 0.02, -0.01, -0.02}; μ = {Mean[s1], Mean[s2], Mean[s3]}; Σ = Covariance[{s1, s2, s3}]; n = Length[μ]; μp = Table[w.μ, {w, Table[{1/n, 1/n, 1/n}, {n}]}]; σp = Table[Sqrt[w.Σ.w], {w, Table[{w1, w2, 1 - w1 - w2}, {w1, 0, 1, 0.05}, {w2, 0, 1, 0.05}]}]; ListLinePlot[Transpose[{σp, μp}], PlotRange -> All, AxesLabel -> {"σ", "μ"}]

马科茨维模型进行资产配置matlab

马科维茨模型是一种用于资产配置的数学模型，该模型能够帮助投资者在风险和收益之间进行平衡。在MATLAB中，可以使用优化工具箱来实现马科维茨模型。 以下是一个简单的MATLAB代码示例，演示如何使用马科维茨模型进行资产配置： matlab % 定义投资组合 stocks = {'Stock1', 'Stock2', 'Stock3', 'Stock4', 'Stock5'}; expReturns = [0.05, 0.1, 0.12, 0.07, 0.08]; % 预期收益率 expCovariance = [0.0064, 0.0008, 0.0012, -0.0016, 0.0020; % 预期协方差 0.0008, 0.0025, 0.0002, 0.0010, -0.0010; 0.0012, 0.0002, 0.0049, 0.0016, 0.0020; -0.0016, 0.0010, 0.0016, 0.0100, -0.0030; 0.0020, -0.0010, 0.0020, -0.0030, 0.0049]; % 定义目标函数 fun = @(w) -sum(w.*expReturns)/sqrt(w'*expCovariance*w); % 定义约束条件 Aeq = ones(1,5); beq = 1; lb = zeros(5,1); ub = ones(5,1); % 使用优化工具箱解决问题 w0 = ones(5,1)/5; options = optimoptions('fmincon','Algorithm','interior-point'); w = fmincon(fun,w0,[],[],Aeq,beq,lb,ub,[],options); % 输出结果 disp('投资组合的权重：') disp(w') 在上面的代码中，expReturns和expCovariance分别是预期收益率和协方差矩阵。然后，我们定义了一个目标函数，即最小化投资组合的风险，同时最大化预期收益率。最后，我们使用fmincon函数来解决问题，它是MATLAB优化工具箱中的一个函数，可以用于求解非线性约束的最小化问题。函数的输出是投资组合的权重，即每个股票在总投资中的占比。

投资证券收益最优化模型

投资证券收益最优化模型是一种数学模型，用于帮助投资者在风险和收益之间找到最佳的平衡点。这种模型通常基于资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model, CAPM）或其他类似的理论，以及历史市场数据和投资者的风险偏好等因素。 最常用的投资证券收益最优化模型之一是马科维茨均值-方差模型（Markowitz Mean-Variance Model）。该模型通过考虑投资组合的期望收益率和风险（通常以方差或标准差衡量）来确定最佳投资组合。 马科维茨模型的基本思想是在给定一组投资标的的收益率和协方差矩阵的情况下，找到一个具有最小风险（方差）的投资组合。这个最优组合位于收益-风险曲线的有效边界上，即给定风险水平下可以获得最大收益的投资组合。 除了马科维茨模型，还有其他一些衍生或改进的模型，如风险调整后的收益模型（Risk-adjusted Return Models）、Black-Litterman模型等，它们在考虑投资者的风险偏好、资产特性和市场情况等方面有所不同。 这些模型通常需要借助数学优化方法（如线性规划、二次规划等）来求解最优投资组合。投资者可以根据自己的需求和偏好，选择适合自己的模型和方法来进行证券收益的最优化投资决策。

马科维茨python

马科维茨python是一种用于投资组合优化的Python库。它基于马科维茨理论，该理论是一种用于优化投资组合风险和回报之间的权衡关系的方法。通过使用这个库，投资者可以通过运用数学模型来找到一种最优的投资组合构建方法。 马科维茨python提供了一系列的函数和工具，用于计算和分析不同资产的期望回报和风险。它可以根据给定的资产收益率数据，计算有效前沿（Efficient Frontier），即最佳的风险-回报平衡线。通过调整不同资产的权重，投资者可以在有效前沿上选择最适合自己的投资组合。 这个库还可以帮助投资者做出一些重要的决策，例如确定达到特定目标风险水平的最佳资产组合，或者确定在给定的风险限制下最大化投资组合的期望回报。 马科维茨python具有良好的灵活性和可扩展性。它可以与其他的Python库和数据源集成，如pandas和NumPy，以提供更加全面和高效的投资组合优化解决方案。 总而言之，马科维茨python是一个强大的工具，可以帮助投资者优化投资组合，平衡风险和回报，并作出明智的决策。它提供了丰富的功能和灵活性，使投资者能够在各个方面进行定制和优化。无论是个人投资者还是机构投资者，都可以受益于这个库的使用。

利用python构建马科维茨

投资组合优化模型 马科维茨投资组合优化模型是一种投资组合优化方法，旨在最大化投资回报并最小化投资风险。它是根据资产之间的相关性和风险来选择最优的投资组合。 以下是使用Python构建马科维茨投资组合优化模型的步骤： 1. 收集数据 首先，需要收集投资组合中所有资产的历史数据。这些数据可以从金融网站或API中获取，或者可以使用Python库如pandas-datareader或Quandl来获取。 2. 计算资产收益率 使用收集的数据，需要计算每个资产的收益率。可以使用pandas库中的pct_change函数来计算。 3. 计算资产协方差矩阵 协方差矩阵是一个重要的输入，用于计算投资组合的风险和收益。可以使用pandas库中的cov函数来计算资产之间的协方差。 4. 构建投资组合优化模型 使用Python中的优化库如cvxpy或scipy，可以构建投资组合优化模型。这些库提供了一种优化算法，可以最小化投资组合的风险，并满足一些约束条件，如最小化预期收益率。 5. 优化投资组合 使用优化库中提供的优化算法，可以优化投资组合，并找到最优的投资组合。最优投资组合可以通过最小化风险和最大化收益率来实现。 6. 可视化结果 最后，可以使用Python中的可视化库如matplotlib或plotly，将投资组合的结果可视化，以便更好地理解和分析它们。 以下是一个简单的Python代码示例，用于构建马科维茨投资组合优化模型： python import pandas as pd import numpy as np from scipy.optimize import minimize # 收集数据 data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0) # 计算收益率 returns = data.pct_change() # 计算协方差矩阵 cov_matrix = returns.cov() # 构建投资组合优化模型 def portfolio_variance(weights, cov_matrix): return np.dot(weights.T, np.dot(cov_matrix, weights)) def portfolio_return(weights, returns): return np.sum(weights * returns.mean()) def constraint(weights): return np.sum(weights) - 1 def optimize_portfolio(weights, returns, cov_matrix): constraints = {'type': 'eq', 'fun': constraint} bounds = [(0, 1)] * len(returns) result = minimize(portfolio_variance, weights, args=(cov_matrix,), method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints) return result # 优化投资组合 weights = np.random.random(len(returns)) weights /= np.sum(weights) result = optimize_portfolio(weights, returns, cov_matrix) # 可视化结果 import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(data.columns, result.x) plt.title('Optimized Portfolio Weights') plt.show() 在这个例子中，我们首先收集了一些资产的历史数据，然后计算了每个资产的收益率。接下来，我们计算了资产之间的协方差矩阵，并使用scipy库中的minimize函数构建了投资组合优化模型。最后，我们使用matplotlib库将最优投资组合的权重可视化。

用python实现马科维茨有效边界图

要实现马科维茨有效边界图，需要以下步骤： 1. 安装必要的Python库，如numpy、pandas、matplotlib等。 2. 创建一个投资组合的收益率和波动率数据集。可以使用历史数据或模拟数据。 3. 计算投资组合的预期收益率、预期波动率和协方差矩阵。 4. 使用numpy中的linspace函数生成各个预期收益率水平下的最小方差投资组合的权重组合。 5. 计算每个最小方差投资组合的预期收益率和波动率。 6. 使用matplotlib中的scatter函数绘制最小方差投资组合的预期收益率和波动率散点图。 7. 使用scipy.optimize库中的minimize函数计算每个预期收益率水平下的最优投资组合。 8. 计算每个最优投资组合的预期收益率和波动率。 9. 使用matplotlib中的plot函数绘制最优投资组合的有效边界。 下面是示例代码： python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import minimize # 创建数据集 returns = np.random.normal(0.05, 0.1, 100) volatility = np.random.normal(0.1, 0.05, 100) data = pd.DataFrame({'returns': returns, 'volatility': volatility}) # 计算预期收益率、预期波动率和协方差矩阵 mu = data['returns'].mean() sigma = data['volatility'].std() cov_matrix = np.cov(data['returns'], data['volatility']) # 生成权重组合 num_portfolios = 1000 results = np.zeros((3 + len(data.columns), num_portfolios)) for i in range(num_portfolios): weights = np.random.random(len(data.columns)) weights /= np.sum(weights) portfolio_return = np.dot(weights, data['returns']) portfolio_volatility = np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(cov_matrix, weights))) results[0, i] = portfolio_return results[1, i] = portfolio_volatility results[2, i] = portfolio_return / portfolio_volatility for j in range(len(weights)): results[j+3, i] = weights[j] # 绘制最小方差投资组合散点图 min_volatility_idx = np.argmin(results[1]) min_volatility_return = results[0, min_volatility_idx] min_volatility_volatility = results[1, min_volatility_idx] plt.scatter(results[1,:], results[0,:], c=results[2,:], cmap='YlOrRd', alpha=0.5) plt.scatter(min_volatility_volatility, min_volatility_return, c='b', marker='*', s=500) plt.xlabel('Volatility') plt.ylabel('Returns') plt.colorbar() # 计算最优投资组合 def objective(weights): portfolio_return = np.dot(weights, data['returns']) portfolio_volatility = np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(cov_matrix, weights))) return -portfolio_return / portfolio_volatility constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1}) bounds = [(0, 1)] * len(data.columns) initial_weights = np.ones(len(data.columns)) / len(data.columns) optimal_weights = minimize(objective, initial_weights, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints) optimal_weights = optimal_weights.x # 计算最优投资组合的预期收益率和波动率 optimal_return = np.dot(optimal_weights, data['returns']) optimal_volatility = np.sqrt(np.dot(optimal_weights.T, np.dot(cov_matrix, optimal_weights))) # 绘制最优投资组合的有效边界 frontier_returns = [] frontier_volatilities = [] for r in np.linspace(min(results[0,:]), max(results[0,:]), num=100): constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1}, {'type': 'eq', 'fun': lambda x, r=r: np.dot(x, data['returns']) - r}) bounds = [(0, 1)] * len(data.columns) initial_weights = np.ones(len(data.columns)) / len(data.columns) optimal_weights = minimize(objective, initial_weights, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints) optimal_weights = optimal_weights.x frontier_returns.append(r) frontier_volatilities.append(np.sqrt(np.dot(optimal_weights.T, np.dot(cov_matrix, optimal_weights)))) plt.plot(frontier_volatilities, frontier_returns, 'g--', linewidth=2) plt.show() 此代码将生成一个包含最小方差投资组合散点图和有效边界图的matplotlib图形。

python 马科维茨

Python马科维茨是一种使用Python编程语言实现的马科维茨投资组合优化算法。该算法可以帮助投资者在多个资产之间分配资金，以实现最大化回报和最小化风险的目标。Python马科维茨算法基于现代投资组合理论，计算了多个资产之间的协方差矩阵，并使用凸优化技术来生成最优的资产分配方案。这种算法在金融领域非常有用，可以帮助投资者做出更明智的投资决策。

利用python构建马科维茨，具体收集那些数据

想要构建马科维茨模型，需要收集以下数据： 1. 股票或资产的历史收益率数据 2. 股票或资产的风险数据，例如波动率或标准差 3. 不同资产之间的相关性数据 4. 投资组合的目标收益率或风险水平 可以通过以下途径获取数据： 1. Yahoo Finance、Quandl等金融数据提供商的API 2. 网络爬虫从各大金融网站上爬取数据 3. 公司财务报表、新闻报道等收集数据 在获取数据后，可以使用Python中的pandas、numpy等库进行数据处理和分析，然后使用scipy.optimize等库进行优化，以得出最优的投资组合。

python 因子投资 代码

因子投资是一种基于特定因子信号进行投资的策略，Python是一种常用的编程语言，可以用来进行因子投资策略的开发和实施。 首先，为了进行因子投资，我们需要确定哪些因子对于股票收益具有预测能力。常见的因子包括市盈率、市净率、市值等。可以使用Python的数据分析库（如pandas）获取和处理这些因子数据。 其次，我们需要使用统计方法来检验因子的有效性和稳定性。例如，可以使用Python的统计库（如statsmodels）来进行回归分析，通过计算t值、p值和R平方等指标来判断因子的显著性和解释能力。 接下来，我们可以使用Python的机器学习库（如scikit-learn）来训练因子模型。可以通过多个回归模型（如线性回归、岭回归、逻辑回归等）来预测股票收益。同时，可以使用交叉验证方法来评估模型的泛化性能。 然后，我们可以使用Python的金融库（如pandas和numpy）来进行资产组合的优化。可以使用优化算法（如马科维茨模型）来确定资产权重，以最大化投资组合的预期收益或最小化投资组合的风险。同时，还可以考虑约束条件（如杠杆限制、行业限制等）来调整优化结果。 最后，我们可以使用Python的可视化库（如matplotlib和seaborn）来展示因子投资策略的绩效和风险。可以绘制收益曲线、风险指标、因子暴露等图表，以便更好地理解和解释策略的表现。 总而言之，Python可以帮助我们构建因子投资策略的完整流程，从因子数据的获取和处理，到因子有效性和稳定性的检验，再到因子模型的构建和优化，最后到策略绩效和风险的评估和展示。使用Python编程语言，我们可以更高效地开发、实施和评估因子投资策略。

black-litterman模型python

Black-Litterman模型是一种资产配置模型，它结合了马科维茨均值方差模型和贝叶斯统计学的思想。该模型可以用于预测资产收益率和风险，并进行资产配置。在Python中，可以使用pandas和numpy等库来实现Black-Litterman模型的计算和优化。同时，也可以使用一些开源的金融数据API，如Quandl和Yahoo Finance等，来获取所需的数据。

写一个可以直接带入股票数据，使用绝对观点的black-litterman模型python代码

### 回答1： 首先，您需要安装必要的库，例如NumPy、Pandas和SciPy。然后，您可以使用以下代码实现绝对观点的Black-Litterman模型： python import numpy as np import pandas as pd from scipy.optimize import minimize def black_litterman(returns, cov_matrix, tau, Pi, Q): n = returns.shape[0] returns = returns.values cov_matrix = cov_matrix.values omega = np.multiply(tau, cov_matrix) def objective_function(x, sign=1.0): portfolio = x portfolio_return = np.sum(returns * portfolio) portfolio_risk = np.sqrt(np.dot(portfolio.T, np.dot(cov_matrix, portfolio))) objective = sign * (portfolio_return - Q) / portfolio_risk return objective constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1}, {'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.dot(x, Pi) - Q}) bounds = [(0, 1) for i in range(n)] initial_guess = np.ones(n) / n result = minimize(objective_function, initial_guess, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints) optimal_weights = result.x pi = np.dot(np.linalg.inv(cov_matrix + omega), np.dot(cov_matrix, optimal_weights) + tau * Pi) return pi returns = pd.read_csv("stock_returns.csv", index_col=0) cov_matrix = pd.read_csv("cov_matrix.csv", index_col=0) tau = 0.05 Pi = np.array([0.01, 0.02, 0.03, 0.04]) Q = 0.03 weights = black_litterman(returns, cov_matrix, tau, Pi, Q) print(weights) 在这段代码中，returns 是一个 pandas DataFrame，包含股票收益率数据。cov_matrix 是一个 pandas DataFrame，包含股票收益率协方差矩阵。其他参数，如tau、Pi和Q是预先定义的超额收益率、绝对观点和目标 ### 回答2： 黑石——利特曼（Black-Litterman）模型是一种投资组合理论模型，结合马科维茨（Markowitz）均值方差模型和资产配置的观点，用于确定最优资产配置比例。以下是一个可以直接带入股票数据，使用绝对观点的黑石——利特曼模型的Python代码示例： python import numpy as np # 定义函数计算黑石——利特曼模型资产分配 def black_litterman(stock_returns, views, view_confidences, risk_aversion): # 计算历史收益率协方差矩阵 cov_matrix = np.cov(stock_returns.T) # 计算市场组合历史收益率 market_returns = np.mean(stock_returns, axis=0) # 计算市场组合权重 market_weights = market_returns / np.sum(market_returns) # 计算风险偏好系数 p = np.dot(np.dot(view_confidences, cov_matrix), views) * risk_aversion # 计算资产预期收益率 expected_returns = np.dot(np.dot(market_weights, cov_matrix), market_weights.T) + p # 计算资产权重 asset_weights = np.dot(np.linalg.inv(risk_aversion * cov_matrix), expected_returns) return asset_weights # 设定股票数据 stock_returns = np.array([[0.01, -0.02, 0.03], [-0.03, 0.02, 0.01], [0.02, 0.01, -0.03], [0.03, -0.01, -0.02]]) # 设定观点 views = np.array([[0.02, 0.01, -0.01, 0.03]]).T # 设定观点置信度 view_confidences = np.array([[1]]) # 设定风险偏好系数 risk_aversion = 0.5 # 调用黑石——利特曼模型函数 asset_weights = black_litterman(stock_returns, views, view_confidences, risk_aversion) print("资产权重：") for i in range(len(asset_weights)): print(f"资产{i + 1}: {asset_weights[i]}") 此代码示例中，我们首先定义了一个函数 black_litterman 来计算黑石——利特曼模型的资产分配。然后我们根据输入的股票数据、观点、观点置信度和风险偏好系数，调用该函数来计算最优的资产权重。最后，打印出每个资产的权重。 请注意，这只是一个简单的代码示例，实际应用中可能需要做更多的数据预处理、模型验证和调整。

最新推荐

工业软件行业研究：工信部发声制造业“可靠性”，京属国企软件采购释放正版化信号.pdf

计算机 软件开发 数据报告 研究报告 行业报告 行业分析

基于MATLAB的PCB板缺陷检测（倾斜,个数统计）.zip

基于MATLAB的PCB板缺陷检测（倾斜,个数统计）.zip

计算机行业2023年中期策略报告：跨越奇点，人工智能全景投资框架.pdf

计算机 软件开发 数据报告 研究报告 行业报告 行业分析

基于MATLAB的汉字识别（写字板，GUI界面）.zip

基于MATLAB的汉字识别（写字板，GUI界面）.zip

基于MATLAB的手写汉字识别[Bp+模板算法，过程丰富，GUI框架].zip

基于MATLAB的手写汉字识别[Bp+模板算法，过程丰富，GUI框架]

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂！ 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

无监督人脸特征传输与检索

1检索样式：无监督人脸特征传输与检索闽金虫1号mchong6@illinois.edu朱文生wschu@google.comAbhishek Kumar2abhishk@google.com大卫·福赛斯1daf@illinois.edu1伊利诺伊大学香槟分校2谷歌研究源源源参考输出参考输出参考输出查询检索到的图像(a) 眼睛/鼻子/嘴（b）毛发转移（c）姿势转移（d）面部特征检索图1：我们提出了一种无监督的方法来将局部面部外观从真实参考图像转移到真实源图像，例如，（a）眼睛、鼻子和嘴。与最先进的[10]相比，我们的方法能够实现照片般逼真的传输。(b) 头发和（c）姿势，并且可以根据不同的面部特征自然地扩展用于（d）语义检索摘要我们提出检索风格（RIS），一个无监督的框架，面部特征转移和检索的真实图像。最近的工作显示了通过利用StyleGAN潜在空间的解纠缠特性来转移局部面部特征的能力。RIS在以下方面改进了现有技术：1）引入

HALCON打散连通域

### 回答1： 要打散连通域，可以使用 HALCON 中的 `connection` 和 `disassemble_region` 函数。首先，使用 `connection` 函数将图像中的连通域连接起来，然后使用 `disassemble_region` 函数将连接后的连通域分离成单独的区域。下面是一个示例代码： ``` read_image(Image, 'example.png') Threshold := 128 Binary := (Image > Threshold) ConnectedRegions := connection(Binary) NumRegions :=

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

无监督身份再识别中的判别表示学习算法及领域适应技术的研究与应用

8526基于判别表示学习的无监督身份再识别Takashi Isobe1，2，Dong Li1，Lu Tian1，Weihua Chen3，Yi Shan1，ShengjinWang2*1 Xilinx Inc.，中国北京2清华大学3阿里巴巴集团{dongl，lutian，yishan}@xilinx.comjbj18@mails.tsinghua.edu.cnwgsg@tsinghua.edu.cnkugang. alibaba-inc.com摘要在这项工作中，我们解决的问题，无监督域适应的人重新ID注释可用于源域，但不为目标。以前的方法通常遵循两阶段优化管道，其中网络首先在源上进行预训练，然后使用通过特征聚类创建的伪标签在目标上进行微调。这种方法存在两个主要局限性。(1)标签噪声可能阻碍用于识别目标类别的区分特征的学习。(2)领域差距可能会阻碍知识从源到目标的转移。我们提出了三种技术方案来缓解（一）（b）第（1）款（c）第（1）款这些问题首先，我们提出了一个集群明智的对比学习算法（CCL）的特征学习和集群精炼的迭代优�