香港证券期货考试警告：禁止非法使用试题及答案

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"香港证券期货考试卷2" 这篇文档详细介绍了香港证券及期货从业员资格考试的相关规定，特别是关于知识产权和复习资料的合法使用。它强调了学会对资格考试的所有权，包括试题、答案和相关材料，这些都是学会的专有资料，受版权保护。 首先，学会警告考生注意某些网站非法销售资格考试的精读材料和试题答案。这些网站声称其试题来源于考生参加的官方考试，但学会明确表示，未经许可，考生不得复制、分发、发布、修改或以任何形式使用考试数据、材料和问题。违反这些规定的考生可能会被取消考试资格，并可能面临学会采取的法律行动。 学会指出，官方的复习工具仅在其官方网站(www.hksi.org)提供，包括部分历届试题和答案。已报名考生可以通过学会的电子服务网站获取温习手册，也可选择购买光盘版或平装印刷版的温习手册。学会强调，其并未与任何其他机构合作销售考试精读材料和试题答案，因此考生从非官方渠道购买的风险自负。 试卷六专注于资产管理规例，是证券及期货从业员资格考试的一部分，此版本为2020年9月内地举行的香港资格考试（卷六）专用。此资料版次为2.4版，由香港证券及投资学会出版，并保留所有版权。任何未经授权的复制或使用都将构成侵权。 总结起来，这个文档的核心知识点包括： 1. 香港证券及期货从业员资格考试的试题和复习资料的知识产权属于香港证券及投资学会。 2. 考生必须尊重并遵守学会的版权规定，禁止非法使用或传播考试材料。 3. 官方认可的复习资源只能在学会官方网站上获取，且学会未授权任何其他机构出售相关资料。 4. 学会提醒考生谨慎对待非官方来源的复习材料，购买和使用非官方资料可能存在风险，且后果自负。 5. 试卷六的重点是资产管理规例，适用于2020年9月内地举行的资格考试，考生应根据最新版本的复习资料进行准备。 了解这些知识点，考生可以避免因使用非法资源而引起的法律问题，同时确保获得准确和有效的复习资料来准备考试。

在Django Rest Framework框架中，有Student模型中有字段username，dept_name， 有Question模型中有字段type、title、description、score， 有QuestionOption模型中有字段question=models.ForeignKey(Question, related_name='options', on_delete=models.CASCADE, )、text， 有TestPaper模型中有字段 question = models.ManyToManyField(Question, related_name='papers', )、student = models.ForeignKey(Student, related_name='papers', on_delete=models.CASCADE, )、exam = models.ForeignKey(Exam, on_delete=models.CASCADE, related_name='papers')、title、score、time， 有PaperItem模型中有字段 question = models.ForeignKey(Question, on_delete=models.CASCADE, related_name='paperitems')、 paper = models.ForeignKey(TestPaper, on_delete=models.CASCADE, related_name='paperitems', null=True)、answer， 有Exam模型中有字段question = models.ManyToManyField(Question, related_name='exams', )、student = models.ManyToManyField(Student, related_name='exams', )、pass_score = models.IntegerField(verbose_name="及格分", default=0, )、title。 现需要一个题目分析功能，具体功能是根据此次参与考试Exam中所有的student的testpaper中每一个question及其对应的paper item，通过paper item中answer的的字段，将该字符串字符串按照","进行分割，并返回一个列表，这个列表中为每个question的questionoption选项id，然后将该考试每道题学生选的的答案进行统计，将每道题的文本，题型，以及题目中每个选项的文本以及学生选择的次数返回出来

2023-07-15 上传
paper_items = test_paper.paperitems.filter(question__in=exam.question.all()) for paper_item in paper_items: answer = paper_item.answer if answer: selected_options = answer.split(',') for option_...

File "D:\Graduate-student_learn\Study-two_learn\project\1deepmodal_paper\img.py", line 57, in <module> img.save('./U2R1/u2r_{}.png'.format(i)) AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'save'上述代码出现错误

2023-06-01 上传
data = np.loadtxt('D:\Graduate-student_learn\Study-two_learn\project/1deepmodal_paper\datebase\data/train-test/test-five\抽样/4.csv', delimiter=',') # 将每行数据转化为 Numpy 数组 data_array = data....

classification loss, Equation (4) of the paper cls_criterion = nn.NLLLoss() input_res = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.resSize) input_att = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.attSize) noise = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.nz) one = torch.FloatTensor([1]) mone = one * -1 input_label = torch.LongTensor(opt.batch_size)

2023-07-13 上传
这段代码用于定义用于分类任务的损失函数以及创建一些输入变量。 首先，代码创建了一个用于分类任务的损失函数`cls_criterion`，采用的是负对数似然损失函数（Negative Log Likelihood Loss，简称NLLLoss）。...

在下面的代码如何处理import random import datetime def generate_test_paper(n): """ 生成n道加减法，结果在0到100以内的测试卷 """ test_paper = [] for i in range(n): x = random.randint(0, 100) y = random.randint(0, 100) op = random.choice(['+', '-']) if op == '+': result = x + y else: result = x - y test_paper.append((x, op, y, result)) return test_paper def save_test_result(test_result): """ 记录测试结果，包括测试日期和每道题是否正确 """ date = datetime.date.today() with open('test_result.txt', 'a') as f: f.write(str(date) + '\n') for result in test_result: if result: f.write('正确\n') else: f.write('错误\n') f.write('\n') def take_test(): """ 进行测试 """ n = 50 test_paper = generate_test_paper(n) test_result = [] for x, op, y, result in test_paper: print('{} {} {} = '.format(x, op, y), end='') answer = int(input()) if answer == result: print('回答正确') test_result.append(True) else: print('回答错误') test_result.append(False) save_test_result(test_result) if __name__ == '__main__': take_test()

2023-06-12 上传
test_paper.append((x, op, y, result)) return test_paper def save_test_result(test_result): """ 记录测试结果，包括测试日期和每道题是否正确 """ date = datetime.date.today() with open('test_...

Traceback (most recent call last): File "D:\OneDrive\pythonCode\ResearchEnvironment\Small_paper_random_hour_experiment\PPO\CSDN上的ppo代码.py", line 217, in <module> action = agent.take_action(state) # 动作选择 File "D:\OneDrive\pythonCode\ResearchEnvironment\Small_paper_random_hour_experiment\PPO\CSDN上的ppo代码.py", line 79, in take_action probs = self.actor(state) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorchGPU\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\OneDrive\pythonCode\ResearchEnvironment\Small_paper_random_hour_experiment\PPO\CSDN上的ppo代码.py", line 25, in forward x = self.fc1(x) # [b,n_states]-->[b,n_hiddens] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorchGPU\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorchGPU\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 103, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorchGPU\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 1848, in linear return torch._C._nn.linear(input, weight, bias) RuntimeError: expected scalar type Double but found Float这是什么原因？

2023-07-21 上传
这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。根据错误信息，你的模型期望输入数据类型为Double，但实际输入的数据类型为Float。 要解决这个问题，你可以尝试将输入数据的类型转换为Double。你可以使用`.double()`方法...

class Question: def __init__(self, stem, options, answer): self.stem = stem self.options = options self.answer = answerclass QuestionBank: def __init__(self): self.questions = [] def add_question(self, question): self.questions.append(question) def remove_question(self, question): self.questions.remove(question) def get_random_questions(self, num): return random.sample(self.questions, num)class Paper: def __init__(self, questions): self.questions = questions self.answers = {} def answer_question(self, question, answer): self.answers[question] = answer def get_score(self): score = 0 for question, answer in self.answers.items(): if answer == question.answer: score += 1 return scoreclass Grader: def __init__(self, paper): self.paper = paper def grade(self): return self.paper.get_score()# Example usagequestion1 = Question("What is the capital of France?", ["Paris", "London", "Berlin", "Madrid"], "Paris")question2 = Question("What is the largest planet in the solar system?", ["Mercury", "Venus", "Earth", "Jupiter"], "Jupiter")question3 = Question("What is the highest mountain in the world?", ["K2", "Mount Everest", "Makalu", "Cho Oyu"], "Mount Everest")question_bank = QuestionBank()question_bank.add_question(question1)question_bank.add_question(question2)question_bank.add_question(question3)paper = Paper(question_bank.get_random_questions(2))paper.answer_question(question1, "Paris")paper.answer_question(question2, "Jupiter")grader = Grader(paper)score = grader.grade()print("Your score is:", score)将这个代码转为C++的

2023-05-30 上传
paper.answer_question(question2, "Jupiter"); Grader grader(paper); int score = grader.grade(); cout ; return 0; } ``` 注意，这只是一个简单的示例，实际情况下可能需要更多的代码来处理错误处理、用户...

data = np.loadtxt('D:\Graduate-student_learn\Study-two_learn\project/1deepmodal_paper\datebase\data/train-test/test-five\抽样/4.csv', delimiter=',') images = data.reshape(-1, 11, 11) import matplotlib.pyplot as plt for i, image in enumerate(images): img = Image.fromarray(image.astype(np.uint8), mode='L') img.save('./U2R1/u2r_{}.png'.format(i))加入图像归一化代码

2023-06-01 上传
data = np.loadtxt('D:\Graduate-student_learn\Study-two_learn\project/1deepmodal_paper\datebase\data/train-test/test-five\抽样/4.csv', delimiter=',') # 将每行数据转化为 Numpy 数组 data_array = data....

在Django Rest Framework中，models.py中有TestPaper模型中两个字段分别是是：”exam“用于连接Exam模型的外键；“score”用来记录分数的IntegerField。Exam模型中有一个字段“responses_number”用来记录最大作答次数。现在你需要在views.py中写入一个功能为，若作答超过最大作答次数，则选取数值最大的“score”进行记录

2023-05-25 上传
if test_paper.attempts >= exam.responses_number: max_score = TestPaper.objects.filter(exam=exam).order_by('-score').first() if test_paper.score > max_score.score: max_score.score = test_paper....

关于tensorrt的参考文献

2023-05-15 上传
2. TensorRT白皮书：https://developer.download.nvidia.cn/assets/deeplearning/pdf/TensorRT-Whitepaper.pdf 3. TensorRT优化Caffe模型：...

yolov5训练时AssertionError: train: No labels in D:\yolo\yoloair_sun\data\paper_data\train.cache.

2023-07-25 上传
在你的训练数据集中，没有找到标签文件train.cache，因此出现了"AssertionError: train: No labels in D:\yolo\yoloair_sun\data\paper_data\train.cache"的错误信息。\[1\]\[2\] 解决这个问题的方法是确保你的训练...
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