输入一个正整数，输出它的所有质数因子(如180的质数因子为 2、2、3、3、5。
今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。 因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。 比如年龄段、性别、职位、爱好，星座等。 之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解，除了其在数据结构中的特殊地位之外，在数据可视化和数据分析与建模过程中，因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用，其意义非同寻常，无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模，都不容忽视。 通常意义上，按照其所描述的维度实际意义，因子变量一般又可细分为无序因
作为投资者，我们常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子中”，可见分散投资可以降低风险，但如何选择不同的篮子、每个篮子放多少鸡蛋，便是见仁见智的事情了，量化投资就是解决这些问题的一种工具。
探索性数据分析、数据清洗与预处理和多元线性回归模型构建完毕后，为提升模型精度及其稳健性，还需进行许多操作。方差膨胀因子便是非常经典的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。
什么是死去？是终点，是诀别，是不可挽留， 是再也握不到的手，感觉不到的温度， 再也说不出口的“对不起”。
计算质数的关键是要减少运算量。如果傻呢，就从1循环到这个数字来进行全量循环计算。聪明一点就不需要了，只需要循环到这个数字的平方根的数字即可。
双因子简介 对于网络信息系统来说，能否识别使用者的身份，是能否确保安全的基础和关键。在实际应用中,许多网络信息系统都会要求使用者在使用系统之前，提供一些相关信息用以实现对使用者的身份认证。双因子身份认证技术弥补了传统密码认证方法的很多弊端。 可用于认证的因子可有三种:第一种因子最常见的就是口令等知识，第二种因子比如说是IC卡、令牌，USB Key等实物，第三种因子是指人的生物特征。所谓双因子认证就是必须使用上述三种认证因子的任意两者的组合才能通过认证的认证方法。 双因子认证（2FA）是指结合密码以及实物（信
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-443 输出数字除本身的所有因子和
判断是否为质数，我之前用 js 写过，详情参见：http://blog.csdn.net/FungLeo/article/details/51483844
灯泡开关。初始时有 n 个灯泡关闭，第 i 轮，每 i 个灯泡切换一次开关。找出 n 轮后有多少个亮着的灯泡。
在升级了pySCENIC后，发现转录因子数据库更新了。因此本文基于更新后的转录因子数据库，再次记录了从软件部署到pySCENIC的运行，最后进行可视化的详细笔记，希望对大家有所帮助，少走弯路。
本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途，主要包括数学和统计上的建模方法，关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充，以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好，需要用数据来验证，还有求解方法也不唯一，比如指派问题，你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。
因子分析(factor analysis)因子分析的一般步骤factor_analyzer模块进行因子分析使用Python实现因子分析初始化构建数据将原始数据标准化处理 X计算相关矩阵C计算相关矩阵C的特征值 和特征向量 确定公共因子个数k构造初始因子载荷矩阵A建立因子模型将因子表示成变量的线性组合.计算因子得分.
在之前我们已经学过了二分查找和简单查找，我们知道二分查找的运行时间为O(㏒ n)， 简单查找的运行时间为O(n)。除此之外，还有没有更快的查找算法呢？ 可能有人会说数组的查找速度更快，查找速度为O(1)。没错，但是我们今天讲的是一种进化版的类似于数组的数据结构—散列表。 散列表的性能取决于散列函数，那什么是散列函数呢？ 散列函数 散列函数是这样的函数，即无论你给它什么数据，它都还你一个数字。专业术语来描述就是：将输入映射到数字。 散列函数需要满足一些要求： 它必须是一致性的，就是同样的输入必须映射到相同
但是有同学提问，它的单细胞表达量矩阵是五万到十万个细胞，并不想预先拆分成为单细胞亚群分组，所以没办法使用AverageExpression得到一个简单的表达量矩阵，想直接对全部的单细胞矩阵进行gsva，但是矩阵每次都会内存溢出，大家也可以尝试下面的代码：
学完前面的几个章节后，我觉得有必要在这里带大家做一些练习来巩固之前所学的知识，虽然迄今为止我们学习的内容只是Python的冰山一角，但是这些内容已经足够我们来构建程序中的逻辑。对于编程语言的初学者来说，在学习了Python的核心语言元素（变量、类型、运算符、表达式、分支结构、循环结构等）之后，必须做的一件事情就是尝试用所学知识去解决现实中的问题，换句话说就是锻炼自己把用人类自然语言描述的算法（解决问题的方法和步骤）翻译成Python代码的能力，而这件事情必须通过大量的练习才能达成。
Style Analytics是一家面向投资专业人士的独立全球软件提供商。Style Analytics之前被称为Style Research，拥有超过20年的因子分析经验，为30个国家的280多家投资机构提供服务。
在之前的文章中，我们已经详细介绍了主成分分析的原理，并用Python基于主成分分析的客户信贷评级进行实战。
这道题实际上和 Leetcode 【DP、BFS】322. Coin Change 很相似。我们将 <= n 的平方数因子当作硬币种类数，n 当作需要换的零钱，则可以使用相同的方法，即 DP 和 BFS 来求解。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。 公众号遴选了各大期刊前沿论文，按照理解和提炼的方式为读者
原文首发：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104787308
原文：http://www.flybi.net/blog/dataman/3073 作者 : 面包君 我爱数据分析网创始人，阿里招聘&资深数据分析，动漫爱好者 R语言也介绍到案例篇了，也有不少同学反馈说还是不是特别明白一些基础的东西，希望能够有一些比较浅显的可以操作的入门。其实这些之前在SPSS实战案例都不少，老实说一旦用上了开源工具就好像上瘾了，对于以前的SAS、clementine之类的可视化工具没有一点感觉了。本质上还是觉得要装这个、装那个的比较麻烦，现在用R或者python直接简单安装下，导入
Fama Macbeth是一种通过回归方法做因子检验，并且可以剔除残差截面上自相关性的回归方法，同时为了剔除因子时序上的自相关性，可以通过Newey West调整对回归的协方差进行调整。
AVL树是一种自平衡二叉搜索树，它能够在每次插入或删除节点时通过旋转操作来保持树的平衡。在本文中，我们将深入讲解Python中的AVL树，包括AVL树的基本概念、平衡性维护、插入、删除和查询操作，并使用代码示例演示AVL树的使用。
如图所示，斜的网格线并非是什么独特的绘图方法，只是兰伯特投影罢了。朱军上课不要睡觉啦。
毕竟在文章《A scalable SCENIC workflow for single-cell gene regulatory network analysis》，有这个时间消耗对比，不服不行！
可视化技术在任何投资分析中都是一种关键要素。今天公众号为大家介绍一个基于三角形图的Python项目，用于可视化长期投资指标！
之前做了很多因子测试的工作，但一直没有总结，感觉很凌乱，决定花时间把这部分东西写一写，温故知新，也为后续学习打基础。首先写一下单因子测试部分，分三篇，数据预处理一篇， 回归法一篇，分层测试法一篇。本篇首先说明多因子模型是什么，随后着重于单因子测试流程及数据预处理的细节，附代码。
随机森林对多元公线性不敏感，结果对缺失数据和非平衡的数据比较稳健，可以很好地预测多达几千个解释变量的作用。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
2、智能标签识别：识别新闻中存在的法人及自然人实体、SAM产品、行业、事件及概念。除了识别出这些标签，算法还能给出这篇新闻与这些标签的相关程度。
0x01 RSA算法简介 为了方便小白咀嚼后文，这里先对RSA密钥体制做个简略介绍（简略因为这不是本文讨论的重点） 选择两个大素数p和q，计算出模数N = p * q 计算φ = (p−1) * (q−1) 即N的欧拉函数，然后选择一个e (1<e<φ)，且e和φ互质 取e的模反数为d，计算方法: e * d ≡ 1 (mod φ) 对明文m进行加密：c = pow(m, e, N)，得到的c即为密文 对密文c进行解密，m = pow(c, d, N)，得到的m即为明文 整理一下得到我们需要认识和记住的
问题描述 深度学习在图像处理等领域具有广泛的应用，其本质是利用大量的数据，总结出可用的规律，找到输入量与输出量之间的内在联系。调研文献可知，获取大量的数据是深度学习的前期基础，因此，要想利用深度学习解决力学实际问题，首要的任务就是搭建力学和机器学习之间的桥梁（通俗的来讲，对现有的实验数据进行处理，转换为深度学习程序能够识别的格式）；附：高华健作报告时曾经说过：力学工作者也要顺应时代潮流~，把机器学习当作一种解决实际问题的工具，因此，本推文分享一篇相关文献（深度学习与分子动力学相结合的具体实例），希望对大家有
之前经常有童鞋在后台/群里问量化如何入门这个问题，这种问题一般都是没有人回答的，因为这是一个到处都可以找得到答案的问题，所以也推荐大家
参考内容： 1.Problem Solving with Python Chapter5: Search and Sorting online_link 2.算法导论
教程: 高能：语句结构都是由关键字开头，用冒号结束！ 一：语句结构 for <variable> in <sequence>: <statements> else: # else可有可无 <statements> 二：基本规则 （1）使用缩进来划分语句块，相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。 （2）sequence可以是任何序列的项目，如一个列表或者一个字符串。 三：条件为真 不为 0, True, 'None', 字符串不为空串 四：range函数 range(start, end, scan) start计数开始的位置 end计数结束的位置 scan每次跳跃的间隔 经常用到的地方是遍历一个数字列表的时候 五：循环嵌套 六：continue和break
我们知道，一个因子值的处理大致分为三个步骤，去极值、标准化、中性化，上次我们对因子值进行了去极值和标准化，这一次，我们主要讲一讲中性化，也就是neut。
决策树 决策树方法（decision tree）是一种代表因子值和预测值之间的一种映射关系。从决策树的“根部”往“枝叶”方向走，每路过一个节点，都会将预测值通过因子的值分类。决策树的结构如下所示： 如
根据数学统计分析，73%的缺陷（单因子是35%，双因子是38%）是由单因子或2个因子相互作用产生的。19%的缺陷是由3个因子相互作用产生的。也就是说，大多数的bug都是条件的两两组合造成的。
Python提供了for循环和while循环（在Python中没有do..while循环）
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
最近小编一直在给群里小伙伴解决各种的错误，尤其是对一些基础薄弱的同学来说，出现错误后更是一脸懵逼！直到有一天，小编找到了Python Tutor，终于解脱了。 废话不多说，先上干货！ 简介 Online Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码，并一步一步可视化地执行程序。 使用效果 如何使用 Online
Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）在给定的模型上执行正则化和变量选择
我们常常上传图片，网站对照片有一定要求，比如说图片大小不能超过多少个kB，图片宽度高度在一个限定值。
应用方式：用于研究一个连续因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。通过对数据进行拟合，确定自变量对因变量的影响程度（系数），并可以用来预测给定自变量值时因变量的期望值。例如，在经济学中，用于分析GDP与投资、消费、出口等因素的关系；在市场营销中，预测销售额与广告支出、价格、季节因素等的关系。
最近小编一直在给群里小伙伴解决各种的错误，尤其是对一些基础薄弱的同学来说，出现错误后更是一脸懵逼！直到有一天，小编找到了Python Tutor，终于解脱了。
为了对采集的压力实验数据做特征工程，需要对信号进行时域的统计特征提取，包含了均值、均方根、偏度、峭度、波形因子、波峰因子、脉冲因子、峭度因子等，现用python对其进行实现。
最近我们被客户要求撰写关于Fama-French三因子模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
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