在各种信息爆炸出现的同时，五花八门的理财信息与我们的生活越贴越近。投资不再仅仅是企业行为，对于个人而言，也是很值得关注的内容。
中国净初级生产力年度合成产品NPP（MYD17A3H.006）由航天宏图实验室提供，根据NASA MODIS数据（MYD17A3H.006）通过航天宏图 Smoother计算得到的平滑后NPP产品，解决了影像云雾覆盖、像元异常值等问题。对处理后的覆盖中国区域的影像结果镶嵌，生成了分辨率为500米的年合成产品。前言 – 人工智能教程
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，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者：Thársis Souza, PhD 编译：1+1=6 前言 我们都听过“相关性并不意味着因果关系”这句话，但我们如何量化因果关系呢？这是一项极其困难的任务，而且常常具有误导性，特别是当我们试图从观察数据推断因果关系而我们又无法进行对照试验或A/B测试时。 如上
如下图1和图2所示，如果使用公式引用一列中的项目，当按F9评估其值时，会看到：在花括号内放置了一组项目，文本被添加上了引号，分号意味着跨行，且项目列使用分号。
前文已述，价值在商业项目中的体现最终会回归到赚钱这个事情上。而如何衡量赚钱这个事，那就和金融财务方面的许多计算扯上关系了。项目经理需要掌握这些东西吗？可以不需要，但如果你有这方面的知识那就最好了。如果没有的话，请发挥你的情商，跟公司的财务打好关系吧。
你正在慢慢地构建我所说的个人流程实践（3P），这根本不是一个新的想法。3P 的目的是客观的洞察如何做事情，而避免杀死你的创造力和生产力。通过简单地跟踪小型指标和制作运行图来指导改进，你可以彻底改变你的工作状况。但是，这样做的风险在于，这会阻碍你快速入侵黑客或完成任务，或者你的 3P 的工作量将比你的实际工作更多。
我们核心关注一下calculateBacktestingResult这个方法，这个方法中最核心的是一个大循环。
量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号今年全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。
该数据集对碳循环各组成部分的不确定性进行了估算，包括：土壤碳储量、自养呼吸（Ra）、异养呼吸（Rh）、净生态系统交换（NEE）、净初级生产力（NPP）和总初级生产力（GPP）。不确定性是根据陆地大气碳交换净值趋势计划（TRENDY）和北美碳计划（NACP）区域综合模式输出平均到年度平均值的多模式（n = 20）差异（即标准偏差）计算得出的。这个总不确定性综合了各模式间陆面物理结构的不确定性、模式内固有参数的不确定性以及强迫数据的不确定性。 对 ABoVE 域创建了一个半度分辨率掩模，用于从全球 TRENDY 和北美（NACP 区域）模式输出中剪切。根据需要对掩模进行转换，以匹配 20 个模式的不同原始分辨率。通过对现有的月度模式输出进行平均，并保留每个模式的本地空间分辨率，为 2003 参考年制作了 NEE、GPP、Rh、Ra、NPP 和 C 土壤的年平均值图。绘制了多模式标准偏差（σ）图，与单个年均值图进行比较。
业务价值可以通过商业论证进行评估，通常会通过常用的财务术语进行评估。商业论证开发是敏捷项目管理中重要的起步点。商业论证是对项目的构想、目标、达到目的的策略、重大事件、所需投资和预期回收所做的简明概要文件。商业论证向客户阐明了该项目为什么以及怎样带来价值。
全球陆表特征参量数据产品(GLASS产品)，由北京师范大学梁顺林教授团队自主研发，数据产品包括叶面积指数（LAI）、反照率（Albedo）、发射率（BBE）、光合有效辐射（PAR）、下行短波辐射（DSR）、净辐射（NR）、光合有效辐射吸收比（FAPAR）、植被覆盖率（FVC）、潜热（ET）和植被总初级生产力（GPP）等多种产品。
这是力扣的 1732 题，难度为简单，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。
净初级生产力（Net Primary Production, NPP）是指绿色植物通过光合作用的净固碳量，是单位时间单位面积上由光合作用产生的有机物质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分。我国提出3060“碳达峰”、“碳中和”双碳目标，植物碳汇是其中需要研究的重要一部分，而研究净初级生产力就是研究地表植被的固碳能力，有助于了解自然对碳的吸收能力。本文对几个主流且开源的NPP空间分布数据进行汇总整理，欢迎补充，随时更新。
《云原生Java：Spring Boot、Spring Cloud与Cloud Foundry弹性系统设计》
(｡･∀･)ﾉﾞ嗨~ 九净老师的直播你准备好了吗？这可是网络运维同学千万不能错过的干货直播！墙裂推荐！ 说到高效网络运维工具不得不提到Textfsm，那关于Textfsm你又了解多少呢？是否在使用？是否有帮助你高效运维？ Textfsm是谷歌sre工程师专门为解析网络配置而开发的一个python包。通过编写解析模板可以将网络配置进行格式化，提取出我们想要的数据，甚至直接输出成表格。 这种模板的编写可以将解析逻辑与python代码分离，且可以重复使用，极大提高了网络工程师写脚本的效率，用当今时髦的低代码开发来
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 开工第一天，胡渊鸣大神这边传来新进展。 他创办的太极图形，官宣完成A轮融资—— 5000万美元，由源码资本、GGV纪源资本、BAI 资本联合领投，以及天使轮投资者红杉中国种子基金加码。 与此同时，太极图形还公布了自己下一阶段目标—— 除了继续开发优化太极编程语言外，还将推出直接面向3D数字内容创作者的工具。 成立不到1年，太极图形屡受资本青睐，完成两轮融资。 在业务板块上，也完成了从底层基础设施到上层应用的延伸。 现在的太极图形是家什么公司？ 两大业
NPV是一个财务函数，基于一系列将来的收（正值）支（负值）现金流和一贴现率，返回一项投资的净现值。其语法为：
大数据文摘转载自学术头条 来源：WIRED 作者：Chris Stokel-Walker 编译：库珀 将大型语言模型（LLM）整合到搜索引擎中，或意味着 5 倍的算力增长和巨大的碳排放。 2 月初，微软和谷歌相继宣布对其搜索引擎进行重大改革。 这两家科技巨头都在建立或购买生成式人工智能工具上花费了大量资金，这些工具使用大型语言模型来理解和回应复杂问题。 如今，他们正试图将这些工具整合到搜索中，希望它们能给用户带来更丰富、更准确的体验。 然而，人们对这些新工具的热情，可能掩盖了一个肮脏的秘密—— 建立高性能
下面给大家介绍一个Python爬取股票个股资金流的项目。爬取网上板块的资金流。爬取网址为http://data.eastmoney.com/bkzj/hy.html，显示界面如图1所示。下面进行爬取板块资金流数据的操作。
气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据月度合成产品包括中国2001~2018年地表短波波段反照率、植被光合有效辐射吸收比、叶面积指数、森林覆盖度和非森林植被覆盖度、地表温度、地表净辐射、地表蒸散发、地上部分自养呼吸、地下部分自养呼吸、总初级生产力和净初级生产力。空间分辨率为0.1°。前言 – 人工智能教程
作者|姚佳灵 国内的创业潮已经开始涌动了，对于初创公司来说，技术人才总是不可缺少的。争夺人才的战争在美国也是非常激烈的，下面我们来看看美国那里的情况。虽然用于写作的资料是2014年发布的（资料来自ANDIAMO），但一年以来，各大公司的人员没有大变动，而且这里数据分析是以比例为基础的，因此我们认为还是能看出点端倪的。本文将以10家比较大的公司：微软、苹果、谷歌、脸书、亚马逊、ebay、领英、推特、IBM和英特尔为例。 一张图看清美国人才流动情况（制图：席雄芬，用R绘制而成） 图中的蓝色表示所在的公司人才
如何评价一家SaaS公司，有人说看用户数，看日活，看营收盘面，也有人说更合理的方法是看LTV和CAC，而这些似乎也成为当前投资机构和业内评估SaaS厂商标准，但是LTV和CAC是否是唯一标准？这个公式是否真的适合中国的SaaS厂商？ LTV和CAC不能完全生搬硬套给中国SaaS厂商 一般投资机构看中SaaS公司经常会从几个维度进行评估，除了团队、产品、市场这三方面,实际上还有第四方面，就是要有一个可行的商业模式。LTV和CAC自然是商业模式可行性中不可或缺的两个变量。 可是在当前能够算清楚这两个值的中国S
1、Python条件变量Condition需要关联互斥锁，同时Condition本身提供了wait、notify、notifyAll方法。
👉腾小云导读 随着云数据中心应用程序对内存的需求持续增长，TencentOS“悟净”——服务器内存多级卸载方案应运而生。“悟净”利用OS内核侧进行内存优化的天然优势，保障业务内存使用性能前提下，将较冷的内存换出至较便宜的设备上，从而降低整机的内存消耗，提高内存资源利用率，通过平滑降配、负载调压、内存超卖等手段实现降本增效，助力业务和客户商业增值。下面跟着本篇文章，来了解一下TencentOS“悟净”的强大之处吧！ 👉看目录，点收藏 1 业界面临的问题与机遇 1.1 高昂的内存成本 1.2 内
11月19日，京东发布三季度财报，财报发布后的第一个交易日，京东股价重挫8.42%，第二个交易日再度下跌7.67%，那么，真的只是因为财报不佳导致的下跌吗？答案恐怕不是这么简单。
（不好意思，这个系列中断了近两周，我会尽快在这几天，把后面几篇写完。） 上一次，我介绍了Hacker News的排名算法。它的特点是用户只能投赞成票，但是很多网站还允许用户投反对票。就是说，除了好评以外，你还可以给某篇文章差评。 Reddit是美国最大的网上社区，它的每个帖子前面都有向上和向下的箭头，分别表示"赞成"和"反对"。用户点击进行投票，Reddit根据投票结果，计算出最新的"热点文章排行榜"。 怎样才能将赞成票和反对票结合起来，计算出一段时间内最受欢迎的文章呢？如果文章A有100张赞成票、5张反对
然而，这种顺序解码可能花费较长生成时间，特别是在处理复杂任务时，会增加系统的延迟。
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原文地址：Predicting your game’s monetization future: An analysis on how top games developers calculate lifetime value 原文作者：Ignacio Monereo 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github.com/xitu/gold-m… 译者：NoName4Me 校对者：mingxing47，hanliuxin5 一个关于顶级游戏开发商如何计算终身价值的分析 我们中的许多人都梦想构建下一
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
文章目录 1. 题目 2. 解题 1. 题目 表: NPV +---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | id | int | | year | int | | npv | int | +---------------+---------+ (id, year) 是该表主键. 该表有每一笔存货的年份
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当两个变量都有良好理解的高斯分布时，很容易计算和解释。而当我们不知道变量的分布时，我们必须使用非参数的秩相关（Rank Correlation，或称为等级相关）方法。
关键词：投资、DD 网址：www.tikehui.com 投资人一言不合就丢给你一份 DD List，这是什么呢？DD 就是尽职调查（Due Diligence）。想要让把投资者手里的钱交给你？要做什么？怎样才能完美应对 DD 呢？不仅要知己更要知彼，怎么做？看下文。 ---- 1 个团队 第一，团队背景。投资就是投人和团队，尤其要看准投团队核心创始人！ 投资人通常会要求提供核心成员的过往学习经历和工作经历，甚至有一些比较严谨的基金让团队出具一个无犯罪证明，来了解一些管理团队过去的背景。 为什么要收集这些学
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心报道 PyTorch 1.12 正式发布，还没有更新的小伙伴可以更新了。 距离 PyTorch 1.11 推出没几个月，PyTorch 1.12 就来了！此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成，由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进，并修复了很多 Bug。 随着新版本的发布，大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。 其实早在今年 5 月，PyTor
投资回收期是投资决策分析中一个重要的参考指标，它是指投资资金刚好收回所需的投资年限。投资回收期计算一般有两种：一是静态投资回收期：指在不考虑资金时间价值的条件下，投资项目的净收益回收其全部投资所需要的时间；二是动态投资回收期：即在考虑资金时间价值的条件下，投资项目的净收益回收其全部投资所需要的时间。下面以静态投资回收期为例，来说明在 Power BI 中如何计算投资回收期。
谢谢大家的支持！现在该公众号开通了评论留言功能，你们对每篇推文的留言与问题，可以通过【写评论】给圈主留言，圈主会及时回复您的留言。 想在市场上赚钱，必须同时具备两样能力： 研究：做出正确的能够获利的决策，也就是寻找Alpha的能力 交易：基于研究的结果和交易信号，执行相应的下单风控等操作，也就是将Alpha落实到你账户盈利上的能力 研究方面 python编程能力： python基础编程，必须掌握，不仅仅是会语法，还有各种语言细节的坑（当然比C++少很多）。对于常年使用R MATLAB SAS的研究人员来
本文介绍韩国大田 KAIST 化学与生物分子工程系与人工智能研究生院的Yousung Jung团队2022年9月15日发表在Nature Machine Intelligence的研究成果A generalized-template-based graph neural network for accurate organic reactivity prediction。Yousung Jung团队提出了一个化学驱动的图神经网络，称为LocalTransform，它基于广义的反应模板学习有机反应性，以描述反应物和产物之间的电子构型的净变化。所提出的概念极大地减少了反应规则的数量，并表现出最先进的产物预测精度。除了广义反应模板的内在可解释性外，该模型的高分值-准确率相关性使用户可以评估机器预测的不确定性。
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。
所有企业都想在提供优质产品和卓越服务时做到两全，但激烈的市场竞争迫使其以最有效的方式分配资源，必须在战略上侧重产品抑或服务。因此，了解客户眼中企业是产品导向还是服务导向就显得尤为重要。 ◆ ◆ ◆
Opacus是一种新的高速库，用于使用差分隐私（DP）训练PyTorch模型，该库比现有的最新方法更具可扩展性。差异隐私是用于量化敏感数据匿名化的严格数学框架。它通常用于分析中，并且对机器学习（ML）社区的兴趣日益浓厚。随着Opacus的发布，我们希望为研究人员和工程师提供一条更轻松的途径，以在ML中采用差异隐私，并加速该领域的DP研究。
在本系列中，大部分内容都是在阐述特定数组公式如何工作的逻辑，但是假设你有一个大型的数组公式，却不知道它是如何工作的，你该怎么办？你已经学到了许多技术，弄清楚为什么一个公式正在做它该做的事。
The MOD17A3HGF V6 product provides information about annual Net Primary Productivity (NPP) at 500m pixel resolution. Annual NPP is derived from the sum of all 8-day Net Photosynthesis (PSN) products (MOD17A2H) from the given year. The PSN value is the difference of the Gross Primary Productivity (GPP) and the Maintenance Respiration (MR) (GPP-MR).
（1）在采用“年数总和法”计算折旧时，每年的折旧率都是一个分数，分母是折旧年限的前N项和；分子依次是“折旧年限”、“（折旧年限－1）”、“（折旧年限－2）……”；
毛需求量: 不考虑库存、制造、采购的需求量，相对于净需求而言。 如果是独立需求，那么毛需求= 主生产计划需求量/（1 – 料品不良率）。如果是相关需求，那么毛需求 = 上层料品的下达量。其中独立需求是指某一存货项目的需求与其他项目需求没有关联，如生产的最终产品, 它是企业生产的可以销售的产品项目通常位于产品结构表的最上层。而相关需求是指某一存货项目的需求是由另一项目需求有关并可因而推算，如半成品、原料。它是可以通过最终产品的需求量而计算得到半成品、原料的需求量。成品的毛需求即订单欠交量(生产欠交量)。一阶半成品或物料的毛需求即是抓的成品的净需求。而二阶或其以下的半成品或物料的毛需求又是抓的二阶或上一阶半成品的净需求。
计算Python Numpy向量之间的欧氏距离，已知vec1和vec2是两个Numpy向量，欧氏距离计算如下：
让我们先看个图回顾一下小学学过的计算整数乘法的竖式计算过程 然后再来看如何使用Python来模拟上面的过程，虽然在Python中计算任意大的数字乘法都没有问题，但下面的代码作为一个算法的理解还是不错的
本文是「信用风险建模 in Python」系列的第五篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔，
先来看一个示例。下图1所示的工作表中，在单元格区域B2:B5中是一组成本数据，在单元格B8中是净成本率，想要计算每项净成本，然后将它们相加。一种方法是，在辅助列中逐项计算净成本，然后使用SUM函数将这些净成本数值相加，正如下图1所示。
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