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”。 金融工程分析师（量化策略方向） 工作地点 北上深三地均可。 岗位职责 量化选股、量化择时、风格轮动、行业配置、机器学习等相关策略的研究及开发，独立或协作完成量化策略的实现、改进和维护，完成报告撰写、客户委托、路演服务等
近日，哈工大又上了一波热搜，原因是哈工大学生收到「工科神器」MATLAB正版软件被取消激活的通知，显示相关授权已被中止。同样被禁用的还有哈工程学生。
今天有同学问我自动化专业需要掌握哪些技能，想来想去，一些技能都是依靠软件工具实现的，技能离不开软件，我们可以在学习软件的同时掌握其中的技能，今天和大家介绍下自动化或电子电气专业需要掌握的一些软件，这些软件不论是找工作或读研，都很有帮助。
最近好多人问我这个问题：究竟要学哪门语言比较好，是Matlab还是Python呢。所以今天我就两门语言做一个详细介绍，大家也可以根据自己的兴趣做出自己的选择。 Matlab MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。使用 MATLAB，可以较使用传统的编程语言（如 C、C++ 和 Fortran）更快地解决技术计算问题。 随着MATLAB工具箱的不断添加和完善，M语言也逐渐成为工程界的准通用标准语言，官网称：MATLAB - The Langua
重庆大学研究生刘群用数学建模得出脱单攻略，他通过数据分析、写公式代码等得出“女生对男生的好感度模型”，并在建模后成功脱单。
近日，哈工大、哈工程的老师和学生们最近无法使用 MATLAB 了，这一消息迅速成为了人们关注的热点....
点进去一看，不得了，原来是 67 岁的老牌语言 FORTRAN 连续两个月进入 TIOBE 排行榜 Top 10。
上一篇总结了一些入门的知识内容，本文结合个人经验，总结编程软件方面的内容，对各种软件在量化上的应用做一个对比，供参考。首先我的观点是，没有最好的软件，只有最适用的领域，先明确自己想做的是什么，再选择最合适的软件。这不是一篇广告文，也不是百度复制粘贴的结果。
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。 公司介绍 上海鸣熙资产管理有限公司成立于2014年（私募投资基金管理人登记证P1033450），是一家依靠数学与人工智能进行量化投资的对冲基金，是国内知名的专注于股票、期货和期权高频交易机构。核心团队成员来自于DE shaw、 Morgan Stanley、Google、微软、北清复交等海内外知名公司和高校。鸣熙资产
近日，有哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学学生（简称“哈工大”、“哈工程”）对外表示，收到了MATLAB正版软件取消激活的通知，后在与该软件开发公司MathWorks交涉之后得知，因为美国政府实体名单的原因，相关授权已被中止。
前几天哈工大被禁用MATALB的事在网上闹得沸沸扬扬。今天我们来说说量化圈的MATLAB近况。
“王老师您好！我是学XX专业的（或是学过某编程语言），听说 Python 很热，打算好好学习，但是不知道学完以后能否进XX类型的企业？都有哪些岗位需要掌握 Python 呢？”
刚刚结束的研究生考试中，今年的数学卷让每一个考生恨得咬牙切齿，大家不仅在心里无数次亲切的问候了出题老师，还默默的点了一首《凉凉》送给自己 这幅哀鸿遍野的场景，不仅迅速使“考研数学”登上了微博热搜榜，还
近日，有哈工大学生表示收到了正版软件取消激活的通知，而在与 MATLAB 开发公司 MathWorks 交涉之后，被告知由于美国政府实体名单的原因，相关授权已被中止。目前，哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学的老师和学生们都无法使用 MATLAB。
作者 Gam 本文为CDA志愿者投稿作品，转载需授权 数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据
数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据科学领域最具影响力人物，他们不仅仅是数据科学专业人士和关注该领域人群的灵感来源，同时关注他们也确保你能够了解该领域的发展动向。
5月23日凌晨，美国商务部宣布，将共计33家中国公司及机构等列入实体清单，其中就包括哈工大、哈工程两所院校。
2015年度十大Plotly图形、图表以及可视化数据 文章整理出了2015年最优秀的十个Plotly图表，这些交互式的图表使用Plotly的web app和APIs制作而成 第十位. “2001-20
随着哈工大、哈工程MATLAB被禁用一事还在持续发酵，有关中国开发MATLAB需要多久的问题上了知乎热榜。
究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生 Sebastian Raschka 再次发起了机器学习编程语言之争（http://sebastianraschka.com/blog/2015/why-python.html），分析了自己选择 Python 的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了 MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby 等等。首先，Raschka 定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最短。然后
我们对事物的看法各不相同，有时他人特别喜欢的语言可能会成为另一个人的的噩梦。而我个人的噩梦是用C语言进行日常的编程工作。
随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最短。然后
来自InfoQ 随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的
作者：Linux 摘自：InfoQ 导读：随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了，机器学习编程语言之争 ，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义 了语言好坏的原则：一门好
作者：张苏 链接：https://www.zhihu.com/question/22202980/answer/20973635 来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。
随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了 机器学习编程语言之争 ，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义 了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最
说到“仿真”这个词，我相信，只要是搞通信的朋友，一定都不会陌生。不仅在很多通信职位的实际工作中经常会用到，在学校里，也有专门的课程。
不管是数据分析师还是数据挖掘工程师，我们的目标都是认识数据，从数据中发现需要的信息。 所需要的技能 做数据分析，统计的知识肯定是需要的，Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。 我是做数据挖掘
---- 新智元报道 来源：一亩三分地等 编辑：小匀 【新智元导读】近日，某学生因为海淘的时候，地址填写的是自己学校，结果「惨遭」无情封号。难道「制裁」都深入校园生活了？ 我，北京航空航天大学一学生。亚马逊买个东西寄到学校，就被封号拉黑了？ 近日，某学生因为海淘的时候，地址填写的是自己学校，结果「惨遭」无情封号。 怎么，「制裁」都深入校园生活了？ 写学校地址就被封号，美国制裁深入校园？ 事情的经过是这样的。 近日，某北京航空航天大学的同学在网上发帖，称他在亚马逊海淘时，填写了学校的具体收货地
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础、线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
科研绘图在国外已经非常流行，且被高度重视，国内科研人员也越来越重视科研方面的绘图。
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础
最近有人问我图像处理怎么研究，怎么入门，怎么应用，我竟一时语塞。仔细想想，自己也搞了两年图像方面的研究，做个两个创新项目，发过两篇论文，也算是有点心得，于是总结总结和大家分享，希望能对大家有所帮助。在写这篇教程之前我本想多弄点插图，让文章看起来花哨一点，后来我觉得没必要这样做，大家花时间沉下心来读读文字没什么不好，况且学术和技术本身也不是多么花哨的东西。
在这一系列的V-REP自学笔记中，我们定了一个小目标，完成一个Demo。使用官方提供的KUKA公司的YouBot机器人模型来实验机器人的感知和控制过程，控制机器人从A点抓取物品，然后移动到B点将物品放置在B点的工作台上，这其中涉及到V-REP环境中的机器人感知和控制过程。没有看过前期学习笔记的读者，可以在文末找到往期文章地址。
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。 公司介绍 AP资产是一家由数个传统行业家族自有资金发起，逐步发展形成的一二级联动多策略资产管理平台，其投资策略包括A股量化、港美股多头、A股定增、中后期优质企业股权投资及母基金投资等。 管理团队拥有丰富的投资及投行经验、敏锐的风险机会识别能力，及优秀的资产配置能力，为投资者寻求超群的长期投资回报，业务覆盖大中华区、
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
近期，有很多读者从知乎、微信后台留言，问我们从事量化行业，应该掌握哪些技能，有哪些要求，我们综合公众号这几年的推文和行业调研，给大家做一个简单回答。
2020 年 6 月 6 日起，哈尔滨工业大学和哈尔滨工程大学因被列入美国商务部实体名单，并被禁用数学基础软件 Matlab。这一消息迅速在网络发酵，引发关于国产软件独立自主重要性的大规模讨论。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在一个充斥着无人车、无人机、智能机器人的未来世界里，必然少不了计算机视觉技术的赋能！ 未来已来，掌握计算机视觉这门技术势在必行！ 本期书单整理了计算机视觉领域的10本佳作，它们有影响一代脑、认知、计算机视觉专家的经典著作，也有基于各种理论、工具进行讲解的实战派，更有大神毛星云的收官之作！ 希望它们能够帮助大家打开计算机视觉领域的大门！ 01 《视觉：对人类如何表示和处理视觉信息的计算研究》 [美] David Marr 著，吴佳俊 译 原著豆瓣评分9
Matlab 绘制三维动态心形 It’s OK to send a pic to…
Python控制系统库是一个Python模块，它实现了反馈控制系统分析和设计的基本操作。
书中，第8章主要介绍了ROS与Matlab和Android的接口，以及集成使用的方法。
计量经济学也有很多小的门类，请对号入座。 有很多软件，Stata, Matlab, R, Sas是相对来说用的比较多的。 如果是做应用计量（特别是横截面数据、面板数据），Stata是不二之选，因为不管是管理数据还是跑回归，实在太太太方便了。现在主流期刊的应用微观计量文章里面能用到的模型stata几乎都有，而且其中的绝大多数都是用stata做的。而且最大的优点是，简单！ 如果做应用的时间序列，Eviews似乎是一个不错的选择。但是我一般不做这方面，也不是很有发言权。 如果做理论计量，stata eview
1. 数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。 2. 怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora，不行上知乎，看看入门资料。 3. 选哪些书 看入门资料给你提供的书，有电子版下电子版，没电子版买纸质书，花不了多少钱。 4. 用什么语言 数据分析：excel是必须，R是基本，python是进阶。SAS和Matlab
（很少见到这么简单粗暴的回答，对新手来说还挺实用的。但我证明作者看起来确实是个软妹子╮(╯▽╰)╭ ，C君注） 1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。 2.怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora，不行上知乎，看看入门资料。 3.选哪些书 看入门资料给你提供的书，有电子版下电子版，没电子版买纸质书，花不了多
Matlab 类似于 Fortune 和 C 代码，估计一般的小朋友是没有兴趣学的。Mathematica 是函数式编程，当然也支持过程式编程，还有对象编程、基于规则等的编程。更绝的是支持自然输入，你不需要学语言的，告诉它你想干啥，人家自然就给你答案啦，这绝对超过博士生的脑袋。
早在 2009 年，Jeff Bezanson、Alan Edelman、Stefan Karpinski 和 Viral Shah 四个人聚到一起决心创造一种全新的编程语言。新语言要快速、有表达力，结合 C 语言、Matlab、Java、Ruby、Python、Perl 和 R 各自的优势，并能直接与 R、Matlab、Python 等最受欢迎的机器学习语言，以及其他动态工具展开竞争。听起来这思路很直接、很简单，是吧？这想法的背后有着几名创始人对开发者“痛点”的长期切身体会：工程师们为了在数据分析中获得速
大数据文摘作品 作者：Peter Gleeson 编译：白丁，吴双，ether，魏子敏 如果让你选择一种语言，你觉得Python和中文，哪个对于未来更重要？ 最近，一直以高素质实习生项目闻名的高盛集团发布了一份《2017高盛调查报告》，针对全球2500名在高盛的夏季实习生调查， 当问到你认为“哪个语言在未来会更重要”时，在被调查的全球2500名80、90后优秀年轻人中，72%选了Python。 Python所代表的数据科学分析能力和编程能力正成为年轻人乃至整个世界最看好的热门或者说必备技能。而除了Pytho
可以说，吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程是很多人、尤其是中国学生进入机器学习世界的引路人，被认为是入门机器学习的最好课程。截至目前，有超过80000人在Coursera上完成了这门课的学习。
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing; 2. data interpretation； 3.data modeling and analysis. 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据； 2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律； 3
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