前面讲今天我们想继续分析一个金融和投资里的实战话题，就是我的投资收益率到底该怎么算？ 嘻嘻，这又基本是个纯数学问题。 这个问题再有了前面利率的基础知识以后，说难也难，说容易也容易。...我认为这种算法是不考虑复利，投资时间长短情况下，最适合地描述总的投资收益率的方式了。...指数收益率有个好处，就是可以直接相加，log里面是相乘，可以约掉以后，得到： ETWRT = log(Vt / V0) 这里就很明显地忽略了资金进出Ct对本金的影响，甚至连收益可能都是存钱进来的而并不是真的投资收益...好了，以上就是投资收益率计算的相关内容，各个公式各有特点，在实际操作中，我的结论是不考虑时间权重就简单的算现金加权收益就好了，考虑时间因素就用内部收益率，时间较长、收益较高的情况下记得用其复利形式（比如房贷利率就是典型
大家在不管是在理财或者是在干其他事情的过程中，应该都经常听到的一句话就是高收益意味着高风险，低风险意味着低收益。但有的时候高风险不一定是高收益的，低收益也不一定...
bin/python(python版本所在位置) + test(虚拟环境名称) 进入虚拟环境 workon test 安装环境包 pip install -r requirements.txt 目标检测算法分类
经典的人脸检测算法流程是这样的：用大量的人脸和非人脸样本图像进行训练，得到一个解决2类分类问题的分类器，也称为人脸检测模板。...早期算法 我们将整个人脸检测算法分为3个阶段，分别是早期算法，AdaBoost框架，以及深度学习时代，在接下来将分这几部分进行介绍。...我们首先来看FDDB上各种检测算法的ROC曲线，接下来的介绍将按照这些ROC曲线上的算法进行展开。 ? 在2001年Viola和Jones设计了一种人脸检测算法[10]。...此后出现了大量改进方案，在深度学习技术出现之前，一直是人脸检测算法的主流框架。...DMP模型 DPM（Deformable Part Model），正如其名称所述，可变形的组件模型，是一种基于组件的检测算法，其所见即其意。
，真正与原图特征图做卷积计算的是检测算子，即SVM分类模型系数w)，每个单元内都是SVM分类模型系数w对梯度方向加权叠加，梯度方向越亮的方向可以解释为行人具有此方向梯度的可能性越大。
专用的异常点检测算法 对于异常点检测而言，其本质是一个分类问题，将所有样本划分为正常样本和异常样本两类，但是不同于监督学习中的分类算法，这里的输入数据是没有标签的，所以是一种无监督学习的策略。...第二步计算每颗决策树中样本点的高度平均值，离根节点越近，高度越小，离根节点越远，高度越大； 第三步判断是否为异常点，根据高度值构建一个打分系统，取值范围0-1，靠近1被认为是异常点； sickit-learn中提供了多种异常点检测算法...，上述两种异常点检测算法的用法如下 >>> from sklearn.svm import OneClassSVM >>> X = [[0], [0.44], [0.45], [0.46], [1]]
transAxes,size=15, horizontalalignment='right') plot_num+=1 plt.show() 算法：异常检测算法比较是包括
在很多应用场景中，行人非常密集，存在严重的遮挡，我们只能看到人体的一部分，这对检测算法带来了严重的挑战。 背景复杂。...由于是检测问题，因此一般采用滑动窗口的技术，这在SIGAI之前的公众号文章“人脸检测算法综述”，“基于深度学习的目标检测算法综述”中已经介绍过了。...针对密集和遮挡场景下的行人检测算法可以阅读文献[15]。 DPM（Deformable Parts Models）算法在SIGAI在之前的文章“基于深度学习的目标检测算法综述”已经提到过。...这是是一种基于组件的检测算法，DPM检测中使用的特征是HOG，针对目标物不同部位的组建进行独立建模。...文献[19]也比较了10年以来的行人检测算法，总结了各种改进措施，并支持了以后的研究方向。
拥挤聚集智能监测算法可以通过yolov7网络模型深度学习框架对人员数量、密度等进行实时监测，拥挤聚集智能监算法识别出拥挤聚集的情况，并及时发出预警。
---- [1] 干货 | 目标检测入门，看这篇就够了 [2] 基于深度学习的目标检测算法综述 [3] 基于深度学习的「目标检测」算法综述
异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法，这里就对异常点检测算法做一个总结。 1. ...异常点检测算法使用场景 什么时候我们需要异常点检测算法呢？常见的有三种情况。一是在做特征工程的时候需要对异常的数据做过滤，防止对归一化等处理的结果产生影响。...三是对有标记输出的特征数据做二分类时，由于某些类别的训练样本非常少，类别严重不平衡，此时也可以考虑用非监督的异常点检测算法来做。 2. ...异常点检测算法常见类别 异常点检测的目的是找出数据集中和大多数数据不同的数据，常用的异常点检测算法一般分为三类。 ...第三类是基于专门的异常点检测算法来做。
序 本文简单介绍下敏感词或者脏词检测算法。 经典AC算法 经典的AC算法由三部分构成，goto表，fail表和output表，共包含四种具体的算法，分别是计算三张查找表的算法以及AC算法本身。
2、YOLO可以很好的避免背景错误，其它物体检测算法使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。
EAST网络性能对比 对比EAST算法同其他的文本检测算法，我们可以看到在ICDAR 2015和MSRA-TD500这样两个数据集上，EAST算法同样能够达到较好的效果。
图1 不同检测算法的性能对比 本文讲解的是SSD算法，其英文全名是Single Shot MultiBox Detector，名字取得不错，Single shot指明了SSD算法属于one-stage方法...SSD与其它检测算法的对比结果（在VOC2007数据集）如表2所示，基本可以看到，SSD与Faster R-CNN有同样的准确度，并且与Yolo具有同样较快地检测速度。...表2 SSD与其它检测算法的对比结果（在VOC2007数据集） ?
YOLO9000 使用 YOLOv2 模型，采用联合训练算法训练，拥有9000类的分类信息。
在本文中，我们将探索目标检测算法的发展历程，从早期依赖于人工设计特征的传统方法，到深度学习技术的崛起，以及目标检测在各个领域中取得的巨大成就。...二、目标检测算法总览1.目标检测算法发展史传统方法的起步（20世纪90年代至2000年代初）：1990s：早期的目标检测方法主要依赖于手工设计的特征提取器（如Haar特征、SIFT特征等）结合基于滑动窗口的分类器进行目标定位...2.目标检测算法类别主流目标检测算法大致分为one-stage与two-stage两类，前者单阶段目标检测器，这类方法一次性完成目标定位和分类，通常使用密集的滑动窗口或锚框（anchor box）来进行检测
异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法，这里就对异常点检测算法做一个总结。...异常点检测算法使用场景 什么时候我们需要异常点检测算法呢？常见的有三种情况。一是在做特征工程的时候需要对异常的数据做过滤，防止对归一化等处理的结果产生影响。...三是对有标记输出的特征数据做二分类时，由于某些类别的训练样本非常少，类别严重不平衡，此时也可以考虑用非监督的异常点检测算法来做。...异常点检测算法常见类别 异常点检测的目的是找出数据集中和大多数数据不同的数据，常用的异常点检测算法一般分为三类。...来自： 刘建平《异常点检测算法小结》
通过随机测算上证综指的投资收益率：在每年任意时间买入指数，在之后任意时间卖出获利。发现年初买入、四月卖出获得正收益的概率最大。同时对比美国标普500指数，此期间交易带来的正收益概率也是最大的。...同时，美国的长期投资价值凸显，从年度随机投资收益的分布来看，均显示最长时间的持股，投资收益最高。对比标普500的指数的长期走势，发现标普500指数的价值是通过时间来检验的，持有时间越长，收益越高。...对比上市公司不同年限的投资价值，上市第一年的投资收益并不好，其后明显好转。 10 金融板块行情独立 从行业的月度收益率出发，寻找行业之间的联动性。
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