对于如何选择因子，本文通过考察1）宏观周期 2）因子动量 3）因子估值 4）市场情绪 四个方面在因子间进行选择。最后，本文还讨论了用这四个选择因子的方法在自下而上构造的组合和自上而下构造的组合表现。...自下而上的构造方法能够最大限度地暴露于目标因子，其收益率更好。 思路： 1....价值指标的基本想法是：某因子目前的估值/六个因子等权组合的估值，计算这个比值当下水平较历史水平的偏离度(z-score)....在本研究中，考虑了以下估值方法来计算估值利差-市盈率（P/E）、市盈率（P/B）和市盈率（P/CE）。综合价值指标与综合宏观周期指标的构建相似，都是将因子二次等权加总。 ? ? 7....就该方法应用来看，自下而上优于自上而下。自下而上是先对个股用四个维度进行打分，再选前XX%的股票构成组合（具体没写）。自上而下的构造方法如上文所述。 ?
1.业务概述：在自制件物料标估中，使用铜带自制生产动簧，产生废铜，在CK11N标估中BOM表没有带出原材料铜带，未带出铜带则原材料成本为空，导致产品物料的标估成本根据bom表中余废料计算为负数，以下主要描述该问题的查找检查处理方式...2.问题分析：进入自制件的BOM表查看明细，确认BOM表设置是否有问题 双击BOM表中铜带物料的明细查看，查看生产端人员对该物料的参数设置情况 在物料状态中，该原材料铜带物料的“成本核算标识相关”...字段被设置为空，该字段的设置决定了该物料是否参与成本核算，包括物料标估及生产工单的工单成本核算，设置为空，则不参与成本核算，在一般情况下，都会设置为X，表示参与成本核算 3.问题总结：物料BOM表由生产端人员导入
①push_heap算法 以下是push_heap算法的实现细节。该函数接收两个迭代器，用来表现一个heap底部容器（vector）的头尾，而且新元素已经插入究竟部的最尾端。...holeIndex = parent; parent = (holeIndex-1)/2; } *(first + holeIndex) = value; } ②pop_heap算法...③sort_heap算法 既然每次pop_heap可获得heap中键值最大的元素，假设持续对整个heap做pop_heap操作，每次将操作范围从后向前缩减一个元素（由于pop_heap会把键值最大的元素放在底部容器的最尾端...first,RandomAccessIterator last) { while(last – first > 1) pop_heap(first,last–); } ④make_heap算法...这个算法用来将一段现有的数据转化为一个heap。
当时Slack估值32亿美元，有接近1亿美元的应收账款，一些同行被这个估值吓跑了。 但我相信这才是投资Slack的最佳时机，因为公司的货币化条件更为成熟，而在市场回调的大环境下公司估值没有调整太多。...创新：Slack是自下而上的尝试者 GGV投资笔记：从那以后，Slack的估值就一飞冲天了。Slack上市的时候，估值是收入的40多倍，比任何其他SaaS公司都要高。这背后最大的原因是什么？...第二，Slack自下而上的传播与销售方式，是非常有效的市场增长模型。过去我们看到过的自下而上模式（比如Zendesk）都是为中小企业服务的，不大能卖产品给大企业。...而Slack是第一家（也是至今唯一一家）既服务成千上万的小企业、成功实施自下而上的模式，而且可以向大型企业出售产品的上市公司。 GGV投资笔记：不光是估值增长很快，它的用户数量也增长很快。...这也是Slack在大企业中受欢迎的原因之一，Slack直接嵌入了他们现有的工作方式和工作流程。
没有算法，对象就不能被转换或“消费”。...要了解和分析JavaScript中的数据结构，请看JavaScript中的数据结构：https://github.com/lvwxx/blog/issues/1 Primer 在JavaScript中，...Big O（复杂度） 为了计算出算法运行时的复杂性，我们需要将算法的输入大小外推到无穷大，从而近似得出算法的复杂度。最优算法有一个恒定的时间复杂度和空间复杂度。...set中的元素都是不重复的，在map中，每个Item由键和值组成。当然，对象也可以用来存储键值对，但是键必须是字符串。 Iterations 与数组密切相关的是使用循环遍历它们。...由于需要访问输入字符串中的每个字符，并且需要从中创建一个新的字符串，因此该算法具有线性的时间和空间复杂度。
，相比于前面的三个算法就更加常用。...n，所以空间复杂度为O(n)，不是一个原地排序算法。...在合并过程中，如果(p,q)、(q+1,r)中存在相同的元素，那我们就可以先把(p,q)中的元素先放入到临时空间中，所以归并排序是一个稳定的排序算法。...这个操作有点类似上一篇文章中的选择排序，我们通过一个变量i，把数组分为前后两个区域，用选择排序中的叫法，前面是已排序区间，后面是未排序区间，我们每次都将未排序区间中的一个数值与 pivot 进行比较，如果小于...[tlvcdxej69.jpeg] ---- 那快速排序和归并排序的区别到底在哪里，它们在于归并排序是自下而上的，先处理子问题，然后再合并；快速排序是自上而下的，先分区，然后再处理子问题。
概述 DeepWalk算法是在KDD2014中提出的算法，最初应用在图表示（Graph Embedding）方向，由于在推荐系统中，用户的行为数据固然的可以表示成图的形式，因此DeepWalk算法也常被用于推荐系统中的...算法思想 DeepWalk算法借鉴了word2vec算法的思想，word2vec是NLP中一种常用的word embedding方法，word2vec通过语料库中的句子序列来描述词与词的共现关系，进而学习到词语的向量表示...DeepWalk算法与word2vec类似，使用图中节点与节点的共现关系来学习节点的向量表示。...在DeepWalk中通过使用随机游走(RandomWalk)的方式在图中进行节点采样来模拟语料库中的预料，进而使用word2vec的方式学习出节点的共现关系。 2.1....RandomWalk RandomWalk是一种可重复访问已访问节点的深度优先遍历算法。
展开全部 一、递归算法基本思路： Java递归算法是基于Java语言实现的递归算法。...递归算法是一e5a48de588b662616964757a686964616f31333363373166种直接或者间接调用自身函数或者方法的算法。...二、递归算法解决问题的特点： 【1】递归就是方法里调用自身。 【2】在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。 【3】递归算法代码显得很简洁，但递归算法解题的运行效率较低。...【4】在递归调用的过程中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。递归次数过多容易造成栈溢出等，所以一般不提倡用递归算法设计程序。...factorial=new Factorial(); System.out.println(“factorial(5)=”+factorial.fact(5)); } } 代码执行流程图如下： 此程序中n
小米这一次先是被广泛看空，估值一路暴跌，从一开始传言的千亿美元估值腰斩到500亿美元左右。...一开始大家都观望中，没人买，没人敢买，于是估值一路暴跌。等到有人开始出手，原本比较犹豫的一部分投资者害怕错过潜力股，马上跟进，于是小米的股价立马就涨上去了。...当小米不值一千亿美元达成了市场共识，小米的估值缩水是必然的事情。关键的一点是，小米的合理估值是多少？800亿还是600亿，甚至是400亿？...凡是比较集权的国家，总倾向于自上而下进行组织，而像英美那样的海洋国家，则更多的希望能够自下而上进行组织。这里所说的组织不仅仅是指公司，而是指所有一切组织形式，还包括国家和民间组织。...自下而上的组织倾向，使其具有一种反费拉的天然趋势。而一般大陆国家在长期集权之后，往往总有一种费拉倾向。 “费拉”一词来出自斯宾格勒的著作《西方的没落》。在阿拉伯语中，是耕耘农地的人。
Java中的递归算法虽然简单，但想要精通也是有着一定的难度的，本篇文章我们就来详细了解下递归算法。 什么是递归? 一般的说， 递归算法是一种直接或间接地调用自身的算法。...在程序中，递归算法能够使算法的描述简洁而且易于理解。 递归分几类? 递归通常分为两类，直接递归和间接递归： 1、直接递归称为方法自身调用自己。
对于字符串而言这是目前所知道的最好的哈希算法，原因在于该算法的速度非常快，而且分类非常好(冲突小,分布均匀)....算法的核心思想就是: hash(i) = hash(i-1) * 33 + str[i] 在zend_hash.h中,我们可以找到在PHP中的这个算法: static inline ulong...; foreach (split //, shift) { hash = hash*33 + ord( } return $hash; } 在PHP的hash算法中...另外还有inline, register变量 … 可以看出PHP的开发者在hash的优化上也是煞费苦心 最后就是, hash的初始值设置成了5381, 相比在Apache中的times算法和Perl中的...至于说, 为什么是Times 33而不是Times 其他数字, 在PHP Hash算法的注释中也有一些说明, 希望对有兴趣的同学有用: DJBX33A (Daniel J.
1. 冒泡排序 2. 插入排序 3. 快速排序
Java 中提供了丰富的排序算法，可以满足各种排序需求，下面是 Java 中常用的排序算法及其实现。...冒泡排序 冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来，直到没有任何一对数字需要比较为止。...= arr[j + 1]; arr[j + 1] = tmp; } } } } 选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法...]; arr[minIndex] = arr[i]; arr[i] = tmp; } } } 插入排序 插入排序是一种简单的排序算法...选择合适的排序算法可以使程序更加高效。
JVM中垃圾收集算法引言垃圾收集是Java虚拟机（JVM）的重要功能之一，它负责自动回收不再使用的内存资源，提高应用程序的性能和可靠性。...垃圾收集算法分类根据垃圾收集的方式和策略，常见的垃圾收集算法可以分为以下几类：1.1 标记-清除算法（Mark-Sweep）标记-清除算法是最基本的垃圾收集算法，分为两个阶段。...1.3 标记-压缩算法（Mark-Compact）标记-压缩算法结合了标记-清除算法和复制算法的优点。首先，通过可达性分析算法标记所有被引用的对象。然后，将存活的对象压缩到堆的一端，清除其他对象。...新生代使用复制算法，因为大部分对象的生命周期较短，可以通过复制算法快速清理。老年代使用标记-压缩算法，因为老年代的对象生命周期较长，需要更高效的垃圾收集算法。...总结来说，JVM中的垃圾收集器根据对象的生命周期和应用场景的需求选择不同的算法和策略，以提高垃圾收集的效率和性能。
进化算法中的遗传算法（Genetic Algorithms）引言进化算法是一类基于自然进化原理的优化算法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，来求解复杂问题。...基本原理遗传算法的基本原理是模拟生物进化过程中的遗传和适应度选择。算法通过维护一个种群，其中每个个体代表一个解，并通过选择、交叉和变异等操作，不断更新种群，以逐步优化解的质量。...以下是一个示例代码，展示了遗传算法中的一种常见的选择操作——轮盘赌选择：pythonCopy codeimport randomdef roulette_wheel_selection(population...以下是一个示例代码，展示了遗传算法中的一种常见的交叉操作——单点交叉：pythonCopy codeimport randomdef crossover(parent1, parent2): ""...结论遗传算法作为进化算法的一种，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，来求解复杂问题。遗传算法具有较好的搜索能力和并行性，并在许多领域取得了广泛的应用。
一、原地算法在谈sort之前，我们先了解一下原地算法，什么事原地算法呢？所谓原地算法就是说基于原有的数据结构进行一定的操作修改，而不借助额外的空间。...使用原地算法时，其内存干净，空间复杂度是O(1)，可以减少没必要的内存，避免造成内存浪费和冗余。当然，减小内存损耗会带来算法复杂度和时间消耗的增加，所以是一个Tradeoff。...测试：测试某数据在数组中各个位置的次数。...obj[index]++ : obj[index] = 1}输出：图片图示：图片ECMAScript中关于Array.prototype.sort(comparefn)的标准，其中并没有规定具体的实现算法...1、换牌逻辑：从一副牌中抽取一张，与最后一张牌进行交换，放到最后证明该牌已经被随机抽选过，而被交换的牌就排在前面，就有机会被继续抽选。
如果没有，我希望你先抽出一部分时间来了解一下他们，因为在本文中，我将指导你了解认识机器学习算法中关键的高级算法，也就是支持向量机的基础知识。...在这个算法中，我们将每个数据项绘制为n维空间中的一个点（其中n是你拥有的是特征的数量），每个特征的值是特定坐标的值。...当SVM找到一条合适的超平面之后，我们在原始输入空间中查看超平面时，它看起来像一个圆圈： 现在，让我们看看在数据科学中应用SVM算法的方法。 3.如何在Python中实现SVM？...在Python中，scikit-learn是一个广泛使用的用于实现机器学习算法的库，SVM也可在scikit-learn库中使用并且遵循相同的结构（导入库，创建对象，拟合模型和预测）。...实践问题 找到一个正确的超平面用来将下面图片中的两个类别进行分类 结语 在本文中，我们详细介绍了机器学习算法中的高阶算法，支持向量机（SVM）。
引言差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种全局优化算法，可用于解决复杂的优化问题。它源于遗传算法和进化策略，通过模拟自然界中的进化过程来搜索最优解。...差分进化算法被广泛应用于函数优化、参数优化、机器学习等领域，具有较好的鲁棒性和全局搜索能力。算法原理差分进化算法基于个体间的差异性来进行搜索和优化。...终止条件：达到预定的迭代次数或满足停止准则时终止算法，并返回最优解。算法特点差分进化算法具有以下特点：简单有效：差分进化算法不依赖于问题的具体性质，适用于各种优化问题。...参数优化：差分进化算法被广泛用于机器学习和深度学习中的参数优化，如神经网络的权重优化。特征选择：差分进化算法可以用于特征选择，从大量特征中选择最优的特征子集，用于模式识别和数据挖掘任务。...未来，随着算法的不断改进和扩展，差分进化算法将在更多的领域发挥其优势，为解决复杂的优化问题提供更多的可能性。
会丢失频繁子集的support值 Apriori算法基本思想 如果一个集合是频繁的，那么在同一个最小sup值下，它的子集也是频繁的。...算法的核心思想是：首先找到所有的1项代表集C1，根据sup过滤得到频繁集合F1，从F1中得到代表集C2，C2的自己如果有不在F1中的，就删掉【这个过程称为剪枝】，然后遍历数据集，当C2中的数据在原始数据集中是频繁的时候...Aprior算法面临的问题 看起来没产生一个频繁集需要访问一遍数据库，改进的策略是：分区。 从k项的频繁集，到k+!项的代表集会包含很多元素，所以最好能减少代表集的数量，有效策略是 hash(等)。...hash值的个数【可以在具体的分区做】，如果这个数值小于support值，那么当前hash桶中的所有项都不是频繁的，就不会当做代表集频繁模式挖掘-DHP算法详解 | I am Busy 大致思路是：同一个...hash值的肯定会进同一个地方，如果一项出现多个，那么他们必定是进同一个hash桶，也就是说这个的hash桶的个数会很多，如果个数少，说明这个hash桶中的数据都不是频繁的 FPGrowth算法 FP-tree
shuffle阶段分为 1. map shuffle也称为shuffle writer, 每个map 处理分配的split, 然后写入到环形缓冲区中，当缓冲区中的数据达到 一定比率，...就会开启线程将缓冲区中的数据写入文件，称为spill, spill 同时会对数据进行分区、排序、合并操作，然后写入到文件，这是一个边写缓冲区，边spill的过程，中间可能会产生多个文件，只到map 读取数据完毕会将...reduce shuffle 也称为shuffle reader, 待map阶段执行完成，每个reducer开启若干线程 从所有的map阶段输出的索引文件与数据文件获取对应的分区数据，若内存足够则存放在内存中，...否则输出到磁盘，在这个过程中还会同时对内存、 磁盘数据进行合并（merge）、排序，最终形成一个有序的大文件，提供给reduce执行。...用到两种排序算法：快速排序与并归排序。
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