今天给大家分享的这篇论文，基于美股标普500的近100万篇新闻，详细回答了这个问题。...首先，作者基于股票在新闻中提及的位置，将出现在标题中的股票定义为lead，同时将出现在新闻正文中的其他股票定义为follower。...例如下面这篇新闻，Apple出现在新闻标题中，则Apple为leader；Intel、Nike及Peloton出现在正文中，它们就是follower。...比如我们可以根据股票i,j是否属于同一行业，将 拆解成 （同属一个行业的股票的邻接矩阵）和 （不属于同一行业股票的邻接矩阵）： \begin{aligned} &\omega_{i j, T}^w \...mathrm{i}, \mathrm{j} \text { from diff. sectors }\} \cdot \omega_{i j, T} \end{aligned} 同样，也可以根据lead股票是不是大盘股
不过仔细思考，其实题目也不是很复杂。这里从正、反两个角度给出不同的解。 正面角度 “取1张存1张”，说白了就是跳过一张取嘛。...因为题中的处理本质上相当于交换元素，所以我们大可将其看作一个交换数组元素的过程。...): arr = arr[:i+1] + arr[i+2:]+[arr[i+1]] return [arr.index(x)+1 for x in range(n)] 第3-4行就是实现题中提到的处理过程的...后记 看到这里你会发现，这个题真的不是很难。而这个题之所以被放在三面，我想更多是为了考察应试者的思维灵活性。毕竟这题不是套个模板就能过的那种算法题。...我相信这些算法的作者并不是想不到简洁的算法，而只是解题时陷入了思维定式。有时转变下思维，问题其实很简单。
QA-ZRE使用一个预料级别的F1指标(cF1)来准确地解释无法回答的问题。这个F1指标定义精度为真正的正计数除以系统返回非空答案的次数，召回率为真正的正计数除以有答案的实例数。 目标驱动对话。...多指针生成器解码器使用对问题、上下文和先前输出的词次的关注来决定是从问题中复制、从上下文中复制还是从有限的词汇表中生成。...对于这两个任务，可以直接从问题中复制答案。由于两个S2S基线都将问题连接到上下文，所以指针生成器机制能够直接从问题中复制。当上下文和问题被分成两个不同的输入时，模型就失去了这种能力。...这很直观，因为正确回答来自这些数据集的问题所需的所有词次都包含在上下文中。这个模型通常也会复制CNN/DM的上下文，因为答案摘要主要是由上下文中的词汇组成的，而很少有词汇是在上下文之外产生的。...在decaNLP上训练的MQAN学会了泛化，而不是局限于特定领域，同时也学习表示，使学习完全新的任务更容易。
p=22546 最近我们被客户要求撰写关于随机波动率SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 什么是随机波动率？随机波动率 (SV) 是指资产价格的波动率是变化的而不是恒定的 。 ...该模型产生了许多答案、估计和结果——例如将变量添加到复杂的数学问题中——以查看它们对解决方案的不同影响。然后在各种情况下重复多次相同的过程。 波动性 资产的波动性是期权定价的关键组成部分。...它不要求股票价格遵循对数正态概率分布。 如下图所示，观察到的股票波动率可能会飙升至高于或低于平均水平，但似乎总是在平均水平附近。高波动期之后通常是低波动期，反之亦然。...随机波动率模型用一个潜在的波动率变量来模拟这种情况，该变量被建模为随机过程。下面的模型与 No-U-Turn Sampler 论文中描述的模型相似，Hoffman (2011) p21。...---- 建立模型 首先，我们加载标普500指数的每日收益率。
随机波动率 (SV) 是指资产价格的波动率是变化的而不是恒定的 “随机”一词意味着某些变量是随机确定的，无法精确预测。 在金融建模的背景下，随机建模迭代随机变量的连续值，这些值彼此不独立。...该模型产生了许多答案、估计和结果——例如将变量添加到复杂的数学问题中——以查看它们对解决方案的不同影响。然后在各种情况下重复多次相同的过程。 波动性 资产的波动性是期权定价的关键组成部分。...它不要求股票价格遵循对数正态概率分布。 如下图所示，观察到的股票波动率可能会飙升至高于或低于平均水平，但似乎总是在平均水平附近。高波动期之后通常是低波动期，反之亦然。...随机波动率模型用一个潜在的波动率变量来模拟这种情况，该变量被建模为随机过程。下面的模型与 No-U-Turn Sampler 论文中描述的模型相似，Hoffman (2011) p21。...---- 建立模型 首先，我们加载标普500指数的每日收益率。
显然这个模型的准确率是十分糟糕的，这会使70.28的患者认为自己的病症会复发，而实际上是并不会复发的（对应正例样本的高误判率）。...在二分类问题中，混淆矩阵为2行2列。在本文中，上方的列标注为观测到的真实类别标签，左侧的行标注的是模型预测的类别标签，每个单元格中的数字代表同时分类器输出结果同时满足行，列要求的样本数量。...而CART和全部预测为会复发的模型之间准确度的差异可以从两者误判的正例数量占比来解释。...召回率可以被认为是分类器完备性的体现，低的召回率暗示着存在大量误判的负例。 预测结果都为不复发时，召回率为 0 /（0 + 85）= 0。...总结 在这篇文章中，你可以了解到准确性悖论以及在类别不平衡的问题中单靠分类准确性无法确保选择的模型性能是良好的。
尽管这个模型拥有接近完美的准确率，但是在这个问题中准确率显然不是一个合适的度量指标。...假正例（FP）指的是模型将实际上是反例的样本误判为正例的情况，或者说，在我们的例子中指的是那些被模型判断为恐怖分子，而实际上不是恐怖分子的个体。...我们使用调和平均而不是简单的算术平均的原因是：调和平均可以惩罚极端情况。一个具有 1.0 的精度，而召回率为 0 的分类器，这两个指标的算术平均是 0.5，但是 F1 score 会是 0。...二分类的混淆矩阵总共包含四个不同的结果：真正例（TP）、假正例（FP）、真反例（TN），以及假反例（FN）。列表示真实值，行表示预测值。行和列的交叉点指的就是这四种结果。...结论 我们倾向于使用准确率，因为每个人都知道它意味着什么，而不是因为它是完成任务的最佳工具！
在本文中，我们将分析如何在Web应用程序中检测和利用此漏洞。...在第1093行中，该值作为参数传递给setMessage函数，该函数在第1060行中通过使用现有元素的innerHTML属性将消息添加到页面。 6.所以我们尝试设置一个包含HTML代码的键值。...原理剖析 在本文中，我们首先分析了程序的流程，注意到它没有连接到服务器，因此向页面添加信息，并且它反回了用户给出的值。...然后我们分析了将数据添加到浏览器内部存储的脚本代码，并注意到这些数据可能无法验证是否合法，而且通过innerHTML属性呈现给用户。对于输入的值，这将意味着数据被视为HTML代码，而不是文本。...我们尝试这种没有验证的代码，我们首先插入了一些带有HTML标头标签的文本，并获得了浏览器解释的代码。那么我们的最后一步就是尝试XSS。
研究人员随便标！ 最新被CVPR 2022收录的一篇论文中，提供了一种粗点优化的新思路，将多类别多尺度定位问题从精确的点标注泛化到任意的粗点标注，第一次从算法角度减轻语义差异。...2：点标注带来的语义歧义问题 通过深入分析POL任务，研究人员发现将物体表示为一个像素点时，必然存在多个候选的像素点，这就是POL语义歧义（语义方差）的问题：对于某个物体，具有不同语义信息的区域都可能被标记为正...在网络的训练过程中，一幅图像将颈部区域视为正例，而另一幅图像（标注尾部的图像）视为负例。这种现象就是语义歧义，这导致训练出来的模型性能差。 图3：基于关键点标注的难点。...有几种显然可以提高结果的方法：1，P2PNet的骨干网络在本文中是Resnet50而不是VGG16。2，使用focal loss而不是Cross-Entropy loss作为损失函数。...3，Smooth-l1函数而不是L2 损失函数作为回归。4，在匹配标签时，使用top-k正例匹配，而不是一对一匹配。使用预测点使用NMS以获得最终点得分。
通常，测试是使用HTTP，而不是HTTPS，并且是在localhost，而不是你的生产域。...但在下文中，除非另有规定，为了便于阅读，所有标头值的例子都是未转义的....信息添加到主题中....信息添加到主题中....而它在标题中的格式如下: C=FR,C=US INFO.ISSUER.PROVINCE 将info.issuer.province选项设置为true，以将省份信息添加到发行人中.
subject(主题)： (): 所述信息头(header)是必须的，而信息头范围...提交消息的任何一行都不能超过100个字符！这使得该消息在GitHub以及各种git工具中更易于阅读。 Revert 如果提交还原了先前的提交，则应以开头revert: ，后跟还原的提交的标头。...在正文中应该说：This reverts commit .，其中哈希是要还原的提交的SHA。...主题(Subject) 主题简要描述了更改： 使用祈使句式和现在时：“change”而不是“changed”或“changes” 不要大写第一个字母 末尾没有点（。）...正文(Body) 就像在主题中一样，使用祈使句式现在时态：“change”而不是“changed”或“changes”。正文应包括改变的动机，并将其与以前的行为进行对比。
随机波动率 (SV) 是指资产价格的波动率是变化的而不是恒定的 。 “随机”一词意味着某些变量是随机确定的，无法精确预测。在金融建模的背景下，随机建模迭代随机变量的连续值，这些值彼此不独立。...该模型产生了许多答案、估计和结果——例如将变量添加到复杂的数学问题中——以查看它们对解决方案的不同影响。然后在各种情况下重复多次相同的过程。波动性资产的波动性是期权定价的关键组成部分。...它不要求股票价格遵循对数正态概率分布。如下图所示，观察到的股票波动率可能会飙升至高于或低于平均水平，但似乎总是在平均水平附近。高波动期之后通常是低波动期，反之亦然。...随机波动率模型用一个潜在的波动率变量来模拟这种情况，该变量被建模为随机过程。下面的模型与 No-U-Turn Sampler 论文中描述的模型相似，Hoffman (2011) p21。...----建立模型首先，我们加载标普500指数的每日收益率。
因为位置偏差告诉我们，用户倾向于与位于推荐列表中较高位置的item进行交互，而不管这些item的实际相关性如何，因此交互的item可能不是高度相关的。...Facebook在论文中尝试了两种Hard样本挖掘的方法：Hard负样本挖掘和Hard正样本挖掘。...但是在电商的问题中,就存在下面这种情况： D+1天未购买可能并不一定是真正意义上的未购买,而可能是加入购物车或者意愿清单了, 只是没有在当天下单, 而是过了一天在D+2天的时候下了单, 而这样的标签如果我们直接默认其为负样本就会有较大的问题...,因为它并不是真正意义上的负样本，只是反馈延迟了。...confidence weight可以被分为三类： 1.Heuristic：典型的例子是加权的矩阵分解以及动态MF,未观测到的交互被赋予较低的权重。
而相应时间则是API性能的一个重要并且可测量的参数。在本文中，我们将了解如何使用代码来测量API的响应时间，然后将响应时间数据返回到客户端。...但由于以下原因，这似乎不是正确的方法。 如果API有很多操作，那么我们需要将这个代码添加到多个不利于可维护性的地方。...中间件被组装到应用程序管道中并在传入请求中提供服务。每个组件执行以下操作。 选择是否将请求传递给管道中的下一个组件。 可以在调用管道中的下一个组件之前和之后执行工作。...最后，我们在自定义标题中添加响应时间信息。我们使用X-Response-Time-ms标头作为响应标头。作为惯例，自定义标题以X开头。...总结 在本文中，我们了解了如何利用ASP.NET中间件来管理跨领域问题，例如测量API的响应时间。使用中间件还有其他各种有用的用例，可以帮助重用代码并提高应用程序的可维护性。
在本文中，您将学习如何使用内置的HTTP响应缓存机制来实现缓存SpringBoot控制器的结果。 1.如何以及何时使用HTTP响应缓存？ 您可以在应用程序的多个层上进行缓存。...这个名为checkNotModified（）的方法可以在WebRequest包装器类中找到，您可以将其作为输入添加到控制器的方法中。 让我们仔细看看完整的例子。...然后，我们将日期与If-Modified-Since标头的值进行比较，并在正匹配上返回一个空。否则，服务器发送具有Last-Modified标头的适当值的完整响应主体。...但是如果你需要更好的精度而不仅仅是一秒呢？这就是ETag的用武之地。 可以将ETag定义为唯一的字符串值，该值在该时间点明确地标识资源。...服务器在名为ETag的标题中设置ETag值。当客户端再次访问资源时，它应该在名为If-None-Match的头中发送其值。
第一个增强，是当报表中有多个自左向右而不是自顶向下打印的字段时，VFP 把组标头放在哪里。...图12展示了在以前版本中，报表引擎把组标头放在细节带区的行里；它（指组标头）占据了第一列，而细节带区的内容只好从第二列开始。...图12、在以前版本的 VFP 中，组标头带区被放在跟细节带区同一行里。 你从图13中可以看到，VFP 9 把组标头对象放在了它们自己的行里。...这一行的高度是组标头带区的高度而不是细节带区的高度，所以组标头对象不会掩盖住细节带区对象，如果组标头被缩放到零，它也不会占据任何空间。 图13、在 VFP 9 中，组标头带区打印在它自己的行里。...不过，这其实并不是一个新功能，只是用来决定是否要把“@R”添加到输出的内容上。这个“@R”不会显示，但当Interleave被选中的时候将被存储起来。
针对正样本的选择策略： 用户点击为正样本 曝光即为正样本 实验表明，用户点击和曝光分别作为正样本的召回指标相差不多，添加曝光数据并不能增加额外价值，增大训练数据规模也不能。...但是在电商的问题中,就存在下面这种情况： D+1天未购买可能并不一定是真正意义上的未购买,而可能是加入购物车或者意愿清单了, 只是没有在当天下单, 而是过了一天在D+2天的时候下了单, 而这样的标签如果我们直接默认其为负样本就会有较大的问题...,因为它并不是真正意义上的负样本，只是反馈延迟了。...confidence weight可以被分为三类： 1.Heuristic：典型的例子是加权的矩阵分解以及动态MF,未观测到的交互被赋予较低的权重。...还有很多工作则基于用户的活跃度指定置信度等;但是赋予准确的置信权重是非常有挑战的,所以这块依然处理的不是非常好。
标签：Python与Excel,tabula-py 在本文中，我们将了解如何使用Python将PDF转换为Excel。如果你处理数据，那么很可能已经或将不得不处理存储在.pdf文件中的数据。...从PDF复制表格并将其直接粘贴到Excel是很困难的，在大多数情况下，我们从PDF文件中复制的是文本，而不是格式化的Excel表格。...因此，当将数据粘贴到Excel中时，我们会看到一块文本被压缩到一个单元格中。 当然，我们不希望将单个值逐个复制并粘贴到Excel中。使用Python，可以只需不到10行代码就可以获得相当好的结果。...： 图1 这是因为Java文件夹不在PATH系统变量中，只需将Java安装文件夹添加到PATH变量。...浏览一下表，我们似乎可以删除包含NaN值的行，而不会丢失任何数据点。幸运的是，pandas提供了一种方便的方法来删除具有NaN值的行。
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