首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

网站和电子邮件中的“网络信标(web-beacon)”

本文描述了这些跟踪器类型中的一种:网络信标,又称网页臭虫(web beacon),并揭示了网站和电子邮件中最常见的20个网络信标。...网络信标概念 网络信标,或网页臭虫,也被称为跟踪器像素(tracker pixel)或间谍像素(spy pixel),指的是跟踪在网页,内部应用程序和电子邮件中的元素,以检查用户是否访问了某些内容(...即便是谷歌(32.53%)、微软(21.81%)、亚马逊(13.15%)和甲骨文(2.86%)这样的科技巨头,在我们的排名中领先,也运营着营销和广告子公司。...我们在电子邮件流量中检测到的大多数信标来自Mailchimp(21.74%)和SendGrid(19.88%),它们是美国两家主要的电子邮件营销公司。...网站上和电子邮件中的信标对用户来说是不可见的,公司在那里放置信标时也不会发出警告,这一点与cookie不同。

2.5K30

Double DQN——解决DQN中的过估计问题

一句话概括,DQN基于Q-Learning,Q-Learning中有Qmax,Qmax会导致Q现实当中的过估计(overestimate)。而Double DQN就是用来解决出现的过估计问题的。...在实际问题中,如果你输出你的DQN的Q值,可能就会发现,Q值都超级大,这就是出现了overestimate。 这次的Double DQN的算法实战基于的是OpenAI Gym中的Pendulum环境。...而DQN中本来就有两个神经网络,所以我们就可以利用一下DQN这个地理优势。我们使用Q估计的神经网络估计Q现实中Qmax(s', a')的最大动作值。...然后用这个被Q估计初级出来的动作来选择Q现实中的Q(s')。总结一下: 有两个神经网络:Q_eval(Q估计中的),Q_next(Q现实中的)。...self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) 我们对比Double DQN和Natural DQN在tensorboard中的图,发现他们的结构并没有不同

1.9K20
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    深度 | 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题

    我们希望将我们的检验应用于检测 GARCH 模型中的结构性变化,这是金融时间序列中的常见模型。据我所知,用于 GARCH 模型估计和推断(以及其他工作)的“最新技术” R 包是 fGarch。...我们认为问题可能在于参数估计的协方差矩阵的估计,并且我煞费苦心地推导和编写函数以使该矩阵不使用数值微分,但这并没有阻止不良行为。...他主张在社区中提高对优化问题的认识,并提高包的灵活性,而不仅仅是使用 optim() 提供的不同算法。 我在本文中强调的问题让我更加意识到选择在优化方法中的重要性。...回到 GARCH 模型参数估计的话题,我猜测β的不稳定性可能来自以下原因: GARCH 序列的统计性质对 α 和 β敏感,特别是 β; ω、α、β以及长期方差之间存在一个硬性的等式约束,但是在优化计算中没有体现出这种等式约束...GARCH 模型参数估计的不稳定性也引出了另一个问题,对于不可观测的波动率的建模,参数估计以及校准的结果都是值得怀疑的。所以,某些 SDE 参数的估计和校准的稳定性实验应该提上日程。

    6.6K10

    深度 | 在R中估计GARCH参数存在的问题(续)

    本期作者:徐瑞龙 未经授权,严禁转载 本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中,Curtis Miller 讨论了 fGarch...包和 tseries 包估计 GARCH(1, 1) 模型参数的稳定性问题,结果不容乐观。...rugarch 包的使用 rugarch 包中负责估计 GARCH 模型参数的最主要函数是 ugarchfit,不过在调用该函数值前要用函数 ugarchspec 创建一个特殊对象,用来固定 GARCH.... ~ parameter) print(ggp10k + ggtitle("solnp Optimization")) 相较于 β,ω 和 α 的估计值更加稳定,这一节论和之前文章中的结论大体一致,...为了解决非大样本情况下估计的稳定性问题,有必要找到一种 bootstrap 方法,人为扩充现实问题中有限的样本量;或者借鉴机器学习的思路,对参数施加正则化约束。

    2K30

    在 R 中估计 GARCH 参数存在问题(基于 rugarch 包)

    一年前我写了一篇文章,关于在 R 中估计 GARCH(1, 1) 模型参数时遇到的问题。我记录了参数估计的行为(重点是 β ),以及使用 fGarch 计算这些估计值时发现的病态行为。...另外,生成模拟数据的过程的属性是先验已知的,包括生成参数的值,以及哪些假设(例如序列中是否存在结构变化)是真的。这允许对估计器和检验进行健全的检查。...我不会像我在第一篇文章中那样画图,这些图只是为了表明存在的问题及其严重性。相反,我将考察由不同优化程序生成的估计器的特性。...garchOrder 是模型中 ARCH 和 GARCH 部分的阶数向量。...注意估计的参数和标准差?即使对于 1000 的样本大小,估计也与“正确”数字相去甚远,并且基于估计标准差的合理置信区间不包含正确的值。看起来我在上一篇文章中记录的问题并没有消失。

    4.4K31

    Java中编码问题

    在开发过程中经常会遇到一会乱码问题,不是什么大问题,但是也挺烦人的,今天来将我们开发总结的经验记录下来,希望可以给大家一些帮助。 一些概念: 字符:人们使用的记号,抽象意义上的一个符号。...比如:‘1’,‘中’,‘a’ 字节:计算机中存储数据的单元,一个8位的二进制数,是一个很具体的存储空间 字符集:使用哪些字符。也就是说哪些汉字,字母和符号会被收入标准中。...中文字符的每个字节最高位规定为 1(即中文的二进制是负数),这便是 GB2312 编码 GBK   由于中国汉字太多,在 GB2312 的基础上增加了更多的中文字符,这种编码是 GBK   问题:如果只是在中国...,那么大家都认识汉字,但是如果是别的国家,而该国家的码表中是没有收录汉字的。...编码中的第一个字节仍与 ASCII 兼容,这使得原来处理 ASCII 字符的软件无须或只需做少部分修改,即可继续使用。因此,它逐渐成为电子邮件、网页及其他存储或传送文字的应用中,优先采用的编码。

    1.1K10

    java中关于继承的问题

    https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/53767724 先来看一道面试题: java中关于继承的描述正确的是() A、一个子类只能继承一个父类...子类中所有的构造函数都会默认访问父类中的空参数构造函数,这是因为子类的构造函数内第一行都有默认的super()语句。super()表示子类在初始化时调用父类的空参数的构造函数来完成初始化。...这时如果子类的构造函数有默认的super()语句,那么就会出现错误,因为父类中没有空参数的构造函数。...因此,在子类中默认super()语句,在父类中无对应的构造函数,必须在子类的构造函数中通过this或super(参数)指定要访问的父类中的构造函数。 PS:方法没有继承一说,只有重载和重写

    1.5K00

    JAVA中序列化和反序列化中的静态成员问题

    JAVA中的序列化和反序列化主要用于: (1)将对象或者异常等写入文件,通过文件交互传输信息; (2)将对象或者异常等通过网络进行传输。 那么为什么需要序列化和反序列化呢?...等下通过测试程序看一下; (2)类中重写了toString方法,是为了打印结果。 接下来我们看一下测试该类的对象序列化和反序列化的一个测试程序版本,提前说明,这个版本是有问题的。...注意,这里定义了两个方法Serialize()和Deserialize(),分别实现了序列化和反序列化的功能,里面的主要用到了对象输入输出流和文件输入输出流,大家看一下程序中的注释就可以理解。...在序列化的方法中,将对象的成员变量word设置成了"123",i设置成了"2",注意这里的i是静态变量,那么以通常的序列化和反序列化的理解来看,无非就是一个正过程和一个逆过程,最终经过反序列化后,输出对象中的...大家注意,上面的程序是直接在一个JVM一个进程中操作完了序列化和反序列化的所有过程,故而JVM中已经保存了i = 2,所以i的值没有变化,所以再次读出来肯定还是2。

    73120

    在流式模型和分布式模型中实现最优矩估计

    Woodruff 摘要:数据流模型中最古老的问题之一是近似第p个矩∥X∥pp=Σni= 1 | Xi | pof基础向量X∈Rn,它表示为poly(n)更新的序列。坐标。...虽然当允许正和负更新时,已知这个问题的紧密空间界限(ε-2logn)位,但令人惊讶的是,当所有空间复杂性都存在差距时更新是正的。...即,我们给出了用于估计∥X∥pp的O~(ε-2 + logn)位的最坏情况流的上界。我们的技术还给出了估计流中经验熵的新上界。...另一方面,我们证明了forp∈(1,2),在自然协调器和黑板通信拓扑中,有一个O~(ε-2)位最大值 - 基于随机舍入方案的通信上界。我们的协议还产生了重击者和近似矩阵乘积的协议。

    61930
    领券