本系列的第一篇因子加权方法中提到,对于因子间有相关性的情况,可以通过最大化IR来解决,但也会存在另一个问题:因子协方差矩阵的估计,文中对比了最原始的样本协差阵和Ledoit压缩估计量结果的差异,表明协方差矩阵的估计效果对于结果有很大影响。本文给出另一种更为常用的解决因子间相关性的方法:因子正交化。
原文是对申万一级行业做的,这里对申万、中信都测了一下, 频率上原文是月频,这里分别测了月频和周频,时间区间同研报
嘿,开发者!你是否关心如何使用最佳的方式将你的程序应用到云上?如果是这样,你应该根据 12-Factors 原则设计应用。12-Factors 原则是一种建立软件即服务(SaaS)的方法。今天,我将介
Disentangling the independently controllable factors of variation by interacting with the world https://arxiv.org/abs/1802.09484 It has been postulated that a good representation is one that disentangles the under- lying explanatory factors of variation.
Find amount of numbers for given sequence of integer numbers such that after raising them to the M-th power they will be divided by K.
Automated discovery of early visual concepts from raw image data is a major open challenge in AI research.
由于研究Libra等数字货币编程技术的需要,学习了一段时间的Rust编程,一不小心刷题上瘾。
这篇文章是如何使用几种不同的矩阵分解算法计算相关艺术家。代码用Python编写,以交互方式可视化结果。
FAVAE: Sequence Disentanglement using Information Bottleneck Principle
Among all the factors of a positive integer N, there may exist several consecutive numbers. For example, 630 can be factored as 3×5×6×7, where 5, 6, and 7 are the three consecutive numbers. Now given any positive N, you are supposed to find the maximum number of consecutive factors, and list the smallest sequence of the consecutive factors.
Marginalize out variables listed in leafKeys. These keys must be leaves in the BayesTree. Throws MarginalizeNonleaf Exception if non-leaves are requested to be marginalized. Marginalization leaves a linear approximation of the marginal in the system, and the linearization points of any variables involved in this linear marginal become fixed. The set fixed variables will include any key involved with the marginalized variables in the original factors, and possibly additional ones due to fill-in.
大量研究表明,A股行业有明显的轮动现象,并且与A股相反,行业指数通常呈现动量特征,即前期涨幅高的行业,会延续上涨的趋势,比前期涨幅低的行业有明显超额收益,这一现象之前的文章中也探究过,具体可以参考《研报复制(六):行业轮动的黄金律》。
一个数如果恰好等于不包含它本身所有因子之和,这个数就称为"完数"。例如,6的因子为1、2、3,而6=1+2+3,因此6是"完数"。编程序找出N之内的所有完数,并按下面格式输出其因子。
在 https://www.promptcloud.com/blog/data-visualization-text-mining-taylor-swift-song-lyrics/ 这篇文章里找到了答案
如果在多线程同时访问一个共享可变的状态变量,但是没有进行有效的访问控制的话,那么程序的运行就可能带来意料之外的错误。为了解决这个问题,有以下三种办法:
题目描述 一个数如果恰好等于不包含它本身所有因子之和,这个数就称为"完数"。 例如,6的因子为1、2、3,而6=1+2+3,因此6是"完数"。 编程序找出N之内的所有完数,并按下面格式输出其因子 输入
Get keys from removed factors and new factors, and compute unused keys, i.e., keys that are empty now and do not appear in the new factors.
分解质因数是将一个正整数分解为若干个质数的乘积的过程。每个质数都是一个素数,即只能被1和自身整除的数。
df=pd.read_csv('D:\order.csv',encoding="gbk") #读取数据 df.head(100)
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上文《Java并发编程实战》的第1章“多线程安全性与风险”,讲述了多线程带来的好处与风险。本文承接上文,继续总结《Java并发编程实战》的第二章:线程安全性。
这道题出自codeforces,链接:https://codeforces.com/gym/102646/problem/A1
In this part, you are required to implement the ElGamal algorithm from scratch. It contains the following three procedures, KeyGen, Encrypt, and Decrypt.
参考 收集vcftools所有用法 命令 vcftools --vcf snp.bialles.vcf --SNPdensity 100000 --out StatResults/SNPdensity 100000 是指定窗口长度 --out 是输出文件的前缀 使用R语言中的circlize包画图 参考 用circlize包绘制circos plot 代码 df<-read.table("SNPdensity.snpden",sep="\t",header=T) head(df) df<-df[,c(1,
circlize包是由德国癌症中心的华人博士Zuguang Gu开发,这个R包包含两个文件,一个是介绍绘制简单圈图的方法,另一个专门介绍基因组数据绘制圈图。
与项目 15“深坑”和项目 20“数字雨”类似,这个程序通过打印ROWS列表中的字符串来创建滚动动画。使用format()字符串方法将 AT 和 CG 对插入到每个字符串中。
将传进来的整数对 2, 3, 5 三个数进行除法运算,若结果为 1,则证明该数的质因数为这三个,即为丑数。
离散傅里叶变换 #include<iostream> #include<math.h> using namespace std; #define PI 3.14159265354 struct complex{ double r,i; }; complex multi(complex a,complex b){ complex tmp; tmp.r=a.r*b.r-a.
所谓因数分解,是指把一个整数变成其所有质因数相乘的形式,例如10=2*5, 39000=2*2*2*3*5*5*5*13。 from random import randint def factors(num, fac=[]): #每次都从2开始查找因数 for i in range(2, int(num**0.5)+1): #找到一个因数 if num%i == 0: fac.append(i) #继续分解,重复这个过程 factors(num//
因子分析(factor analysis, 简称FC)又称因素分析,基于相关关系而进行的数据分析技术,是一种建立在众多的观测数据的基础上的降维处理方法。其主要目的是探索隐藏在大量观测数据背后的某种结构,寻找一组变量变化的共同因子,将相同本质的变量归入一个因子,可减少变量的数目,还可检验变量间关系的假设。
在早期的计算机中不包含操作系统,它们从头到尾只能执行一个程序,并且这个程序能访问计算机中的所有资源。在这种环境中,不仅程序难以编写和运行,而且对于昂贵且稀有的计算机资源来说也是一种浪费!为了实现较高的资源利用率、公平性以及便利性,这促使人们在计算机中加入操作系统来实现多个程序同时执行。
https://academic.oup.com/genetics/article/225/3/iyad161/7258327?login=false
首先,这是一篇值得收藏的干货文。基本上覆盖到了因子评估的每个方面每个细节,小白友好型,很长,慢慢看。
R has five basic or “atomic” classes ofobjects:
今天做了下因子分析中的东东,本来想找一些公共网站的数据,限于时间和要做一些数据整理,时间来不及,就找了一个现成的数据源。
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9
1.选择PEG < 0.5, 即稳定成长且价值被低估的股票 其中PEG = PE / growth_rate 2.使用ES风险平价配权 3.根据组合的日内波动小于3%的条件, 与货币基金组合配资 4.最大持仓5只股票和1只货币基金, 优先买入市值小的, 15天调仓一次 5.剔除了周期性和项目类行业(该部分对改善回撤有明显的效果)
transcription factors表示转录因子的名称,对应的基因,家族,序列等基本信息,DNA motifs代表该转录因子结合区域的保守模式,DNA binding sites代表该转录因子实际的结合区域,target genes代表转录因子调控的靶基因。
找到_frozen_importlib_external.FileLoader类 :
因子分析可以看做是主成分分析的进一步扩展,主成分分析重点在综合原始变量的信息,而因子分析重在解释原始变量之间的关系。
In this work, we show that a model trained to predict held-out sound from video frames learns a visual representation that conveys semantically meaningful information. We formulate our sound-prediction task as a classification problem, in which we train a convolutional neural network (CNN) to predict a statistical summary of the sound that occurred at the time a video frame was recorded.
公式:求a的平方根的迭代公式为: X[n+1]=(X[n]+a/X[n])/2 要求前后两次求出的差的绝对值少于0.00001。 输出保留3位小数
高通量测序在这几年火速发展,常规的RNA-seq分析是我们先找到合适的相关基因,然后进行下游靶基因的验证。其实,研究调控基因上游的转录因子更能加深后期机制研究的深度。通过转录因子注释和表达量聚类分析,再结合WGCNA分析确定候选转录因子与所关注的性状之间的相关性,建立以转录因子为hub gene的调控网络,这是一个非常系统的机制研究思路。
多组学的研究在不断进入各个疾病领域,那么如何整合这些多组学的特征成为多组学因子综合分析的挑战,今天给大家介绍一个可以类似于PCA分析对多维组学数据进行降维分析的工具包MOFA2。首先看下包的安装:
仍然使用空转 | 结合scRNA完成空转spot注释(Seurat Mapping) & 彩蛋(封面的空转主图代码)推文中的空转数据进行示例展示。
paper:https://arxiv.fenshishang.com/pdf/2105.10648.pdf
Writing for, while loops is useful when programming but not particularly easy when working interactively on the command line. There are some functions which implement looping to make life easier
输入一个正整数,输出它的所有质数因子(如180的质数因子为 2、2、3、3、5。
【导读】本文利用TensorFlow构建了一个用于产品推荐的WALS协同过滤模型。作者从抓取数据开始对模型进行了详细的解读,并且分析了几种推荐中可能隐藏的情况及解决方案。 作者 | Lak Laksh
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