我们展示了如何将一个诺贝尔经济学奖获奖理论应用于股票市场，并使用简单的Python编程解决由此产生的优化问题。
KubiScan是一款能够帮助研究人员扫描Kubernetes集群中高风险权限的强大工具，在该工具的帮助下，研究人员可以轻松识别Kubernetes基于角色访问控制（RBAC）授权模型中的高风险权限。
大家好！作为一名专业的爬虫代理供应商，我今天要和大家分享一些关于Python爬虫在法律框架下的合规操作与风险控制的知识。随着互联网的发展，数据爬取在商业和研究领域扮演着重要的角色，但我们也必须遵守相关法律和规定，确保我们的爬虫操作合乎法律要求。在本文中，我将与大家讨论如何进行合规操作，并介绍风险控制的一些方法。
推荐语：本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。
风险价值 (VaR) 是一种统计数据，用于量化公司、投资组合在特定时间范围内可能发生的财务损失程度
【新智元导读】本文用一个机器学习评估客户风险水平的案例，从准备数据到测试模型，详解了如何随机森林模型实现目标。 机器学习模型可用于提高效率，识别风险或发现新的机会，并在许多不同领域得到应用。它们可以预测一个确定的值（e.g.下周的销售额），或预测分组，例如在风险投资组合中，预测客户是高风险，中等风险还是低风险。 值得注意的是，机器学习不是在所有问题上都工作得非常好。如果模式是新的，模型以前没有见过很多次，或者没有足够的数据，机器学习模型的表现就不会很好。此外，机器学习虽然可以支持各种用例，但仍然需要人类的验
本文是「信用风险建模 in Python」系列的第七篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔，
风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险
随着科技的进步，人工智能(Artificial Intelligence，AI)正逐渐渗透到各个行业中，其中包括金融领域。
将价格动态转换为收益（2），用几何时间序列（4）计算期望收益（3），而不是算术平均（收益率的波动越大，算术平均和几何平均之间的差异越大）。
如何使用Python通过蒙特卡洛模拟自动计算风险值（VaR）来管理投资组合或股票的金融风险。
随着互联网渗透到生活中的各个角落，金融行业也似乎找到了与互联网的完美结合。互联网金融作为一个新的行业如今正在上升的势头上，因而也涌现了越来越多的P2P公司。但是作为一个互金公司来讲，风险永远是一个最重要的话题。那么如何利用机器学习以及大数据技术来降低风险呢？如何建立信用评分的模型呢？
数据抓取的门槛越来越低，会点程序，或使用网络工具都可以薅点数据，新入行了不少爬虫选手，但是对抓取使用数据的法律风险可能缺少认识。尤其是从去年的《网络安全法》实施开始，被新闻公开报道的相关法律诉讼已有好几起。
最近看到新闻说微软要将python强行插入到excel中，让excel原生能调用python的能力，从而使数据分析更加方便快捷，但我这里需要给泼点冷水。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在大数据和人工智能技术加持下，不同行业各种新兴的风险控制手段也正在高速发展。但这些风险信息散落在互联网的海量资讯中，若能从中及时识别出风险事件并挖掘出潜在的风险特征，能够大幅提升识别和揭示风险的能力。而风险事件以文本的形式存在，需要采用自然语言理解模型实现风险事件的高精度智能识别，其本质是属于一个文本分类任务。 NLP（自然语言处理）作为人工智能领域皇冠上的“明珠”，其技术的科研创新一直精进不休。而文本分类在自然
概述 安全测试人员在工作的时候，不单单需要发现问题，还需要花费精力去撰写安全测试报告来记录结果。为了方便，我利用django框架写了个简易的安全测试报告撰写系统。 撰写报告的时候，需要写明漏洞名称、漏
本文展示了如何基于基础ARMA-GARCH过程（当然这也涉及广义上的QRM）来拟合和预测风险价值（Value-at-Risk，VaR）
本书由Wes McKinney创作，他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
專 欄 ❈Rho，Python中文社区专栏作者，现居深圳。知乎专栏地址：https://zhuanlan.zhihu.com/BecomingaDataScientist❈ 注册会计师带你用Pyth
一直以来，Python 3都超级尴尬。Python3的设计原因导致某些语法不兼容Python2，用户在Python2里投入越多，迁移的成本就越大，就越难迁移到新的版本。 比如NumPy或Pandas，当其从Python2迁移到Python3时，需要修改大量代码，牵扯的行业极多，影响极大，原来服务很好的软件，可能引入新的风险或者bug，这些隐形成本和风险都对迁移带来了难度和阻力。 而今，Python核心团队计划在2020年停止支持Python 2，这也算是下了最后通牒。用户终于可以迁移到 Python3，
前言 犯罪心理学还能用于挖掘代码风险？ 挖掘出来的东西是什么？ 挖掘出来的东东长什么样子 挖掘出来能用来做什么？ 具体怎么样挖掘呢 这是本文的主要探讨的内容． 在大型的项目中, 代码和模块的复杂度在很大程度上决定了测试任务的时间, 在项目快速迭代而测试时间比较短的情况下, 怎么样高效的完成测试并且保证测试质量 如果我们能找到这些经常出问题还有潜在可能出问题的代码和功能区域, 我们的测试就能更高效. 犯罪心理学还能用于挖掘代码风险？ － 答案: 是的 地理罪犯分析调查法基于了这样一个原则：罪犯的
考过研的朋友可能听说过“三跨”这个词，即跨地区、跨专业、跨学校考研，每多一“跨”，难度就会高不少。
随着企业竞争日益激烈，风险控制变得越来越重要。在这个过程中，企业经营异常信息查询API成为了一种非常有用的数据工具，用来检测企业的经营状况和风险信息。本文将介绍如何使用企业经营异常信息查询API并提供一些实例。
Drozer原名mercury，是一款面向Android的综合安全评估和攻击框架，它可以全面评估安卓app的安全性，并帮助团队把app的安全风险保持在可控范围内。它可以通过与Dalivik VM、其它应用程序的IPC端点以及底层操作系统的交互，避免正处于开发阶段的android应用程序和设备暴露出不可接受的安全漏洞。
通过审计源代码，也就是查看源代码，来发现其中存在的隐患，代码审计需要对被审计的语言有充分的了解，不仅是能读懂源代码，还要了解语言本身的缺陷。很多时候代码审计的突破口就在于一些已经广为人知的有问题的代码的写法。
文章内容来源：电脑报 “通信大数据行程卡”于2020年2月上线，是由工信部指导，中国信通院、中国电信、中国移动、中国联通三家基础电信企业共同推出的公益性行程查询服务。 自疫情以来，它已成为人们出行的重要工具，可免费为用户提供本人过往14天内到访过的国家（地区）和停留满4小时的国内城市证明。但目前只能精确到市。 近日，有网友向工信部留言建议能否考虑将通信行程码显示的行程精确到县级。对此，工信部再次在答复中强调，因受技术原理所限，无法精确到县级。 工信部官网“部长信箱”页面显示，该网友5月10日留言称，“行程
事情是这样的。摩根大通位于伦敦的首席投资办公室（Chief Investment Office）曾指派量化专家为其合成信贷组合构建一个新的在险价值模型。这种模型常用于市场风险测量和管理。2012年1月，这个新模型被摩根大通正式采用。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。
ApplicationScanner是一个快速稳定的App代码扫描工具，该工具基于Python3.7实现其主要功能，apk检测部分需要JDK 11的支持，因此具备较好的跨平台特性，目前支持在Linux和Mac系统上使用，暂不支持Windows。
网络上大部分都是Python爬虫，为什么大家喜欢用Python来写，方便呀。我自己也写过，确实方便。但是也有不好的地方。
风险价值(VaR)是金融领域广泛使用的风险度量，它量化了在特定时间范围内和给定置信度水平下投资或投资组合的潜在损失。它提供了一个单一的数字，代表投资者在正常市场条件下可能经历的最大损失。VaR是风险管理、投资组合优化和法规遵从的重要工具。
本文介绍了笔者通过一个简单的方法利用Cobra工具来实现自动化代码审计的经验，以及对Cobra工具代码的一些定制改动。
目前，金融市场总是变幻莫测，充满了不确定因素，是一个有许多投资风险的市场。这与其本身的市场规律和偶然性有关，金融危机、国家政策以及自然灾难等都会影响到金融市场，均会影响投资的收益情况。所以投资者总是希望能够找到应对的方法来减少投资的风险而增加收益。随着老百姓对合理的财富分配理论有着迫切的需求，学会优化投资理财，做到理性投资，是当前投资者最关心的问题。
各位爬友们好，作为一名专业的爬虫代理提供者，我要和大家分享一些避免爬虫IP被屏蔽的实用技巧。你知道吗，当我们爬取数据的时候，很容易被目标网站识别出来并封禁我们的IP地址，导致无法继续爬取数据。这个问题困扰了很多爬虫程序员。但别担心，今天我就来给你们支招，帮你们顺利搞定这个问题！
Python爬虫怎么挣钱？解析Python爬虫赚钱方式，想过自己学到的专业技能赚钱，首先需要你能够数量掌握Python爬虫技术，专业能力强才能解决开发过程中出现的问题，Python爬虫可以通过Python爬虫外包项目、整合信息数据做产品、独立的自媒体三种方式挣钱。
在现代IT领域，随着系统和网络规模的不断扩大，运维工作变得日益复杂。为了应对这一挑战，Python编程语言已经成为自动化运维的瑞士军刀，帮助企业提高效率、降低风险。本文将深入探讨Python在自动化运维中的应用，介绍其强大的功能和优势，为您提供深入的见解和实用的建议。
在软件设计中，有时确实存在一个类仅能用来产生一个唯一对象的必要性，例如，一个大公司的打印室虽然可以有多台打印机，但是其打印管理系统中只有一个打印任务控制对象，该对象管理打印排队并分配打印任务给各个打印机。再如，在 Windows 系统中，应该只有一个文件系统与一个文件视窗管理系统（Window Manager）。
该代码库是基于QQ机器人框架进行开发的机器人，用于服务查询国内疫情最新动态、疫情资讯、风险地区、出行政策、疫情科普、防疫热线等服务
编者按：本书节选自图书《Python与机器学习实战》 文末评论赠送本书，欢迎留言！ “机器学习”在最近虽可能不至于到人尽皆知的程度，却也是非常火热的词汇。机器学习是英文单词“Machine Learning”（简称ML）的直译，从字面上便说明了这门技术是让机器进行“学习”的技术。然而我们知道机器终究是死的，所谓的“学习”归根结底亦只是人类“赋予”机器的一系列运算。这个“赋予”的过程可以有很多种实现，而Python正是其中相对容易上手、同时性能又相当不错的一门语言。本文打算先谈谈机器学习相关的一些比较宽泛的知
subprocess.call 是 os.system 的替代方案，提供更多的控制。
如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。Python语言是人工智能的基础语言，国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并
这本书真心好，作者就是极度追求技术把机器学习方法和量化投资结合起来。光是看里面如何打标签 (labelling), 采样 (sampling) 和分析回测危险 (danger of backtesting) 就物超所值。此外再看看有 Peter Carr, Fabozzi, Rebonato 这些如雷贯耳的大牛给这本书背书就可知其分量了。
Sitadel实际上是WAScan的升级版，不过是Python版本（>= 3.4）的，这样有助于研究人员根据自己的需要去进行自定义开发，并引入新的功能模块。
去年11月，Python 之父Guido van Rossum宣布了他已经加入微软的消息：
交易过程是一个复杂的过程，包括股票选择，策略设计和投资组合创建等多个步骤。在这里，我们将重点关注其中的一个步骤，即计算具有 n 个股票的投资组合的预期回报和潜在风险。 单只股票的预期回报 投资组合的预期收益提供了可以从投资组合中获得多少回报的估计。风险评估给出了投资者在持有这个投资组合时所需要承担的风险估计。投资组合的回报和风险都是取决于单只股票的回报和风险，及其单只股票在整个投资组合中的组成份额。 任何股票的风险和回报都是可以通过一些特定的参数进行控制的，所以投资者可以通过调整某些特定的参数将他/她的投资
这份实习要求主要考察通用型的业务问题、过往的项目经历、价值观和软性技能。对于这个职位，以下是可能需要具备的能力和特点：
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