本文主要介绍 Python 字节码、Python 虚拟机内幕以及 dis 模块的简单应用。阅读本文预计 10 min. 初探Python字节码和dis模块1. 前言2. Python 字节码2.1 汇编与反汇编2.2 什么是 Python 字节码呢？2.3 为什么需要 Python 字节码？3. Python 虚拟机内幕4. dis 模块4.1 访问和理解 Python 字节码4.2 dis()
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2024-05-13 12:48:35
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DCC-GARCH模型是一种在金融时间序列分析中广泛使用的模型，尤其在处理多变量条件异方差问题方面表现出色。本博文将详细阐述如何使用R语言解决DCC-GARCH模型的问题，保证每个模块都能展现DCC-GARCH模型的各个关键方面。
### 协议背景
随着金融市场的不断发展，研究人员和从业者们越来越关注资产收益之间的波动性动态关系。DCC-GARCH模型的引入，使得分析者能够更好地理解和捕捉资产
正如matth所指出的，最干净的方法可能是使用模板引擎。但首先，简单的python字符串格式也可以。在但是，问题或多或少是复杂的，这取决于您是要更新现有模型的一部分，还是只是从头开始创建新模型。在创建新模型下面是一个简单的Modelica模型的示例，如果参数、变量和方程已经在Python中可用，那么可以如何从这些参数、变量和方程中创建它们：name = 'myModel'parameters =
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2023-10-10 22:35:36
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学python的人都知道，python中一切皆是对象，如class生成的对象是对象，class本身也是对象，int是对象，str是对象，dict是对象...。所以，我很好奇，python是怎样实现这些对象的？带着这份好奇，我决定去看看python的源码。怎么用Python数学建模本人对Python的基础知识，一些模块(如爬虫，pygame等)有一些了解，最数学建模的重点是数学，不是计算机或编程语言
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2023-08-28 18:33:53
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当您处理金融时间序列时，我们通常可以获得相对高频的观察结果。例如，每天进行观察是很常见的。事实上，现在可以获得每小时、分钟、秒甚至毫秒的观测值。相关视频使用的包有许多软件包可以使我们能够估计波动率模型。我们还将使用该 quantmod 软件包，因为它可以让我们轻松访问一些标准财务数据。数据上传在这里，我们将使用包提供的方便的数据检索功能（getSymbols） qua
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2024-02-05 09:11:41
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# 用Python做预测模型
作为一名经验丰富的开发者，我将带领你一步步完成使用Python构建预测模型的过程。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
journey
title 使用Python构建预测模型的过程
section 数据准备
section 特征选择
section 模型训练
section 模型评估
section 模型
原创
2023-09-17 06:06:38
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本文讲的是用 Python 实现一个最简单的对象模型， 一个简单的对象模型Carl Friedrich Bolz 是一位在伦敦国王大学任职的研究员，他沉迷于动态语言的实现及优化等领域而不可自拔。他是 PyPy/RPython 的核心开发者之一，于此同时，他也在为 Prolog, Racket, Smalltalk, PHP 和 Ruby 等语言贡献代码。这是他的 Twitter @cf
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2023-08-24 10:30:00
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介绍鉴于Python在过去几年中的兴起及其简洁性，对于数据科学领域的Python学家意义重大。这篇文章会用最容易的方式引导你更快地构建第一个预测模型。 出乎意料的简单!10分钟用python进行人工智能建立预测模型 揭秘预测建模的过程我一直专注于在模型构建的初始阶段投入质量时间，如假设生成/脑力激荡会议/讨论或理解领域。所有这些活动都帮助我解决问题，最终导致我设计出更强大的业务解决方案。
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2023-08-22 16:09:40
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链路预测是一种机器学习任务，它的目的是根据已知的过去的数据预测未来的结果。在 Python 中，你可以使用 scikit-learn 库来进行链路预测。首先，你需要准备好用于训练和测试的数据。这些数据通常包含过去的观测值和对应的预测值。然后，你可以使用 scikit-learn 中的回归模型，如线性回归或决策树回归来训练模型。使用 fit() 方法可以将训练数据拟合到模型中。最后，你可以使用测试数
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2023-05-26 10:15:09
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灰色系统我们称信息完全未确定的系统为黑色系统，称信息完全确定的系统为白色系统，灰色系统就是这介于这之间，一部分信息是已知的，另一部分信息是未知的，系统内各因素间有不确定的关系。特点用灰色数学处理不确定量，使之量化。充分利用已知信息寻求系统的运动规律。灰色系统理论能处理贫信息系统。直接上代码首先引入所需要的库import matplotlib.pyplot as plt
import pandas
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2023-08-21 03:16:56
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文章目录1、数据获取2、数据可视化3、特征处理4、构建网络模型（1）网络搭建（2）优化器和损失函数（3）网络训练（4）网络模型结构（5）预测结果5、结果展示完整代码及数据 各位同学好，今天和大家分享一下TensorFlow2.0深度学习中的一个小案例。 案例内容：现有348个气温样本数据，每个样本有8项特征值和1项目标值，进行回归预测，构建神经网络模型。完整代码及数据，文末获取，喜欢记得收藏、
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2023-08-13 13:31:28
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时序模型——如何用Python进行时序模型预测的baseline预测（简单规则）在对时间序列问题进行建模预测之前，通常可以通过一些简单的规则对结果进行提前的预测，可以作为baseline，供之后的模型进行参考。很多数据分析的比赛，都可以基于对于背景的理解和数据分析获得有用的规则，通过"if A then B"等方式设计出很好的基准方案。 一般我们可以采取一些简单的统计量作为特征：中位数：较为稳健；
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2023-07-11 12:41:33
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速度与准备“兵之情主速，乘人之不及，由不虞之道，攻其所不戒也。”(《孙子兵法•九地篇》)无备为战之大患，有备无患，其乃至德也。(哈哈，译者自己写了这句，想必大家能明白。)这与数据科学博客有什么关系呢？这是你赢得竞争和编程马拉松的关键。如果你比竞争对手准备得更充分，你学习、迭代执行的速度越快，那么你就取得更好的名次，带来更好的结果。由于近几年来，Python用户数量上涨及其本身的简洁性，使得这个工具
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2024-08-30 12:50:32
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# 用Python做RFM模型的入门指南
## 什么是RFM模型？
RFM分析是一种用于客户细分和分析的方法，通过分析客户的交易数据，帮助企业识别出哪些客户是最有价值的。RFM代表三个维度：
- **R（Recency）**：最近一次购买距离现在的天数。
- **F（Frequency）**：在一定时间段内客户购买的次数。
- **M（Monetary）**：客户在一定时间段内的总消费金额。
原创
2024-09-12 07:30:09
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由于近几年来，PPthon用户数量上涨及其本身的简洁性，使得这个工具包对数据科学世界的PPthon专家们变得有意义。本文将帮助你更快更好地建立第一个预测模型。绝大多数优秀的数据科学家和kagglers建立自己的第一个有效模型并快速提交。这不仅仅有助于他们领先于排行榜，而且提供了问题的基准解决方案。预测模型的分解过程我总是集中于投入有质量的时间在建模的初始阶段，比如，假设生成、头脑风暴、讨论或理解可
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2023-07-07 11:29:22
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接触 Python 有一段时间了，总结了很多关于Python的数据模型，但是到现在也没怎么用 Python 写过一些有用的东西。基础虽然还行，但更深入的就不怎么了解了。于是打算看一下《流畅的Python》。首先是数据模型，主要是 Python 的魔术方法(特殊方法)，它们以双下划线开头和结束，能让我们自己写的类拥有类似Python内置对象那样的属性和方法。首先出场的是getitem和len。有了g
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2023-06-05 00:51:21
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介绍Python已于2.6版本添加访问Linux epoll库的API。这篇教程使用Python 3简要介绍如何使用Linux epoll。阻塞Socket 例1是一个Pyhton服务端程序，它监听8080端口，接收HTTP请求并将其打印到console，然后对HTTP请求进行回复。#Example 1
import socket
EOL1 = b'\n\n'
EOL2 = b'\n\
一、什么是模块？Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。（模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。）简单的说：模块就是包含函数（对象）的文件。二、为什么要创建模块？首先，直接回答这个问题，为什么要创建和使用模块？———为了更好的共享代码，即为了代码的重用。当然我们可以在代码基中需要的地方通过复
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2023-08-09 15:46:08
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背景众所周知python在机器学习实践中的应用广泛深入，而在我们业务中的应用集中在提供线上实时风控输出服务，比如国内业务的模型在线服务架构和海外业务的后台决策引擎架构。这两种应用的结合就要求我们考虑如何高效安全便捷地来实现模型的在线部署，为上游提供服务。在我们的考虑中，无论是代码复杂程度和业务场景，还是语言本身的特点，模型部署都有趋于向微服务架构转型的趋势和需要。一方面，需要进行代码分离来明确责任
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2023-08-22 23:34:17
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Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶API。为了实现猫狗大战，对keras进行学习，今天用keras实现一个简单的线性回归模型。首先导入库import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import Sequential #导入keras中的Sequential API。
f
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2023-08-17 07:07:05
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