文章目录argparse模块用法一、 概念二、 基础1、 使用步骤1.1 总步骤1.2 创建对象1.3 添加参数1.4 解析参数三、 使用案例 argparse模块用法一、 概念argsparse是python的命令行解析的标准模块，内置于python，不需要安装。这个库可以让我们直接在命令行中就可以向程序中传入参数并让程序运行。官方文档的位置：【https://docs.python.org/
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2023-12-28 23:51:14
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ArchiCAD 24 for Mac(3D建筑模型设计和分析软件)2.16 GB2021.03.22简体中文ArchiCAD mac是一款Graphisoft公司为了使建筑师能在三维虚拟建筑模型软件，全面评估其建筑设计而专业打造的一套虚拟模型解决方案。通过全球十几万用户，一百多万个实际项目的检验，ArchiCAD被证明是建筑师在设计和建造伟大建筑时完全可以信赖的工具。下载 ArchiCAD 24
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2023-11-07 23:13:55
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在进行时间序列金融数据分析时，最常用的方法之一就是自回归条件异方差（ARCH模型）。这篇文章旨在为读者提供一个详细的过程，展示如何利用Python实现ARCH模型并绘制拟合结果。通过使用可视化图表和代码分析，我将为您提供全面的理解。
## 背景描述
在金融市场中，资产回报率序列通常表现出波动聚集的特征，即某些时期的波动性要远高于其他时期。这种现象可以使用ARCH模型进行建模与分析。通过对ARC
在这里下载最新的iso镜像,一个iso里面已经包括了32和64位.来者不善。进去后竟然是进入字符界面，并且给各位留了一个install.txt，果然..==!好吧，粗略看下install.txt之后，你会发现，漫长的修改配置文件的过程即将开始，这样有个好处，就是让了解一些inux文件组织吧。我还立刻看到还有一个好处那就是你可以轻松用一个脚本完成整个安装过程。我以为install.txt里面会有详细
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2024-06-11 13:02:44
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在使用Python进行时间序列分析时，ARCH（自回归条件异方差）模型是一种常用的工具，特别是在处理金融数据时。但是，当我们得到ARCH模型的结果后，如何将这些统计结果转换回原始的数学公式是很多研究者关心的问题。在本文中，我们将探讨这一过程，并通过代码示例来演示如何实现这一转换。
## 1. ARCH模型简介
ARCH模型由Engle在1982年提出，旨在解决时间序列数据中的异方差问题。ARC
LOGO ARCH 模型介绍 ARCH模型背景 1 介绍ARCH模型 2 3 HS300的ARCH现象检验 4 介绍ARCH效应 ARCH模型背景 资本市场收益率数据特点： 1.存在波动率聚集性 2.波动率以连续时间变化，即波动率跳跃很少见的 3.波动率不会发散到无穷，也就是说波动率往往是平稳 4.波动率对价格大幅上升和下降的反应不同，所谓的杠杆效应 为更好的描述、捕捉和预测波动率，针对资本市场，
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2023-07-30 18:55:43
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ARCH模型的基本思想ARCH模型的基本思想是指在以前信息集下，某一时刻一个噪声的发生是服从正态分布。该正态分布的均值为零，方差是一个随时间变化的量(即为条件异方差)。并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归)。这样就构成了自回归条件异方差模型。由于需要使用到条件方差，我们这里不采用恩格尔的比较严谨的复杂的数学表达式，而是采取下面的表达方式，以便于我们把握模型的精髓。见
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2023-09-24 21:47:16
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python内置模块之re模块 1、findall 、search、matchimport re
# 根据正则匹配除所有符合条件的数据
re.findall('正则表达式','带匹配的文本')
res = re.findall('b','eva jason jackson')
print(res) # ['a', 'a', 'a'] 结果是一个列表(要么有元素 要么空列表)
# 根据正则匹
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2023-09-06 18:28:37
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1.2 举例1.2.1 ARCH建模以下代码需要在 IPython notebook下运行： In [1]: import warnings
warnings.simplefilter('ignore')
%matplotlib inline
import seaborn
seaborn.set_style('darkgrid') In [2]: seaborn.mpl.rcParam
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2023-09-17 00:02:29
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1.7 波动率过程波动率过程用于添加到均值模型来捕获时变的波动性。1.7.1 常数方差class arch.univariate.ConstantVariance[source]常数波动率过程注意：模型在所有期间具有相同方差backcast(resids)[source]构建回测值来启动递归Parameters:resids (ndarray) – 残差向量 (接近)Retur
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2023-10-04 15:53:25
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使用anaconda安装pytorch过程中出现的问题在使用anaconda安装pytorch的过程中，出现了很多问题，也在网上查了很多相关的资料，但是都没有奏效。在很多次尝试之后才发现是要先装numpy的原因…下面开始记录一下过程中的一些尝试和错误经验，供大家参考学习。先按照正常步骤一步一步来安装。使用anaconda直接从网上下载首先，打开anaconda navigator,然后创建一个环境
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2023-07-05 22:59:56
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由于机器比较古老（奔四3.0+845GV），跑gnome比较费劲，于是选择了Arch+Xfce4。刚开始从arch官网下载core-i686镜像刻盘，安装。一切顺利，等到更新系统和安装X的时候，头疼的问题来了，pacman需要升级，升级完pacman再升级其他软件包出现各种错误。一一google之，没解决了。然后放弃用core-i686安装。选择netinstall。好在10M宽带比较给力，a
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2023-08-09 19:35:21
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Linux 命令简单解释：一、系统管理与设置1、信息显示命令# man & info //帮助手册# man 命令 //显示相应命令的帮助内容# arch //显示当前系统体系结构# cal //显示当前月份# cal 2012 //显示2012年的月历# cal 10 2012 //显示2012年10月的月历# cal -y //显示整年日历# cat /etc/issue //看当前系
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2024-05-20 22:08:10
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这是一篇基于边缘连接方法的椭圆检测算法AAMED《Arc Adjacency Matrix-Based Fast Ellipse Detection》，核心思想是使用弧段邻接矩阵获得所有弧段的组合方法，然后使用提出的基于采样点的思想的验证方法进行验证。论文公开了使用的9个数据集，并给出了AAMED在这9个数据集的检测结果，并提供了AAMED源代码，对应下载链接：AAMED算法下面对该论文进行详细说
首先我们有了一个解析器生成器，其中一部分是语法解析器。我们可以称之为元解析器（meta-parser）。该元解析器与要生成的解析器类似：GrammarParser 继承自Parser ，它使用相同的 mark()/reset()/expect() 机制。然而，它是手写的。但是，只能是手写么？ 在编译器设计中有一个传统，即编译器使用它要编译的语言编写。我深切地记得在我初学编程时，当时用的 Pasca
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2024-09-25 20:41:55
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今天，我将和大家分享一些用于数据科学任务的Python库，这些库并不常见，它们不如panda、scikit-learn、matplotlib等知名，但却十分实用，下面就一起来看看都有哪些库：1. Wget数据提取，尤其是从网络中提取数据，是数据科学家的重要任务之一。Wget是一个免费的工具，用于从Web下载非交互式的文件，它支持HTTP、HTTPS和FTP协议，以及通过HTTP代理进行检索。由于它
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2024-10-21 12:47:13
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1.6 均值模型所有的 ARCH模型开始时需要确定一个均值模型。1.6.1非均值class arch.univariate.ZeroMean(y=None, hold_back=None, volatility=None, distribution=None)[source]0条件均值模型估计和模拟：Parameters:y (
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2023-10-12 10:00:45
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# Python解析HTTP结果
## 概述
在开发中，我们经常需要通过HTTP协议与服务端进行通信，获取数据或者提交数据。而解析HTTP结果是其中的一项重要任务，它可以帮助我们从服务端返回的数据中提取所需的信息。在本文中，我将向你介绍如何使用Python来解析HTTP结果。
## 流程图
下面是解析HTTP结果的整个流程图，通过这个流程图，我们可以更好地理解整个过程。
```mermaid
原创
2023-10-09 10:36:56
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1. re.match 和 re.search区别match是从字符串的开头开始尝试匹配，如果匹配失败则不会返回值。 例如被查找字符串为mstr=‘aabcd’，使用re.match(r'ab',mstr)返回None。并不会查找到值，因为是从头开始匹配的。而search是从字符串中查找，找到的话返回match对象。2. 非捕获组（引用下面链接内容）在python re模块的官方文档里面，对于括号
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2024-03-07 14:23:31
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目录前言现有的 Dataset 和 DataLoader 及其存在的问题新的数据加载方式：DataPipe 与 DataLoader2结构化数据处理新范式：TorchArrow总结参考链接前言近日，PyTorch 推出了新的版本 PyTorch 1.12 ，其中针对 PyTorch 的数据加载与处理方面有几个值得关注的更新：引入了一个 Beta 版本的机器学习数据处理库：TorchArrowTor
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2023-10-12 08:40:20
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