Cisco IOS
防火墙是
Cisco IOS的一个组件，它可以提供Cisco PIX
防火墙上 的类似功能。它可以允许管理员在不购买单独防火墙的情况下，有效地对网络提供
安全防护。
大家以前使用比较多的是标准访问列表和扩展访问列表，但这两种形式的列表都是静态的，即不在人为参与的情况下，系统不能根据实际情况的变化动态调整列表中 的条目。但在实际工作中我
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2024-07-28 09:56:42
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brinson归因是一种用于量化投资领域的分析方法，主要用于评估投资组合的表现与基准的偏差。这种方法将投资组合的收益归因于不同的因素，比如市场选择和资产配置。本文通过Python实现brinson归因的过程，详细记录其中的协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测与工具链集成，协助读者深入理解该过程。
## 协议背景
回顾一下brinson归因的历史。该方法最早由Brinson, Hoo
# 如何实现 Python Brinson BF 模型
在投资组合管理和绩效评估中，Brinson BF 模型是一种广泛使用的方法，它帮助我们分析基金经理的表现，并将其归因于市场效应和策略选择。在这篇文章中，我们将逐步实现这个模型，特别适合刚入行的小白开发者。
## 整体流程
我们将这个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
Brinson理论的框架 象限1基金基准：在此，我们将根据其长期投资基准确定投资组合的基准收益率。 一个基金的基准收益是所采用的投资基准的结果。投资基准确定长期资产配置计划(包括资产类别和标准权重)，用于控制总体风险和满足投资组合目标。 简而言之,基准确定整个计划的投资组合的标准。要计算策略基准收益率，我们需要：(1)预先说明所有资产类别的权重，以及(2)分配在每种资产类别上的被动(或基准)
原创
2023-09-26 15:09:05
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目录1. Introduction1.1. FRS框架1.2. 信息来源1.3. Auditing, 审计2. Financial Reporting mechanics2.1. R22: Financial Statement elements2.1.1. Assets中国特色的土地资产项2.1.2. Liabilities2.1.3. Owner's equity2.1.4. Revenue2
Brinson理论的框架 象限1基金基准：在此，我们将根据其长期投资基准确定投资组合的基准收益率。 一个基金的基准收益是所采用的投资基准的结果。投资基准确定长期资产配置计划(包括资产类别和标准权重)，用于控制总体风险和满足投资组合目标。 简而言之,基准确定整个计划的投资组合的标准。要计算策略基准收益率，我们需要：(1)预先说明所有资产类别的权重，以及(2)分配在每种资产类别上的被动(或基准)
原创
2023-09-20 17:48:17
433阅读
单期Brinson模型 一个时期的基金收益可以分为四个部分：资产配置收益、个股选择收益、交互收益和基准组合收益。先构建4个概念性的组合： Q1、Q4：基准收益组合和实际投资组合； Q2：积极资产配置组合。这表示基金经理能自主选择资产配置的比例，但是每个资产类别内部则完全按照其业绩基准配置，即每个资产i的收益等于在基准中资产i的收益； Q3：积极股票选择组合。这表示基金经理完全按照业绩
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2024-01-22 20:38:12
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广度优先搜索（Breadth First Search，简称bfs）是属于图论的一种，广泛应用于数据结构的搜索，通常用于解决一些最短路径的问题。广度优先搜索的核心思路是：确定一个或多个源点，以这些源点为起点向外发散，确定下一步可能会走到的所有点（必要时可使用哈希去重，记录走过的点，因为有些时候bfs可能会进入死循环，并且可以验证：一个点若在第n次遍历时走到过，此后的任意一次遍历走到的这个点必然没有
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2023-09-27 09:05:02
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BRINSON理论 - 投资组合表现的决定因素最近的一项研究表明，在所有资产超过20亿美元的企业养老金基金中，超过80%拥有超过10位投资经理，在所有资产超过5000万美元的基金中， 不到三分之一的基金拥有一名投资经理。许多雇佣多名经理的基金只关注经理选择的过程。直到现在，一些基金才开始认识到，它们必须制定一种界定基金经理资产管理能力的方法， 并对构成投资管理过程的各个环
原创
2021-09-23 14:15:09
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# Python中的`with`语句及其应用
在Python编程中，资源管理是一个不可忽视的重要课题。我们在进行文件操作、数据库连接或网络请求时，常常需要手动管理资源的申请和释放。然而，手动管理资源容易出错，若不小心可能会造成资源泄露。为了解决这个问题，Python提供了`with`语句，它利用上下文管理器来简化资源管理。
## `with`语句的基本用法
`with`语句的主要作用是在代码
# 实现均值滤波的 Python 教程
均值滤波是一种常用的图像处理技术，用于减少图像噪声并平滑图像。对于刚入行的小白来说，了解均值滤波的基本概念及其在 Python 中的实现会是一个不错的起点。本文将引导你完成均值滤波的实现。
## 流程概述
首先，让我们了解实现均值滤波的整个流程。我们可以用以下表格表示关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
https://github.com/huiluczP/finiteAutomata/blob/master/NFA.py求解问题的思路数据结构的设计参考了NFA的定义，NFA是一个5-元组：M = (Q, ∑, Δ, s, F)其中：Q是状态的有限集 ∑是有穷字母表 s是开始状态 F含于Q，结束状态集 Δ状态
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2023-10-01 10:00:44
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面向对象的基本特征：继承，封装，多态类的定义和使用 类的创建语句 class 语句 语法：class 类名（继承列表）:
'''类的文档字符串'''
实例方法
类变量
类方法
静态方法示例代码：#创建类
class Dog:
'''此语句用来定义一个类型'''
pass
print(Dog) <class '__main__.Dog'&
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2023-09-21 22:41:56
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在Python中可以使用提供的sort排序法对list实现排序。 Python提供两种内置排序的函数分别是sort()和sorted()，这两种
原创
2022-07-31 00:51:00
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小方法，在这里共享一下。[root@web-02 dist-packages]# pythonPython 2.7.5 (default, Jun 17 2014, 18:11:42) [GCC 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-16)] on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "license" for
原创
2015-11-26 17:56:52
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import sys
import socket
import getopt
import threading
import subprocess
listen = False
command = False
upload = False
execute = ""
ta
原创
2016-04-12 22:51:39
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一般的前馈神经网络中, 输出的结果只与当前输入有关与历史状态无关, 而递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)神经元的历史输出参与下一次预测.本文中我们将尝试使用RNN处理二进制加法问题: 两个加数作为两个序列输入, 从右向左处理加数序列.和的某一位不仅与加数的当前位有关, 还与上一位的进位有关.词语的含义与上下文有关, 未来的状态不仅与当前相关还与历史状态相关.
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2017-05-15 09:53:42
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Python实现堆栈
原创
2018-01-10 17:16:04
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Python实现队列
原创
2018-01-10 20:44:56
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https://ac.nowcoder.com/acm/contest/338/G 链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/338/G来源：牛客网 题目描述 This is a very simple problem! Your only job is to c
原创
2021-08-03 09:28:27
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