程序员，如何从平庸走向理想？

最新推荐文章于 2020-09-15 13:34:33 发布
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全面解读量化价值投资中的滑点现象
AI天才研究院
08-03 1385
想象一下，你通过严谨的量化模型，精确计算出某只被低估的价值股当前是最佳买入时机，策略触发指令发出。然而，实际成交价却比你预期的高出了一大截。或者当你认为高估需要卖出时，实际卖出的价格却远低于你的目标价。这种交易目标价格与实际成交价格之间的差额，就是量化投资领域中令人头疼的“滑点”（Slippage）。它如同一个隐形刺客，悄然侵蚀着你策略辛辛苦苦挖掘出的阿尔法收益。本文将深入剖析滑点现象的成因、类型、对价值投资策略的深远影响，并提供一系列经过实战检验的精密计算方法和应对策略，助你最大限度守护策略收益。
量子霍尔反常效应原理与应用
AI天才研究院
06-25 1301
量子霍尔效应是固体物理学中一个重要的物理现象,由德国物理学家 Klaus von Klitzing 于1980年发现。它反映了二维电子气在强磁场中的行为。在强磁场下,材料的霍尔电阻展现出阶梯状的变化,并且电阻值被量子化为h/e^2的整数倍或分数倍,其中h是普朗克常数,e是电子电荷。这一现象完全出乎人们的意料,引发了人们对其机理的深入研究。研究量子反常霍尔效应的理论方法主要基于紧束缚模型和拓扑能带理论。通过构建哈密顿量并对角化,可以得到体系的能带结构和波函数。
软件测试7年之痒的工程师，讲述当初是怎么突破的瓶颈？少走弯路
公众号已改名为-程序员阿沐
09-15 800
能力固然重要，但并不能代表全部
这个时代的三个大坑，你踩过哪一个？
weixin_46329358的博客
02-20 491
人生就是一个一个坑。 有的坑小，你轻松就能迈过去； 有的坑大，如果你真的掉进去，那你无论怎么努力，永远都不会爬上来的。 01 如果你管不住自己的注意力，就是一个大坑 如果你管不住自己的注意力，你就会完全被这个时代所裹夹着跑，就像在地铁里或公交车里， 如果没有把手，就会被裹夹着被人带跑。 它是那种使你无所适从的无形力量，你被它裹夹着走向一个并非预期的目标。 我们做的最多的事是...
Rework(重来：更为简单有效的商业思维) --读书笔记
BrotherWind的专栏
05-30 1622
It's time to rework work 1、Ignore the real world ：很多人的世界里充满着失望与悲观，他们期望着新的观念与思想的失败。不要去试图说服他们，那是他们的世界，不是你的。 2、Learning from mistakes is overrated（从错误里面学到东西被高估了） 3、长期的商业计划是种幻想。有太多的事实证明那是超出你的掌控的：市场
【AutoHotKey】基于 Bark 推送服务的 Windows Handoff 剪贴板支持工具，解决跨设备同步痛点！.zip
12-31
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从营收增长承压到区域创新生态能级跃升，政府部门借助需求牵引型技术经纪服务能实现多大跨越？.docx
12-31
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【C 语言】基于 AT89C51 单片机的电梯程序控制系统（高效响应楼层请求，源码可复用）.zip
12-31
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如何利用闭环的新一代成果转化SaaS解决市场化技术转移机构面临的市场竞争加剧难题？.docx
12-31
如何利用闭环的新一代成果转化SaaS解决市场化技术转移机构面临的市场竞争加剧难题？
nvm安装包 目前已压缩 解压收直接双击安装即可 我从github上下载的，nvm的版本是1.2.2，windows 64位的
最新发布
12-31
nvm安装包 目前已压缩 解压收直接双击安装即可 我从github上下载的，nvm的版本是1.2.2，windows 64位的
（17页PPT）微课课件沪教版9AUnit6Healthydietx.pptx
12-31
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基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究（Matlab代码实现）
12-31
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究，重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标（如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等）的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现，详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析，展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时，文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景，涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员；尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标：①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式；②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解；③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码实例，逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节，同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习，以提升综合应用能力。
薛家和+151+《操作系统课程设计》课程实训报告.doc
12-31
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【计算机视觉】基于YOLOv11的目标检测模型优化：竞赛场景下实时高精度物体识别系统设计
12-31
内容概要：本文深入探讨了YOLOv11目标检测模型在计算机竞赛中的应用价值，介绍了其作为实时目标检测前沿技术的核心原理，即通过单次前向传播实现目标分类与定位，具备高精度与高速度的优势。文章阐述了YOLOv11基于深度学习和卷积神经网络的特征提取机制，并重点分析了在竞赛中提升性能的关键技巧，包括数据集精细化管理、针对性数据增强策略（如光照调整）、模型结构选择与学习率调度优化。结合自动驾驶、医疗影像分析和环境监测等实际应用场景，展示了其广泛适用性。并通过一段完整的代码实例，详细解析了模型加载、图像预处理、推理、后处理及结果可视化的全流程。最后展望了YOLOv11未来在硬件加速、多模态融合及模型可解释性方面的演进趋势。; 适合人群：具备一定深度学习基础，参与计算机视觉相关竞赛的高校学生、研究人员及算法工程师；熟悉Python和PyTorch框架的技术人员。; 使用场景及目标：①掌握YOLOv11在各类计算机竞赛中的实际部署方法；②学习如何针对特定任务优化模型性能；③理解从数据处理到结果可视化的完整目标检测流程；④为参赛项目提供高效、可靠的解决方案。; 阅读建议：建议结合代码实例动手实践，复现检测流程，并根据具体竞赛需求调整数据增强策略与模型参数，同时关注模型轻量化与推理效率的平衡。
reid数据清洗工具，plus
12-31
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chromedriver-linux64-145.0.7609.0(Canary).zip
12-31
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机器学习基于MLP神经网络的计算机竞赛建模方法：表征学习与调参优化在泰坦尼克生存预测中的应用研究
12-31
内容概要：本文系统介绍了MLP（多层感知机）神经网络的基本原理及其在计算机竞赛中的应用，涵盖核心概念、关键调参技巧、典型应用场景，并通过Kaggle泰坦尼克号生存预测的完整代码案例，展示了从数据预处理、模型构建到训练优化的全流程。重点强调了网络结构设计、激活函数选择、正则化方法、优化器配置及批量归一化等关键技术点，并结合实战分析其对模型性能的影响。文章还展望了MLP在轻量化设计、混合模型融合、自动化调参和可解释性提升等方面的发展趋势。; 适合人群：具备一定机器学习基础、熟悉Python编程与PyTorch框架，参与或准备参加数据科学类竞赛（如Kaggle、天池等）的研发人员或学生；; 使用场景及目标：①掌握MLP在表格数据建模中的实现与调参核心技巧；②学习如何在实际竞赛中构建高效、防过拟合的神经网络模型；③理解数据预处理、模型训练与验证的完整 pipeline 设计逻辑； 阅读建议：建议结合文中代码实例动手复现，并尝试调整网络结构、超参数或应用于其他类似竞赛任务，在实践中深化对MLP模型调优策略的理解。
为科技园区选择需求牵引型技术经纪服务，需要关注哪些核心要点？.docx
12-31
为科技园区选择需求牵引型技术经纪服务，需要关注哪些核心要点？
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