什么是CV？CV和resume有什么区别？

最新推荐文章于 2024-04-16 10:02:49 发布
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本文详细解释了CV(Curriculum Vitae)与Resume的区别。CV主要用于申请大学或研究职位，全面记录学术经历与成就；而Resume则适用于更广泛的求职场景，强调简洁。CV通常包含个人信息、学术背景、专业证书等八个部分。

CV的全称是Curriculum Vitae（履历）。一般而言，CV仅仅是在申请大学或者研究所里教职、研究职位时才要求的。是对应聘者过去的学术经历和成就按照时间顺序的详细阐述。因此和resume（简历）要求的简洁扼要性相比，CV需要详尽的细节描述。resume（简历）最长不能超过２页，但是CV可以长至１０页２０页。


CV基本需要包括以下八个部分：个人信息（姓名、地址、联系电话、email地址）；学术背景（研究方向、本科及研究生专业等）；专业证书／学术资格认定／从教经验；专业技术技能；荣誉奖励；学术活动；工作经历；学术兴趣等。
iteye_3952
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Resume/CV中的CV是什么意思？
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04-08 826
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Datawhale
06-19 1084
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货 &每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：黄星源、樊亮、陈桦、斯国一深度学习的发展不仅突破了许多视觉...
CV和Resume到底是什么，有什么差别？
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计算机视觉研究方向有哪些？CV是做什么的？
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计算机视觉还涉及到图像检索、图像处理与重构、多媒体分析、虚拟现实、增强现实等方向。由于计算机视觉领域的广泛性，研究方向也会随着新技术、新应用的出现而不断扩展和变化。
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lvzhqi的专栏
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关于CV的写法，是个非常有争议的话题。如果问两个人：“什么样的CV才更完美？”，一定会得到两个不同的答案。专家总是用“DO”或者“DONT”以及一大堆的“常见错误”让我们觉得这些东西更加神秘和可畏。 不要指望有一份完美而且权威的CV，如果你登陆到亚马逊书店，可以看到很多教你如何写CV的大部头书籍，另外，在国外，还有很多专门替别人写CV的公司，他们声称可以写出让对方印象深刻的CV，每份收费几百美金
【转】计算机视觉领域研究资源及期刊、会议介绍
kit_147的专栏
04-23 2504
<br />转自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_6833a4df0100nnem.html 该作者也是转载<br /> 做机器视觉和图像处理方面的研究工作，最重要的两个问题：其一是要把握住国际上最前沿的内容；其二是所作工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就是找出这个方向公认最高成就的几个超级专家(看看他们都在作什么)和最权威的出版物(阅读上面最新的文献)，解决第二个问题的办法是你最好能够找到一个实际应用的项目，边做边写文章。做好这几点的途径之一就是利用网络资源，利
Resume 和 CV 区别
11-15
标题与描述：“Resume 和 CV 区别” 在职业发展与求职过程中，个人简历（Resume）与学术履历（Curriculum Vitae，简称CV）是两个关键文档，它们各自扮演着不同的角色，对于不同类型的职位申请有着不同的作用。理解...
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latexcv, 在 LaTeX 中，写入的cv和resume模板的集合 latexcv-- LaTeX CV和恢复集合 一个简单易用的集合，还有强大的LaTeX 模板用于CV和简历。 它们都是自设计和自定义的，不从模板集合复制。如果存在问题，请创建...
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ICCV的全称是International Comference on Computer Vision，正如很多和他一样的名字的会议一行，这样最朴实的名字的会议，通常也是这方面最nb的会议。ICCV两年一次，与ECCV正好错开，是公认的三个会议中级别最高的。它的举办地方会在世界各地选，上次是在北京，下次在巴西，2009在日本。iccv上的文章看起来一般都比较好懂，我是比较喜欢的。      
计算机视觉方向三大顶级会议
gaocui883的博客
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ICCV ICCV 的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，国际计算机视觉大会，是计算机视觉方向的三大顶级会议之一，通常每两年召开一次，2005 年 10 月曾经在北京召开。 会议收录论文的内容包括：底层视觉与感知，颜色、光照与纹理处理，分割与聚合，运动与跟踪，立体视觉与运动结构重构，基于图像的建模，基于物理的建模，视觉...
【分享】转行python（CV），半年时间我做到了
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答辩前一周我被告知延期，同时来临的是之前公司的拒绝让我入职消息，这简直是晴天霹雳。今天我想介绍的是，在这种意外突然来临的时候，我是准备了哪些工作，才最后磕磕绊绊的找到了理想的岗位。明确要求首先，要明确要求，明确你找到的岗位需求是什么，这里我举个例子。下面一些计算机视觉算法的岗位要求：公司（a）公司（b）公司（c）——coding能力——传统图像处理+机器学习+深度学习。
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cv岗工作做什么_人工智能 CV 岗位是不是现在供严重大于需？
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cv岗位 - 深度学习面试知识总结（不断更新）
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github上面有个深度学习500问，大家可以看看那个，我这个作为补充，而且相对说明的更详细一些。 目录 一、优化算法（一阶、二阶） 1. 常用的一阶、二阶优化算法有哪些？区别是什么？ 2. 为什么二阶优化算法更快呢？ 3. 神经网络为啥不用拟牛顿法而是用梯度下降？（为什么深度学习不用二阶的优化算法?） 二、损失函数 1. 为什么神经网络中用CE交叉熵代替了MSE 三、BN层前...
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Snoopy_Dream
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为什么每分钟的is_jump都是0？
最新发布
03-17
<think>好的，用户现在遇到了一个问题，就是每分钟的is_jump列都是0，也就是说波动率跳跃检测没有检测到任何跳跃。我需要分析可能的原因，并给出解决方案。首先，我应该回顾之前提供的代码和参数，看看哪里可能导致这个问题。 首先，用户的数据结构是每个CSV文件包含股票的每分钟数据，第二列是时间，第三列是开盘价。用户新增了is_jump列来标记跳跃。现在所有结果都是0，可能的问题可能出在参数设置、数据处理步骤或者数据本身。 接下来，我需要考虑几个可能的原因： 1. **参数设置不合理**：比如临界值CRITICAL_VALUE设置过高，导致几乎没有跳跃被检测到。之前推荐的临界值是3.5，但也许实际数据中的L_stat值都低于这个阈值。 2. **波动率计算错误**：如果波动率计算不正确，比如年化处理时乘的系数过大，导致波动率被高估，从而使L_stat变小，无法超过临界值。 3. **数据问题**：比如数据中存在缺失值或者时间戳不连续，导致滚动窗口计算时出现大量NaN，进而影响波动率和L_stat的计算。 4. **滚动窗口设置**：窗口大小WINDOW_SIZE可能设置得太大，导致初期数据不足，无法计算波动率，或者窗口内的数据波动太小，标准差接近零，导致L_stat无限大或NaN。 5. **数据本身波动小**：如果股票本身的波动非常小，尤其是在某些时间段内，收益率的变化不足以触发跳跃检测。 6. **代码逻辑错误**：比如在计算对数收益率时使用了错误的列，或者在处理缺失值时填充不当，导致后续计算错误。 现在，我需要逐步分析这些可能性。首先，检查参数设置是否正确。用户可能直接使用了推荐的参数，但实际数据可能不同。例如，临界值3.5是基于Lee-Mykland检验的假设，但实际数据分布可能不同，可能需要调整。 然后，检查波动率的计算。在代码中，波动率是滚动窗口的标准差乘以年化因子。年化因子是否正确？例如，分钟数据的年化通常使用sqrt(252*24*60)，但需要确认是否正确应用。 数据问题方面，用户的数据是否连续？如果时间戳不连续，滚动窗口可能包含很多缺失值，导致波动率计算不准确。此外，检查数据中是否有足够的样本量，特别是在窗口初始阶段，MIN_SAMPLES设置是否合理，避免初期数据不足。 另外，用户可能在计算对数收益率时，没有正确处理缺失值。比如，第一行的log_return是NaN，之后波动率计算也可能出现NaN，导致L_stat为NaN，从而is_jump为0。不过代码中使用了fillna(0)，但需要确认是否正确应用。 可能的解决步骤包括： 1. 检查数据的时间连续性，确认是否存在缺失或间隔。 2. 输出中间变量，如log_return、volatility、L_stat，查看它们的值是否合理。 3. 调整临界值，尝试降低到3.0或更低，观察是否有跳跃被检测到。 4. 检查波动率的年化处理是否正确，或者是否应该去掉年化，因为跳跃检测可能更关注局部波动而非年化值。 5. 确认窗口大小是否适合数据频率，比如15分钟窗口对于分钟数据是否合理，或者是否需要更小的窗口。 6. 检查数据中的开盘价是否有变化，如果某些时间段价格不变，导致收益率为零，波动率为零，从而L_stat为无穷大，但代码中可能处理不当。 例如，如果某窗口内的所有log_return都是0，那么标准差为0，导致L_stat为无穷大，此时与临界值比较时会返回True，标记为跳跃。但如果数据中存在这种情况，而代码中未处理，可能导致错误。但根据代码，如果波动率为0，则L_stat会是无穷大，但实际数据中是否有这种情况？ 此外，用户可能需要添加打印语句或调试输出，查看中间变量的值，比如log_return是否有非零值，volatility是否计算正确，L_stat是否有超过临界值的情况。 可能的解决方案包括： - 调试输出：在detect_jumps函数中添加打印语句，输出log_return、volatility、L_stat的值，观察是否有异常。 - 数据检查：确保开盘价数据正确，没有全部相同的情况。 - 参数调整：逐步降低临界值，看是否出现跳跃。 - 处理零波动率：在计算L_stat时，避免除以零，比如添加一个极小值epsilon。 例如，在计算L_stat时，可以修改为： df['L_stat'] = np.abs(df['log_return']) / (df['volatility'] + 1e-8) 这样可以避免除以零的情况，但需要确认这是否符合统计方法的假设。 另外，Lee-Mykland跳跃检测方法可能需要特定的条件，比如收益率服从正态分布，而实际数据可能存在厚尾特征，导致需要调整临界值。 总结，用户需要逐步排查参数、数据、代码逻辑，找到导致is_jump全为0的具体原因，并进行相应的调整。</think>以下是关于**每分钟`is_jump`全为0**的可能原因及解决方案的系统分析： --- ### 一、**核心问题定位思路** 通过分层验证逐步定位问题根源： #### 1. **数据流检查** | 检查项 | 方法示例 | 预期正常表现 | |----------------|-------------------------|-----------------------| | 开盘价是否变化 | `df['开盘价'].nunique() > 1` | 值大于1（存在价格波动） | | 时间连续性 | `df['datetime'].diff().dt.seconds.value_counts()` | 间隔全为60秒 | | 对数收益率有效性 | `df['log_return'].abs().max()` | 非0且存在显著波动 | #### 2. **参数合理性验证** ```python # 检查参数组合是否过于严苛 print(f"最大L-stat值: {df['L_stat'].max():.2f}, 临界值: {CRITICAL_VALUE}") # 若输出最大L-stat值 << 临界值 → 需降低阈值 ``` --- ### 二、**六大常见原因及解决方法** #### 1. **参数阈值过高** - **现象**：`L_stat`最大值远低于`CRITICAL_VALUE` - **解决**： ```python # 动态校准临界值（基于实际数据分位数） CRITICAL_VALUE = df['L_stat'].quantile(0.995) # 取99.5%分位数 ``` #### 2. **窗口期波动率计算失效** - **诊断代码**： ```python # 检查滚动波动率计算结果 print(df[['volatility']].describe()) # 若波动率全为0或NaN → 窗口参数或数据问题 ``` - **修复方法**： - 调小`WINDOW_SIZE`至5-10分钟 - 增加`MIN_SAMPLES=1`临时测试 #### 3. **数据无实际波动** - **验证代码**： ```python # 检查开盘价变化分布 plt.figure(figsize=(10,4)) plt.plot(df['datetime'], df['开盘价'].pct_change()) plt.title('价格变动率') ``` - **应对**： - 检查是否为停牌股票 - 验证数据源是否包含有效价格变动 #### 4. **时间序列断裂** - **检测代码**： ```python # 查找时间间隔异常点 gaps = df[df['datetime'].diff().dt.seconds > 60] print(f"时间断裂点数量: {len(gaps)}") ``` - **处理**： ```python # 重新采样为完整时间序列 df = df.set_index('datetime').resample('1T').ffill().reset_index() ``` #### 5. **收益率计算错误** - **验证代码**： ```python # 对比两种收益率计算方式 df['simple_return'] = df['开盘价'].pct_change() df[['log_return', 'simple_return']].plot.hist(bins=50, alpha=0.5) ``` - **修正**： ```python # 确保使用对数收益率 df['log_return'] = np.log(df['开盘价']).diff() ``` #### 6. **极端值处理过度** - **诊断**： ```python # 检查预处理滤波是否抹平波动 original_max = df['开盘价'].max() processed_max = df['开盘价'].rolling(5, center=True).median().max() print(f"滤波前后最大值变化: {original_max - processed_max:.2f}") ``` - **调整**： ```python # 减少或移除中值滤波 df['开盘价'] = df['开盘价'].copy() # 取消预处理 ``` --- ### 三、**调试代码模板** ```python def debug_jumps(df): # 原始参数 df = detect_jumps(df) # 调试输出 print("\n=== 关键指标 ===") print(f"对数收益率范围: [{df['log_return'].min():.6f}, {df['log_return'].max():.6f}]") print(f"波动率中位数: {df['volatility'].median():.6f}") print(f"L-stat最大值: {df['L_stat'].max():.2f} (临界值={CRITICAL_VALUE})") print(f"跳跃点数: {df['is_jump'].sum()}") # 可视化诊断 fig, ax = plt.subplots(3,1,figsize=(12,9)) ax[0].plot(df['datetime'], df['开盘价'], label='Price') ax[0].set_title('价格序列') ax[1].plot(df['datetime'], df['log_return'], label='Log Return') ax[1].set_title('对数收益率') ax[2].plot(df['datetime'], df['L_stat'], label='L-stat') ax[2].axhline(CRITICAL_VALUE, color='r', linestyle='--') ax[2].set_title('跳跃检测统计量') plt.tight_layout() return df # 对单个文件调试 sample_df = pd.read_csv("your_sample.csv") debug_df = debug_jumps(sample_df) ``` --- ### 四、**参数动态优化建议** 通过网格搜索寻找最优参数组合： ```python from itertools import product param_grid = { 'window_size': [5, 10, 15, 20], 'critical_value': [2.5, 3.0, 3.5, 4.0] } best_params = {'jump_count': 0} for ws, cv in product(param_grid['window_size'], param_grid['critical_value']): WINDOW_SIZE = ws CRITICAL_VALUE = cv test_df = detect_jumps(sample_df.copy()) jump_count = test_df['is_jump'].sum() if 1 <= jump_count <= 20: # 合理跳跃数量范围 if jump_count > best_params['jump_count']: best_params.update({'window_size': ws, 'critical_value': cv, 'jump_count': jump_count}) print(f"最优参数: {best_params}") ``` --- ### 五、**特殊案例处理** #### 案例：长期停牌后复牌首分钟 - **现象**：复牌瞬间价格剧烈波动但未被识别 - **解决方案**： ```python # 添加特殊事件标记 df['resume_trading'] = (df['datetime'].diff().dt.seconds > 3600).astype(int) df['is_jump'] = ((df['L_stat'] > CRITICAL_VALUE) | (df['resume_trading'] == 1)).astype(int) ``` --- 通过以上系统性排查，可精准定位`is_jump`全0的根源。建议优先使用**调试代码模板**输出中间变量分布，再结合参数优化策略调整检测灵敏度。
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