理财周报特别策划:关注601开头的大股票

http://www.sina.com.cn 2007年09月09日 20:48 理财周报

  大象起舞,独步武林。以“601”开头的25只股票,理财周报称之为“601大股票”。

  “601”股票代码最早于2006年5月底正式使用。探询“601”的存在意义已无必要,关键是“601”能带来什么。理财周报的结论是,“601”大股票基本是大盘蓝筹的角色,长期持有能让你的财富保值增值。

  在拥有1451家上市公司的A股市场,601板块是一个特殊的存在:它们规模庞大,尽显蓝筹风 采;它们背靠资产雄厚的母公司这棵大树,仰望星空,给市场以无穷遐想。它们是从去年年中以来不断扩容的601军团,在红筹股不断回归的浪潮中,这一军团还 将继续壮大,并继续引领风向。

  平均高达60.71%的净利润增长率、52.31%的毛利率和8.33%的净资产收益率,而平均债务却控制在57.61%。细读25家公司财务报表,含金量不小,1倍、5倍、10倍的收益就隐藏其中……

  本期

理财周报推出“601大股票”专题,重点推荐机构喜爱的601股票。

    组文如下:

    601财务账单:净利增60.71% 毛利为52.31%

    601东家资产殷实 13家意向资产整合

    位高权重的“601”大股票比沪深300含金量更高

    601大股票:200只基金囤仓 29.9%总市值权重

    操盘手阅读“601”大股票交易里的盘面语言

    机构在盯住哪些“601”大股票

    机构最爱的“601”妖股

    看清“601”大股票背后的行业方向

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【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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