李铎-爱经济

做空:
http://baike.baidu.com/view/144015.htm
看到10元的A股票,分析其后市在一定时间里会跌至8元,而你手中又没持有A股票,这时你可以从持有A股票的人手中借来一定的A股票,并签好约定,在[3]一定的时间里要把这些借来的股票还给原持有人,假设现在你借来100股A股票,以10元的价位卖出,得现金1000元,如在规定时间内,该股果真跌到8元,你以8元买进A股票100股,花费资金800元,并将这100股还给原持有人,原持有人股数未变,而你则赚到了200元现金。但是,如果该股涨到12元,你就要以每股12元的价格买入A股票100股,花费资金1200元,并将这100股还给原持有人,原持有人股数末变,而你则赔了200元现金。
 
随着人民币不断加速升值,人民币兑美元的收益差不断扩大,越来越多的热钱投机中国,外汇储备加速增长惊人,通货膨胀也因此进入了加速通道;
地方债高达3.85万亿人民币:中国正在上演次贷金融危机!
李佐军:2013年中国将爆发经济危机




唱空可能是阴谋,但是即使最乐观,也没乐观到哪里去。把握好现在,seize everyday,improve yourself, that's my key

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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