那么，我们为什么需要金融市场，它能给我们带来什么？ 其实金融市场最重要的功能就是筹集资金，金融市场的一个最用就是筹集资金，专业的讲就是“融资”。...结语： 以上仅是金融学板块的开篇，今后将重点更新金融市场的金融衍生品（期权期货）及一些金融市场中的模型分析。
. */ }, 如果用了自定义的适配器，就是走自己的方法，返回的是自定义的内容，网上那些自定义适配器的，我都试了一下，没什么意义，有些直接都是走不通，一般我们也不会自定义适配器，只是了解一下，说不定哪天真的需要就要好好研究...其实有时候想想看一看这些内部的代码好像没什么意义，因为记不下来，实现的设计模式和思想也是看过就忘了，就当作自己做点无意义的学习吧。 （完）
而且机器学习对数学要求很高，在数学水平不够的时候很难做出什么比较新奇的东西。最好先把硬件底子学好，软件部分知识可以同时学，硬件基础一定要打好。。。个人认为分为以下几个阶段吧。...软件工程这些内容入门，学学调调内存，搞搞基本的通讯协议和多线程，做做基础开发，对于一个工科本科毕业生一年是足够的了。多余的时间请留给数学，学学复变函数，实变函数和随机过程。...学学计算方法，数值分析把计算机回归到计算这件本质的事情上。 3.你想成为稚辉君到底是喜欢技术还是DIY的乐趣。稚辉君干的事情本质上就是DIY。...感谢邀请，让我看到一个牛人，其实一开始是不想回答的，问题上说软硬兼通，有什么好说的，我上学那会，模电，数电都需要学，软硬都会的人也不算少。...还有什么好说的，膜拜！ 当然，还有另外一种可能，毕竟我不认识他，请允许我恶意揣测一下，视频里的人背后有一个团队在支持他，他只是一个讲解员。
那么还有学金融学专业的必要吗? 大数据这是一个比较大的话题，同时涉及到了大数据和人工智能两个部分。...孙志超老师已经从大数据角度谈了一下现阶段的发展对于金融行业的影响，作为一个在金融服务类公司从事AI相关的工作的人，我想从AI方面谈谈对于金融行业可能有什么影响。...为什么AI不能完全替代金融学的各种模型? A. 无法很好的用AI来定义一个金融问题 现阶段比较被商业化广泛应用的机器学习还是监督学习，而监督学习要求有明确的问题定义。...金融公司开发AI需要什么样的数据? 需要结构化的数据，至少是电子数据。像上面第二点A和B中谈到的，金融领域的大数据化，甚至是数据结构化都还有很长的路的要走。...为什么还是要继续从事金融学研究?如何有所侧重的学习? 金融领域的AI化最需要的不是AI专家，也不是金融学者，而是懂AI的金融从业者。
本书结合金融学和心理学两个方面来解释一些人本能会犯的错误以及认知偏误。通俗易懂的讲解了什么是行为金融学，如何用行为金融学解读市场上的一些现象，以及人为什么会犯错。本书一共六章，9.5万字。...传统金融学认为，市场不可预测，没有任何人、任何一种交易策略可以持续地打败市场。这叫“有效市场假说”。如果你相信”有效市场假说“那么现实中投资应该买的是大盘，而不是个股。比如定投指数基金。...行为金融学认为人是非理性的，会犯错。而犯错就会体现在市场投资行为中。所以我们通过研究人的行为，找到一些规律，并进行套利。...如果你想要去套利，得先回答：凭什么你觉得自己不普通呢？ 最后再介绍几种认知偏差，了解认知偏差能够帮助我们更好的理解自己。但不要妄念了解了就能改变。 首因效应：就是我们常说的第一印象。...A股的现象很好的诠释了什么叫博傻。 锚定效应：在购买商品的时候，单品价格与组合套餐价格相比，单品价格就是锚，让你觉得组合套餐很便宜的锚。
JDK15已发布三天了，你还不知道更新了什么？ Docker入门（一）
如果你能拿到计算机学位、工程学学位、经济学学位、数学学位、统计学学位、精算师学位、金融学学位或者自然科学学位（物理、化学或生物）都是可以的。甚至是人文科学（包括社会科学）也是可以的。...如果你能拿到计算机学位、工程学学位、经济学学位、数学学位、统计学学位、精算师学位、金融学学位或者自然科学学位（物理、化学或生物）都是可以的。甚至是人文科学（包括社会科学）也是可以的。
【1】 Informed Bayesian survival analysis 标题：知情贝叶斯生存分析 链接：https://arxiv.org/abs/21...
【1】 Dependent Bayesian nonparametric modeling of compositional data using rando...
尽管近年来这种软树的集合被越来越多地使用，但对于理解它们的行为几乎没有做过什么理论工作。
【1】 Functional additive regression on shape and form manifolds of planar curves...
该分析作为一个不同的转换点技术的走查教程，说明了从不同的模型可以统计推断出什么。
【1】 Fair Structure Learning in Heterogeneous Graphical Models 标题：异构图形模型中的公平结构学习 ...
我们的结果解释了为什么随机嵌套问题中简单的SGD型算法在实践中都能很好地工作，而不需要进一步的修改。...on Pattern Analysis and Machine Intelligence 链接：https://arxiv.org/abs/2106.13706 摘要：统计检验是一个广泛的和关键的各种科学学科
这为理解嵌入向量代表什么以及这些方法在下游任务上的执行提供了理论基础。值得注意的是，我们观察到通常使用的损失函数可能会导致缺点，例如缺乏Fisher一致性。...architectures. 【21】 AdaRL: What, Where, and How to Adapt in Transfer Reinforcement Learning 标题：AdaRL：在迁移强化学习中适应什么...具体地说，我们为系统中变量之间的结构关系构建了一个生成环境模型，并以一种紧凑的方式嵌入了变化，这为定位变化是什么、在哪里以及如何适应变化提供了一个清晰的、可解释的图像。
备注：18 pages, 6 figures and 3 Tables 链接：https://arxiv.org/abs/2107.00975 摘要：表面无关回归（SUR）模型是计量经济学、保险学和金融学中广泛使用的一种估计方法
MOE Key Laboratory of Econometrics, Department of Statistics, School of Economics 摘要：中介分析在基因组学、流行病学和金融学等许多科学领域引起了越来越多的关注
当子模块性不成立时，有什么替代方案？能得到有效的全局精确解吗？我们引入了这样一个新的前沿：拟凹集函数类作为单调连接函数的对偶类。
标题：使用灵活的地理空间平滑方法估计爱尔兰房地产价格：地址的影响是什么？ 链接：https://arxiv.org/abs/2108.09175 作者：Aoife K.
在计算能力不断普及的背景下，这一特性可能有助于理解为什么机器学习变得如此重要，即使在数据昂贵且难以获取的情况下。
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