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RBAC 和 Keto(Go RBAC 框架)

视频共享应用程序将特殊的 * 用户 ID 解释为任何用户,保护匿名用户。注意,Ory Keto 对该主体的解读与其它主体并无不同。它不知道关于目录结构或诱发的所有权的任何事情。...注意: 为提升可读性,在示例中经常忽略命名空间,但总是严格需要的。...相反,应用程序必须预处理,将值映射到相应的 UUID。 3.4. 主体 在 Ory Keto 中,主体(subject)是递归的多态数据类型。...作为一种特殊情况,主体集合也可以通过使用空关系(relation)的方式,引用对象(object)。实际上,这被解释为“任意关系,甚至是不存在的关系”。...相反,应用程序必须预处理,将值映射到相应的 UUID。 3.5. 关系图 可以用关系图表示 Ory Keto 使用的 ACL 的关系元组(relation tuples)。

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    根据期权价格估算风险中性密度

    为对这些合约进行定价,金融分析师往往依据看涨期权或看跌期权价格估算出风险中性密度 (RND)值。常规做法是根据历史数据来确定定价模型的参数值,进而 估算RND值。...为演示我们的方法,便于学生、分析师和研究人员进行应用,我们将它封装为 MATLAB® 应用程序(图 1)。...然后,将完整应用程序封装为单一安装程序文件,并发布到项目的 GitHub 页面供用户下载。...核指定概率分布,为 RND提供一个初始值;而展开式阶数则定义正交多项式数量,“校正”核来估算 RND。...将来升级的功能 从我们收到的反馈来看,用户对于该应用程序予以了肯定。基于这些反馈,我们将进一步改进应用程序并规划对其的升级。

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    时序论文31|NIPS24自注意力机制真的对时序预测任务有效吗?

    论文链接:https://arxiv.org/pdf/2409.18696 代码链接:https://github.com/dongbeank/CATS 前言 本文将重点转向探究自注意力机制在其中的有效性...03 本文模型 CATS架构含三个关键组件:以未来为查询的交叉注意力机制、跨预测范围的参数共享与查询自适应掩码。...将未来预测范围相关参数设为查询,过去时间序列数据作键值对。如预测未来 H 步,将未来 H 步预测参数设查询 Q,输入时间序列 X 拆分成键 K 与值 V,经线性投影处理后用于交叉注意力计算。...跨预测范围的参数共享(Parameter Sharing across Horizons):为充分利用交叉注意力提升参数共享,CATS在不同预测范围共享参数。...查询自适应掩码(Query-Adaptive Masking):这是 CATS提升性能的创新点。预测未来值时,切断输入时间序列信息,仅查询影响预测,通过掩码实现。

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    Nuxt.js,Next.js,Nest.js傻傻分不清?

    在传统的客户端渲染中,浏览器首先下载一个空的 HTML 页面,然后通过 JavaScript 请求数据并生成页面内容。这种方式的优点是可以提供更丰富的交互和动态效果,但也存在一些缺点。...启动时nuxt,它将启动具有热更新加载的开发服务器,并且Vue 服务器端渲染配置为自动为服务器呈现应用程序。...模块化:Nest.js 支持模块化编程,可以将应用程序拆分成多个可重用的模块,从而提高代码的可维护性和可扩展性。...,启动 Nest.js 应用程序,并访问 http://localhost:3000/cats 查看您的应用程序。...结论 Nest.js 是一个强大而灵活的框架,为 TypeScript 开发者提供了构建可扩展和模块化应用程序的便利性。它的依赖注入、模块化和路由系统等特性使得开发过程更加高效和愉快。

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    量子计算在金融领域的应用:期权定价

    “十四五”规划强调“数字经济”是未来推动经济发展的重要手段, 要对中国现有经济全面进行“数字化”转型,大力发展数字经济,扎实推进传统产业数字化赋能改造提升。...量子金融科技时代,对于需要大量算力加持的金融领域,量子计算将起着非常重要的作用,量子算法独有的优势会在一定程度上弥补经典算法的缺陷,赋能金融行业海量高速数据业务的处理,极大提升金融服务效率,和提高金融服务的品质...;当股票市价低于协议价格时,期权购买者的期权费用将全部消失,并将放弃买进期权。...认购期权Delta为正值,处于0至1之间,平值期权Delta约为0.5;认沽期权Delta为负值,处于0至-1之间,平值期权Delta约为-0.5。...C为认购期权,P为认沽期权,S为标的,K为行权价 为波动率,r为无风险收益率,T为期权剩余期限 N(d1)表示: (1)复制期权需买入的标的数量; (2)避险比率; (3)期权理论价值对股价一阶偏导;

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    wp_list_categories()函数使用方法|wordpress函数

    有效值: ASC – 升序(默认) DESC - 降序 style (字符串)分类列表显示的样式。将分类列表的方式显示(使用标签分隔列表项)。默认设置为列表(无序列表)。...此参数没有默认值。 exclude (字符串)排除一个或多个分类。使用逗号分隔每个分类的ID。参数 include 必须为空。 exclude_tree (字符串)排除分类树。...有效值: 1 (True) – 默认 0 (False) title_li (字符串)设置列表的标题。默认为“Categories”。如果存在这个参数,但是值为空,将无法显示列表。...如果设置为空值,就不会显示标题。排除ID为 4 和 7 的分类,同时隐藏标题: 为空值来隐藏标题。你可以自定义包装 有序列表或无序列表。如果你不需要以列表输出分类,可以将 style 参数设置为 none。

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    在Python中使用QuantLib

    :\Anaconda,Boost的安装路径为D:\boost_1_60_0。...在这里下载QuantLib和Quantlib-SWIG,注意请选择两者都有的版本(在作者写这篇教程时,两者都有的最新版本号是1.7),将下载的zip文件分别解压缩,假设路径为D:\QuantLib-1.7...但是同时因为期权的非线性特征,在做多时可以采用买入看涨和卖出看跌两种方法(做空也一样有两种:买入看跌和卖出看涨),具体的选择就需要参考当时的波动率水平,而QuantLib的速度足以满足CTA类策略对于低延时的要求...同时由于EXCEL VBA的局限性,对于障碍期权等奇异期权,买家往往无法自己进行估值,必须依赖于OTC做市商给出的数字。...结合vn.py和QuantLib,交易员可以构建连通场内外的期权交易系统,使用数据库而不是EXCEL来管理持仓和风险,并基于实时行情来计算当前持仓的希腊值敞口,结合场内的期货和现货(ETF、股票等)来实现日内对冲

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    【CPP】《程序员面试金典》习题(3)——栈和队列

    "isEmpty"] [[1], [0, 1], [0, 2], [0], [0], [0], [0]] 输出: [null, null, null, 1, -1, -1, true] 说明:当栈为空时...stack,93.2%,24ms //将最小值用一个另外的栈来保存,节省点内存也避免了新数据结构的定义 public: stack s; stack buf;//最小值栈...当某个栈为空时,应当删除该栈。 当栈中没有元素或不存在该栈时,pop,popAt 应返回 -1....解法一 //不使用STL,设置空闲链表,93.0%,60ms //每个栈都是双向链表方便操作 //删除空栈时改为将空栈存入空闲链表中 //申请栈时先尝试从空闲链表分配,加速内存分配...最多只能使用一个其他的临时栈存放数据,但不得将元素复制到别的数据结构(如数组)中。该栈支持如下操作:push、pop、peek 和 isEmpty。当栈为空时,peek 返回 -1。

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    数据清洗与准备(3)

    1 处理缺失值 (1)过滤缺失值(点此跳转) (2)补全缺失值(点此跳转) 2 数据转换 (1)删除重复值(点此跳转) (2)使用函数或映射进行数据转换(点此跳转) (3)替代值(点此跳转) (4)重命名轴索引...(5)离散化和分箱 连续值经常需要离散化,或者分成若干组进行分析。..., 100)] MiddleAged 4 YoungAdult 4 Youth 3 Senior 1 如果给cut传入一个整数的箱边,pandas将会根据最小值和最大值计算出等长的箱...0.33] 200 (-0.00922, 0.11] 100 (0.95, 1.0] 50 (6)检测和过滤异常值 过滤和转换异常值是数组操作经常遇到的事,以一个例子为例...-3的行,可以使用any方法: df[(np.abs(df) > 3).any(1)] 以上就是数据清洗和准备的大致内容,高效的数据准备工作可以使我们将更多的时间用于数据分析而不是准备数据,从而提升工作效率

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    从零开始构造一个识别猫狗图片的卷积网络

    我们将向上一节例子那样,构造一个Conv2D和MaxPooling2D相互交替的卷积网络。...break Generator 是一种数据批量读取类,而且他们是可循环的,也就是可以对它们使用for in ,在上面我们构造了两个Generator用于读取训练图片和校验图片,同时把图片大小设置为150...*150,同时它还能让我们在图片后面附带一个标签值,这就是参数class_mode的作用,由于我们只有猫狗两种图片,因此该标签值不是0就是1,由于train_dir路径下只有两个文件夹,它会为从这两个文件夹中读取的图片分别赋值...fname) for fname in os.listdir(train_cats_dir)] #选择一张猫的照片 img_path = fnames[3] #加载图片并把它设置为150*150 img...如果进一步使用数据正规化以及参数调优等手段,网络的识别率还能进一步提升,但是就如车没油跑不远一样,如果数据不足,无论我们使用什么深度去优化,识别率都很难再有明显的提升,进一步提升识别率的方法,我们将在下一节详细阐述

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    谷歌+脸书股权激励启示:哪些设计原则帮你穿越周期?

    我们发现期权的使用将伴随公司成长周期走出一条“微笑曲线”。...◈ 期权行权价格:行权价格基本等于或低于授予日时董事会确定的公司股票价值,并会随授出时点推移和公司价值提升而明显提高。...① 2002年及以前授出期权的行权价格范围为0.01-2美元; ② 2003年授出期权的行权价格范围为3.5-10美元; ③ 2004年授出期权的行权价格范围为20-60美元,上市前最后一批授出期权价格约为...成长阶段(2008-2011) ◈ 员工授予方式:以RSU为员工的主要激励工具。公司在2007年接受微软投资后估值就已高到150亿美元,期权的有效性降低。...TAKE AWAY ◈ 用时8年完成上市,上市前一年估值已达500亿美元,上市市值1040亿美元 ◈ 初创期以期权为激励工具,成长至百亿以上高估值后转为使用限制性股票单元,但对高管仍保持期权+限制性股票的组合方式

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    机器学习 | 猫狗大战

    (dst_path, 'train/dogs') test_cats_dir = os.path.join(dst_path, 'test/cats') test_dogs_dir = os.path.join...将 JPEG 文件解码为 RGB 像素网格。 将这些像素网格转换为浮点数张量。 将像素值(0~255 范围内)缩放到 [0, 1] 区间(正如你所知,神经网络喜欢处理较小的输入值)。...结果分析 训练精度随时间线性增加,而验证精度停留在 70% 左右,验证损失仅在 10 轮后就达到最小值,然后保持不变,而训练损失则一直线性下降,直到接近于 0。...结语 我在学习的过程中,发现使用 Keras 自带的样本迭代器来训练时速度很慢,主要原因是:每次训练的时候,时间大部分消耗在 CPU 读取数据上,而真正训练的时间并不是很长,之后会介绍几种方法,不仅能提升训练精度...后台回复 效率 获取提升效率的软件!

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    VIE结构下的期权探析

    另一方面,上市后有些公司的期权价值被稀释,不如BAT年终奖;CTO中途离职,期权难以套现的事也时有发生;还有许多创业公司倒在半路上,员工降薪或花钱获得的期权最后形同废纸,这更是使期权背上了“虚假空”,画饼工具的不良名声...虚拟股权:如华为就是采用这种模式,也是将工商股权人为分成很多份,但和股份期权不同的是只有分红权。 从以上定义中可知,期权主要是指股份期权和虚拟股权。...2、持股平台 公司可以成立一个有限合伙企业,将预留部分股权转让给它,通过它持有股权,在公司发展过程中,逐步将预留股权给到激励对象。...因此,普通员工的期权并不在境外上市公司的期权池中,也并未真正持有境外上市公司的期权。期权的行权价值完全取决于公司的估值和创始人、投资人对员工利益的重视程度。...也许,持有期权更像是一种投资,你投入的是更多的心血和汗水,或许还有一部分金钱和更好的职业发展机会,但也要承担未来公司估值不佳、创始人轻视员工利益的风险,这你心里都要有个底。

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    咦,如何通过容器同时实现:灰度发布+滚动发布?

    在本文中:蓝应用通过cats/pets模拟,绿应用通过cities模拟。 在这个实验中,我们将定义为V1,cities定义为V2,将cats定义为V1.1,pets定义为V1.2。...启动应用程序的curl循环以验证它是否正常工作并提供猫图片(我们将看到图像的URL类似于data / images / cats / wellington.jpg。...应用程序运行后,通过更新bluegreen路径将流量移动到新的应用程序实例(观察curl终端窗口以查看其更改)。...这次,将两个服务添加到路由并相应地设置服务的权重(如在A / B部署中)。 四、实验展现:实现灰度发布 最初,将当前活动的绿色应用程序设置为权重100,将当前不活动的蓝色应用程序设置为权重0。 ?...现在通过简单地调整bluegreen路径的权重来执行蓝绿色开关,将绿色应用程序设置为0,将蓝色应用程序设置为100。 ? ? 查看路由: ?

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