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2018年5月23日于纽约，全球领先的C2B区块链数据交易平台Datawallet宣布，与Distributed Credit Chain（DCC）建立合作伙伴关系。Datawallet将与DCC合作打造一个全新的信用得分系统，旨在为客户和金融服务供应商提供准确可靠且易得的信用数据，进一步将数据所有权归还给用户。
该工具基于go-smb实现其功能，支持通过远程转储的形式从目标设备SAM注册表配置单元提取哈希值以及从SECURITY配置单元提取LSA敏感数据和缓存哈希值，整个过程无需任何远程代理，也无需接触磁盘。
这个简短的演示说明了使用rmgarch软件包的DCC模型及其方法的使用，尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法。
最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个简短的演示说明了使用r软件包的DCC模型及其方法的使用，尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法
这个简短的演示说明了使用r软件包的DCC模型及其方法的使用，尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法。
从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时，近几年又出现了研究股票市场的波动传递性
从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时，近几年又出现了研究股票市场的波动传递性。多市场的多维广义自回归条件异方差模型及其在不同条件下的扩展与变形，它们不仅包含了单变量的波动特性，而且很好的描述了不同变量间的相互关系。所以，多维GARCH模型为分析金融市场的相互影响提供了有力的工具。
普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系
关于pyWhat pyWhat可以帮助广大研究人员轻松识别电子邮件、IP地址等数据，我们只需要给它提供一个.pcap文件或某些文本数据，pyWhat就可以给你返回你想要的数据。总的来说，pyWhat可以帮助你识别任何你想识别的东西。 大家可以想象一下，当你遇到了一串莫名其妙的文本，比如说“5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99”，而你又一头雾水的时候，你该怎么办？ 没错，在pyWhat的帮助下，我们只需要询问what “5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf9
论文名称：3D Common Corruptions and Data Augmentation（CVPR2022[Oral]）
普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系。
原理：是在感光芯片上预留出一些规律性对称的遮蔽像素点，专门用来进行相位检测，通过像素之间的距离及变化来决定对焦的偏移量即相位差（PD值）从而实现快速对焦。
在2016年之前，TCGA项目的相关结果文件存放在CGhub和TCGA Data Coordinating Center简称DCC提供的TCGA Data Portal中，当时的结果是以hg19或者hg18为参考得到的。
文件上传实质上还是客户端的POST请求，消息主体是一些上传信息。前端上传页面需要指定 enctype为multipart/from-data才能正常上传文件。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第六期，在上一期的文章中，我们完成了对Dash中回调交互高级特性的探讨，在今后陆续推出的教程内容中，我们将一起来学习Dash生态中那些丰富的「页面部件」，从而赋予我们打造各种强大交互式web应用的能力。
最近我们被客户要求撰写关于MVGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时，我们需要明白，现在我们不仅要预测单变量波动率元素，还要预测协方差元素
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第六期，在上一期的文章中，我们完成了对Dash中回调交互高级特性的探讨，在今后陆续推出的教程内容中，我们将一起来学习Dash生态中那些丰富的页面部件，从而赋予我们打造各种强大交互式web应用的能力。
Server "To be, or not to be, that is a question:......"—William Shakespeare 站长的吐血历程 在过去的近两个月中，站长一直在准备环状RNA的课程环状RNA（circular RNA）研究如火如荼，作为数据挖掘的生力军，可挖程度比miRNA，lncRNA 强了n倍。配合之前SRA的教程，挖几个环状RNA，真的是做一点验证或者不做，随便发个文章什么的。思来想去站长选择了以下两个软件：DCC (https://github.com/die
需求：写一个多网页的网站，包括header、footer、菜单包括主页home、博客blog（外部链接到博客）、about（自我介绍页面）
Delphi程序的郁闷之处就在于各种第三方的库处理起来太麻烦了，总是有人喜欢引入一些从来没见过的东西，于是编译的时候就变得非常蛋疼，不是库不好找而是不同的版本导致出现各种错误。比如alphacontrols这个鸟插件就测试了n个版本。其实这个不是最蛋疼的，最蛋疼的是处理完了所有的错误之后编译出现问题了：[DCC Error] E2161 Error: RLINK32: Unsupported 16bit resource in file “.dfm”
// tarjan算法求无向图的割点、点双连通分量并缩点 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<vector> using namespace std; const int SIZE = 100010; int head[SIZE], ver[SIZE * 2], Next[SIZE * 2]; int dfn[SIZE], low[SIZE], stack[SIZE], new_
股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。传统的波动性模型往往只考虑了静态条件下的波动性和相关性，难以准确捕捉市场的复杂性和多样性。
这个想法是在这里使用一些多变量ARMA-GARCH过程。这里的启发式是第一部分用于模拟时间序列平均值的动态，第二部分用于模拟时间序列方差的动态。
最近我被要求撰写关于金融时间序列的copulas的调查。 从读取数据中获得各种模型的描述，包括一些图形和统计输出。
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH-COPULA的研究报告，包括一些图形和统计输出。
Dim rowc As Integer = prt_dgv.Rows.Count
Hacker101-CTF | Postbook mirror王宇阳 水平有限，不足之处还望指教 _ 看看这个一大堆英文介绍 With this amazing tool you can write and publish your own posts. It'll allow you to write public and private posts. Public posts can be read by anyone that signs up. Private posts can only
// tarjan算法求无向图的桥、边双连通分量并缩点 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<vector> using namespace std; const int SIZE = 100010; int head[SIZE], ver[SIZE * 2], Next[SIZE * 2]; int dfn[SIZE], low[SIZE], c[SIZE]; int n, m,
和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。直观的来说 ，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元或多元的情况下，构建Copula函数模型和GARCH模型是最好的选择。
K8S 1.17.x 之前创建deploy的命令选项很多，但从1.18.x开始就变得少了
输入：cost = 1,2,3,4,5,6，roads = [0,1,0,2,1,3,2,3,1,2,2,4,2,5]。
PassBreaker是一款功能强大的密码破解工具，该工具基于纯Python开发，是一款针对密码安全的命令行工具。在该工具的帮助下，广大研究人员可以针对目标密码执行多种密码破解技术，例如基于字典的攻击和暴力破解攻击等，并以此来测试目标密码的安全健壮度。
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十六期，在过往所有的教程及案例中，我们所搭建的Dash应用的访问地址都是单一的，是个单页面应用，即我们所有的功能都排布在同一个url之下。
例如， 罗马数字 2 写做 II ，即为两个并列的 1。12 写做 XII ，即为 X + II 。27 写做 XXVII , 即为 XX + V + II 。
需要说明的一点是，如果我们假设所有的单个资产收益率都服从正态分布，资产组合的收益率是单个资产收益率的加权和，也服从正态分布，这种情况下，计算VaR只需要对组合的波动率给出估计。如果单个资产收益率不服从正态分布，比如t分布，渐进t分布等等，组合的分布并不是非常容易刻画，因此本篇的实证都假设单个资产收益率均服从正态分布，对于其他分布的建模需要用到copula等模型，在之后几篇中会总结。
使用的DecorationImage，相当于把图片当做一个背景，这里需要注意的就是Container的child的尺寸问题，就算不放内容，也需要设置一个带尺寸的child Widget。
https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-022-02742-7
还记得上篇文章我们采用Plotly去画出各式各样的图，这次我们就来讲讲，如何把这些图片展示在你的前端上。
之前几篇总结的方法都是对于向前一日VaR的建模，都以是以VaR=波动率乘以分布函数逆函数为基础。但如果要计算向前k日的VaR，如果还使用上述公式，波动率和分布函数应该换成k日滚动窗口的，好像还没见过这样的Garch模型。
roads[i] = [x, y] 表示编号 x、y 的两个据点通过一条道路连接。
文件共享服务在Linux系统上有多种方式,最常用的有Samba,vsftp,iSCSI,NFS这四种方式,如下将分别配置四种不同的文件共享服务.
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