本研究构建了一个风险中性的深度学习模型，用于预测股票收益，力求实现投资组合的稳定收益。该模型利用历史数据，结合relu激活函数、Batch normalization和Dropout等技术，构建了包含五个隐层的深度学习网络，有效提升了模型的泛化能力。 模型的输出维度为3，分别预测股票的上涨、下跌和平盘三种状态。模型训练采用BP算法和迷你批量梯度下降算法，以最小化均方误差（MSE）为目标，不断优化模型预测能力。 为进一步提高模型的预测精度，本研究采用了风险中性的选股策略。该策略结合多因子选股模型，分析股票特征，筛选出未来一期具有超额收益潜力的股票。 此外，本研究还引入了风险中性的样本标注方法，包括普通样本标注、行业中性样本标注和市值中性样本标注三种方法，以提升模型对未来股票收益预测的准确性，最终实现投资组合的稳定收益目标。
import94130 0 pdf 3.51MB 2024-07-05
ImageJ 是一款基于 Java 环境开发的开源图像处理软件，广泛应用于生物医学、材料科学等领域。其 Windows 版本 ImageJ 153-win-java8 依赖 Java 8 运行环境，具有强大的图像处理能力和扩展性。 ImageJ 采用模块化设计，用户可通过安装插件扩展功能，实现图像增强、测量、形态学操作、3D 渲染等功能。该版本支持多种图像格式，包括 TIFF、JPEG、BMP 等，并能处理多通道、多帧和多维度图像。 ImageJ 提供丰富的测量和分析工具，包括长度、面积、角度测量，以及直方图、相关性分析等统计分析功能。用户可通过菜单栏、快捷键或脚本语言（如 Fiji 的 Script Editor）进行图像处理操作。
allege41901 0 zip 47.66MB 2024-07-05
探索深度学习技术在自然语言处理领域的应用。
theatrical_42167 0 pptx 74.78MB 2024-07-05
获取神经网络与深度学习技术文档，请私信联系。
theatrical_42167 0 pptx 19.86MB 2024-07-05
This work, authored by N. Chernov, delves into the intricacies of circular and linear regression techniques, focusing on fitting circles and lines using the least squares method. Published in June 2010 by Chapman & Hall/CRC, the book is part of the \"Fitting ellipses, circles, and lines by least squares\" series. For inquiries or feedback, contact Nikolai Chernov via email at: https://people.cas.uab.edu/~mosya/cl/index.html
elf3242 0 pdf 5.4MB 2024-07-05
本阶段方案将延续第一阶段的目标，进一步深化开源集成工作，重点关注以下几个方面： 提升系统兼容性: 针对不同开源组件之间的兼容性问题，制定统一的接口规范和数据交换标准，开发必要的适配层，降低集成难度。 优化系统性能: 通过代码优化、架构调整等手段，提升整体系统的运行效率和资源利用率，满足高并发、低延迟等性能需求。 加强安全保障: 引入安全审计、漏洞扫描等机制，建立完善的安全防护体系，保障系统和数据的安全可靠。 完善社区建设: 积极参与开源社区，分享项目经验，贡献代码，与社区共同推动项目发展。 预期成果 建立一套完整的开源集成解决方案，并形成可复制的实施方法论。 开发一系列开源工具和组件，解决实际集成过程中遇到的共性问题。 培养一批具备开源理念和实践经验的技术人才。 下一步计划 制定详细的技术方案和实施路线图。 组建专业的开发团队，并进行相关技术培训。 建立完善的项目管理机制，确保项目顺利进行。
lyy42785 0 none 472.2MB 2024-07-05
本代码库提供基于 InsightFace 的人脸检测与识别功能示例，涵盖以下功能： 检测图像中的人脸位置，并绘制人脸框。 在图像中定位特定目标人脸，并用人脸框标记。 代码库特点： 包含多个人群图像和对应的人脸图像数据集。 每行代码均提供详细注释，便于理解代码功能和实现方法。 以简洁的代码实现人脸识别功能，展现 InsightFace 的实用性和高效性，适合入门学习。 通过学习本代码，用户可以深入了解 InsightFace 框架的使用方法，以及人脸检测和识别算法的实际应用。
attainment41883 0 zip 2.41MB 2024-07-05
深入探讨开源资源一号计划的整合策略，分析其优势与挑战，并提出相应的优化建议。
lyy42785 0 none 800MB 2024-07-05
对Yelp数据集前20行进行分析，可以初步了解数据集的结构、数据类型以及潜在的应用价值。通过观察这些样本数据，我们可以发现数据集包含了哪些信息，例如用户信息、商家信息、评分信息等，以及这些信息是如何组织和关联的。这对于后续的数据预处理、特征工程以及模型构建等环节都至关重要。
theatrical23023 0 txt 12.84KB 2024-07-05
模型微调是指在预训练模型的基础上，使用特定任务的数据集进行进一步训练，以提高模型在该任务上的性能。 微调步骤： 选择预训练模型: 选择与目标任务相关的预训练模型。 加载目标数据集: 准备用于微调的特定任务数据集。 修改模型结构 (可选): 根据任务需求，可以修改预训练模型的输出层或添加新的层。 冻结部分层参数 (可选): 为了避免过拟合，可以选择冻结预训练模型的部分层参数，只训练部分层的参数。 设置优化器和损失函数: 选择合适的优化器和损失函数进行模型训练。 训练模型: 使用目标数据集对模型进行训练，并根据验证集的表现调整训练策略。 评估模型: 使用测试集评估微调后的模型性能。 注意事项: 微调时，学习率通常设置得比较小。 需要根据具体任务和数据集调整训练策略。 关注模型在验证集上的表现，避免过拟合。
theatrical23023 0 ipynb 584.52KB 2024-07-05