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股票的风险 股票风险 股票交易上的投机行为往往十分危险.假设某股票行为十分怪异,每天不是涨停(上涨10%)就是跌停(下跌10%).假设上涨和下跌的概率均等(都是50%).再假设交易过程没有任何手续费.某人在开始的时候持有总价值为x的该股股票,那么100个交易日后,他盈利的可能性是多少呢? 以下程序通过计算机模拟了该过程,一般的输出结果在0.3左右.请填写缺失的代码. 把填空的答案(仅填空处的答案,不包括题面)存入考生文件夹下对应题号的"解答.txt"中即可. int N = 10000…
 目录 1 报数游戏 2 不连续处断开 3 猜数字游戏 4 串的反转 5 串中找数字 6 递归连续数 7 复制网站内容 8 股票的风险 9 基因牛的繁殖 10 括号的匹配   1 报数游戏 有n个孩子站成一圈,从第一个孩子开始顺时针方向报数,报到3的人出列,下一个人继续从1报数,直到最后剩下一个孩子为止.问剩下第几个孩子.下面的程序以10个孩子为例,模拟了这个过程,请完善之(提示:报数的过程被与之逻辑等价的更容易操作的过程所代替). Vector a = new Vector(); for(in…
1 报数游戏 有n个孩子站成一圈,从第一个孩子开始顺时针方向报数,报到3的人出列,下一个人继续从1报数,直到最后剩下一个孩子为止.问剩下第几个孩子.下面的程序以10个孩子为例,模拟了这个过程,请完善之(提示:报数的过程被与之逻辑等价的更容易操作的过程所代替). Vector a = new Vector(); for(int i=1; i<=10; i++) { a.add("第" + i + "个孩子"); } for(;;) { if(a.size()==…
本文列出的10本书是我个人非常喜欢的Java书籍,当我有时间的时候,我就会将它们捧在手里阅读.甚至有些书我反复读过很多遍,每次重新读的时候总会有新的收获.因此这些书也是大部分Java程序员喜欢的书籍. Effective Java Effective Java这本书也是一本我最喜欢的.本书为领导开发Java集合框架和并发API包的 约书亚·布洛克 大神所著.本书适合于有着数年开发经验Java程序员,通过本书我们可以很多编程中的最佳实践,并且可以从JDK贡献者布洛克大神这里汲取经验. Effect…
来源:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzA1MTcyMA==&mid=202904638&idx=2&sn=21dd20438e32a24e78e8c33dd4a0991e&scene=1#rd 本文列出的9本书在Java程序员界都是被认为很棒的书.当一个程序员开始初学Java时,他的第一个问题应该是如何选择一本书来作为指导学习Java.这个问题也就表明,相对于其他的教程和博客,Java书籍还是很重要的参考,主要表现在以下两点 ●通…
欢迎装载请说明出处:http://blog.csdn.net/yfqnihao                 在了解java虚拟机的类装载器之前,有一个概念我们是必须先知道的,就是java的沙箱,什么是java的沙箱,java的沙箱总体上经历了这么一个过程,从简单的java1.0的基础沙箱到java1.1的基于签名和认证的沙箱到后来基于基础沙箱+签名认证沙箱的java1.2的细粒度访问控制.                   java的沙箱是你可以接受来自任何来源的代码,但沙箱限制了它进行可…
java的class只在需要的时候才内转载入内存,并由java虚拟机的执行引擎来执行,而执行引擎从总的来说主要的执行方式分为四种, 第一种,一次性解释代码,也就是当字节码转载到内存后,每次需要都会重新的解析一次, 第二种,即时解析,也就是转载到内存的字节码会被解析成本地机器码,并缓存起来以提高重用性,但是比较耗内存, 第三种,自适应优化解析,即将java将使用最贫乏的代码编译成本地机器码,而使用不贫乏的则保持字节码不变,一个自适应的优化器可以使得java虚拟机在80%-90%的时间里执行优化过的…
本文列出的9本书在Java程序员界都是被认为很棒的书.当一个程序员开始初学Java时,他的第一个问题应该是如何选择一本书来作为指导学习Java.这个问题也就表明,相对于其他的教程和博客,Java书籍还是很重要的参考,主要表现在以下两点 通常书籍是由比较权威的程序员来撰写的. 相比其他媒介,书籍对于内容的描述更加详细,解释更加明确. 本文列出的九本书是我个人非常喜欢的Java书籍,当我有时间的时候,我就会将它们捧在手里阅读.甚至有些书我反复读过很多遍,每次重新读的时候总会有新的收获.因此这些书也是…
昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…
转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…