目录 1. 问题 2. 方法 3. 实验设计 3.1. 解决词典内部(一组已知)任务的能力 3.2. 解决新任务(少量标记数据)的能力 4. 讨论和启发 论文:Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning Zamir, Amir R., et al. "Taskonomy: Disentangling task transfer learning." Proceedings of the IEEE Conference on Compu…

一.背景 随着社会经济发展需求,公路的重要性日益提高.在一些交通欠发达的地区,公路建设迫在眉睫.如何根据实际地形情况设计出比较合理的公路规划,是一个值得研究的问题. 二.实验目的: (1)通过练习,熟悉 ArcGIS 栅格数据距离制图.表面分析.成本权重距离.数据重分类.最短路径等空间分析功能: (2)熟练掌握利用 ArcGIS 上述空间分析功能解决实际应用问题的基本流程和操作过程. 三.实验数据 (1)dem(高程数据) (2)startPot (路径源点数据) (3)endPot (路径终点…

4.1.4 为你的数据选择最佳连接策略 已介绍的每个连接策略都有不同的优点和缺点.那么,怎么来判断哪个最适合待处理的数据? 图4.11给出了一个决策树.这个决策树是于论文<A Comparison of Join Algorithms>中提到的一个决策树的改进版本. 图4.11中的决策树可以归纳为以下三点: 如果数据集中有一个足够小到可以放到map的内存中,那么map端的复制连接就足够了. 如果每个数据集都很大,同时其中一个数据集可以在经过一定条件过滤以后大幅度地减小,那么半连接将会很有效.…

定义最佳 Cache-Control 策略 按照以上决策树为您的应用使用的特定资源或一组资源确定最佳缓存策略.在理想的情况下,您的目标应该是在客户端上缓存尽可能多的响应,缓存尽可能长的时间,并且为每个响应提供验证令牌,以实现高效的重新验证. Cache-Control 指令和说明 max-age=86400 浏览器以及任何中间缓存均可将响应(如果是“public”响应)缓存长达 1 天(60 秒 x 60 分钟 x 24 小时). private, max-age=600 客户端的浏览器只能将响…

Python设计模式: 最佳的"策略"模式实践代码 今天抽空看了下流畅的python,发现里面介绍了不少python自带的库的使用实例,用起来非常的优雅. 平时用Python来写爬虫比较多,所以最近一直在看设计模式的内容.刚好这本书里面有一章单独讲设计模式的,讲的还不错,特意摘录出来. 这段代码的需求背景是电商平台常用的促销策略: 用户的积分超过1000时,订单总价优惠5%的金额 购买商品的种类超过10种时,订单总价优惠7%的金额 单个商品购买数量超过20件时,该商品获得10%的折扣…

新年伊始,很荣幸笔者的<教你用 Python 进阶量化交易>专栏在慕课专栏板块上线了,欢迎大家订阅!为了能够提供给大家更轻松的学习过程,笔者在专栏内容之外会陆续推出一些手记来辅助同学们学习本专栏内容,因此同学们无需担心专栏内容在学习上的困难,更多的是明确自己学习的目的即可.当然笔者也欢迎同学们踊跃留言,说出自己想扩展的知识点,笔者会根据同学们的意愿选择性的推出一些内容. 在第一篇<管理概率==理性交易>中笔者结合一个简单的市场模型介绍了为什么在没有概率优势的前提下参与交易会亏钱,其…

一.双均线策略 1.什么是双均线策略? 2.实现代码 def initialize(context): set_benchmark('601318.XSHG') set_option('use_real_price',True) set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003,close_today_commission=0, min_com…

一.均值回归策略 1.什么是回归策略 二.归一标准化 import numpy as np a = np.random.uniform(100,5000,1000) b = np.random.uniform(0.1,3.0,1000) (a.min(),a.max()) 输出 预处理 (a - a.min())/(a.max()-a.min()) 输出 预处理 aa = (a - a.min())/(a.max()-a.min()) bb = (b - b.min())/(b.max()-b.…

一.布林带策略简介 1.简介 2.计算公式 3.图形      二.布林带策略代码 import jqdata def initialize(context): set_benchmark('000002.XSHG') set_option('use_real_price', True) set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission…

选修了人工智能课程,老师布置了调研任务:Grundy,开始看了一些资料并没有看懂. 后来找到了一篇文,写的很棒,里面有好多博弈相关的问题与分析,分享出来给大家: http://endless.logdown.com/posts/2014/05/05/find-out-the-winning-strategies-of-the-game-nim-and-grundy-number-notes 这个服务器可能是外国的?打开的很慢,不要认为自己的网炸了...哈哈哈 下面就贴一点自己为了做海报(Grun…