追梦赤子心

原创 【投资理财】期权学习书籍推荐

入门篇推荐《3小时快学期权》虽然书名有些夸大的成分，但是却并不妨碍作为一本期权入门的好书。本书印象最深刻莫过于类比和各类的手工制图。其中诸如楼花、粮食最低收购价、电影票、月饼票、以及保险公司和投保人的比喻，十分恰当又十分形象。阅读完全书，首先可以理解期权的基本含义，对于期权的定义、类型、意义等有了认知；其次对于基本操作的买入、卖出、认购、认沽四项组合，有了一个关于收益和风险的概念；最后书中列举了几类操作策略，总体而言比较典型，且适合于初入期权市场的投资者进行操作。进阶篇《2周攻克期权策略》能将

原创 【投资理财】期权的价值

前言上期讲了啥是期权，了解了期权是一种类似保险的金融衍生品，买方获取权限，卖方履行义务。我们知道保险的价格由受保标的价格、保单的时间决定，那么期权的价格由那些因素影响呢？期权的方向在了解期权的价格之前，我们需要先了解期权的几个方向从权利上划分：买入权利(购/call)、卖出权利(沽/put)期权交易上划分：买入期权、卖出期权两种划分组合得出4个方向，如下图这个表格：买入卖出call-callput-putcall/put代表的是期权的方向：call表示看.

原创 【投资理财】啥是期权？

啥是期权？期权（Option），是一种选择权，指是一种能在未来某特定时间以特定价格买入或卖出一定数量的某种特定商品的权利。 它是在期货的基础上产生的一种金融工具，给予买方（或持有者）购买或出售标的资产(underlying asset)的权利。期权的持有者可以在该项期权规定的时间内选择买或不买、卖或不卖的权利，他可以实施该权利，也可以放弃该权利，而期权的出卖者则只负有期权合约规定的义务。可以将期权理解成一种保险来帮助你在脑海中描绘出期权的大致轮廓。期权买方：花钱买权利期权买方：收钱履义务期权.

原创 3小时快学期权

原创 3小时快学ETF

原创 【tensorflow学习】Ftrl学习

【tensorflow学习】处理MNISTS数据集理论应用To Do理论理论知识交叉熵理解应用#encoding=utf8import tensorflow as tfimport pandas as pdimport argparseimport numpy as npimport gzipimport osimport sysdef parse_arg(): ...

原创 【tensorflow学习】实现卷积神经网络

【tensorflow学习】实现卷积神经网络基础知识应用基础知识CNN基础知识卷积层和池化层后输出计算应用实现手写数字识别数据集MNIST#encoding=utf8from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfimport pandas as pdimport...

原创 【tensorflow学习】处理MNISTS数据集

【tensorflow学习】处理MNISTS数据集数据地址模型训练及预估模型效果数据地址数据集下载模型训练及预估#encoding=utf8from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfimport pandas as pdimport argparseimport...

原创 矩阵乘法的Map-Reduce实现

矩阵乘法的Map-Reduce实现

转载 Google's BigTable 原理 （翻译）

Google's BigTable 原理 （翻译）    题记：google 的成功除了一个个出色的创意外，还因为有 Jeff Dean 这样的软件架构天才。                                                欢迎订阅作者微博  ------ 编者官方的 Google Reader blog 中有对BigTable 的解释。这是Google

转载 Google File System(中文翻译)

Google文件系统 GFS是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。 1、设计概览 （1）设计想定 GFS与过去的分布式文件系统有很多相同的目标，但GFS的设计受到了当前及预期的应用方面的工作量及技术环境的驱动，这反映了它与早期的文件系统明显不同的设想。这就

转载 mapreduce 中文版 中文翻译

MapReduce:超大机群上的简单数据处理                                           摘要MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间value.下面将列举

原创 正则化

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原创 Python实现Hive的UDF

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原创 Git 基本操作

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原创 数据不平衡问题的处理

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原创 AUC与ROC

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原创 集成学习：Bagging与随机森林

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原创 关联分析与FP-growth算法

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原创 集成学习：AdaBoost

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原创 进程与线程

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原创 协同过滤算法

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原创 决策树

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原创 Python实现逻辑回归

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原创 Adapter 适配器模式

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原创 Prototype 原型模式

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原创 工厂模式

工厂模式, 简单工厂模式, 工厂方法模式,抽象工厂模式

原创 Singleton 单例模式

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原创 LeetCode：Shell题目

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原创 数据流中的中位数

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原创 异常检测

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原创 K-means聚类算法

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原创 过拟合现象

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转载 数据归一化处理

在机器学习中领域中的数据分析之前，通常需要将数据标准化，利用标准化后得数据进行数据分析。不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。 Contents   

原创 CSAPP:网桥的自学习算法

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