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f15_Trading Strategies2_sma_AAPL_Log return_EUR_OLS regress_df highlight_Lagrang_GaussianNB_DNNClass

[T]heyweresilly[ˈsɪli]傻瓜，笨蛋enoughtothinkyoucanlookatthepasttopredictthefuture.—TheEconomistThischapterisaboutthevectorizedbacktestingofalgorithmictradingstrategies.Thetermalgorithmictradingstrategyisu

LIQING LIN·2025-04-05 13:39

论文翻译：EMNLP-2023.CCF-A.Alon Jacovi.Stop Uploading Test Data in Plain Text: Practical Strategies for

StopUploadingTestDatainPlainText:PracticalStrategiesforMitigatingDataContaminationbyEvaluationBenchmarkshttps://arxiv.org/pdf/2305.10160停止上传明文测试数据：实用的策略以减轻评估基准造成的数据污染文章目录停止上传明文测试数据：实用的策略以减轻评估基准造成的数据污染

CSPhD-winston-杨帆·2025-03-27 04:40

MIE 1622H Portfolio Selection Strategies

MIE1622H:Assignment1–Mean-VariancePortfolioSelectionStrategiesJanuary27,2025Due:Saturday,February15,2025,notlaterthan11:59p.m.UsePythonforallMIE1622Hassignments.Youshouldhandin:•Yourreport(pdffileandd

·2025-02-18 00:34

Mastering Website Development in 2025: Trends, Tools, and Strategies

Aswenavigatetherapidlyevolvingdigitallandscapeof2025,webdevelopmentisembracinginnovativetoolsandmethodologiesthatareredefiningthewaydevelopersbuildanddeploywebsites.Whetheryou’reaseasoneddeveloperoran

Evoxt 益沃斯·2025-02-01 17:46

Simple and Scalable Strategies to Continually Pre-train Large Language Models

SimpleandScalableStrategiestoContinuallyPre-trainLargeLanguageModels相关链接：arxiv关键字：LargeLanguageModels、Pre-training、ContinualLearning、DistributionShift、Adaptation摘要大型语言模型(LLMs)通常会在数十亿个tokens上进行预训练，然后新数

liferecords·2024-03-14 20:18

【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data

AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序，通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略。研究设计了一个策略空间，其中策略包含多个子策略，在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成，每个操作是图像处理函数（如平移、旋转或剪切），以及应用这些函数的概

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-20 07:15

Low technology teaching strategies

Workshop:LowtechnologyteachingstrategiesMarciaShannonRNCS,MSN,ClinicalNurseSpecialistThankyou,Marcia!Marcia是心理专业的，所以整一个workshop的例子大部分都是心理方面的。但为了呈现的是教学的多样性，所以目的是teachingskill。同声翻译肛肠科护长，很棒!同声翻译心理医生博士，感谢

佳佳_7150·2024-02-02 08:16

t5_Sophisticated Algorithmic Strategies(MeanReversion+APO+StdDev_TrendFollowing+APO)_StatArb统计套利_PnL

wewillexploremoresophisticated[səˈfɪstɪkeɪtɪd]复杂的tradingstrategiesemployedbyleadingmarketparticipantsinthealgorithmictradingbusiness.Wewillbuildontopofthebasicalgorithmicstrategiesandlearnaboutmoreadv

LIQING LIN·2024-01-15 07:05

Vue3 不同版本的Pinia如何做持久化存储

一、Vue3.2，pinia({loginForm:{},}),getters:{},actions:{},persist:{//开启持久化enabled:true,//选择存储方式和内容strategies

HaushoLin·2024-01-13 18:18

Products and Marketing Strategies for Growth

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不阿绝唱·2024-01-13 09:23

How to implement anti-crawler strategies to protect site data

Howtoimplementanti-crawlerstrategiestoprotectsitedata信息校验型反爬虫User-Agent反爬虫Cookie反爬虫签名验证反爬虫WebSocket握手验证反爬虫WebSocket消息校验反爬虫WebSocketPing反爬虫动态渲染反爬虫文本混淆反爬虫图片伪装反爬虫CSS偏移反爬虫SVG映射反爬虫字体反爬虫文本混淆爬虫通用解决办法特征识别反爬虫W

qwfys200·2024-01-06 04:20

制度设计的博弈论

任何一种博弈，只需要五个因素就能描述清楚：主体（Players）-“谁”（Who）来玩游戏；策略（Actions）-以“什么”（What）来玩游戏；次序（Strategies）-每个人“何时

美西每日读书·2024-01-01 02:04

12 个客户体验战略的最佳实践

客户体验战略（strategies）基本上是一种改善组织整体客户体验的方式，概述了用来捕捉和保留客户，并实现业务目标的广泛方法。然后，你可以提出更具体的客户体

CJM_Studio·2023-12-29 20:58

自动数据增广论文笔记 | AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data

谷歌大脑出品paper:https://arxiv.org/abs/1805.09501这里是个论文的阅读心得，笔记，不等同论文全部内容文章目录一、摘要1.1翻译1.2笔记二、(第三部分)自动增强:直接在感兴趣的数据集上搜索最佳增强策略2.1翻译2.2笔记三、(第四部分)实验与结果3.1翻译3.2笔记四、跳出论文，转入应用——timm包3.1timm包的自动增强搜索策略3.2随机增强参数解释3.3

Thomas_Cai·2023-12-15 01:29

t6_Managing the Risk_limit_metrics of Algorithmic Strategies_Sharpe_adjust_trade side_position_share

Sofar,wehavebuiltagoodunderstandingofhowalgorithmictradingworksandhowwecanbuildtradingsignalsfrommarketdata.Wealsolookedintosomebasictradingstrategies,aswellasmoresophisticatedtradingstrategies,soitma

LIQING LIN·2023-10-29 17:57

Strategies to Improve Signal-to-Noise Ratio in Communication

Inanincreasinglynoisyworldfilledwithconstantinformationanddistractions,effectivecommunicationcanbearealchallenge.Thesignal-to-noiseratioreferstotheproportionofrelevantinformation(signal)comparedtoirre

卢延吉·2023-10-20 22:11

6.Tile-Based Strategies

Tile-basedstrategiesareanadvancedapproachusedin360-degreevideostreamingtooptimizethedeliveryofsphericalvideocontentbydividingitintosmallertilesorsegments.Eachtilecanbeencodedseparately,allowingformore

其木王·王子·2023-10-13 15:17

我总结52条SQL语句性能优化策略，千万要收藏好

英文|https://mobileappcircular.com/summarize-52-sql-statement-performance-optimization-strategies-youd-better-save-to-favorites

web前端开发V·2023-09-23 21:57

9.14~9.16算法（两万字吐血爆肝）Adaptive Encoding Strategies forErasing-Based Lossless FloatingPoint Compression

压缩：异或，递推，通过记录一个基准值，然后记录后续值在其上的变化，相当于只记录那些变化的部分，然后要用的时候就再逆推求回去1.值在不断变化2.要记录那些变化的值问题（why）：异或策略实际上包含很少的尾随零什么时候会出现这种情况：如111111，再加1，就会成1000000，这时尾随零就很少，而会变得有很多中心位；所以，这种策略往往会因为这样的原因使中心位（即不同的数字）很多而达不到预期的压缩效果

CQU_JIAKE·2023-09-17 10:44

《Measuring Quality of Services (QoS) of Several Forwarding Strategies on ...》论文阅读笔记

paperAbstract互联网的发展已显示出TCP/IP体系结构的局限性，并迫使从业人员发明了一种新的体系结构，该体系结构更能够支持基于内容的分发的大规模实现。如今，命名数据网络（NDN）已成为突破性的替代解决方案，并且是下一代Internet体系结构的潜在选择。在本文中，我们进行了调查，以扩展现有的转发策略以支持上下文信息网络并提高服务质量。我们测试此方案以处理各种类型的用户应用程序，例如Vo

甸仔向前冲·2023-09-09 08:29

[译]Rust返回引用的不同策略

https://colobu.com/2019/08/13/strategies-for-returning-references-in-rust/[译]Rust返回引用的不同策略原文:StrategiesforReturningReferencesinRustbyBryceFisher-Fleig

songroom·2023-08-28 15:45

【Siggraph 2016】Practical Realtime Strategies for Accurate Indirect Occlusion

今天分享的是Siggraph2016上的GTAO算法实现细节，原文链接在参考部分给出。1.简介AO是对GI（GlobalIllumination）的简单模拟，在GI计算复杂度居高不下的情况下，AO效果对于提升场景光影自然度有着重要的作用，即使在有烘焙间接光（如lightmap）的情形下，AO的加入也可以提升光影效果，这是因为烘焙光照的分辨率通常较低，GI效果精度较差，而AO效果的添加则可以在一定程

离原春草·2023-08-23 21:44

论文笔记--FEDERATED LEARNING: STRATEGIES FOR IMPROVING COMMUNICATION EFFICIENCY

论文笔记--FEDERATEDLEARNING:STRATEGIESFORIMPROVINGCOMMUNICATIONEFFICIENCY1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1联邦学习(federatedlearning,FL)3.2Structuredupdates3.3SketchedUpdate4.文章亮点5.原文传送门1.文章简介标题：FEDERATEDLEARNING:STRATE

Isawany·2023-07-28 09:43

Dispositional use of emotion regulation strategies and restingstate cortico-limbic functional con...

1.认知重评策略比表达抑制策略好：Theyobservedthatfrequentuseofreappraisalstrategieswaslinkedtobettercontrolofemotions,interpersonalfunctioning,andpsychologicalandphysicalwell-being.Conversely,frequentuseofsuppression

落心无痕_2b7d·2023-07-27 21:06

Kesimida`s Daily Strategies for Better Writing (1/Q)

Questions下列这些语句中，有的是虽然符合语法规则，但是在语句的简洁有力，清晰度上等存在问题；有的是不仅存在语法规则上的错误，也存在语义传达方面的问题。你能很清晰的指出各个句中存在的问题，并进行合理的修改吗？1Findingasolutionisourgreatestconcern.2Itisunderstandablethatwhyyouarebored.3Ifsomeoneisacust

_Kesimida_·2023-07-27 04:31

用OGSM管理工具来制定减肥计划

OGSM是长期目标（Objective）、短期目标（Goals）、策略（Strategies）和方法（Measures）的首字母缩写。

频子·2023-06-24 12:31

dubbo源码阅读之-dubbo-spi机制中的配置文件都可以存放再哪个路径下

ExtensionLoader类中url图根据上图可以知道存放的路径和优先级，我们也可以自定义一个路径ExtensionLoader类中privatestaticvolatileLoadingStrategy[]strategies

吴法刚·2023-06-11 11:06

缓存更新策略概览（Caching Strategies Overview）

缓存是一种用于更快数据检索的数据存储技术。从某种意义上说，它比从其主存储（如数据库）获取数据更快。为了实现这一点，我们通常缓存频繁请求或计算的数据。现在，让我们仔细看看可能需要考虑的不同缓存策略。请记住，每个应用程序的需求都是不同的，您应该据此选择缓存策略。Cache-AsideStrategy（缓存侧缓存策略、旁路缓存策略）Cache-AsideStrategy（缓存侧缓存策略、旁路缓存策略）是

abka·2023-04-20 15:54

阅读技能和阅读策略 | Reading skills and strategies

阅读书签语文教材全国统一了，“一纲多本”时代结束！2019年9月开学，语文教材全面换新，变化最明显的是更加的强调技能了，不管是学习的技能还是阅读的技能，这样就越发需要孩子是学习的主体了。在校学习当中，学习的目标有了，就是帮助孩子成为自主学习的主题，具备的能力明确了，剩下的就是通过什么策略去掌握这些能力了。把这三个关系放在小一点的范畴里，比如以阅读为例，我来给大家讲讲目标goal、技能skill和策

思维导图的那点事儿·2023-04-15 13:36

Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies

ResNet-RSAbstract1Introduction2.CharacterizingImprovementsonImageNet4.Methodology4.1.Architecture4.2.TrainingMethods5.ImprovedTrainingMethods5.1.AdditiveStudyofImprovements5.2.Importanceofdecreasingwe

h137437·2023-04-03 06:52

2023美赛春季赛Z题完整参考文章数据代码奥林匹克的未来

TheFutureoftheOlympicsAbstractTheInterdisciplinaryCommitteeforModernOlympicGames(ICMG)ofCOMAPisinterestedinexploringcreativechoices,strategies

千千小屋grow·2023-04-03 06:05

PointNeXt: Revisiting PointNet++ with Improved Training and Scaling Strategies

AbstractPointNet++是点云理解领域最有影响力的神经网络架构之一。虽然近期出现了PointMLP和PointTransformer等新型网络，它们的精度已经大大超过了PointNet++，但我们发现大部分性能提升是由于改进的训练策略，例如数据增强和优化技术以及增加的模型大小，而不是由于架构创新。因此，PointNet++的全部潜力尚未被充分发掘。在本研究中，我们通过系统性的模型训练和

fish小余儿·2023-04-01 20:04

gpt2生成文本的不同解码策略

代码实测：gpt2-generate-strategies以下所有的功能都可以用于自回归语言生成。

桂花很香,旭很美·2023-03-29 05:08

Kesimida`s Daily Strategies for Better Writing (3/Q)

Questions1Canyoutellthedifferencesbetweenthefollowingtwoquestions?Whichoneismoredirectandeconomical?(Topic:OnlinevisitsVersusGoingtotherealmuseumsandartgalleries)/Virtualvisitsmayencourageustoviewthem

_Kesimida_·2023-03-25 11:19

5.18instructional strategies

1.Askandmakeasurveyaboutsomethingincommoningroups图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App

Maei·2023-02-05 22:44

读Training Strategies for Improved Lip-Reading论文

标题：改善唇读的训练策略关键词：数据增强、时间模型、训练策略、自蒸馏（selfdistillation）、DC-TCN、时间掩膜（timemasking）、mixup、单词边界（wordboundary）摘要：最近，在一系列独立的工作中，有人提出了几种训练策略和时间模型，用于孤立的单词唇读。然而，将最佳策略结合起来并研究它们各自的影响的潜力还没有被发掘出来。在本文中，我们系统地研究了最先进的数据增

让我看看谁在学习·2023-01-25 18:49

Efficient Strategies for Hierarchical Text Classification:External Knowledge and Auxiliary Tasks

原文链接：https://aclanthology.org/2020.acl-main.205.pdf概述在层次文本分类（HierarchicalTextClassificationHTC）中，大多数研究都关注于提出新颖的模型结构，但我们偏向于找到一种高效的方法去增强baseline。首先将层次文本分类任务视为seq2seq问题，然后对它进行一个辅助性地自顶向下的分类任务，即从外部字典中找到所有层

pepsi_w·2022-12-22 19:00

PointNeXt: Revisiting PointNet++ with ImprovedTraining and Scaling Strategies

PointNeXt:RevisitingPointNet++withImprovedTrainingandScalingStrategiesAbstractPointNet++是理解点云最有影响力的神经架构之一。虽然PointNet++的准确性已被PointMLP和PointTransformer等最新网络大大超越，但我们发现，性能提高的很大一部分是由于改进了培训策略，即数据扩充和优化技术，以及增

Torres_9_cfc·2022-12-22 15:26

论文笔记：联邦学习——Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency

FederatedLearning:StrategiesforImprovingCommunicationEfficiency文章目录FederatedLearning:StrategiesforImprovingCommunicationEfficiency论文结构一、摘要核心二、Introduction三、StructuredUpdatelowrankrandommask四、SketchedU

liuzeyao_Newton·2022-12-19 00:30

离线强化学习(Offline RL)系列6: (采样效率) OfflineRL中的样本选择策略(Sample Selection Strategies)

论文原文：https://offline-rl-neurips.github.io/2021/pdf/33.pdf我们知道在强化学习中，不同的样本选择对算法的影响比较大，最典型的莫过于使用优先级经验回放(PER)技术提高算法对采样样本的选择效率，那么在完全依赖于采样样本学习的OfflineRL中，如何高效的从dataset中通过采样数据进行高效学习呢？本文作者根据各种启发式优先级指标（6种指标）对

@RichardWang·2022-12-19 00:58

图神经网络预训练(1) - Strategies for Pre-training Graph Neural Networks 简介

在项目中，做IC50等分子性质预测，但是自有的数据很少，往往只有几百，甚至几十。即使有类似任务的数据，例如从专利或者文献去收集，合并在一起也不多，最多上千。数量上完全不能从头训练一个深度学习模型。这时候就要考虑到迁移学习和预训练，减少模型对数据的需求。我们这次要复制的文献是一篇非常经典的关于图神经网络预训练策略的文章，是斯坦福大学的工作，发表于2019年。参考文献WeihuaHu*,BowenLi

wufeil·2022-12-13 16:41

【论文阅读|ICLR2020】Strategies for Pre-training Graph Neural Networks

代码地址:https://github.com/snap-stanford/pretrain-gnns/论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.12265v20摘要机器学习的许多应用需要一个模型来对分布上与训练样本不同的测试样本做出准确的预测，而在训练过程中特定任务的标签很少。应对这一挑战的一种有效方法是在数据丰富的相关任务上预训练模型，然后在感兴趣的下游任务上对其进行微调

GNN_·2022-12-13 16:39

【论文笔记】：Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection

&Title:LearningDataAugmentationStrategiesforObjectDetectionLearningDataAugmentationStrategiesforObjectDetection(译)&Summary这个方法是谷歌大脑QuocLe团队，又训练出的一个目标检测模型，通过特别的数据扩增策略，再用自动扩增来的新数据集训练目标检测模型，使该算法在针对小数据集的目

Activewaste·2022-12-09 02:06

Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection（翻译）

这个方法是谷歌大脑QuocLe团队，又训练出的一个目标检测模型，通过特别的数据扩增策略，再用自动扩增来的新数据集训练目标检测模型，使该算法在针对小数据集的目标检测上取得了很好的效果。该论文和开源代码如下：论文传送门：https://arxiv.org/abs/1906.11172代码传送门：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/o

马大哈先生·2022-12-09 02:36

论文阅读：Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection

文章目录1、论文总述2、学习数据增强这方面的学术进展3、本文对离散优化问题所使用的方法4、搜索出来的最有效的数据增强手段5、实验结果表格6、两个有趣的发现7、Learneddataaugmentationimprovesmodelregularization1、论文总述这篇论文是在Autoaugment基础上探索目标检测里的数据增强的自动学习，Autoaugment是针对分类网络的，论文最主要的内

贾小树·2022-12-09 02:34

论文阅读：AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data

文章目录1、论文总述2、MNIST与ImageNet数据集上有效数据增强的不同3、ThekeydifferencebetweenourmethodandGAN4、Asearchalgorithmandasearchspace.5、OneofthepoliciesfoundonSVHN6、Searchalgorithmdetails:PPO7、Oneofthesuccessfulpolicieson