<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[hellocsz的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.csdn.net/hellocsz</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.csdn.net/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; hellocsz]]></copyright><item><title><![CDATA[python shell]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/129705915</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/129705915</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Wed, 22 Mar 2023 11:20:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[shell 的作用与用法]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[kernel error问题解决]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/121060722</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/121060722</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Sun, 31 Oct 2021 10:19:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[jupyter Notebook出现kernel error


当时用Anaconda安装多个版本的Python的时候

时常由于安装和卸载多次Python导致Juoyter notebook不可用

解决方法：


1.如果只有python3,运行python -m ipykernel install --user重新安装内核


2.如果有多个内核，先运行conda create -n python2 python=2，为Python2.7设置Anaconda变量，在Anacoda下使用activat]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch 安装时下载不下来的原因]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/108390318</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/108390318</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Thu, 03 Sep 2020 18:07:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[第一步,配置清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[conda 虚拟环境安装问题解决办法]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/108380030</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/108380030</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Thu, 03 Sep 2020 12:03:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[https://blog.csdn.net/u010626937/article/details/105982267/

使用公用的服务器，免不了要建立自己的虚拟环境，以防止和其他同学安装软件包的时候，发生冲突。最近，由于需要，使用conda创建了虚拟环境，但是在我创建又删除这样的几轮操作之后，不知什么原因，在我再次使用conda创建虚拟环境或者使用conda进行安装软件包的时候，出现了以下错误提示。经络一天试坑解决方案，终于解决完毕，想必这算是比较全面的一个解决方案了。撸起袖子加油干起来！

错误提示
.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[np.argmax()函数用法]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/108365845</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/108365845</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Wed, 02 Sep 2020 17:21:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[https://blog.csdn.net/weixin_42755982/article/details/104542538

一、一维数组的用法


one_dim_array = np.array([1, 4, 5, 3, 7, 2, 6])
print(np.argmax(one_dim_array))


运算后，降一维，成为一个数值，7的索引值维4，所以运算结果： 4



二维数组用法

所以，在axis为0时，剥掉2，返回一个1×3的数组；在axis为1时，剥掉3，返回一个1×2的数组

.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[介绍N-gram比较清楚的博客]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/108342623</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/108342623</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Tue, 01 Sep 2020 15:15:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[无监督构建词库：更快更好的新词发现算法



新词发现是 NLP 的基础任务之一，主要是希望通过无监督发掘一些语言特征（主要是统计特征），来判断一批语料中哪些字符片段可能是一个新词。



“新词发现”是一个比较通俗的叫法，更准确的叫法应该是“无监督构建词库”，因为原则上它能完整地构建一个词库出来，而不仅仅是“新词”。当然，你可以将它跟常用词库进行对比，删掉常见词，就可以得到新词了。



分词的目的



分词一般作为文本挖掘的第一步，仿佛是很自然的，但事实上也应该问个为什么：为什么要分词？人本来...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Theta随时间 及标的价格变化关系]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/106445991</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/106445991</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Sat, 30 May 2020 19:42:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Duration 和 carry]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/106445825</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/106445825</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Sat, 30 May 2020 19:28:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天我们来分享固收里面另外一个最基本的概念久期（Duration）。

股票市场大的动向会用指数来衡量，市场个股和指数的关系是一种统计的关系（Delta），市场变动多少，个股会变动多少是不一定的，这种统计关系有一种弱的相关性，要经过一段时间统计得出一个大致的相关性结果，但是无法准确的反应到每一天的走势当中。

在固收世界里，每一只券的市值定价（Markto market）和固收市场之间的关系是看收益率曲线的变化，每一只个券的定价和收益率曲线之间的关系是强数学关系，而这个关系就是由Duration的概念连接在]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Theta 和 Vega 的关系 在牛市长期持有看涨期权是不划算]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/106445591</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/106445591</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Sat, 30 May 2020 19:11:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[一个20天到期的平值豆粕到期期权，卖价117/吨。

过了10天，该期权卖价变成85元/吨，价格减少了整整32元/吨。

此时，对于期权多头的Theta(Θ)为负值，而期权空头的Theta(Θ)为正值，这份期权合约的买方每天都在损失时间价值，而对期权卖方来说每天都在坐享时间价值的上涨。

Theta(Θ)是用来测量时间变化对期权理论价值的影响。表示时间每经过一天，期权价格会损失多少。Theta(Θ)=期权价格的变化/距离到期日时间的变化。

大多数投资者都知道期权中的时间值耗损，越接近到期日，耗损越...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[期权单腿投资策略]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/106409761</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/106409761</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Thu, 28 May 2020 17:33:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[在期权投资中是有很多投资策略的，其中单腿投资策略是一个非常简单而且适合新手的投资策略，那么单腿投资策略是什么呢？要怎么进行投资呢？为大家整理了一些相关内容，详情请看下文。

在期权投资的过程中，投资策略用的好往往可以让你更容易获利。单腿投资策略就是一种期权投资中非常常见的策略，什么是单腿投资则略呢?要怎么使用呢?来告诉你，详细介绍请看下文。

一、买入认购期权

如果使用单腿策略买入认购期权，适合的时机主要有：1.预期后市将大涨。2.市场波动率正在扩大(不适用于市场波动率收窄的市况)。3.愿意利用买进期权的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[append和extend函数的区别]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/106376566</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/106376566</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Wed, 27 May 2020 11:02:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[append() 方法用于在列表末尾添加新的对象。
extend() 函数用于在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）

append()方法实例：
只是在lista后面添加相应字符：



使用append（）添加一个字符串list



append把list添加进lista，是内容之间的拼接

而extend（）是把list里面的字符添加到lista里面：




所以：如果extend的是字符串，则字符串会被拆分成字符数组，如果extend的是字典，则字典的ke...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数组模块array的大部分属性及方法的应用]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/106376042</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/106376042</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Wed, 27 May 2020 10:45:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[import array

#array.array(typecode,[initializer])——typecode：元素类型代码；initializer：初始化器，若数组为空，则省略初始化器。
arr = array.array('i',[0,1,1,2,3])
print(arr)

#array.typecodes——模块属性
print('\n输出一条 包含所有可用类型代码的字符串：')
print(array.typecodes)#注意，调用者是模块名，不是某个对象

#array.ty...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2019-12-06]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/103420437</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/103420437</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Fri, 06 Dec 2019 12:04:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[基础代谢率与减肥的关系
减肥的根本就在于增加消耗，如果你的基础代谢率高，那你消耗的热量就多，也就不容易长胖。但是有一些不当的减肥方式，却会造成## 标题基础代谢率下降，比如节食减肥，所以节食减肥一般不容易成功也更容易反弹，因为基础代谢率下降，会造成消耗热量的能力也跟着降低，节食减肥时，身体会感受到缺乏能量，所以会开始“节约能源”的动作，从体温、心跳、循环等活动开始“省吃减用”来降低能量的支出。
节...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[流式计算]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/102590638</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/102590638</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Wed, 16 Oct 2019 17:56:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、流式计算的背景
在日常生活中，我们通常会先把数据存储在一张表中，然后再进行加工、分析，这里就涉及到一个时效性的问题。如果我们处理以年、月为单位的级别的数据，那么多数据的实时性要求并不高；但如果我们处理的是以天、小时，甚至分钟为单位的数据，那么对数据的时效性要求就比较高。在第二种场景下，如果我们仍旧采用传统的数据处理方式，统一收集数据，存储到数据库中，之后在进行分析，就可能无法满足时效性的要求。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[最长公共子序列  最长公共子串]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/102583488</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/102583488</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Wed, 16 Oct 2019 12:57:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[公共子串和公共子序列是不同的





class maxstr():
  def LCS(self,string1,string2):
    len1 = len(string1)
    len2 = len(string2)
    res = [[0 for i in range(len1+1)] for j in range(len2+1)]
   ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[27个Jupyter Notebook小提示与技巧]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/102521965</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/102521965</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Sat, 12 Oct 2019 16:00:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[27个Jupyter Notebook小提示与技巧





Keyboard Shortcuts

Pretty Display of Varibles

16. Executing Shell Commands

在 notebook 中执行 shell 命令非常容易，你可以像下面这样列出当前目录下的文件：


!ls

JupyterNotebookTips.ipynb LinearRe...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于计算机视觉领域数据增强的一些常用的方法]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/102486732</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/102486732</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Thu, 10 Oct 2019 17:22:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[为什么需要数据增强 ：

一般而言，比较成功的神经网络需要大量的参数，许许多多的神经网路的参数都是数以百万计，而使得这些参数可以正确工作则需要大量的数据进行训练，而实际情况中数据并没有我们想象中的那么多



数据增强的作用 ：

增加训练的数据量，提高模型的泛化能力

增加噪声数据，提升模型的鲁棒性



如何获得大量的数据 ：

一种方法是获得新的数据，这种方法比较麻烦，需要大量的成本，而...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ensemble Learning 和 stacking、blending 区别]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/102486312</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/102486312</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Thu, 10 Oct 2019 17:10:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[1 Ensemble Learning-模型融合

通过对多个单模型融合以提升整体性能。

1.1 Voting

投票制即为，投票多者为最终的结果。例如一个分类问题，多个模型投票（当然可以设置权重）。最终投票数最多的类为最终被预测的类。

1.2 Averaging

Averaging即所有预测器的结果平均。

回归问题，直接取平均值作为最终的预测值。（也可以使用加权平均）

分类问题，...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TF-IDF]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/102485958</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/102485958</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Thu, 10 Oct 2019 16:58:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[TF-IDF算是nlp工程师必须掌握的入门级别的算法。作为兴趣爱好，之前曾阅读过几篇介绍该算法的博客，对其只是知道个大概。最近在看吴军老师的《数学之美》，里面对TF-IDF的介绍使得我对该算法有了更深刻的认识。现将个人对该算法的理解整理如下：

TF-IDF是一种统计方法，用来评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它①在文件中出现的次数成正比增加，但...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[维度灾难]]></title><link>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/102485616</link><guid>https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/102485616</guid><author>hellocsz</author><pubDate>Thu, 10 Oct 2019 16:48:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[假设一个正方形代表二维特征空间，特征空间的平均值是这个正方形的中心，到这个中心距离为一个单位距离的样本分布在一个单位圆中。不在这个单位圆的样本相对于中心更接近正方形的边角。这些样本因为特征值差距很大（如对角的样本）而很难分类。由图9可以看出，如果样本都落在内切圆中，分类将会简单很多：





有意思的是如果我们一直增加维度，那正方形（超立方体）中的圆（超球面）的体积是如何变化的呢？超立方体的体...]]></description><category></category></item></channel></rss>