04 2025 档案
摘要:上一篇:CleanCode(1): 编写干净清晰的 Python 代码的一种通用模块设计 Python 对象比较与真值测试的详细解析 在 Python 中,比较对象和检查真值是非常常见的操作,尤其在条件语句中。然而,不同风格的写法可能会导致代码不一致,也会给程序员带来心智负担:"if x:"和"if
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posted @ 2025-04-16 16:54
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摘要:GARCH (广义自回归条件异方差) 模型 GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 模型是 Bollerslev(1986)在 ARCH 模型的基础上提出的扩展版本,是金融时间序列波动率建模中最常用的模型之一
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posted @ 2025-04-08 18:16
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摘要:ARCH (自回归条件异方差) 时间序列分析 ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 模型是由 Engle(1982)提出的一种非线性时间序列模型,专门用于捕捉金融时间序列中的波动聚集现象。 ARCH 模型的基本原理 ARCH 模型的
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posted @ 2025-04-08 18:11
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摘要:自动驾驶分级系统介绍 自动驾驶技术按照国际汽车工程师学会(SAE)的J3016标准分为6个等级(L0-L5),每个等级代表不同的自动化程度: L0级:完全手动驾驶 驾驶员全权负责所有驾驶操作 可能有警告系统,但没有任何主动控制 L1级:驾驶辅助 系统可以辅助转向或加速/减速 驾驶员必须随时准备接管全
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posted @ 2025-04-03 22:16
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摘要:ARIMA 算法介绍 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average,自回归积分滑动平均模型)是一种经典的时间序列预测模型,广泛应用于金融、经济、气象等领域的时间序列数据分析和预测。 ARIMA 模型组成 ARIMA 模型由三个部分组成,通常表示为 AR
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posted @ 2025-04-03 17:48
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