PDF已分类 可直接搜索！！！PDF已分类 可直接搜索！！！ 现在越来越多的外资企业（包括若干投行、商业银行、industry的MT program等）已经把 笔试（online test或者现场笔试）纳入应聘程序，其中很多公司的test用题源于一家名为 SHL的机构。偶曾经参加过一些投行（UBS,ML, HSBC IB)，HSBC BDP program, 渣打等笔试 ，积累了一定的经验（感觉总体来说投行online test难度相对较高，其他稍低），借此机 会和大家分享一下，希望从来没有接触过这种类型test的同学能对此有个感性认识，也希 望参加过该类test的同学能获得有用的信息，结合自己的特点加以改进。 SHL类型test的一般分两部分，numerical test和verbal test。

随机森林算法 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学 随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习（Ensemble Learning）理念的分类算法，它通过构建并结合多个决策树来进行预测。随机森林的核心在于利用多个决策树的多样性来提高整体预测准确性，减少过拟合的风险。 1. **随机森林的构成** 随机森林中的“森林”指的是由许多决策树组成的集合，而“随机”体现在两个方面：每棵树的训练样本是从原始训练集中通过有放回抽样（Bootstrap Sampling）得到的子集，这种方式称为自助采样，确保了样本的多样性和重复性；构建每棵树时，不是从所有特征中选择最佳分割点，而是随机选取一定数量的特征进行分割，增加了特征选择的随机性。 2. **随机森林的特点** - **抗过拟合**：由于样本和特征的随机性，随机森林能够避免单一决策树的过拟合问题。 - **稳定性**：随机性导致每棵树的性能可能有所不同，但整体上增强了模型的稳定性和鲁棒性。 - **无需特征选择**：随机森林可以在高维数据上运行，不需要预处理进行特征选择。 - **并行计算**：因为每棵树可以独立训练，所以适合并行化处理，加快训练速度。 - **可解释性**：虽然整体模型解释性不如单棵决策树，但可以分析各个特征的重要性，提供一定的解释性。 3. **随机森林的生成过程** - **样本抽取**：从原始训练集中随机抽取与原数据大小相同且有放回的子集，形成训练每棵树的数据集。 - **特征选择**：在构建决策树节点时，不是从所有特征中选取最佳分割点，而是从k个随机选取的特征中选择最佳，通常k等于特征总数的平方根。 - **树的构建**：基于抽样的数据集和随机特征子集，构建决策树。每棵树都尽可能生长到最大深度，以增加多样性。 - **集成预测**：对于新的输入样本，通过所有树进行分类，多数投票决定最终类别。 4. **优缺点** - **优点**：抗噪、无需特征选择、处理高维数据能力强、并行化效率高、实现简单。 - **缺点**：参数调整复杂、训练和预测速度相对较慢、模型解释性相对较差。 随机森林的性能通常优于单一的决策树，因为它通过集成学习减少了过拟合的风险，增强了模型的泛化能力。同时，它还能通过计算特征重要性来辅助特征选择，是机器学习领域广泛应用的分类算法之一。

保险行业：稳健为上，国际财务报告准则第9号对保险公司金融资产重分类影响与预测 本报告对保险行业的国际财务报告准则第9号（IFRS9）的影响进行了分析和预测。IFRS9的实施将对保险公司的财务报告和投资策略产生重要影响。 一、新会计准则推出的历史背景与变更 1.1 历史背景： 国际会计准则理事会（IASB）于2014年7月发布了IFRS9，以取代原有的国际会计准则第39号（IAS39）。IFRS9的实施旨在提高金融机构的风险管理和透明度，改进金融资产的分类和计量。 1.2 新旧准则的差异： IFRS9与原有的IAS39相比，主要变动在于金融资产分类由四分类变为三分类，不再以持有目的进行分类，而是通过业务模式和合同现金流测试进行分类。同时，减值会计处理由“已发生损失法”修改为“预期损失法”，使得减值计提更加及时和充足。 二、IFRS9对保险公司的影响： IFRS9的实施将对保险公司的财务报告和投资策略产生重要影响。由于金融资产的分类和计量方式的变化，将使得保险公司的利润随市场波动变得更加剧烈。在风险控制的前提下，保险公司需要重新规划资产配置，预计会加大长期股权投资，股票投资倾向分红稳定的蓝筹股，债券投资更青睐高评级债券。 三、上市险企资产重分类测算： 我们以平安的数据为基础，测算新华保险和中国太保资产重分类情况。可供出售金融资产项目的重分类，预计新华有一半重分类至FVTPL，而太保的AFS归入FVOCI资产较多；各类金融资产占比情况方面，预计新华FVTPL类资产占比高于太保和平安，权益资产变动引起的利润波动敏感性可能更高。 四、保险公司如何应对： 保险公司为适应新的会计政策，需要提供更详细的金融工具分类信息，在重分类时谨慎使用计量选择权，并提供金融资产计量及信息披露操作指引。在公司内部，还需建立规范制度、推进部门协作，结合偿二代等多因素做好资产配置计划，减少波动。 IFRS9的实施将对保险公司的财务报告和投资策略产生重要影响。保险公司需要积极应对新的会计政策，重新规划资产配置，采取适当的风险管理策略，以维持稳定的盈利能力。

GEE——连续变化检测和分类（CCDC）.html

BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类，主要根据BP神经网络理论，在MATLAB软件中实现基于BP神经网络的语言特征信号的分类算法。包括数据选择和归一化，BP神经网络构建、BP神经网络训练以及BP神经网络分类。

深度学习+图像分类+水质污染等级分类数据集+水质分类

CNN-LSTM-Attention基于卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测 Matlab语言 程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel即可运行 1.多特征输入，LSTM也可以换成GRU、BiLSTM，Matlab版本要在2020B及以上。 2.特点： [1]卷积神经网络 (CNN)：捕捉数据中的局部模式和特征。 [2]长短期记忆网络 (LSTM)：处理数据捕捉长期依赖关系。 [3]注意力机制：为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而提高预测的准确度。 3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4.附赠测试数据，输入格式如图3所示，可直接运行 5.仅包含模型代码 6.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果

在本文中，我们将深入探讨如何利用深度学习技术对基于EEG（Electroencephalogram，脑电图）信号的情绪进行分类。EEG是一种记录大脑电活动的技术，它提供了关于大脑功能状态的实时信息，因此在神经科学、临床医学以及近年来的情绪识别等领域具有广泛的应用。 **1. EEG基础知识** 我们需要理解EEG的基本原理。EEG通过放置在头皮上的电极捕捉到大脑皮层的微弱电信号。这些电信号反映了神经元的同步放电活动，不同频率的波段与大脑的不同状态相关。例如，α波通常与放松和闭眼时的状态关联，β波则与清醒和集中注意力时的状态相关。 **2. 情绪识别** 在情绪识别领域，EEG被用于探测和分析与特定情绪相关的大脑活动模式。情绪通常可以分为基本类别，如快乐、悲伤、愤怒、恐惧等。EEG信号的特征，如功率谱、自相关函数、波形变化等，可以作为识别情绪的生物标志物。 **3. 数据预处理** 在使用"emotions.csv"数据集之前，预处理是至关重要的步骤。这包括去除噪声、滤波（去除高频或低频干扰）、平均化参考（消除头皮电位的影响）、去除眨眼和肌肉活动等眼动和肌电干扰（EOG和EMG）以及归一化处理，确保不同个体间的信号可比性。 **4. 特征提取** 特征提取是从原始EEG信号中抽取有用信息的过程。常见的特征包括功率谱密度、波峰和波谷的位置、时域特征（如均值、方差、峰值）以及频域特征（如频带功率）。此外，还可以使用时-频分析方法（如小波分析或短时傅立叶变换）来获取多尺度信息。 **5. 深度学习模型** 深度学习在EEG情绪分类中的应用主要依赖于神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及它们的变种，如长短时记忆网络（LSTM）。CNN擅长处理空间结构数据，而RNN和LSTM则适合处理序列数据，对时间序列的EEG信号尤为适用。模型可能包含多个卷积层、池化层和全连接层，用于学习信号的多层次表示。 **6. 模型训练与优化** 在训练模型时，我们通常将数据集分为训练集、验证集和测试集。使用合适的损失函数（如交叉熵）和优化器（如Adam或SGD）调整模型参数。为了防止过拟合，可以采用正则化（如L1或L2）、Dropout或数据增强策略。模型的性能评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数。 **7. 结果解释与应用** 情绪分类模型的输出可能是一个概率分布，对应不同情绪类别的可能性。最终结果需结合实际情况解释，如在人机交互、心理健康监测、游戏体验分析等领域有潜在应用。 基于EEG脑电信号的深度学习情绪分类是一个综合了信号处理、机器学习和心理学的跨学科问题。通过有效处理和分析"emotions.csv"数据，我们可以构建出能够识别人类复杂情绪的智能系统，为未来的智能设备和人机交互提供更深层次的理解。

《Discuz同城分类信息模板插件详解》 在互联网社区建设中，Discuz!作为一款广泛应用的开源论坛软件，以其强大的功能和灵活的扩展性深受广大站长喜爱。本篇文章将详细解析“Discuz同城分类信息模板插件”，帮助用户更好地理解和运用这一功能，提升论坛的互动性和实用性。 一、插件简介 “Discuz同城分类信息模板插件”是针对Discuz!论坛系统开发的一款增强型插件，旨在为用户提供一个类似于本地分类信息服务的平台。用户可以通过此插件发布和查询各类生活服务信息，如租房、求职、二手交易等，实现社区内的资源共享与交流。 二、解压与安装 在获取到该插件的压缩包后，解压时需注意输入正确的解压密码：“bbs.jycmmusic.com”。解压完成后，会得到插件的主要文件，包括但不限于配置文件、模板文件以及必要的PHP脚本。安装过程通常包括以下步骤： 1. 将解压后的插件文件上传至论坛的指定目录（如：source/plugin）。 2. 在Discuz后台管理界面中，找到“插件管理”选项，点击“安装新插件”，选择刚刚上传的插件文件夹进行安装。 3. 完成安装后，启用插件，并根据需求进行相关设置。 三、功能特性 1. 分类信息管理：插件提供丰富的分类管理功能，管理员可以自定义信息类别，如房产、招聘、交友等，方便用户按需发布信息。 2. 地域定位：结合用户IP或手动选择，实现信息的地域性展示，让用户更容易找到本地相关服务。 3. 搜索功能：用户可以通过关键词、分类或地点进行信息搜索，快速定位所需内容。 4. 用户交互：支持信息评论、点赞、分享等功能，增强用户间的互动性。 5. 信息审核：管理员可以设置信息审核机制，确保发布内容的质量和合法性。 6. 移动端适配：插件通常具备良好的移动端兼容性，使用户在手机上也能便捷地浏览和发布信息。 四、使用手册 配合提供的《[点微]同城分类信息使用手册》，用户可以详细了解插件的各项功能和操作流程。手册通常包含以下内容： 1. 插件安装与配置指南。 2. 用户发布和查看信息教程。 3. 管理员后台管理功能介绍。 4. 常见问题及解决方案。 五、基础配套插件 安装“Discuz同城分类信息模板插件”时，必须同时安装配套的基础插件，以确保其正常运行。这些基础插件可能涉及到用户认证、支付接口、消息通知等方面，为分类信息模块提供完整的服务支持。 “Discuz同城分类信息模板插件”通过提供全面的分类信息发布与查询功能，极大地丰富了Discuz论坛的社区生态，提升了用户粘性。正确安装并合理利用这款插件，将有助于打造一个更加活跃、实用的网络社区。

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