Using SAS in Financial Research，统计软件SAS参考资料

该资源是Stanford CS 20: Tensorflow for Deep Learning Research的课件（ppt和笔记），

PC版本，QR码的编码、解码工具。显示QR的版本、纠错等级、掩码和内容信息。 支持全屏和区域抓取QR码、摄像头抓取等功能。支持国标GB-T18284-2000。

使用CK JSON API统一预测分析 所有CK组件都可以在和！ 该项目由托管。 这是一个存储库，其中包含CK模块和操作，以使用我们的标准CK JSON API统一对不同预测性分析框架（scipy，R，DNN）的访问。 社区使用它来研究工作流程/管道，以实现协作，可重用和可再现的实验。 见我们最近的文章中了解更多详情： ， 。 更多信息： 作者 贡献者 查看贡献者列表 带操作的共享CK模块 建议 实验 实验原始 实验视图 图形 图点 笔记本 数学条件 数学前沿 数学变化 模型 模型图像分类 模型 模型 模型种类 模型 报告 桌子 安装 首先按照此处所述安装CK框架。 然后按如下所示安装此CK存储库： $ ck pull repo:ck-analytics $ ck list ck-analytics:module:* 依存关系 Python： matplot

Research-report-Classification-system:爬取东方财富的宏观研究的研报，基于LSTM进行情感分析，分类为正向，负向和中性三类

QuiRC代表“定性研究编码器”。 QuiRC执行NViVo的许多任务，但它是基于Web的。 它是心理学研究人员使用的CMS。 它是在SUNY New Paltz开发的。

20210513-兴业证券-2021_AACR_（American_Associationfor_Cancer_Research）会议梳理.pdf

扑克RL 扑克游戏中的多智能体深度强化学习框架。 背景 解决不完善的信息游戏的研究主要围绕直到最近才遍历整个游戏树的方法（例如，请参见 ， ， ）。 神经虚拟自我播放（NFSP） ，后悔策略梯度（RPG） ，深反事实后悔最小化（Deep CFR） 和单深CFR 等新算法最近将深（强化）使用常规方法（例如CFR和虚拟游戏）进行学习，以仅在访问游戏状态的一小部分时即可了解近似的纳什均衡。 PokerRL框架 PokerRL算法的组成部分 您的算法由相互交互的工作人员（绿色）组成。 训练运行的参数通过TrainingProfile的实例（ .../rl/base_cls/Training

Only one localization algorithm indoor environment has certain error, and the change of localization environment will cause instability of positioning system. The fusion of the position fingerprint matching algorithm and the polynomial distribution model can reduce the influence of the low positioning accuracy caused by the shortcomings of the polynomial distribution model and the position fingerprint matching model. In this paper, the position fingerprint matching algorithm and the polynomial distribution algorithm are respectively used to locate in different environments, and the same parameter is used to quantify the positioning results of the two different algorithms on the same environment. According to the selection coefficient, the optimal algorithm is selected for indoor positioning. In the online positioning stage, an algorithm that can be selected according to the selection coefficient to adapt to the environment can be used to locate. This adaptive algorithm can solve the respective defects of the fingerprint matching algorithm and the polynomial distribution model, and improve the indoor positioning accuracy.

卡拉模拟器 CARLA是用于自动驾驶研究的开源模拟器。 CARLA是从零开始开发的，旨在支持自动驾驶系统的开发，培训和验证。 除了开源代码和协议，CARLA还提供了为此目的而创建且可以免费使用的开放数字资产（城市布局，建筑物，车辆）。 该仿真平台支持传感器套件和环境条件的灵活规范。 如果要在与CoRL'17论文相同的条件下对模型进行，请查看 。 推荐系统 英特尔i7第9代-11日/英特尔i9第9代-11日/ AMD ryzen 7 / AMD ryzen 9 +16 GB RAM内存 NVIDIA RTX 2070 / NVIDIA RTX 2080 / NVIDIA RTX 3070，