AI公平 我发现有关AI公平的笔记，参考资料和材料对我的研究很有帮助，并为我提供了帮助。 阅读清单 博客文章： 博客文章： COMPAS与刑事司法 权衡和不可能的结果 分类，校准，精度，召回率 观测措施的固有局限性 除了观察措施 因果推理 背景资料：Pearl（第1--3章），Pearl（第4.5.3节） 因果公平标准 相似性建模，匹配 测量，取样 博客文章： 无监督学习 法律和政策观点 背景阅读

流量预测 拟议的概念证明，用于解决智​​能城市的交通拥堵和预测问题。 二手-LSTM（用于将来的预测）+ CNN（用于检测流量密度）+实时推文将所有这三种方法结合起来以产生流量拥塞因子（TCF），并在将来的任何时候使用Google API提出基于此的路由建议。 内容 - 公用文件夹- 截至9月18日的TCF数据 LSTM预计到9月18日的时间 src文件夹-React应用程序 实用程序文件- tweets_realtime.py-删除有关流量的地理位置标记的tweets tempserver-临时服务器，将所有从抓取中获得的推文排队，并充当React应用程序的API。 屏幕截图 注意：代码清理仍在进行中，该项目是为黑客马拉松而设计的

std :: decimal 这是建议的C ++ std :: decimal的实现，其中包括修订版。 它建立在完成所有艰苦工作的上。 意图 过去，我已经成功地使用了，但是我想构建一个依靠模板而不是宏来生成所需的大量运算符的现代版本。 测验 该库使用进行验证。 我目前正在构建测试工具，并实现运行尽可能多的测试所需要的东西，从而导致很多失败。 与计算的实际问题相比，失败的测试当前更可能是在规范和Intel库之间映射异常的问题。 不适用或尚不支持的测试用例将被明确跳过，因此此列可能永远不会为零。 子集算术 类型 已通过 失败的 跳过 十进制32 234 2778 12451 十进制64 1604 6133 7726 十进制128 2004年 7357 6102 扩展算术 类型 已通过 失败的 跳过 十进制32 1085 6294 45349 十进制64

根据综合查看股票的买入/卖出建议三个指标：SMA、MACD 和 RSI 句法： smr_strategy 输入： 没有任何输出： 没有任何需要互联网连接。 该工具自动对股票数据进行技术分析，并建议投资者买入或卖出特定股票的时间。 股价与时间的关系图包含红点和绿点。 红点对应于该策略建议出售的天数，并带有绿点对应于策略建议购买的天数。 定义： -MACD：移动平均收敛/发散。 之间的区别股票的长期和短期指数移动平均线价格-MACD 信号：上述 MACD 的 EMA -SMA：简单移动平均线。 最近n的平均股价天-RSI：相对强弱指数。 在 0 到 100 之间波动。超过 70 是被视为“超买”（并预计会下跌）而低于 30 表示“超卖”（预计会上涨） 建议基于简单移动平均线、相对强弱指数、 和移动平均收敛/发散。 该算法对这个策略来自《最整洁的股票小指南》一书市场投资”由 Jason K

简述软件部门C++编码风格/规范/建议

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最近，我朋友说我做的爬虫不行，比如那个爬取全站的小说，你无法指定，他只会一直的爬，他们说爬下来的小说都不是他们想要的，我就想，能不能搞一个智能爬虫，只要你输入想要的小说，它就自动给你搜索，然后把符合条件的几本小说的详细信息给你,然后让你自己选择. 确定了思路后，话不多说，直接刚上去。 要搞智能爬虫，首先该搞的，就是搜索功能，当然，凭我自己是不可能搞出来的，得借助网站!] 正在想的时候呢，却发现笔趣阁自带搜索功能！天助我也！ 诶，规律是如此简单，那不就可以了吗，直接询问要查的小说，然后拼接URL啊 话不多说，上代码 def workOn(self): init(auto

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