使用wxWidgets进行跨平台的C++开发 中文版 英文版 高清

哪些变量提供了有关未来收益横截面的独立信息？ 当候选变量的数量很大并且交叉项可能很重要时，投资组合排序和 Fama-MacBeth 回归不能轻易回答这个问题。 我们介绍了一种基于机器学习文献中可以在这种情况下使用的思想的新方法。 将该方法应用于基于过去回报的未来回报预测，短期回报成为最重要的预测因素。 基于我们的研究结果的交易策略的信息比率是考虑双向交互的 Fama-MacBeth 回归的两倍。 交易成本并不能解释结果。

在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？ 首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数： 第一个参数logits：就是神经网络最后一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，num_classes]，单样本的话，大小就是num_classes 第二个参数lab

（2018-2020）穿越地狱unity源码Cross-the-Hell.zip

StatNLP语义解析器版本0.3-n ACL-18论文的代码：学习用于语义分析的跨语言分布式逻辑表示形式。 本文从使用不同语言注释的数据中学习了逻辑表达式的分布式表示形式。 它进一步研究了如何学习到的包含不同语言的内容共享信息的学习表示形式可用于提高单语语义解析器的性能。 安装 Java 1.8 sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java sudo apt-get update sudo apt-get install oracle-java8-installer 零MQ git clone https://github.com/zeromq/libzmq cd libzmq ./autogen.sh && ./configure && make -j 4 make check && sudo make install && sudo

QJoysticks库 QJoysticks库允许您的Qt应用程序从真实的操纵杆/游戏手柄（使用SDL）和虚拟的操纵杆（使用键盘）中读取输入。 Windows和OS X的SDL二进制文件和标头已包含在此库中。 Linux用户将需要使用他们选择的发行版的软件包管理器来安装libsdl2-dev。 在线文档可以在找到。 将QJoysticks与您的项目集成 将此文件夹复制到“ 3rd-party”文件夹中。 使用include（）函数包含QJoysticks项目的include（ pri ）文件。 就这样！ 检查作为您项目的参考。 Windows用户注意事项 在某些情况下，SDL将重新定义main（）函数，这可能会导致编译问题。 为了解决这个问题，您可能需要使用。 QML兼容性 可以从QML中使用该库，只需在初始化QML引擎时将其注册为上下文属性即可（请查看以获取更多信息）。 示例项目

cross-2.95.3.tar.bz2 linux交叉编译工具链

提出了一种简单而有效的自我引导学习方法，即挖掘丢失的关键信息。具体来说，通过对标注的支持图像进行初始预测，将覆盖和未覆盖的前景区域分别用掩码GAP编码为主支持向量和辅助支持向量。通过主支持向量和辅助支持向量的融合，对查询图像获得了较好的分割性能。在我们的1 shot 分割自我引导模块的启发下，我们提出了一个多次分割的交叉引导模块，其中最终混合使用来自多个带注释的样本的预测，高质量的支持向量贡献更多，反之亦然。该模块改进了推理阶段的最终预测，无需再训练。大量实验表明，我们的方法在pascal -5i和coco -20i数据集上都实现了新的最先进的性能。

CXCORR 循环互相关函数估计。 CXCORR(a,b)，其中 a 和 b 表示在时间间隔 T 上采集的样本，该时间间隔 T 被假定为两个相应周期信号的公共周期。 a 和 b 应该是长度为 M 的行向量，无论是实数还是复数。 [x,c]=CXCORR(a,b) 返回长度为 M-1 的循环互相关序列 c 和相应的滞后 x。 循环互相关为： c(k) = sum[a(n)*conj(b(n+k))]/[norm(a)*norm(b)]; 其中向量 b 循环移位 k 个样本。 该函数不检查输入向量 a 和 b 的格式！ 对于 a 和 b 之间的循环协方差，在中查找 CXCOV(a,b) http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadAuthor.do?objectType=author&objectId=1093734

fnf的模组版