Learn and implement quantitative finance using popular Python libraries like NumPy, pandas, and Keras Key Features Understand Python data structure fundamentals and work with time series data Use popular Python libraries including TensorFlow, Keras, and SciPy to deploy key concepts in quantitative finance Explore various Python programs and learn finance paradigms Book Description Python is one of the most popular languages used for quantitative finance. With this book, you'll explore the key characteristics of Python for finance, solve problems in finance, and understand risk management. The book starts with major concepts and techniques related to quantitative finance, and an introduction to some key Python libraries. Next, you'll implement time series analysis using pandas and DataFrames. The following chapters will help you gain an understanding of how to measure the diversifiable and non-diversifiable security risk of a portfolio and optimize your portfolio by implementing Markowitz Portfolio Optimization. Sections on regression analysis methodology will help you to value assets and understand the relationship between commodity prices and business stocks. In addition to this, you'll be able to forecast stock prices using Monte Carlo simulation. The book will also highlight forecast models that will show you how to determine the price of a call option by analyzing price variation. You'll also use deep learning for financial data analysis and forecasting. In the concluding chapters, you will create neural networks with TensorFlow and Keras for forecasting and prediction. By the end of this book, you will be equipped with the skills you need to perform different financial analysis tasks using Python

1.版本：matlab2022A，包含仿真操作录像和代码中文注释，操作录像使用windows media player播放。 2.领域：5G-noma通信，SCMA编译码 3.内容：基于5G-noma通信系统的SCMA算法matlab仿真。稀疏码分多址（SCMA）是一种新型非正交多址技术，具有过载通信的特点。 PRE_o=zeros(PAR.FN,PAR.Data_length); for data_ind=1:PAR.Data_length for v=1:PAR.VN PRE_o(:,data_ind)=PRE_o(:,data_ind)+PAR.CB(:,data_source(v,data_ind),v); end end 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。

【毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究】 本毕业设计主要探讨了图神经网络（GNN）在异构图表示学习和推荐系统中的应用。图神经网络是一种强大的机器学习模型，它能处理非欧几里得数据结构，尤其适用于社交网络、知识图谱和复杂网络等领域的分析。在异构图中，不同类型的节点和边共同构成了复杂的网络结构，这为理解和挖掘数据间的关系提供了新的视角。 一、图神经网络基础 1. 图神经网络的定义：GNN 是一种对图数据进行深度学习的方法，通过消息传递机制在节点之间传播信息，从而学习节点的嵌入表示。 2. 模型结构：GNN 包含多层神经网络，每层通过聚合邻居节点的信息更新当前节点的状态，直到收敛或达到预设层数。 3. 消息传递：GNN 的核心是消息传递函数，它负责将一个节点的特征向量传递给其相邻节点，同时接收来自邻居节点的信息。 二、异构图表示学习 1. 异构图的特性：异构图包含多种类型节点和边，每种类型都有不同的属性和交互模式。 2. 表示学习挑战：如何在异构环境中有效地捕获不同类型节点和边的特征并进行统一表示，是异构图学习的关键。 3. GNN 在异构图中的应用：通过设计适应异构图的GNN模型，如Heterogeneous Graph Neural Network (HetGNN)、Metapath2Vec等，可以处理节点和边的多样性，捕捉丰富的语义信息。 三、推荐算法 1. 推荐系统概述：推荐系统旨在预测用户可能感兴趣的内容，通过分析用户历史行为、兴趣偏好等数据来实现个性化推荐。 2. 基于图的推荐：将用户、物品等视为图中的节点，通过GNN学习节点间的关系，进而预测用户可能的评分或点击概率。 3. 异构图在推荐中的优势：能够捕获用户-物品、用户-用户、物品-物品等多类型关系，提升推荐的准确性和多样性。 四、项目实现 本设计提供了一个完整的实现框架，包括数据预处理、模型训练、评估和推荐结果生成等环节。源码经过严格测试，确保可直接运行，为其他研究者或学生提供了参考和实践平台。其中，"demo"可能是演示代码或样例数据，帮助理解模型的运行流程和效果。 五、互动支持 作者承诺对下载使用过程中遇到的问题及时解答，保证良好的使用体验。这种互动交流有助于深化对项目的理解，提高问题解决能力。 本毕业设计深入研究了GNN在异构图表示学习和推荐算法中的应用，不仅涵盖了理论知识，还提供了实际操作的代码，对于学习和研究图神经网络在推荐系统中的应用具有重要价值。

户籍管理系统的设计与实现 摘 要 当今社会人们生活质量越来越高，人们对生活品质的追求不断提升，对于孩子求学，变更住所等情况时有发生，因此对于户籍变动管理就显得十分重要，管理用户的户籍信息可以有效防止信息错乱，信息管理过程中出现问题可能会带来很多不必要的麻烦；因此，需要进行信息化对户籍信息进行管控。 本系统主要设计出发点就是围绕着户籍管理方面来进行设计，开发一套符合现代社会需求户籍管理的系统平台，给用户更多的便利和实惠；系统主要包括了登陆模块，注册模块，用户模块，户籍模块，迁入出模块，身份管理模块，缴费模块等等，系统设计采用的是WEB开发模式，结合简单的架构，运用java的开发语法，在强大的数据库支持下完成的，系统开发符合软件工程标准，数据准确，系统稳定。 关键词 户籍管理；数据库；TOMCAT 开发平台简介 1.4.1 Java语言的特点  JAVA语言是当今特别常用的面向对象的编程语言，他的前身为OAK语言，于1995年改名为“JAVA”，并向公众正式推出。JAVA的语言风格与C++相似，与和C++相比把容易发生错误的地方进行了优化，减少错误的发生几率。例如引用和引进了

模块由idlelib tree模块修改，完善一些问题，重写了获取类和函数的方法，便于获取正在编辑代码的类和函数。重写了文件浏览模块，支持添加收藏，树状文件浏览器双击py（pyw）文件会打开函数浏览器，文件浏览器支持很多文件的图标，需要的图标也已经一起打包了，需要别的图标的去我另一个资源下载。代码基本都有注释，方便新手学习，注释不一定完全正确

基于遗传算法(GA)优化长短期记忆网络(GA-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2018及以上版本，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

独立的 GUI 绘制并生成四位和五位 NACA 箔的数据点。 数据点可以提取为文本、DAT 或 AUTO-CAD 脚本文件，以方便 2D 机翼截面的 CAD 建模。 该程序的特点包括能够指定数据点的余弦或线性间距、指定对翼型的反射以及选择打开或关闭的后缘。

在电子设计领域，FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，它允许用户根据需求自定义硬件电路。本篇文章将深入探讨基于FPGA的HDMI（High-Definition Multimedia Interface）显示系统的设计与实现，为读者提供一个全面的理解。 一、FPGA在HDMI显示系统中的应用 FPGA的优势在于其灵活性和高性能，使得它成为构建复杂数字系统的理想平台。在HDMI显示系统中，FPGA可以承担多种功能，包括信号接收、解码、时钟恢复、数据分配以及视频处理等。通过利用FPGA的并行处理能力，可以实现高效、实时的视频信号处理，确保高质量的图像输出。 二、HDMI技术简介 HDMI是一种数字接口标准，用于传输未压缩的音频和视频信号，具有高带宽、低延迟、无损失传输等优点。HDMI接口支持多种分辨率，包括高清、超高清甚至4K、8K等，同时还支持多种音频格式，提供一站式解决方案。 三、HDMI显示系统设计 1. 接收端设计：FPGA通过接收HDMI输入信号，首先进行TMDS（Transition Minimized Differential Signaling）解码，将差分信号转换为数字数据。然后，FPGA内部的PLL（Phase-Locked Loop）模块用于恢复时钟，确保数据正确同步。 2. 视频处理：FPGA可以对解码后的视频数据进行各种处理，如色彩空间转换、缩放、去隔行等。这些处理可根据应用需求定制，例如，将RGB信号转换为YCbCr以节省带宽，或者将不同分辨率的信号调整到统一输出。 3. 输出端设计：处理后的视频数据通过FPGA内部的编码器重新打包成TMDS信号，再通过HDMI输出接口发送出去。同时，FPGA还需要处理音频信号，确保与视频同步输出。 四、实现过程与挑战 1. IP核开发：在FPGA设计中，通常需要使用预定义的IP核，如HDMI接收器和发送器。开发或选择合适的IP核是关键步骤，它们需要兼容HDMI规范，并能稳定工作。 2. 时序分析与优化：FPGA设计中时序是关键。需要通过仿真和时序分析确保所有信号都能在正确的时钟周期内完成传输，以满足HDMI协议的严格要求。 3. 调试与测试：实现过程中，必须对系统进行全面的功能和性能测试，包括信号完整性、兼容性以及稳定性。这可能涉及到专用的HDMI测试设备和复杂的调试流程。 五、总结 基于FPGA的HDMI显示系统设计是一项技术密集型任务，涉及硬件描述语言编程、数字信号处理、时序分析等多个方面。通过熟练掌握FPGA技术和HDMI协议，工程师能够构建出高度定制、高性能的显示系统，广泛应用于多媒体设备、嵌入式系统、教育科研等领域。通过不断的实践和学习，开发者可以应对这一领域的各种挑战，实现创新的设计。

在本文中，我们将深入探讨如何使用Qt框架来创建一个简单的应用程序，该程序能够捕获并显示来自摄像头的视频流。这个程序是基于Video for Linux 2 (V4L2) API，这是一个Linux内核接口，用于与视频捕获设备进行交互。我们将分析标题“qt简单显示摄像头程序（基于v4l2）”以及描述中提到的技术要点，并提供相关的知识点。 让我们了解V4L2。V4L2是Video for Linux的一个升级版，它提供了更广泛的视频处理功能，包括捕获、编码、解码和播放。在Linux系统中，许多摄像头驱动程序都支持V4L2 API，使得开发者能够轻松地访问摄像头的原始视频数据。 接下来，我们来看看Qt。Qt是一个跨平台的C++图形用户界面库，广泛用于开发桌面、移动和嵌入式应用。它提供了丰富的组件和工具，简化了UI设计和事件处理。在本例中，我们将使用Qt的QImage类来显示摄像头捕获的图像。 以下是我们构建这个程序所需的关键知识点： 1. **V4L2 API**：理解V4L2的结构和函数，如`ioctl`调用来设置和查询设备状态，`mmap`用于内存映射设备缓冲区，以及`read`或`select/poll`来读取数据。 2. **Qt的QImage类**：QImage是Qt中用于处理图像的核心类，可以加载、保存和操作图像。在这里，我们需要知道如何从原始的视频帧数据创建QImage对象，并将其显示在界面上。 3. **Qt事件循环**：在Qt应用中，事件循环负责处理用户输入和其他事件。我们需要确保在处理摄像头数据的同时，保持对用户交互的响应。 4. **多线程编程**：为了不影响用户界面的响应性，通常会将视频捕获放在一个单独的线程中进行。这样，主线程可以专注于处理UI更新。 5. **Qt的信号和槽机制**：通过连接信号和槽，当摄像头数据准备好时，我们可以触发一个槽函数来更新UI中的图像。 6. **内存管理**：处理视频流时，需要注意内存的分配和释放，尤其是在使用`mmap`进行内存映射时。 7. **设备识别与打开**：找到系统上的V4L2设备（通常是/dev/video0），并使用`open`函数打开它。 8. **配置摄像头**：设置摄像头参数，如分辨率、帧率等，这可以通过V4L2的控制接口完成。 9. **图像格式转换**：V4L2捕获的图像格式可能与QImage所期望的格式不同，需要进行转换。 10. **错误处理**：良好的错误处理机制是任何可靠软件的基础，确保捕获和报告可能出现的问题。 创建一个基于Qt和V4L2的摄像头显示程序涉及多个技术层面，包括理解Linux设备驱动、Qt UI编程和多线程。通过集成这些技术，我们可以创建一个流畅、高效的视频流显示应用。在实际编码过程中，你可以参考给定的链接或其他资源，结合上述知识点来实现自己的项目。

STM8s系列是STMicroelectronics（意法半导体）推出的一款8位微控制器，以其高效能、低功耗和丰富的外设接口而受到广泛应用。M24SR系列则是ST推出的一系列NFC（近场通信）和I²C接口的存储器产品，常用于物联网、智能卡、无线充电等场景。在基于STM8s的系统中，M24SR16作为NFC标签或数据存储设备，需要特定的驱动程序来实现与MCU的交互。 M24SR16是一款具有16Kb EEPROM容量的器件，支持I²C和ISO/IEC 14443 Type A的无线通信协议。在开发过程中，需要编写驱动程序来控制M24SR16的读写操作，确保数据的安全传输和正确存储。驱动程序通常包括初始化、数据传输、错误处理等功能。 1. **初始化**：在使用M24SR16前，需要通过I²C接口对其进行初始化，设置工作模式、配置寄存器等。STM8s的I²C接口需要正确配置时钟频率、地址、中断等参数。 2. **数据传输**：驱动程序应包含读写函数，用于通过I²C接口与M24SR16进行数据交换。写操作涉及向指定地址写入数据，读操作则从设备读取数据。需要注意的是，由于EEPROM的读写速度限制，可能需要加入适当的延时以确保操作的正确性。 3. **错误处理**：在与M24SR16通信过程中，可能会遇到如超时、数据校验错误等问题。驱动程序应具备良好的错误检测和恢复机制，例如检查I²C传输状态，对错误情况进行适当地处理或重试。 4. **NDEF（NFC Data Exchange Format）支持**：M24SR16常用于存储NDEF格式的数据，这是NFC应用中的标准数据格式。驱动程序应支持NDEF的创建、解析和更新，以便于设备与其他NFC设备进行数据交换。 5. **安全特性**：M24SR16具备一定的安全特性，如密码保护、访问控制等。驱动程序需考虑这些安全特性，确保只有授权的程序或用户可以访问敏感数据。 6. **中断处理**：M24SR16可配置中断，如唤醒中断、错误中断等。驱动程序需处理这些中断事件，以实现即时响应。 7. **节能模式**：为了延长电池寿命，M24SR16支持多种低功耗模式。驱动程序应管理这些模式，根据应用需求适时切换。 8. **兼容性**：考虑到可能存在的不同型号（如m24sr02, m24sr04, m24sr64），驱动程序设计应具有一定的兼容性，能够适应不同容量的M24SR设备。 在实际项目中，开发者通常会将这些功能封装成库，方便其他应用调用。开发过程中，除了编写驱动代码，还需要进行充足的测试，确保在各种条件下都能稳定运行。对于给定的压缩包“M24SR”，很可能包含了驱动程序源码、示例应用或相关的文档，这些资源可以帮助开发者更好地理解和使用M24SR16。