行业分类-金融管理-一种基于ARCH-GARCH-M模型的金融大数据分析与交易方法.zip

由于需要在mac环境下做些开发，手头没有苹果机器，所以决定先整个虚拟机环境来试试。自己整理了一下过程.当中有参考其它资料。 友情提示：可能比较麻烦的是苹果系统安装包的下载，一般都5G+, 家里下载带宽慢的耐心点，很可能你辛辛苦苦下载了几个版本，由于各种原因，不能为vmware识别安装。所以可以用我分享如下的链接 需准备安装程序 1. 首先你得有个苹果系统安装镜像：如果是苹果原生 DMG格式，需要额外软件转成ISO，建议直接找ISO镜像的下载 。各个版本可自行搜索下载，或者点我mac X 10.11 //www.jb51.net/os/MAC/350398.html 2.VMWARE12.0

本文原创，转载请引用https://blog.csdn.net/baidu_38306313/article/details/104310931 代码已上传到GitHub：https://github.com/yufeifeiyu/Matlab-Deep-Learning-Toolbox-CNN-Water-image-recognition 文章目录摘要1 引言2 数据集3 网络模型4 实验流程4.1 数据预处理4.2 数据标记4.3 训练集和测试集的生成5 实验结果6 总结和展望7 参考文献 摘要 本文是基于matlab深度学习工具箱来设计卷积神经网络用来对图像上的水体部分进行识别，并生

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支持 Assets 下的文件或者文件夹拷贝到手机存储 public static void copyAssetsDirToSDCard(Context context, String assetsDirName, String sdCardPath) { Log.d(TAG, copyAssetsDirToSDCard() called with: context = [ + context + ], assetsDirName = [ + assetsDirName + ], sdCardPath = [ + sdCardPath + ]);

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在vue中echarts仪表盘实时数据 彩笔一枚，简单记录一下。 业务场景：通过websocket实时推送数据，将数据渲染到仪表盘中。 第一步： 基于准备好的dom，初始化echarts仪表盘实例。 第二步： 我是通过父子组件传值把数据接收过来，在data中定义upPressure参数，并将接收来的devicePressure参数赋值给它，便于后面将值传入到echarts中 父组件中 子组件中

一 、VMware vSphere部署的前期规划要点 1、vSphere的优点 (略) 2如何利用现在的设备架构虚拟化环境 在虚拟化过程中，用户大多会考虑目前现有的服务器、存储、交换机等基础设备是否可以使用，这需要根据服务器、存储的性能以及参数综合考虑。 如果是近一、两年新购买的服务器，则考虑将这些服务器整合、扩充，用做虚拟化主机，一般来说大多数标配不高的服务器都能扩充到很高的配置。例如，IBM 3850 X6服务器最大可以扩充到4个CPU、1.5TB内存，以CPU为例，IBM 3850 X6出厂标配2个CPU，这CPU可以是6核、8核，如果现有多台IBM 3850 X6服务器(例如2台或更多