风险价值 一些与VaR方法有关的代码。 欢迎批评是否有更好的方法。 VaR计算方法 VaR_RollingWIndows.py包括正态分布方法，指数加权移动平均方法和历史模拟方法，用于通过扩展窗口来计算风险值。 该功能可以直接导入和使用。 NormalVaR（Returns，Confidence_Level，First_Windows） EWMAVaR（Returns，Confidence_Level，First_Windows，Decay_Factors） HSVaR（Returns，Confidence_Level，First_Windows） 风险价值（VaR）回测 VaRBacktest.py 回测方法包括无条件覆盖，有条件覆盖，损失函数和分位数损失函数。 Kupiec的无条件承保，失败比例（POF） UCoverage（收益率，VaR，预期的显着性水平P）FailRate（

很好用的STM32历程，从点亮一个LED灯，到按键中断、ADC、DAC、DMA方式的AD和DAC，以及串口、spi应用等。每一个例程都有详细的文档介绍，很适合stm32爱好者参考学习。有需求的童鞋看过来，总有一个适合你哦！

家用电耗的测量 该分配使用来自UC Irvine机器学习存储库的数据，该库是机器学习数据集的流行存储库。 特别是，我们将使用我在课程网站上提供的“个人家庭用电量数据集”：数据集：电力消耗[20Mb]描述：测量一个家庭中一个家庭的电力消耗-在近4年内的分钟采样率。 提供不同的电量和一些子计量值。 数据集中9个变量的以下描述来自UCI网站：日期：日期格式为dd / mm / yyyy时间：时间格式为hh：mm：ss Global_active_power：家庭全球分钟平均有功功率（千瓦） ）Global_reactive_power：家庭全球分钟平均无功功率（以千瓦为单位）电压：分钟平均电压（以伏特为单位）Global_intensity：家庭全球分钟平均无功电流（以安培为单位）Sub_metering_1：1号电能子计量表（以瓦特为单位）小时的有功电能）。 它对应于厨房，主要包含洗碗机，烤箱

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shell脚本，平时积累起来的，从一个大神那边拷贝来的，方便平时工作使用的一些脚本集合。

matlab微分方程代码 Mathematica-Code-Collection 一些写过的mathematica代码 mathematica是大二的时候上《数值计算方法》的时候现学现用的。这门课用到mathematica的地方主要是数值积分、矩阵运算、微分方程、迭代解方程/方程组等。 平时一般用mathematica来画图、处理数据。它画的图（个人感觉）一般比MATLAB、origin、Excel看得舒服。

我的简历 这是我的简历的回购协议，它使用数据驱动的方法。 换句话说，将条目存储为数据，然后将其读入R并可以以多种方式呈现。 整个CV是将与自定义HTML和CSS结合在一起。 基本上，这允许使用HTML和CSS代码生成PDF，而与LaTeX之类的东西相反。 请随意分叉/修改，并在有任何疑问时与您取得联系。

java面试题 IBM,交通银行等一些外包的面试题，（8K左右）