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基于机器学习的量化投资策略demo.zip这是一个demo程序，旨在帮大家快速入门基于机器学习的量化投资方法。适于人群：有一定python基础，对炒股和量化投资一无所知的人。 运行程序 首先，通过以下命令安装必需的python依赖库。 pip install -r requirements.txt 调用tusare，获取股票的历史价格数据。每支股票的数据会保存在file/data目录下，所有股票的代码保存在文件file/stock_list.txt中，作为demo我只往里面放了10支股票，实战中应该尽可能地多放一些。 python data.py 根据基础的价格数据，生成机器学习模型所需要的高级特征。最终的特征文件是pickle二进制格式，存放在目录file/feature下。 python feature.py 训练lightGBM模型。模型文件是file/model.lgb.txt。 python model.py 根据历史数据回测模型效果。每天应该买入哪支股票以及对应的收益会存储在文件file/record.csv中，同时会计算量化投资最经常关注的三个指标：累积收益、最大回

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语音处理指定了一个由 Lawrence Rabiner 教授（罗格斯大学和加州大学圣巴巴拉分校）、Ronald Schafer 教授（斯坦福大学）、Kirty Vedula 和 Siva Yedithi（罗格斯大学）组成的团队。 此练习是一组语音处理练习之一，旨在补充LR Rabiner和RW Schafer编写的教科书“数字语音处理的理论和应用”中的教材。 本练习使用 mu-law 量化器量化指定的语音文件，每个样本的比特率为 nbits，其中 nbits 通常在 2-10 的范围内。 对于选定的 nbits 值，程序绘制量化信号和误差信号以及信号和误差功率谱的估计值，以及误差信号值的直方图。 该程序还播放错误信号，以便了解在不同比特率下量化信号中引入了多少噪声。