Product Description The author uses practical, concise code examples to illuminate a useful programming stratagem or warn against a dangerous practice. Readers will come away with a better understanding of how C++ is used in the real world. From the Inside Flap In the hands of an expert, C++ helps designers and programmers build systems that are modular, maintainable, and fast. To the novice, however, the size of the language can be intimidating. There are a lot of features in C++ and it takes some experience to learn which ones are appropriate for any situation. This book is intended to enhance and expedite that learning process. Most successful C++ programmers cannot recite chapter and verse from the language rules; instead, they have acquired a set of idioms and techniques that have worked well for them. Our goal is to help the C++ novice learn those idioms that have been most useful in practice. We also point out some of the most common pitfalls. We do not try to cover the entire language and we leave the ultra-precise definitions of language semantics to the reference manuals. Instead, we concentrate on helping the reader build programs that can be understood by someone who is not a C++ language lawyer. We not only discuss techniques for making programs elegant and fast; we also show how to make them easier to understand and maintain. Acknowledgements Almost none of the ideas and programming idioms in this book are my invention. My goal has been to present, in a way that allows novice C++ programmers to learn them quickly, what I consider to be the most important strategies and tactics I have learned from others in the eight years I have been using C++. Some of these lessons were learned by studying actual development projects as they moved from C to C++; others came from discussions with talented individuals. Many of the best ideas on templates and library design, including the ideas behind many of the container classes in this book, came from classes in the USL Standard Components that were originally designed by Martin Carroll, Andrew Koenig, and Jonathan Shopiro. I claim exclusive ownership of any errors in my versions. Andrew Koenig was a valuable resource as the local C++ language lawyer. The participants in the "C++ Strategies and Tactics" seminars I presented at several conferences helped inspire this book and refine its ideas. Other important ideas came from Tom Cargill, John Carolan, Jim Coplien, Mark Linton, Gerald Schwarz, and of course Bjarne Stroustrup, who also invented the C++ programming language that made the book possible in the first place. Brian Kernighan read several drafts of this book, and his excellent feedback has been a lot of help. I would also like to thank David Annatone, Steve Buroff, Tom Cargill, Bill Hopkins, Cay Horstman, Lorraine Juhl, Peter Juhl, Stan Lippman, Dennis Mancl, Scott Meyers, Barbara Moo, Lorraine Weisbrot Murray, Bjarne Stroustrup, Clovis Tondo, Steve Vinoski, and Christopher Van Wyk for their comments on early drafts of this book. Lorraine Weisbrot Murray also contributed the encouragement, understanding, support, and love that helped make the entire effort feasible. Rob Murray

金融占星术统计 自古代文明以来，人们观察到，当特定的行星循环重复发生时，自然又会发生一些与过去相似的世俗事件。 在公元前1800年注意到这种相关性的，我们在2021年，占星术仍在实践中，受到某人的爱戴，而另一些人则恨之入骨。 某些预测能力可能隐藏在行星周期的背后吗？ 好吧，让我们考虑一下...从统计学家和市场分析师的角度来看，完全可以接受可能存在可以预测价格的季节性影响。 正确的？ 通常在时间序列中，按Wikipedia页面中的说明，按季节，按月，按周，按季度等来模拟。 如果您对此进行考虑，您可能会问：一年，一个月或一天是什么？ 这只是时间度量，但结果是这些度量与行星有关：我们的年份是地球经度位置与太阳的关系。 我们的月份大约是28天的月球自转周期，而我们的24小时（昼/夜）是地球自转周期。 最后，我们的日子名称与某些行星的名称相似，并且有其意图，如《维基百科页面所述。 阿兹台克人也有一

学习算法和定量交易的A到Z :registered:利用Quantra是QuantInsti电子学习门户:registered:，专门从事算法和量化交易。 Quantra提供最佳的自定进度课程，包括视频，音频，演示，多项选择题和高度互动的练习。 | | | | 在Python 2.7版上制作 目录 关于课程 （回到顶部） 本课程涵盖五种期权交易策略的基本概念，练习和实际实施。 它包含视频，电子书，MCQ，iPython笔记本文档和交互式编码练习的组合，以增强您的学习体验。 我在这门课程中学到什么 期权交易基础 编写并分析看跌期权和看涨期权的收益 了解波动率在期权交易中如何起重要作用，以及如何在python中编码历史波动率 应用各种类型的期权交易策略，例如增量交易，对冲和中性策略 用Python编写这些策略的收益 想知道更多？ 在这里查看课程。 知道你的选择 （回到顶部） 本节简要讨论了交易者可用的各种选项。 本节还包含用

学习进化策略很好的书，适合想要在ES方面有突破的看，

改善败血症治疗策略 这是论文“使用深度强化学习和专家混合改善脓毒症治疗策略”的代码库 评论者评论 表1中的数据清楚地显示了数据集幸存者/非幸存者的失衡率。 学习不平衡会导致分类器的预测模型出现偏差。 但是，作者没有详细说明他们如何通过使用特定的重新平衡方法或对成本敏感的学习方法来解决此问题，但未提供任何评论。 数据集分为固定的75％训练和验证集和25％的测试集。“->作者应使用10倍交叉验证。 如表2所示，尽管他们的专家混合（MoE）方法的性能在数值上优于医师，内核和DQN的性能，但分析这种数值增加的显着性还是不错的。 随机策略会产生什么效果？ 有没有一种方法可以衡量这些方法之间的性能差异的重要性？ 本文未介绍其方法的任何时间性能。 训练这种方法需要多长时间？ 这个培训时间对于为ICU患者制定个性化治疗策略是否可行？ RL和Deep网络都因训练时间长而臭名昭著。 动机 败血症是IC

软件工程英文教学课件：Ch17 Software Testing Strategies.ppt

永不放弃学习指导的探索策略

评估用于动态语音分析的广义加法混合建模策略 “为动态语音分析评估广义加法混合建模策略”的代码和分析。 “ example_code”文件夹包含markdown文件，这些文件示例了本文中测试的模型。 “ tutorial”文件夹包含有关选择正确的随机平滑规范的markdown教程。 文件夹“ formants”，“ pitch”和“ simulated”包含用于仿真的配置文件和数据。 仿真本身可以在命令行中使用文件“ gamm_single_iteration.r”运行。 该脚本运行模拟的单个迭代，并设计为在集群上并行运行。 主要分析（用于在纸张中生成表格和图形）位于“分析”文件夹中。

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迭代应用的最佳检查点策略 这项工作提供了一种最佳的检查点策略，可以保护迭代应用程序免受故障停止错误的影响。 我们考虑一个非常通用的框架，其中应用程序通过执行连续的迭代来重复相同的执行模式，并且每个迭代都由多个任务组成。 这些任务具有不同的执行长度和不同的检查点成本。 天真的策略和Young / Daly策略都不理想。 我们的主要贡献是证明最佳检查点策略是全局周期性的，并设计一种动态编程算法来计算最佳检查点模式。 这种模式很可能会检查许多不同的任务，并且涉及许多不同的迭代。 通过在综合和实际应用场景中进行的仿真，我们表明，最佳策略明显优于单纯策略和Young / Daly策略。 代码 gen_faults.m生成服从指数分布的故障main_GCR.m为GCR应用程序进行仿真main_gopi.m为神经科学应用程序进行仿真main_random.m对合成应用程序进行仿真Simulation_e