英文版漫步华尔街。 In this book I will take you on a random walk down Wall Street, providing a guided tour of the complex world of finance and practical advice on investment opportunities and strategies. Many people say that the individual investor has scarcely a chance today against Wall Street's professionals. They point to techniques the pros use such as "program trading," "portfolio insurance," and investment strategies using complex derivative instruments, and they read news reports of mammoth takeovers and the highly profitable (and sometimes illegal) activities of well-financed arbitrageurs. This complexity suggests that there is no longer any room for the individual investor in today's institutionalized markets. Nothing could be further from the truth. You can do as well as the expertsperhaps even better. As I'll point out later, it was the steady investors who kept their heads when the stock market tanked in October 1987, and then saw the value of their holdings eventually recover and continue to produce attractive returns. And many of the pros lost their shirts during the 1990s using derivative strategies they failed to understand.

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从零开始的应用概率论 数据和幻灯片与在线网络研讨会系列一起提供：Data For Science的 。 在Binder中运行代码： 机器学习和人工智能的最新进展引起了计算机科学和数学这两个领域的极大关注和兴趣。 这些进步和发展中的大多数都依赖于随机模型和概率模型，需要对概率论以及如何将其应用于每种特定情况有深入的了解。 在本讲座中，我们将以动手和渐进的方式介绍概率论的理论基础以及诸如工业和学术界实际应用中常用的马尔可夫链，贝叶斯分析和A / B测试等最新应用。 时间表 基本定义和直觉 了解什么是概率 计算不同结果的可能性 根据特定的概率分布生成数字 根据样本估算种群数量 随机游走和马尔可夫链 模拟一维随机游走 了解网络上的随机游走 定义马尔可夫链 实施PageRank 贝叶斯统计 了解条件概率 派生贝叶斯定理 了解如何更新信仰 A / B测试 了解假设检验 测量p值 比较两个结果的可能

今天小编就为大家分享一篇关于Python使用os.listdir()和os.walk()获取文件路径与文件下所有目录的方法，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧

醉汉走路是一个常用的比喻，用来解释许多自然事件、股市等的行为。 该脚本绘制了给定长度的随机定向步骤的数量（步骤），以显示经过大量步骤后，醉汉倾向于留在灯柱附近。

由于社区结构是复杂网络的重要特征，近年来对社区检测的研究越来越受到人们的关注。尽管大多数研究者致力于识别不相交的社区，但许多真实网络中的社区经常重叠。在本文中，我们提出了一种新颖的MCLC算法，该算法利用线形图上的随机游动和吸引力强度来发现重叠社区。 与传统的从节点开始的随机游走不同，我们的随机游走从链接开始。 首先，我们将无向网络图转换为加权线图，然后在该图上随机游走。线图可以与马尔可夫链相关联。 通过计算马尔可夫链的转移概率，我们获得了链对之间的相似性。 接下来，可以通过链接方法将链接聚类为“链接社区”，并且链接社区之间的这些节点可以是重叠节点。 在将“链接社区”转换为“节点社区”时，我们定义了吸引强度以控制重叠大小。 最终，允许将检测到的社区重叠。 在合成网络和一些真实世界的网络上进行的实验验证了该算法的有效性和有效性。将重叠模块Qov与其他相关算法进行比较，该算法的结果令人满意。