在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。 一、迭代器(iterator) 在Python中，for循环可以用于Python中的任何类型，包括列表、元祖等等，实际上，for循环可用于任何“可迭代对象”，这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象，Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果，而在一系列结果的末尾是，则会引发StopIteration。任何这类的对象在Python中都可以用for循环或其他遍历工具迭代，迭代工具内部会在每次迭代时调用next方法，并且捕捉StopIteration异

简单的收益率曲线

高薪程序员面试题精讲系列63之说说sleep（）、yield（）、join（）、wait（）的区别.pdf，这是一份不错的文件

摘要：基于植物的诊断是确定氮（N）的最重要方法之一作物的含量。 我们的目标是建立土壤-植物分析之间的关系三个发育阶段的发育（SPAD）值和氮营养指数（NNI） 水稻，并将SPAD计用作诊断工具，以预测氮素对谷物产量的响应受精。 我们确定了两个水稻的四个最上面完全展开的叶子的SPAD值在三个生育阶段以六种氮肥水平的水稻品种，并研究了两者之间的关系SPAD值和NNI。 秀水的临界氮浓度（Nc）为5.31 W–0.5，5.38 W–0.49 在Hang43中，其中W是芽的总生物量。 SPAD值与NNI的相关性随叶的位置，发育阶段和品种的不同而变化。 较低的叶子似乎更多在生物量响应方面比上部叶片对氮水平敏感，可能更适合作为N状态诊断的测试样本，尤其是在引导和航向阶段。 这第四代完全膨大叶片（L4）的籽粒产量对SPAD值的依赖性显着引导阶段（R2 L4 = 2011年，R2为0.82 ** L4 = 2012年为0.72 **）。 L4的SPAD值与N饱和图（RSPAD）（R2 L4 = 0.92 **，2011年，R2 L4 = 2012年为0.77 **）和NNI（R2 = 0.96 **

深度学习对作物产量的预测 我们论文的必要代码，《 ，AAAI 2017（计算机可持续性研究最佳学生论文奖）。 我们很高兴也赢得了赛的“最佳大数据解决方案”。 这是每个文件夹的实用程序的简要介绍。 “ / 1下载数据”我们如何将数据从Google Earth Engine下载到Google云端硬盘。 然后，用户需要将数据从Google云端硬盘导出到其本地文件夹（例如集群）。 诀窍在于，我们首先将所有可用年份（例如2003年至2015年）中的所有图像连接在一起，然后立即下载大图像，这可能会快数百倍。 “ / 2干净数据”如何对原始数据进行预处理，包括对巨大图像进行切片以获取单个图像，3-D直方图计算等。 “ / 3模型” CNN / LSTM模型结构，以张量流（v0.9）编写。 用Python编写的高斯过程模型。 “ / 4 model_batch”由于我们每年和每个月都在训练不同的

这是由美联储经济数据库（FRED）托管的美联储数据集。FRED有一个数据平台，它们根据数据更新的频率来更新其信息。数据集包含1年或10年零息债券的固定收益率。 fitted-yield-on-a-1-year-zero-coupon-bond_metadata.json fitted-yield-on-a-10-year-zero-coupon-bond_metadata.json THREEFY1.csv THREEFY10.csv

matlab非参数代码收益率曲线和宏观经济相互作用：来自非参数函数滞后回归方法的证据。 论文支持材料：Rubin, T. arXiv:2007.02763 (2020) A. 内容 该存储库包含美国国债收益率曲线对美国经济宏观经济变量的依赖分析：工业生产的年度变化、年度通货膨胀率和联邦基金利率。 该方法遵循新颖的非参数工具箱，用于稀疏观察到的功能时间序列的频谱分析。 有关方法论和分析的详细信息，请参见 [1]。 本案例研究的代码可在 GitHub [2] 上公开获得。 master ：该文件夹包含所有用于估计、预测和回归处理稀疏观测函数时间序列的函数。 demo.m ：运行此脚本以查看案例研究结果的可视化。 us_macro.xlsx和us_yields.xlsx ：美国国债收益率曲线和宏观经济变量的数据。 B. 要求 这些脚本是用 MATLAB 编写的，并在其版本 R2018a 中运行/测试。 模拟需要包“fdaM”()。 包包含在主文件夹中。 C. 用法 个人可以自由地将代码用于学术研究，前提是得到适当的承认。 对于任何其他用途，必须首先与作者安排许可。 除非另有说明，代码作者为T

Eclipse的使用 模块和模块的常用方法 函数式编程 yield 三元运算 Lambda表达式 内置函数 常用模块 装饰器 作业

从市场数据引导收益率曲线、贴现曲线和远期曲线 **************** 引导结果 ************************ 时间（年）| 收益率曲线 | 折扣曲线| 远期曲线 | -------------------------------------------------- --------------------- 0.51 | 1.2404% | 0.9938 | 1.2366% | 1.01 | 1.1857% | 0.9881 | 1.1282% | 1.52 | 1.4177% | 0.9788 | 1.8735% | 2.03 | 1.8191% | 0.9641 | 3.0081% | 2.54 | 2.2704% | 0.9447 | 4.0628% | 3.04 | 2.6798% | 0.9226 | 4.6925% | 3.55 | 3.00

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