1.【硬核系列】PAC学习理论
2.硬核：详拆组织诊断报告"三段论"
3.硬核：嵌入式代码覆盖率统计方法和经验
4.硬核福利量化交易神器talib中28个技术指标的硬核源码硬核Python实现（附全部源码）
5.从GAN到W-GAN的“硬核拆解”（三）：沃瑟斯坦距离
6.常见的金融指数及其编制步骤（金融硬核小知识）

【硬核系列】PAC学习理论

       在探索智能机器学习的奥秘时，PAC学习理论如同硬核武器，指标指标为我们揭示了学习效率与样本需求之间的什意思微妙关系。它以严谨的硬核源码硬核数学语言，定义了学习过程中的指标指标关键概念，如输入/输出空间、什意思rownumber函数源码概念/概念类以及模型/假设空间，硬核源码硬核这些都是指标指标构建精准预测模型的基础。

       在监督学习的什意思框架下，我们假定输入和输出之间存在着一个未知的硬核源码硬核随机分布。学习过程中的指标指标核心要素包括模型（假说集的性质），策略（如何选择最佳模型），什意思以及算法（学习方法）——这三者共同塑造了我们对数据的硬核源码硬核理解和预测能力。泛化误差和经验误差的指标指标区分，是什意思衡量学习成效的关键指标，它们揭示了理论与实际之间的差距。

       PAC学习理论的核心在于概率上界，它依赖于样本量和假设空间的特性。在实际应用中，大数定律为我们提供了估计误差的有效工具，而Hoeffding不等式则为我们提供了对模型违反假设的概率上界。学习效果不仅受样本量影响，还与假设空间的结构紧密相关，特别是紧致假设空间和增长函数，它们是衡量学习难度的两个重要指标。

       增长函数，对于紧致假设空间来说，其大小直接代表了空间的大小。而VC维，作为复杂度的度量，它通过Sauer's Lemma得到了与多项式关系的上界。当模型复杂度过高，如大VC维，可能会导致过拟合现象，这时范数正则化就显得尤为重要，它通过约束模型参数的大小，有效地控制了模型的openwrt固件源码复杂度，从而减轻了过拟合的压力。

       在神经网络领域，范数正则化如L2正则化，如同一把神奇的钥匙，可以有效地缩小搜索空间，加速模型的收敛。对于维感知机，其VC维与其维度相关，一个基本的归纳法证明其为n+1。多层感知机的堆叠特性同样引人关注：广度堆叠时，VC维是各层独立的简单相加，而深度堆叠则根据输出节点数来决定其复杂性。

       例如，深度堆叠的感知机，随着层数的增加，假设空间也随之扩展。而对于多层感知机，其VC维直接关联于自由参数的数量，如一个典型的三层模型（输入、隐藏、输出）将拥有相应的VC维值。在处理二分类问题时，广义VC维会根据指示函数的特性进行计算，而分裂函数的和则进一步细化了这个概念。

       对于ReLU神经网络，其VC维随着网络深度和激活函数的变化而变化。ReLU神经元的简单结构使得其VC维相对较低，但连续激活函数可能导致非紧致模型，此时，堆叠定理可能不再适用。对于一般激活函数，ReLU神经网络的VC维估计则是一个复杂但实用的工具。

       深入理解PAC学习理论，不仅有助于我们在实践中优化模型选择，还能引导我们探索更深层次的机器学习理论。参考文献如《统计学习理论》、嵩嵩源码《RELU神经网络VC维估计》等经典教材，为我们提供了丰富的理论支持和实践指导。

硬核：详拆组织诊断报告"三段论"

       组织在体系化数据搜集与治理后，更关注数据运用，尤其在帮助企业进行组织效能与人才管理决策方面。现今大多数组织拥有人员分析团队，高层也将此列为重要议题，几乎无人质疑数据分析的潜力。然而，许多领导者意识到，所谓的“分析”往往仅是基础报告，尚未实现深入持久的影响，公司未能将数据分析融入日常组织管理，缺乏利用分析进行有效预测与决策制定的能力。面对复杂分析技术和整体局面，鲜有组织知晓如何实施。HR在该阶段面临的关键困惑是如何构建服务于组织效能的数据与分析模型，既能评估组织发展与人才管理的工作成效，发现现状问题，找出差距；又能指引改进依据，通过诊断评估发现的问题成为下一轮组织变革的焦点。

       益才D5-Pro平台基于“4-I螺旋”的组织诊断逻辑，展开项目规划，涵盖调研准备、数据收集、整理分析、现状洞察至优化改善，实现员工与组织的双向螺旋发展。数据分析的首要要求是深入了解分析背景和结果内涵，而非单纯提供结论。企业高层希望HR能精准识别出数据反映的业务问题，而不仅限于数据展示。因此，HR需依赖数据提炼观点，根据结论提出建议，并思考后续行动。gdb调试源码数据分析的真正目的在于辅助业务部门提升绩效，确保建议针对性强，能推动目标落地，形成推动变革的强大动力。

       “4-I螺旋”组织诊断逻辑的价值在于建立基于组织与人才数据的价值链条：数据生成报表，报表引发深入数据挖掘与信息分析，产生分析结果融入决策流程，引发具体行动，最终实现从“看见”到“洞见”再到“预见”的数智化人才管理决策全过程。

       “看见”问题的关键在于细化数据，从不同维度（如部门、区域、岗位、层级）展示数据，成本、时间、数量、效率等，通过关联性和趋势分析，清晰呈现问题。例如，通过对比不同年龄层和层级的员工结构，腾讯发现全集团总监级人员岁以下人数较少，这一发现促使公司实施“干部队伍年轻化”人才举措。

       “洞见”问题需要穿透表面数据，深入挖掘背后原因。通过筛选、分离、归类和整合数据，HR可以发现和聚焦问题根源。例如，分析员工试用期通过率时，将数据细化至不同部门或招聘人员，有助于定位问题所在。再如，离职率分析时，caffe ocr 源码通过对比不同团队的数据，可以进一步发现问题。

       “预见”趋势的关键在于关联数据，预测未来趋势。HR需将不同维度的数据（组织、人才、绩效等）关联起来，判断未来变化，提前预警并提出解决方案。例如，分析关键岗位继任数据中的异常情况，制作问题分析报告；通过对比部门、区域、岗位、层级数据，识别人才供给较弱区域，及时分析原因并调整。

       组织诊断与发展系统通过界定核心痛点，思考有效提升核心竞争力和发展效能的策略。大数据技术加速了人才决策过程，减少未来用人风险，确保人力与组织效能产出。通过长期追踪关键趋势指标，系统能促动管理者采取行动并提供指标优化方案，实现“即时管理”，有效提升管理效能。

       益才将于9月日举办“组织诊断与发展”主题沙龙，欢迎您的参与！

硬核：嵌入式代码覆盖率统计方法和经验

       代码覆盖率，作为软件测试的重要指标，衡量的是代码被测试的程度，确保程序中已检查部分的完整性，避免未经测试的代码发布。它在评估软件质量、衡量测试任务完成度中扮演着关键角色。

       嵌入式软件开发，由于使用交叉编译，工具相对有限，对代码覆盖率的统计尤其具有挑战。GNU/GCC编译器的GCOV工具是一个常用的免费解决方案，它通过编译时的插桩技术，记录代码执行情况，生成详细的覆盖率报告。LCOV在此基础上，提供基于HTML的可视化界面和大型项目管理功能，便于理解和分析。

       实现嵌入式代码覆盖率统计需要在编译时添加特定选项，如`-ftest-coverage`和`-fprofile-arcs`，这些选项会生成gcno和gcda文件，用于后续的覆盖率分析。实践应用时，可通过Makefile或Scons文件配置编译链接设置，以支持覆盖率生成。

       尽管语句覆盖率和分支覆盖率是常用指标，但它们都有局限性，比如语句覆盖率可能忽略条件语句的复杂情况，而分支覆盖率在处理惰性求值的编程语言中可能出现误报。修订条件/判定覆盖率（MC/DC）则更深入地检验条件的每一个组合，确保软件的健壮性。

       在软件开发的不同阶段，如系统测试、集成测试和单元测试，代码覆盖率的追求有所不同。在嵌入式环境中，获取覆盖率需面对插桩带来的额外工作量和内存管理挑战。然而，通过精确的覆盖率数据，可以改进代码质量，提高测试效率。

       总的来说，虽然代码覆盖率不能完全保证软件可靠性，但它在软件质量管理和测试质量评估中扮演着重要角色，结合正确的测试用例和高覆盖率，才能有效提升代码质量。

硬核福利量化交易神器talib中个技术指标的Python实现（附全部源码）

       本文将带您深入学习纯Python、Pandas、Numpy与Math实现TALIB中的个金融技术指标，不再受限于库调用，从底层理解指标原理，提升量化交易能力。

       所需核心库包括：Pandas、Numpy与Math。重要提示：若遇“ewma无法调用”错误，建议安装Pandas 0.版本，或调整调用方式。

       我们逐一解析常见指标：

       1. 移动平均（Moving Average）

       2. 指数移动平均（Exponential Moving Average）

       3. 动量（Momentum）

       4. 变化率（Rate of Change）

       5. 均幅指标（Average True Range）

       6. 布林线（Bollinger Bands）

       7. 转折、支撑、阻力点（Trend, Support & Resistance）

       8. 随机振荡器（%K线）

       9. 随机振荡器（%D线）

       . 三重指数平滑平均线（Triple Exponential Moving Average）

       . 平均定向运动指数（Average Directional Movement Index）

       . MACD（Moving Average Convergence Divergence）

       . 梅斯线（High-Low Trend Reversal）

       . 涡旋指标（Vortex Indicator）

       . KST振荡器（KST Oscillator）

       . 相对强度指标（Relative Strength Index）

       . 真实强度指标（True Strength Index）

       . 吸筹/派发指标（Accumulation/Distribution）

       . 佳庆指标（ChaiKIN Oscillator）

       . 资金流量与比率指标（Money Flow & Ratio）

       . 能量潮指标（Chande Momentum Oscillator）

       . 强力指数指标（Force Index）

       . 简易波动指标（Ease of Movement）

       . 顺势指标（Directional Movement Index）

       . 估波指标（Estimation Oscillator）

       . 肯特纳通道（Keltner Channel）

       . 终极指标（Ultimate Oscillator）

       . 唐奇安通道指标（Donchian Channel）

       深入学习并应用这些指标，将大大提升您的量化交易与金融分析技能。

从GAN到W-GAN的“硬核拆解”（三）：沃瑟斯坦距离

       通过上文的分析，我们了解到GAN训练难的问题源于JS散度不具备指标特性，这导致了在生成数据分布与真实数据分布无重叠或重叠可以忽略时，生成器无法获得有效的梯度以实现训练。为了解决这一问题，我们引入了沃瑟斯坦度量（Wasserstein Metric）作为分布相似性的新方法，也被称为沃瑟斯坦距离（Wasserstein Distance）。

       沃瑟斯坦距离是基于最优传输（Optimal Transportation）理论的关键概念，用于衡量两个分布之间的相似性。通过一个简单问题的描述，我们可以直观理解W距离的含义：考虑将一座土山搬运到另一处堆积成新的土山，要求土的总质量不变，最优传输问题即在众多搬运方案中寻找成本最小的方案，W距离则表示这个最小成本。因此，W距离也有一个形象的“花名”——“推土机距离”。

       接下来，我们引入了“传输计划”和“传输矩阵”概念，以挪箱子为例，将搬运问题转化为数学问题，通过定义传输矩阵和传输代价，我们可以计算两个分布之间的W距离。W距离的计算过程需要考虑所有可能的联合分布，并找到代价最小的那个方案。

       从联合分布视角出发，传输矩阵能够直观地表示两个分布之间的关系，通过边缘化操作，可以得到分布的边缘分布。在离散和连续随机变量的讨论中，W距离的定义更加明确。我们通过期望表达式，简化了W距离的计算过程，使其成为“官方”定义。

       尽管W距离优点明显，但计算难度成为其主要缺点。为了解决这一问题，我们引入了线性规划（Linear Programming）的方法，通过求解最优传输矩阵，计算W距离变得相对简单。线性规划允许我们以最小化目标函数的形式求解问题，并在约束条件下寻找最优解。

       通过线性规划方法，我们能够解决W距离的计算难题。具体步骤包括定义目标函数、构造位移矩阵、设置约束条件，并利用Python和scipy库实现计算。我们以一个小例子说明如何应用线性规划方法计算两个分布的W距离，包括构建传输矩阵、位移矩阵、构造抽取矩阵等步骤，并最终求解最优传输矩阵。

       在文章结尾，我们指出计算W距离本身并不是目标，而是为了找到使得W距离最小化的近似分布。在接下来的文章中，我们将探讨如何利用线性规划的对偶问题达到这一目的，即在W-GAN中，如何通过最小化W距离来训练生成器，以获得与真实数据分布接近的生成数据分布。

常见的金融指数及其编制步骤（金融硬核小知识）

       金融指数(financial index) 是指用于测定某一类金融产品或金融市场在不同场合下综合变动的一种特殊相对数。通常是根据某些采样金融产品的价格所设计并计算出来的统计数据，用来衡量这类金融产品或金融市场的价格波动情形。

       常见的金融指数有道琼斯工业平均指数 (Dow Jones Industrial Average Index)、S&P 指数 (S&P Index)、纳斯达克指数 (NASDAQ Index)、所罗门兄弟债券指数 (Salomon Brothers Bond Index) 和协利债券指数 (Sheason-Lehman BondIndex) 等。

       在国内，有香港恒生指数 (HongKong Hang Seng Index)、上证综合指数(简称上证指数)(SSE Composite Index)、深圳成份指数 (SZSE Component Index)、沪深 指数 (Shanghai-Shenzhen Index) 和中信指数 (CITIC Index)、新华指数 (Xinhua Index) 等。

       金融指数一般具有三项功能：作为反映市场活动以及经济整体活动的指标；作为投资者业绩的衡量标准；作为开发金融产品的标的基础，尤其是机构投资者发展避险工具的基础。

       按照用途不同，对于指数的要求也不同。一般地，反映市场活动的指数应该能够高度精准地反映市场趋势；作为投资业绩衡量标准的指数应该能够较好地追踪市场；用于金融产品开发的指数应该具有可交易性，并且便于产品开发。

       按照指数使用样本的覆盖率不同，金融指数一般分为综合指数 (compositeindex) 和成份指数 (component index)，其中综合指数使用该市场所有金融产品价格作为样本，成份指数只使用该市场中部分金融产品作为样本。

       金融指数的编制是一个复杂的系统工程，其中包括许多必要环节：特别地，在指数编制过程中，综合指数比成份指数考虑的环节会更少一些，以后我们将在成份指数编制过程中进行说明，特别以股票成份指数的编制过程进行详细介绍。此处不赘述。

       本文选自吴述金、毕俊娜老师编著的《金融建模》（金融数学教学丛书之一，科学出版社，.1）。

       在定量金融分析中，金融建模与计算起着十分重要的作用。本书介绍基于 MATLAB 软件的金融建模与计算理论、方法和程序，内容主要包括收益率计算与建模、金融指数、风险资产价值模拟、Copula 函数及其应用金融风险、最优投资组合、固定收益证券、金融衍生品价值、动态分析初步和高频交易初步等，其中关于高频交易的介绍是该书的一大亮点。

       本书可作为高等院校相关专业本科生和硕士研究生的专业教材或教学参考书，也可以作为相关技术和研究人员的实用参考书。

       配套资源

       电子课件：便于老师开展教学活动

       教学讲义：便于教师备课

       源程序：便于学生学习进行实验操作

       《 金融建模》对金融数学建模初学者特别友好，通过本书可以打下坚实金融建模基础；对于开设金融建模课程的老师也非常友好——有程序代码、课件、讲义，非常适合教学工作的开展，欢迎选购哦。

       《金融建模》(吴述金)简介_书评_在线阅读 - 当当图书

       《金融建模》(吴述金，毕俊娜)摘要 书评 试读- 京东图书