首页 > TAG信息列表 > 幸存者
backtrader回测的常犯错误
1. 幸存者理论只选择幸存者百倍股（腾讯，平果），却忽略了无数已衰落的企业（阿里）。 2. 后视镜理论错误使用了未来的数据，如a. 当天的收盘价。b. 技术指标含有未来的数据。 3. 单一市场适用策略只适用於A50，却不适用於恒指。如果增加市场，策略就不适用，即该策略是无效。 4. 过度调优叁数过度调Java 年轻代和老年代
存储在JVM中的Java对象可以被划分为两类： ➷ 一类是生命周期较短的瞬时对象，这类对象的创建和消亡都非常迅速，生命周期短的，及时回收即可。 ➷ 另外一类对象的生命周期却非常长，在某些极端的情况下还能够与JVM的生命周期保持一致。 Java堆区进一步细分的话，可以划分为年轻代（YoungGen）和老【项目实战】泰坦尼克号的幸存者预测
前言 这是学习视频中留下来的一个作业，我决定根据大佬的步骤来一步一步完成整个项目，项目的下载地址如下：https://www.kaggle.com/c/titanic/data 大佬的传送门：https://zhuanlan.zhihu.com/p/338974416 查看数据 首先我们打开训练集，看到的数据如下 我们可以看到这个数据集里面的特征未来世界的幸存者 读书随想1
阮一峰 未来世界的幸存者 学习心得 1机器不可能实现的能力 人性化和人格魅力 创意 决策和领导力（即企业家能力） 也就是说，在我们做人生规划的时候，尽可能发展这能力 2不存在终身职业 越是接近应用层的东西，技术的升级换代的速度越快，只有底层的东西，才有一点的稳定性 3穷忙的人生 一定要到底什么是幸存者偏差？有哪些例子？
眼见不一定为实。 一、快速了解 幸存者偏差就是指当获得的信息只能来自幸存者的时候，会让我们看到的情况和实际情况出现偏差，得出错误的结论，因为非幸存者已经无法发声了。 例如，老师上课点名的时候说“没来的举手”，然后发现没人举手于是得出都到了的错误结论。 二、扩展知识 1为什么java的jvm堆空间要有两块幸存者区？
问题引出 在学习jvm堆空间时，了解到堆中年轻代分为三个区域：伊甸园区和两个幸存者区，当伊甸园区满了之后会使用gc回收不再被引用的对象销毁，剩余对象在两个幸存者区之间倒腾 但是为什么要两个幸存者区，我一个幸存者区不就行了？伊甸园剩下的直接放到这个幸存者区，再加一个计数的不就醒酒菜：动画图解核心内存区--堆
端午佳节一下子就过完了，大家是不是还沉迷在假期的欢乐气氛中无法自拔？今天阿Q为大家准备了上好的“醒酒菜”——JVM运行时数据区的核心内存区——堆。 堆的概述 一般来说： 一个Java程序的运行对应一个进程； 一个进程对应着一个JVM实例（JVM的启动由引导类加载器加载启动），同时也对应着多醒酒菜：动画图解核心内存区--堆
端午佳节一下子就过完了，大家是不是还沉迷在假期的欢乐气氛中无法自拔？今天阿Q为大家准备了上好的“醒酒菜”——JVM运行时数据区的核心内存区——堆。 堆的概述 一般来说： 一个Java程序的运行对应一个进程；一个进程对应着一个JVM实例（JVM的启动由引导类加载器加载启动），同时也对应幸存者偏差
如果你去动物园你会发现你身边都是动物，如果你去植物园你会发现身边都是植物，如果你去幼儿园你会发现都是孩子。但是这并不是客观的概率，因为你去的是个特定的场景。 二战中美军研究幸存战机增强防护方案，统计学家沃德力排众议，纠正了美军原以为弹痕多就该增强装甲的“幸存者偏差【决策树】泰坦尼克号幸存者预测项目
项目目标 泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的还难事件之一，在船上的2224名乘客和机组人员中，共造成1502人死亡。本次项目的目标是运用机器学习工具来预测哪些乘客能够幸免于难。 项目过程 导入并探索数据 处理缺失值，删除与预测无关的特征 将分类变量转换为数值型变量 实例化模型并运行时数据区（5）——堆内存细分和堆内存大小的设置
堆内存细分 现代垃圾回收器大部分是基于分代收集理论设计，堆空间可以细分为： JDK8之前：新生代+养老区+永久区 JDK8及以后：新生代+养老区+元空间 其中，新生区又可以划分为：伊甸园区、幸存者0区、幸存者1区 设置堆内存大小 （1）-Xms:设置初始状态堆内存大小， 等价于-XX：InitialHeapSize -X【数据分析实战经验】1216近期思考
近期思考这个系列，是把我在工作时、上下班的地铁上，所思所想所惑之处，自问自答的写出来。 虽然不知道未来的路在哪里，还是要给自己信心吧，相信自己比随波逐流更难得可贵吧。 ①当地时间，本地时间 在业务上涉及到国际业务，有时候为了统一口径，我们会划拨两类时间，一个是北京时间，一个《未来世界的幸存者》读后有感
最近抽空读完了阮一峰的作品《未来世界的幸存者》。之所以会读完这本书，一来是久仰阮一峰大名，尤其是对于跨专业的大牛，我都十分仰慕。二来是这本书主要是作者对于未来的思考，对于现阶段的我来说，需要这方面的思想指导。官方的书籍介绍是这样的：本书为阮一峰博客文集，主要收录的是作者对技《八佰》影评
总感觉结尾有些突兀，那剩余的几百壮士的结局是什么呢？他们过桥过了一半，最后又多少过去了呢？ 有个情节是已经过桥的战士，被英国人缴了械，他们几个的结局又是什么呢？是被日本人关起来还是颐养天年呢？ 要是结局能以纪录片的形式再展示一下幸存者或者见证者的生活片段就好了，要是还有拍电影的未来世界的幸存者-读书笔记
一、前言 趁着清明假期，再次阅读了阮一峰先生的书籍《未来世界的幸存者》，最初了解到阮一峰因为作为一个技术人员，需要从网络上搜索相关的知识，在搜索的时候，总是会在搜索的前几个展示阮一峰的个人网站，后来也就收藏了他的个人网站地址，时不时的会上去浏览浏览；之后他说要出版这么一本未来世界的幸存者，总结
现实篇 世界会走向哪里 计算机技术的发展，提升了大众的生活水平，但一方面提高了贫富差距，但未来应该是趋向于科技的。 白领岗位的消亡 讨论了脑力劳动的白领会不会被机器代替 世界上没有安全的工作 除了编制的公务员外（现在终身合同制的公务员也少了），沒有什么工作是算比较安全的，时代在Unity动漫游戏集合
Unity动漫游戏集合 MONMUSU 喜歡魔物女孩的你 作為國家的年輕氣盛新手召喚師 努力賺錢買齊召喚材料， 累積人品召喚出魔物女孩吧！ わがままアリスと百日戦争 -Brutal Alice and the Hundred Day's War- 地域制压型战略模拟游戏。这是一款争夺地图上104个据点的战略游戏。慢慢来
不措辞了，流水账式的说下经过。 刚才登Leetcode，又一次打开那道题，是道用动态规划做的，也可以转换成记忆化DFS做。我还是不会，看答案，看题解都不会。翻到了最后一个题解，兴趣使我点开了那个人的主页。 对，就是找到了同道中人的感觉。我一下子就觉得，自己也不是那么那么的菜了。真不是[翻译] 求生之路AI系统讲稿
之前在某网站上无意间看到关于求生之路(L4D)的AI系统讲稿ppt，所以特地去研究阅读了一下，看了第一遍后感觉也是懵懵懂懂的(英文真的令人头疼)，算是大概了解了下流程，所以决定写一篇文章，好好记录一下具体讲了些啥。 当然由于本人知识存储或者英文翻译带来的理解不同可能会造成曲[数据分析方法论]互联网人必须要懂的“幸存者偏差”
不管你是否听过这个词，这篇文章都会让你对“幸存者偏差”理解的更加深刻，先让我们来看几个段子： 学校组织郊游，老师问：没来的同学举个手，好，人齐了，我们出发吧！ 央视记者在一辆高铁上问：您买到票了吗？买到了！您呢，您买到了票了吗？买到了！ 妈妈为什么不挑食？因为她买菜的时候已经挑过了！ 降落OI养老专题02：约瑟夫问题求幸存者
如题。人数为n(1<=n<=30000)，共k(1<=k<=30000)组数据，所报的数m恒为2。 如果你还不知道什么是约瑟夫问题...——https://www.cnblogs.com/akura/p/10758080.html 如果直接暴力枚举，那么时间复杂度就为O(NM)=O(N)，所有数据一共O(KNM)=O(KN)。遇上这道题就爆掉了。 那么机器学习尝试-Titanic幸存者（一）
1 机器学习项目步骤 一般来说，一个机器学习项目可以分成下面8个步骤来实施（《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》）: 明确问题，分析架构 获取数据 研究数据 预处理数据用于提供给机器学习算法 从不同的模型中挑选出最好的模型 微调模型，或组合为更好的解决方案 提出和展示幸存者偏差Survivorship Bias
"最不符合逻辑的地方，一定埋藏着最深刻的逻辑。"——余秋雨《行者无疆》 为什么要说幸存者偏差？ 因为2018年全国II卷的描述即为典型的“幸存者偏差”，且这一例子被引入维基百科。这是一个常见的认知偏差。 幸存者偏差简介 先来段维基百科的解释： 幸存者偏差（英语：survivorship bias），另译读完《未来世界的幸存者》，我越来越悲观
《未来世界的幸存者》是阮一峰写的一本书，现在已经出版。说的是随着人类科技的发展，哪些人会被淘汰，哪些人能生存下来，而我们应该怎么做的话题。 书里以 2016 年 AlphaGo 击败李世石为引子，慢慢聊了随着科技发展，个人的处境以及未来。其中有些认识还是非常深刻的，值得我们仔细思考，对未来自