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程序员自配台式机
持续更新: 整机配置: 处理器(CPU)AMD Ryzen 5 3400G with Radeon Vega Graphics 四核主 板微星 B450M MORTAR (MS-7B89)内 存16 GB ( 未知 DDR4 3000MHz )硬 盘三星 SSD 970 EVO Plus 250GB ( 250 GB / 固态硬盘 )显 卡AMD Radeon RX Vega 11 Graphics ( 2 GB / 微星 )显示器冠捷 AOvega 8核显相当于什么显卡
Vega8相当于独显GT740/R7250显卡 1、Vega8是Ryzen3的2200G等处理器内置的核显,性能相当于独显GT740/R7250的水平,R52400G集成的Vega11则基本上相当于GT1030/RX550的水平。 组装电脑怎么搭配更合适这些点很重要http://www.adiannao.cn/du 2、锐龙3 2200G集成的Vega8核芯显卡在配高频波动率交易
https://zhuanlan.zhihu.com/p/408273484 目录 什么是vega 什么是波动率(RV,IV,HV) 不同瞬时波动率RV的估计值 平值内波动率因子 条件触发型 RV,IV,HV直接差值预测 最大似然参数时间序列预测 离散模型里的LL和RNW波动率估计 variance swap方差互换波动预期指数 平值外波动率因子 根一些声明式可视化库
一篇不错的参考介绍文章https://dataquarium.io/intro-to-vega/ 当然如果从声明式定义老说,类似的可视化库还是比较多的 参考资料 https://echarts.apache.org/en/index.html https://vega.github.io/vega-lite/ https://picassojs.com/ https://dataquarium.io/intro-to-vega/『前端实习笔记』12月 第2周
文章目录 日记12.712.812.912.1012.11 周报 日记 12.7 任务:根据d3和vega-lite画图 d3d3 APIvega-litevega-lite API 过程 引入:在文档的usage部分找NPM的引入方式,这里要到vega,vega-lite,vega-embed这三个NPM页面仔细看一下。文档tutorial部分是指导,examples部分可以找到很[工具]数据可视化的几种武器
作为Python用户,在进行数据可视化时可能用到的工具包括:matplotlib,seaborn,plotly,Vega-Lite以及Altair。其中Vega-Lite是基于JSON进行图形表达的独立语言标准,其余均为Python内的软件包。 matplotlib 这是Python中最基础也是最重要的作图软件包,为许多其他作图软件树立了标杆,实际上也无法在iPython笔记本中使用Vincent绘制世界地图
这个问题可能与Unable plot with vincent in IPython有关,尽管我认为这不是完全相同的问题. 我可以在IPython 0.13.1笔记本中使用Vincent 0.4.4绘制条形图,如以下示例(在docs中找到): import vincent vincent.core.initialize_notebook() bar = vincent.Bar(multi_iter1['y1']) ba