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如何从零开始学习投资理财 投资理财已经成为现代人必备的一项能力。不管是为了理财保值还是为了进一步提高自身财富价值，学习投资理财都是非常有必要的。但是尽管如此，很多人可能并不知道如何入门，如何进行投资，如何规避风险。因此，本文将会从四个方面对如何从零开始学习投资理财进行详细阐述。 一、了解基础概念 在学习投资理财的过程中，了解基础概念是非常重要的。这些基础概念包括但不限于股票、债券、基金等。对于不同类型的投资品种，有不同的风险和回报，因此了 继续阅读

1、JarvisOJ 网址：https://www.jarvisoj.com/ 2、BUUCTF 网址：https://buuoj.cn/challenges 3、websec 网址：http://www.websec.fr 4、ringzeroctf 这是一个国外的网站，包含代码审计、逆向分析、 漏洞攻击、Web、系统安全等。 5、wargames 基于游戏的让你学习安全技术和概念的黑客网站。 网址 继续阅读

2023年第五届人工智能与机器学习国际会议(FAIML 2023)  重要信息 会议网址：www.faiml.org 会议时间：2023年4月14-16日 召开地点：中国北京 截稿时间：2023年3月15日 录用通知：投稿后2周内 收录检索：EI,Scopus   会议简介 ★2023年第五届人工智能与机器学习国际会议(FAIML 2023) ——Ei Compendex＆Sco 继续阅读

零基础怎么学习平面设计？可以学好平面设计吗？我想这个是很多零基础小白都会有的问题吧，其实学好平面设计也不是什么难事，最主要的就是找对方法，找对方法真的很重要，方法不对，很容易会出现学不会的现象，那应该怎么学呢？让小编带大家一起来看看吧！ 　　首先什么是平面设计?简单来说，平面设计就是一种用美术的方法描述一个企业或产品的过程。极具创意的设计可以为 继续阅读

  深度学习实例分割篇——Mask RCNN原理详解篇 写在前面 在前面的文章中，我已经为大家介绍过深度学习中的物体分类、目标检测和语义分割，感兴趣的可以进入我的主页了解详情。我尽量通俗的为大家介绍各种网络结构原理，并配合代码帮助大家深入理解，感兴趣的快来和我一起学习吧，让我们共同进步。🥂🥂🥂 今天为大家讲解Mask RCNN的原理，在阅 继续阅读

opnet14.5学习总结三 看懂的问题要总结 存疑的地方要记录 计包模型的总结。 1.那些地方可以写c代码 疑问：转移的过程中会执行代码，然后到达一个新的状态。紧接着执行新状态的入口代码。为什么不把新状态的入口代码放在前一个状态的转移过程中呢？出口代码何时执行？ 2.那些地方可以申明变量 临时变量、状态变量、代码中的变量 2.控制权 仿真的控制权主要掌握在仿真核心手里。当发生中断的时候，仿真核心会将 继续阅读

MATLAB 2023版的深度学习工具箱，提供了完整的工具链，使您能够在一个集成的环境中进行深度学习的建模、训练和部署。与Python相比，MATLAB的语法简洁、易于上手，无需繁琐的配置和安装，能够更快地实现深度学习的任务。 MATLAB的深度学习工具箱提供了丰富的函数和算法，涵盖了从数据预处理到模型训练的全过程。可以轻松地导入和处理大规模数据集，利用批量导入和Datastore类函数高效地进行 继续阅读

MySQL学习——操作自定义函数 摘要：本文主要学习了使用DDL语句操作自定义函数的方法。 了解自定义函数 是什么 自定义函数是一种与存储过程十分相似的过程式数据库对象。它与存储过程一样，都是由SQL语句和过程式语句组成的代码片段，并且可以被应用程序和其他SQL语句调用。 自定义函数与存储过程的区别 自定义函数不能拥有输出参数，这是因为自定义函数自身就是输出参数；而存储过程可以拥有输出参数。 自定义函数中必须包含一条return语句，而这条特殊的SQL语句不允许包含于存储过程中。 可以直接对自 继续阅读

竞赛介绍 数据集描述 本次竞赛的数据集（训练和测试）是从根据机器故障预测训练的深度学习模型生成的。特征分布与原始分布接近，但不完全相同。随意使用原始数据集作为本次竞赛的一部分，既可以探索差异，也可以了解在训练中合并原始数据集是否可以提高模型性能。 文件 训练.csv - 训练数据集; 是（二进制）目标（为了与原始数据集的顺序保持一致，它不在最后一列位置&#xff0 继续阅读

前言 文章中的内容来自B站王道考研计算机网络课程，想要完整学习的可以到B站官方看完整版。 三：数据链路层 3.1：数据链路层功能概述 结点：主机、路由器 链路：网络中两个结点之间的物理通道，链路的传输介质主要有双绞线、光纤、微波。分为有线链路和无线链路 数据链路：网络中两个结点之间的逻辑通道，把实现控制数据传输协议的硬件和软件加到链路上就构成数据链路 帧&#xff1a 继续阅读

最近出现很多ChatGPT相关论文，但基本都是讨论其使用场景和伦理问题，至于其原理，ChatGPT在其主页上介绍，它使用来自人类反馈的强化学习训练模型，方法与InstructGPT相同，只在数据收集上有细微的差别。 那么，InstructGPT和ChatGPT为什么使用强化学习呢？先看个示例： 先不论答案是否正确，回答依赖之前的对话&#xff0c 继续阅读