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27.2 随机波动率模型 在布莱克-斯科尔斯-默顿模型里假设了波动率为常数。在实际中，如在第23章讨论的那样，波动率是随时间变化的。方差-Gamma模型的参数g反映了这种性质：低参数g代表信息到达的速度较慢，波动率也较低；高参数g代表信息到达的速度较快，波动率也较高。 与方差-Gamma模型不同的另一种选择是明确假定波动率变量所遵循的过程。我们首先假设... -
C 对比组合Contrasting Cases——辨别关键信息
C 对比组合Contrasting Cases——辨别关键信息 对比组合是一组能帮助人们观察到细微差别的极为相似的例子。通过对比组合的练习，我们可以提高对知识理解的精度，增强知识的可用性。 下面我们来看一组由布兰斯福德和麦克雷（Bransford&McCarrel，1974）提供的例子：图C.1展示了一把剪刀。你可能已经注意到了构成剪刀的基础特征：两片刀... -
第十二章 虽远必诛
第十二章 虽远必诛 箭在弦上，不得不发 第十二章 虽远必诛 箭在弦上，不得不发 此时汉朝内部正在进行“内斗”，汉元帝又迷恋于声色，不问政事。因此，并没有及时采取行动。然而，此时镇守在乌垒城（今新疆库尔勒与轮台之间）的西域都护甘延寿却很是着急。 就在此时，他的副手陈汤主动出马为他来排忧了。 陈汤，山阳瑕丘（今山东省兖州北）人，他的经历和朱卖臣有点... -
读入数据
5.7.3 误差反向传播法的梯度确认 5.7.4 使用误差反向传播法的学习 参数 X 是图像数据、t 是正确解标签 accuracy(self, x, t) 计算识别精度 numerical_gradient(self, x, t) 通过数值微分计算关于权重参数的梯度（同上一章） gradi... -
（3）卖官鬻爵
（3）卖官鬻爵 （3）卖官鬻爵 其次，我们来再来看汉灵帝的第二件黑暗大事，卖官鬻爵。 汉灵帝之所以这么做，原因有三： 1、身陷囹圄不言穷。汉灵帝当初还是解渎亭侯时，苦于家境贫困，对钱的渴望十分强烈。再穷不能穷教育，再苦不能苦孩子。因此，他常常发出“长大后，我一定要成为天下第一富翁”的豪言壮语来。 2、身为君王不言富。等到他当上皇帝以后，常常叹息桓... -
（3）反戈一击
（3）反戈一击 （3）反戈一击 而与同时，窦氏集团的“大哥大”窦宪也看到了汉和帝越来越不安份了，产生了“废而立新”的想法。他也找了两个得力帮手，一个是他女婿射声校尉郭举的父亲长乐少府郭璜。另一个是穰侯邓叠。 三人平常就狼狈为奸，此时自然一拍即合，于是决定对刘肇进行“屠龙”，另立新君。策划方案也很快就提上了议程。 然而，他们三人的阴谋很快被刘肇的“内... -
媒体发布就是垃圾邮件
媒体发布就是垃圾邮件 媒体发布就是垃圾邮件 那种向无数陌生人发送的没有任何新意的广告，希望其中有个把人能对广告产品感兴趣。你把它们叫做什么？垃圾邮件。新闻稿也是一样：把没有任何新意的新闻报道发给上百个你不认识的记者，希望其中一个能为你写篇专题。 让我们先来解析一下你发新闻稿的目的吧：你把这些东西发送出去，是为了引起别人的注意。你希望媒体能关注你的新公... -
2.5.4 实现Hadoop经典实例Word Count
2.5.4 实现Hadoop经典实例Word Count 2.5.4 实现Hadoop经典实例Word Count 很多人是通过Word Count入门分布式并行计算，该demo演示了Hadoop的经典实例Word Count的实现。 ❏ 输入数据：n个数据文件，每个1G大小，为了方便统计，每个文件的数据由"aaa bbb…ccc"(由空格分割的1k... -
（3）狼狈为奸
（3）狼狈为奸 （3）狼狈为奸 刘宏即位后，在临朝听政的“主宰者”窦妙的“授意”下，对全国最高权力机构的任职进行了如下分封： 窦武被封为大将军（全国最高统帅）、闻喜侯。 陈蕃被封为太傅。 胡广被封为司徒（宰相）。 王畅被封为司空（相当于最高监察长）。 刘瑜被封为侍中（相当于皇帝的机要秘书）。 冯述被封为屯骑校尉。 与此同时，窦武的儿子窦机... -
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测试、调试、部署和维护 在进行Python应用程序开发时，会涉及一些除面向对象设计之外的技巧。接下来会关注一些主题，不单是单纯的编程，还需要关注如何解决用户的问题： 第14章“Logging和Warning模块”会介绍如何使用Logging和Warning模块来创建审计和调试信息。不单单使用print()函数，还会有额外的一些操作。Logging模块...