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2.5 bytes ()方法 只有很少的情景需要我们把对象转换为字节。在第2部分“持久化和序列化”中，我们会详细探讨这个主题。 通常，应用程序会创建一个字符串，然后使用Python的IO类内置的编码方法将字符串转换为字节。对于大多数情况，这种方法就足够了。只有当我们自定义一种新的字符串时，我们会需要定义这个字符串的编码方法。 依据不同的参数，byte... -
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第9章 序列化和保存——JSON、YAML、Pickle、CSV和XML 为了存储Python中的对象，必须先将其转换为字节，然后再将字节写入文件。这个过程称为序列化，又叫作数据转换（marshaling）、压缩（deflating）或编码（encoding）。接下来我们会介绍几种将一个Python对象转换为字符串或字节流的方式。 每种序列化方式又称为... -
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13.4 使用eval()完成更多的文字处理 配置文件中可能会包括一些类型的值，它们并没有简单的字符串表示。例如，集合可能会作为一个元组或list文本，一个映射可能会作为一个dict文本。我们有不同的选择来处理这些复杂的值。 这些选择围绕着一个问题，就是转换逻辑需要多复杂的Python语法。对于一些类型（int、float、bool、complex、d... -
5.2 链式法则
5.2 链式法则 5.2.1 计算图的反向传播 5.2.2 什么是链式法则 5.2.3 链式法则和计算图 5.2 链式法则 前面介绍的计算图的正向传播将计算结果正向（从左到右）传递，其计算过程是我们日常接触的计算过程，所以感觉上可能比较自然。而反向传播将局部导数向正方向的反方向（从右到左）传递，一开始可能会让人感到困惑。传递这个局部导数的原理，是... -
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... -
拓展示例
拓展示例 为Image Tag添加宽度和高度属性 对于每个Matcher，使用多个Pattern校验HTML 解析CSV文档 拓展示例 Additional Examples 为Image Tag添加宽度和高度属性 Adding Width and Height Attributes to Image Tags 这里给出个高级的例子，原地（... -
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第21章 基本数值方法 在这一章里，我们将讨论3种用于期权定价的数值方法，这些方法一般是在没有类似于布莱克-斯科尔斯-默顿这样的解析解时才会被采用。第1种方法涉及构造在第13章里引入的树形结构来表达资产变化的方式；第2种方法是蒙特卡罗模拟方法，在第14章里解释随机过程时，我们曾对这一方法进行过简要的讨论；第3种方法涉及有限差分法。 蒙特卡罗方法主要适用... -
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26.6 棘轮期权 棘轮期权（cliquet option或ratchet option，有时也叫作执行价格调整（strike reset）期权）是一系列由某种方式确定执行价格的看涨或看跌期权。假设调整日期为时刻τ，2τ，…，（n－1）τ，棘轮期权期限为nτ。一种简单结构如下：第1个期权的时间是0与τ之间，执行价格为K（也许是资产的初始价格）；第2个期权... -
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小结 特种期权是指决定收益的规则比标准期权更为复杂的一类期权。我们在本章共讨论了15种特种期权：组合期权、永续美式期权、非标准美式期权、缺口期权、远期开始期权、棘轮期权、复合期权、选择人期权、障碍期权、二元式期权、回望期权、喊价式期权、亚式期权、资产交换期权、涉及多种资产的期权等。利用第15章的布莱克-斯科尔斯-默顿公式的假设，我们讨论了如何对这些特种期...