健康资讯 人工智能核心就是机器学习，深化学习，以下是我对机器学习的理解：机器学习分为监督学习，非监督学习。
机器学习，是一个让错误(代价)不断变小，不断优化结果的过程，首先创造一个代价函数，wx是预估值，x0是实际值，我们看看预估跟实际的差距有多大，这叫做代价，于是代价函数为JQ=(w1x1-x0)2+(w2x2-x0)2...假设说代价是一座山，我们一开始站在代价的顶峰,我们要不断地往山下走，寻求代价的最小值，这个过程就是转换为求代价的最小值的问题，运用到高数的求导的过程，也就是寻求梯度的下降的方向方法，一定会存在一个最值，让我们的坐标(x,y)值，是最小的，也就是最无限接近实际值的,如果寻求到该值，那么可以近似认为这就是最优解，以上这就是机器学习的过程，核心概念是代价函数，代价函数的最小值，梯度下降。
那么按照这个逻辑，如果将这个机器学习运用到金融量化分析的话，我可以寻找最接近实际股价的预估方法。
以上就是分享人工智能在金融领域的运用
【一分钟小知识】
牛x哄哄的ai人工智能运用的核心算法还是之前70年代研究出来的东西，你说科技是进步了呢还是倒退了？简介一下向后传播。
其实神经网络里面有神经元，输入和输出。组成的网络结构之后，最核心的一个算法就是向后传播。其目的是为了快速完成神经网络输出的矩阵计算。
1.∂C/∂w
2.当改变权重和偏差时代价函数值改变速度有多快
3.更多细节来进行权重和偏差的改变
4.激活：是下一层的偏移。向量化：矩阵运算
5.激活向量矩阵：
6.加权输入 z^l
loss function condition
1. 每个样本x求代价函数Cx的平均值
2.代价函数可以作为神经网络激活输出的函数
3.输出层误差 第jth个神经元的误差 ,影响加权输入，当接近于0，不能通过这个函数来扰动代价函数值。表述为扰动能力有多大，或有多快。其实也可影响激活函数，但这个表述会更精确。
4.bBP1： 元素级表示矩阵形式表示：
5.使用bp2等式来设计激活函数，不向二次函数的sigmod一样，当求导约等0时候出现低或高的激活情况。不能让学习趋于缓慢。等于0就是缓慢。
6.偏导链式规则
经济学分为两个阶段：
1、古典经济学，在古典经济学时期，提倡的是劳动价值论，也就是劳动创造了价值。代表人物，马克思，亚当斯密，等等。
商品的价值由社会必要劳动时间来决定。例如这件商品值多钱，就看社会平均在这件商品上付出了多少劳动时间。
看起来很有道理，但麻烦在于怎样去统计这个必要的劳动时间呢？
另外，社会商品千千万万，怎么去每个都统计，计算，跟踪？
如果以上做不到，那如何去构建普适性经济学模型呢？
也即是说，古典经济学不易数学化，模型化，标准化。
2、新古典经济学，杰文斯在19世纪提出了价值不是由劳动决定，而是由需求端的边际效用决定，这就是边际革命。
也就是说这件商品的价值大小取决于给人们带来的满足感，效用，而不是为了制作他花了多大的代价。
引入边际效用函数后，无需统计劳动量，通过商品价格就能完美解决各种经济学模型搭建问题。
边际革命后，把数学引入到经济学，其中的关键人物是马歇尔。
通过边际效用和数学的引入，推导出了一个完美的经济学模型，这之后的经济学被视为是新古典经济学时代，而我们现在就处于新古典经济学时期。
古典经济学与新古典经济学根本区别在于对价值的定义不一样，出发的维度也不一样。
但是本质上两者又并不矛盾，例如能够给人们带来很高满足程度的商品，背后肯定付出了大量劳动，价格也更高。
反之，如果某种商品给人带来的满足程度很小，价格很低，但是需要花很大的代价生产，那么就不会有人去生产这种商品，这种商品就并不存在。
长期来看，价格高的商品，带来满足程度更大，付出的劳动代价也会更大。
C++引用作为函数参数的一些用法？而且为什么我们看到很多代码中加引用？
假设给函数传递的参数是一个很大的数据，我们使用引用的话，相当于给变量的起了一个别名，而且在传入函数内部的时候，仅占4个字节，我个人理解相当于元素的首地址。
用法和正常的变量是一致的，如果你修改函数传进来的变量，则会修改外部传给函数的变量。
如果使用值传递的话，函数使用的过程中，会将你传进来的变量拷贝创建一个副本，函数内部使用的是这个副本。如果数据较大话，会有较高的代价。
例如：
struct Data{ int id; string name; double price;}
void read(Data& data){}
如果在read函数中修改data变量，则会修改外部传入的变量。
如果我们不想修改外部传入变量的数据，我们可以给变量最前面加上一个const，表示不会改变其内容。
例如：
void read(const Data& data){}
Rust语言又重新实现了一套TCP/IP协议栈，名字叫做smoltcp。它是一个独立的、事件驱动的TCP/IP协议栈，专门为裸机实时系统而设计。其设计目标是简单和健壮，它严重反对复杂的编译时计算，比如宏的使用和类型检查等，为此它甚至不惜以牺牲点性能为代价。
Smoltcp根本就不需要动态内存分配，这一点就很适合在嵌入式设备中使用，直接避免了动态内存函数的实现。
Smoltcp虽然很适合嵌入式设备，但是，它也不是万能的，因为它并没有完全实现所有的TCP/IP特性，下面链接中给出了详细的描述。
项目地址：网页链接
#如何选择开源软件才能控制企业成本# #头条创作挑战赛# #smoltcp#
#ICLR 2021# 论文推荐：
论文名称：Shapley explainability>
oracle
DISPLAY函数用于显示存储在PLAN_TABLE中的执行计划，或与PLAN_TABLE拥有相同结构的表中的执行计划。此外，如果从视图v$sql_plan_statistics_all可以获得该执行计划的相关统计数据，DISPLAY也可以格式化输出这些数据。 参数描述： □TABLE_NAME：存储查询计划的表名（不区分大小写），默认值为PLAN_TABLE。 □STATEMENT_ID：SQL语句ID。在PLAN_TABLE中，每条语句的执行计划都会有一个唯一的ID来标识。这个ID可以在执行Explain Plan命令时，通过Set Statement_id子句来指定。如果输入为NULL，则会获取最近一条被解释的语句。 □FORMAT：输出格式。在DISPLAY函数中，有以下预定义的格式（模板）可供选择： ❍'BASIC'：基本格式。输出的内容最少，仅仅输出查询计划中每个操作的ID、名称和选项以及操作的对象名。❍'TYPICAL'：典型格式。输出的内容是我们进行语句调优时大多数情况下所需要的信息。除了基本格式中的内容外，还会输出优化器估算出的每个操作的记录行数、字节数、代价和时间，以及相关的提示信息（如远程SQL、优化器建议等）。如果存在谓词（Predicate）条件，还会输出每个操作中的过滤（Filter）条件和访问（Access）条件。此外，如果查询涉及分区表，还会输出分区裁剪信息；如果查询涉及并行查询，还会输出并行操作的相关信息（如表队列信息、并行查询分布方式等）。这种格式是默认格式。 ❍'SERIAL'：串行执行格式。这种格式和典型格式的输出内容基本一致，不同之处在于，对并行查询，它不会输出相关的并行内容。 ❍'ALL'：完全格式。输出的内容相对完整。除了典型格式的内容以外，还会输出字段投射信息和别名信息。 除了这些预定义的格式外，用户还可以通过在格式化字符串中添加或者屏蔽一些关键词进行细化输出。每一个细化选项代表了输出内容中的单个信息（可能是执行计划表中的一个列，也可能是一个附加信息）。在DISPLAY函数中，以下细化控制选项可供选择： ❍ROWS：优化器估算出的记录行数；❍BYTES：优化器估算出的字节数； ❍COST：优化器估算出的代价； ❍PARTITION：分区裁剪； ❍PARALLEL：并行查询； ❍PREDICATE：谓词； ❍PROJECTION：字段投射；❍ALIAS：别名； ❍REMOTE：分布式查询信息； ❍NOTE：相关注释信息。 细化控制选项和预定格式一起使用。例如，如果你希望输出基本格式内容，并输出优化器估算出的记录行数，可以用“BASIC ROWS”作为格式字符串；而如果希望输出典型格式，但不要其中的谓词条件，则可以输入“TYPICAL-PREDICATE”作为格式字符串，即在希望被屏蔽信息的对应控制选项前加上“-”。 □FILTER_PREDS：该参数接收合法的谓词过滤条件（可以是谓词逻辑表达式，也可以包含子查询），以过滤从查询计划表中读取的内容。例如，可以输入“COST＞10”以限制输出所有估算代价大于10的操作。
既不懂法律又没有足够基础知识的人真是太可怕了！！请朋友们看看：这位作者写的这是什么奇谈怪论（见截图）。
按《社会保险法》的规定，有用人单位的参保人，法律强制规定必须由本人和用人单位双方按确定的比例共同地缴纳各项社会保险费。
而用人单位既包括了体制内的党政机关、事业单位，但这两类单位的就业人数比较少。又包括了各种类型的企业单位，绝大多数的就业人员主要在企业工作。而企业之中，既有很多国有企业，又有非常多的非国有企业。同时，更有大量的私营企业、外资企业、中外合资股份制企业以及合伙制企业。无论是哪一种类型的企业，肯定都必须依法为其职工缴纳社会保险费，企业就是企业，企业的资金就是企业的资金，怎么就能断言是国家给缴的呢？
显然，这个作者对不同所有制形式的企业根本就没有清晰的了解。完全可以说：是标准的胡说，一本正经地说着糊涂话。象这种半拉子水平的作者，要讨论社会保险问题，显然是根本不够格的，也就只能瞎扯两句。
让人十分忧心的是：在现在的舆论场上，象这种张口就似是而非、只会瞎说一通的作者，确实是随处可见。小学生讨论起三角函数来，最大的后遗症到处都在玩信天游，将本应正常的社会舆论环境搞得一塌糊涂，胡说八道盛行，到处乌烟瘴气，成了比拼想象力的拙劣舞台了。如此恶性地发展下去，我们的社会必将付出惨痛的代价，不得不承受恶劣的社会后果。
为什么那么多初中数学成绩挺优秀的孩子，一到高中就开始下滑呢？其实很多人都是输在了高一的第一个关口：函数关。
其实学习成绩也是有惯性的，好的惯性比差的惯性更容易被打破。即使你的成绩一直名列前茅，只要无法做到持续不断地能力升级，早晚也会下滑。而如果你的成绩已经跌落悬崖，再想爬上来就需要付出更多的代价。
所以一个学生，当从中考的千军万马中一路拼杀，终于来到新集体时，其实根本没有喘息的时间。因为从踏上高中的一开始，就要面临大大小小的考试，前几次月考将基本确定孩子在年级中的排名，影响他后面的学习心气。
那么，究竟是什么版块使那么多孩子败下阵来呢？就是函数这一大章节。基本从高一开学的九月份到来年一月份，整整一个学期都在跟它打交道。虽然大家初中也学过函数，但是到了高中，函数这部分内容一下子就变得非常抽象，学术性也增强了不少。
很多时候，未雨绸缪总比亡羊补牢要好。那么，对于还在念初中的孩子们，函数应该怎么学，才能提前为高中做好准备呢？下面给出几条建议。
1.初中的函数是在运动变化中产生的，而高中的函数则是一种对应思想。函数在生活中无处不在。比如，每日温度变化、日落时间、不同时间某个路段的人流车流…平时可以多和孩子探讨和研究这些变化规律。拿每日温度举例，初中重在变化；而高中则是另一种定义方式：对于每一个时刻，都有一个温度与之对应。
经常让孩子从这两个角度思考问题，能够深化他对函数的理解。等到高中一开学，就会觉得函数这个知识板块非常熟悉，增强他的自信。
2.初中学习的二次函数—抛物线，注重五点一轴精确作图。到了高中，二次函数仍然是学习重点。但不同的是，很多题目只是要求学生对抛物线的形状和开口方向有一个“大致认识”，不用精确作图。其实，这种所谓的“大致认识”，是需要非常熟练才可以做到的。就像你去看大戏，台上一分钟，台下十年功。
所以抛物线，初中学的时候就要非常熟练地画出来，不要等着高中再去炒冷饭。甚至，一看式子，就能马上在脑子里勾勒出它的样子。首先，开口是冲上还是冲下，然后就是一眼就要看出对称轴，再想想它跟x轴有公共点吗？如果有的话，最好是能迅速把相应的横坐标求出来。
我就是二次函数学得很扎实，所以高中这部分就感觉特别轻松。而熟练是轻松的前提。
3.高中的函数是大章节，不光是高一重点，即便是到了高二高三，导数、微分等也都是建立在函数基础上的。到时候会面临各种高次方程求解问题。
其实许多孩子都输在解方程的速度上了，而解方程的核心就是因式分解。虽然这些在初中都是很简单的给分题，做得慢点也没事儿。但是到了高中，因式分解的环节却只是解题的一小步，如果不是非常熟练，会大大影响做题速度和思维连续性。所以，就要求在初中阶段，一定要熟练掌握因式分解。
就像盖高楼一样，如果前面的地基没有打好，又怎能盖得结实呢？如果能按我说的去做，把初中的函数熟练掌握，到了高中一定会轻松不少。
论处世哲学好好学学顾一野
顾一野的处世哲学：
