本文摘要： 本文使用PyMC库实现蒙特卡洛模拟（NUTS算法）分析股票收益率。通过Tushare获取贵州茅台(600519.SH)2023-2028年日线数据，构建贝叶斯模型估计收益率分布参数(mu, sigma)及相关风险指标（夏普比率、年化收益率、波动率、VaR等）。采用4链并行2000次采样，通过后验预测检查评估模型效果，并分析参数相关性。结果显示参数估计存在收敛问题（R-hat值偏高），最后通过trace图可视化参数后验分布。研究为量化投资提供了一种基于贝叶斯框架的风险评估方法。

shell是什么：命令解释器，连接用户与 Linux 内核，转译命令并反馈结果shell能做什么：自动化部署、批量操作（如加用户）、备份数据库、探测负载等，解决重复工作省时间脚本构成：首行/bin/bash（指定解释器），开头是注释脚本步骤：写命令→chmod +x 脚本名赋权限→检查→执行脚本执行方式./脚本名（需权限）、sh 脚本名（无需权限）、source 脚本名（无需权限）变量变量名=值（无空格，字母 / 下划线开头），用$变量名调用；可修改（普通）、设只读（不可改删）、unset。

这篇文章摘要： 题目要求计算由1到无穷大的正整数连接而成的超长数字序列中前k位数字的总和。输入包含多个测试用例，每个测试用例给出一个整数k（1≤k≤10^15），需要输出对应序列的数字和。 解题思路采用分阶段处理： 预处理不同位数区间的数字个数和数字和 对于给定的k，确定其所在的数字位数区间 计算完整数字的数字和 处理剩余不完整数字的数字和 代码使用动态规划方法预处理数字和，并处理极大范围的输入数据。通过数学计算确定k所在的数字区间，再结合数位DP技术高效求解。时间复杂度主要取决于数位处理，能够高效处理极大

掌握了 PyTorch 加载数据集、搭建 CNN 模型的基本流程；理解了卷积层、池化层、激活函数的作用和参数意义；熟悉了 “训练 - 测试” 的循环逻辑，以及 GPU 加速的配置方法。MNIST 是入门任务，但 CNN 的核心思想（特征提取 + 下采样）可以迁移到更复杂的图像任务（如 CIFAR-10、ImageNet）。建议大家动手修改代码，比如调整卷积核大小、学习率、网络层数，观察结果变化，这样才能真正理解每个参数的影响～

BGP-4 RFC1771 1994年BGP-4 RFC4271 2006年AS Autonomous System 自治系统：由一个单一的机构或者组织所管理的一系列IP网络及其设备所构成的集合根据工作范围的不同，动态路由协议可以分两类：a. IGP Interior Gateway Protocol 内部网关协议ⅰ. RIPⅱ. OSPFⅲ. IS-ISb. EGP Exterior Gateway Protocol 外部网关协议ⅰ. BGP。

该核心板将复旦微的 FMQL45T900（与 XILINX 的 XC7Z045-2FFG900I 兼容）的最小系统集成在了一个 87*107mm 的核心板上，可以作为一个核心模块，进行功能性扩展，能够快速的搭建起一个信号平台，方便用户进行产品开发。FMQL45T900 是复旦微电子研制的全可编程融合芯片，在单芯片上集成了基于具有丰富特点的四核处理器的处理系统（Processing System ， PS ） 和 可 编 程 逻 辑 （ Programmable Logic ， PL ）。

''' 定义神经网络 类的继承这种方式'''nn.ReLU(),nn.ReLU(),nn.ReLU(),nn.ReLU(),nn.ReLU(),nn.ReLU(),模型结构说明：输入1*28*28（64 张图片作为一个批次。故*1*28*28）conv1：卷积 + ReLU + 池化 → 输出16*14*14conv2：多层卷积 + ReLU + 池化 → 输出32*7*7conv3：卷积层 → 输出64*7*7Linear 全连接层：输入64*7*7，输出10（对应 0~9 的数字分类）。

MapStruct用法和实践

C# 解构功能(Destruct)允许从元组或对象中提取多个数据成员，避免逐个访问字段的操作。它通过Deconstruct方法(实例或扩展方法)实现，支持元组隐式解构、自定义类型解构、弃元符_忽略不关心的值。解构功能与记录类型(record)、模式匹配深度集成，特别适合多返回值场景。使用时需注意命名一致性、空值处理，避免在异步方法中直接解构。该功能简化了数据提取操作，提升了代码可读性，适用于元组、DTO等数据模型的拆解。

jQuery是一个快速、简洁的JavaScript库，他简化了HTML文档遍历、事件处理、动画和交互等操作。设计宗旨是“Write Less，Do More”（写的更少，做的更多）