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易纲再版序 《伟大的博弈》出版5年的过程中，世界金融格局发生了深刻的变化，美国华尔街发生次贷危机、危机带来了全球经济衰退和随后的欧洲主权债务危机、中国人民币国际化进程有序推进、中国资本市场快速发展，等等。此时，《伟大的博弈》再版，使读者有机会再次审视华尔街的过去和今天，是一件非常有意义的事情。 早在5年前，我在为《伟大的博弈》作序时，曾问过这样的问题：... -
1.2 Python的安装
1.2 Python的安装 1.2.1 Python版本 1.2.2 使用的外部库 1.2.3 Anaconda发行版 1.2 Python的安装 下面，我们首先将 Python 安装到当前环境（电脑）上。这里说明一下安装时需要注意的一些地方。 1.2.1 Python版本 Python 有 Python 2.x 和 Python 3.x 两... -
4.4 梯度
4.4 梯度 4.4.1 梯度法 4.4.2 神经网络的梯度 4.4 梯度 在刚才的例子中，我们按变量分别计算了 和 的偏导数。现在，我们希望一起计算 和 的偏导数。比如，我们来考虑求 时 的偏导数 。另外，像 这样的由全部变量的偏导数汇总而成的向量称为梯度 （gradient）。梯度可以像下面这样来实现。 def numeric... -
9.9.3 快速排序优化
9.9.3 快速排序优化 9.9.3 快速排序优化 刚才讲的快速排序还是有不少可以改进的地方，我们来看一些优化的方案。 1．优化选取枢轴 如果我们选取的pivotkey是处于整个序列的中间位置，那么我们可以将整个序列分成小数集合和大数集合了。但注意，我刚才说的是“如果……是中间”，那么假如我们选取的pivotkey不是中间数又如何呢？比如我们前面讲... -
1.1.2 金融领域的特殊性
1.1.2 金融领域的特殊性 1.1.2 金融领域的特殊性 本书阐释的财报分析和公司估值，不适用于保险公司和银行。 这种原因在于金融机构差异巨大的资本结构和商业模式。鉴于多数银行巨大的资产规模（例如及至2012年年底，摩根银行公布的资产总额为2.3万亿美元），企图做一个有深度的财报分析，结果肯定是自讨没趣，简单的原因就是这些机构财报所示的巨额规模。 ... -
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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... -
用户在哪就到哪做服务
用户在哪就到哪做服务 用户在哪就到哪做服务 如何第一时间解决用户的问题？ 用户在哪就到哪做服务，随时在用户周边，甚至不是用户上门，而是主动找用户。 许多企业给用户的售后服务渠道就只有一个400电话，但是如果用户当时不方便拨打电话怎么办？又或者当时已经是半夜，用户拨打电话的时候电话里传出提示声音说：“我们的工作时间是周一到周五早9点到晚6点……”... -
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17.3 包的设计 设计包的一个重要原则是不要设计。在Zen of Python中这样提到： “平坦好过嵌套。” 在Python标准库中也可以看到这一点。库的结构相对平坦，只有少数嵌套的模块。深度嵌套的包可能被过度使用了。我们要对过分嵌套保持怀疑。 一个包由一个目录和一个init .py文件组成。目录名称必须为适当的Python名称，OS的名称中包... -
第 1 章 Python 入门
第 1 章 Python 入门 第 1 章 Python 入门 Python 这一编程语言已经问世 20 多年了，在这期间，Python 不仅完成了自身的进化，还获得了大量的用户。现在，Python 作为最具人气的编程语言，受到了许多人的喜爱。 接下来我们将使用 Python 实现深度学习系统。不过在这之前，本章将简单地介绍一下 Python，看一下...