个人笔记

1 背景

• 本项目为多年前私人委托，内容较为朴素，实现方式以excel为主。
• 主要围绕一系列经济指标和生态环境指标，定量分析城市的旅游经济和生态环境的综合效益

项目整体耗时：2h 项目完成时间：2018-08-14 项目回顾时间：2021-09-01

2 建模过程

2.1 两个效益函数

设 $x_1,x_2,......x_m$ 是反映旅游经济状况的m个指标（$x$均为正数） 设 $y_1,y

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基于wechaty的机器人快速搭建

读前提醒：本文部分内容已不具备时效性，新方案可参考V-ger 2.0

1 背景：

随着微信的封闭性加强和对广告、营销机器人的打压，微信机器人的市场逐渐萎靡，经过一段时间的网络调研，发现之前的微信开源机器人大多基于微信Web开发，这种协议如今功能限制多多，基本不再适用。诸如ItChat 截至2020/09/08 已有20.8k个Satr）之类的项目

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1 基本信息

机器学习始于计算机科学的人工智能领域，后来也有不少统计学家加入。如果说哪位统计学家对机器学习的贡献最大，里奥·布莱曼（Leo Breiman）或许当之无愧。

(January 27, 1928 – July 5, 2005)

2 个人经历

2.1 贫民窟

1928年1月27日，Leo Breiman 出生于纽

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基本信息

1 课程标题：《基于Excel的数据分析和可视化》

2 授课讲师：Microsoft 发布于 Edx

3 授课日期：2019-02月

4 品读时间：2019-02-13~2019-02-15

5 整体耗时：约5h

6 摘要

• 从多个来源收集和转换数据
• 在mashup中发现和组合数据
• 了解如何

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贝叶斯定理： $$P(B|A)=\frac{P(A,B)}{P(A)}=\frac{P(A|B)P(B)}{P(A)}$$

• 其中 $P(B|A)$ 表示后验概率 $posterior$
• $P(A,B)$ 表示联合概率，$P(A)$ 表示历史经验 $evidence$
• $P(A|B)$ 表示似然估计值 $likelihood$，$P(B)$ 表示先验概率 $prior$

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（Naive Bayes classifier）以贝叶斯定理为基础的简单分类器，主要通过统计历史数据中各种事件的发生频率，并从中寻找统计上的相关性，以实现

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1 基本概念

粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法是计算智能领域的一种群体智能的优化算法（其他群体算法举例：蚁群算法，鱼群算法等），该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的，该算法源自对鸟类捕食问题的研究。

鸟类捕食的生物过程：

• 假设一群鸟在觅食，在觅食范围内，只在一个地方有食物
• 所有鸟儿都看不到食物（即不知道食物的具体位置。当然不知道了，知道了就不用觅食了），但是能闻到食物的味道（即能知道食物距离自己是远是近。鸟的嗅觉是很灵敏的）
• 假设鸟与鸟之间能共享信息（即互

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1 书签栏

2 画图工具

在线画图工具ProcessOn

在线画图工具draw.io

在线思维导图工具

PlantUML在线编辑器

3 开发辅助工具

4 在线编解码工具

BASE64加密解密

MD5编码工具

AES/DES加解密

JWT解码工具

AS

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中文标题：如何借助机器学习和高频交易赚到50W美元

英文标题：How I made $500k with machine learning and HFT

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