比率专题

【POJ】2728 Desert King 最优比率生成树——01分数规划【经典】

最近在刷巨巨们放出来的专题，然后没做几题就卡住了，果然还是太弱了T U T... 这次做到了一题01分数规划求解的生成树问题。题目大意是这样的：给你一个无向完全图，每条边ｉ都有两个权值，长度a[ i ]，花费b[ i ]，需要选出其中的一些边构造一颗生成树，生成树需要满足条件：∑ b [ i ] / ∑ a [ i ]最小。这样我还是先来介绍一下01分数规划吧~ 给定一个上述的问

微信小程序接口数据监控偏差比率是什么意思

缓存就是类似数据库，全局变量就是所有页面都能用，这是两个东西，比如说新闻应用，首页的数据需要放到缓存里，然后下次访问首页的时候直接加载缓存的数据，然后在异步调用接口刷新数据，这样在进入首页的时候就不需要loading了，直接能看到数据，感觉就是秒开，用户体验更好一些，全局变量就是类似用户登录信息，登录之后设置成全局的，每个页面都可以使用，不然跳转后就需要每次都重新获取用户信息

Avg函数求比率的应用（SQL）

题目在 SQL 中，AVG 函数用于计算一组数值的平均值。这个功能也可以用来计算比率或比例。平均值可以用来计算比率的原因：二元值：在许多情况下，我们用 1 和 0 表示发生或未发生的事件。例如，在你的查询中，我们用 1 表示确认行为发生，用 0 表示未发生。比例的计算：假设我们有一个用户的行为数据，标记为 confirmed 的行为为 1，其他行为为 0。对于一个用户来

poj 2728 Desert King 最优比率生成树分数规划

一开始读题意可能有点难懂。题意：给你n个村庄的坐标点，它们都有一个海拔高度（你可以想象为三维空间）。现在让你给村庄通水，水道只能水平得建，即平行于地面。每个水道的长度为村庄的水平距离（无视海拔高度），费用为两个村庄的海拔高度的差值。现在只要修n-1条水道，让你求出总费用/总长度的最小比率。思路：分数规划假设answer为最小的比率，answer <= su

Covalent的CQT质押迁移比率在以太坊上升至13%，超Moonbeam记录

Covalent Network（CQT）作为领先的结构化模块化数据基础设施层，目前其在以太坊上的 CQT 质押比率已超过之前在 Moonbeam 上达到的历史最高水平。自从将质押合约迁移到以太坊不到一个月的时间里，超过总供应量的 13% 的 CQT 代币已被锁定在质押合约中，目前的历史年化收益率约为 18%。这一重要里程碑凸显了 Covalent Network（CQT）日益增长的信心和参与

Python金融学基础——夏普比率(Sharpe-ratio)和资产组合价值(portfolio-value)

前面的课程主要是在研究Pandas的时序分析实现，以及利用statsmodel对时序数据进行ARIMA以及有权重的ARIMA模型的建模，并尝试预测未来的走向。从这节课开始，我们正式进入Python金融学基础，会介绍一些金融学的概念和实现方法。本节课主要以苹果、亚马逊、IBM、思科以及沃尔玛的股票市场价格为原始数据，分析这几只股票的资产组合的计算方式和夏普比率的计算，其中会涉及到日收益率

POJ 2728 Desert King (最小比率生成树，二分/迭代）

题意：沙漠里的王国需要修建水渠，连接国都与村庄····。说白了求一棵树，每个点有三个坐标（x,y,z)。边的benifit为两点之间的距离，cost为两点的高度差。现在要求一棵树使得 cost / benift 最小。题解：很显然任意两点之间都有边，所以是一个很稠密的图。用Prime。二分的话2800ms+, 迭代300ms+。 #include <cmath>#include <iost

Desert King POJ - 2728（最优比率生成树）

题目： David the Great has just become the king of a desert country. To win the respect of his people, he decided to build channels all over his country to bring water to every village. Villages which a

如何夏普比率在量化交易中的价值

夏普比率(Sharpe Ratio)，一种基金绩效评价标准化指标。同时对收益、风险进行综合考虑。风险的大小在决定组合的表现上具有基础性的作用。投资人要么选择在固定能承受的风险下，追求最大的报酬；要么在固定的预期报酬下，追求最低的风险。夏普比率的历史 1990年度诺贝尔经济学奖得主威廉·夏普（William Sharpe）以投资学最重要的理论基础CAPM（Capital Asset

量化交易入门（二十七）回撤、收益率、夏普比率

回撤一、回撤的定义与计算回撤是指投资组合或交易账户从历史最高点下跌到后来最低点的幅度,通常用百分比表示。计算公式为: 回撤 = (历史最高净值 - 当前净值) / 历史最高净值 × 100% 例如,某策略历史最高净值为150万,当前净值跌到了100万,则回撤为:(150-100)/150×100%=33.33% 二、回撤的分类最大回撤:是指账户或策略在一段时间内(通常指回测或实盘

了解可转债转股条款——转股价格和比率、转股期限、转股调整因素

了解转股条款股票量化程序化自动交易接口一、转股价格和比率了解可转债的转股价格和转股比率是至关重要的，因为它们决定了投资者在将可转债转换为公司股票时将获得多少股票。以下是这两个关键概念的详细解释：转股价格：转股价格是指投资者在将可转债转换为公司股票时需要支付的价格。通常，转股价格以每股股票的价格表示，并且它通常高于当前市场股票价格。较低的转股价格意味着投资者可以以更

基金评价指标1——收益率、回撤、下行标准差、痛苦指数、夏普比率、索蒂诺比率

文章目录各个模块1. 用生成随机数作为模拟的净值序列2. 收益率相关计算3. 风险指标计算4. 综合评价5. 异常的INF值处理完整示例程序基金的评价指标有许多，这一篇博客分享的是最常见的评价指标，包括以下内容：单日涨跌幅累计收益率年化收益率最大回撤：从历史上最高点到之后的最低点的最大跌幅痛苦指数：创新高才会不痛苦，因此这个指标描述的是从上次创新高到现在的痛苦程度涨跌幅_

SELECT table_name, (data_length+index_length-data_free)/(data_length+index_length) AS fragmentation_ratioFROM information_schema.TABLESWHERE table_schema = 'your_database_name' AND table_name = 'your_

最小比率生成树

AI 引擎系列 8 - 运行时比率参数简介

简介在 Versal AI 引擎 2 一文中，我们注意到计算图 (graph) 文件中有一行内容用于为每个内核实例定义运行时比率参数。在本文中，我们将讲解该参数如何影响 AI 引擎应用的资源使用率和性能。要求下文要求您通读前几篇 AI 引擎系列博文。 AI 引擎系列 1 - 从 AI 引擎工具开始（2022.1 更新) AI 引擎系列 2 - AI 引擎计

$数据分析为何要学统计学（10）——如何进行比率检验$

数据分析为何要学统计学（10）——如何进行比率检验

比率检验是通过样本推测某种事件的总体占比水平。要求事件仅有互斥的两种情况，即，概率分别为p与1-p。比率检验分单样本和双样本两种情况，以下我们分别介绍。 1. 单样本比率检验形如这样的问题：“小学生近视比例日益提高，抽取500个小学生进行视力测试，310个小学生近视，是否可认为小学生的近视比例超过了六成？” 进行单样本比率检验可用两种方法二项检验和z检验二项检验（Bernou

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比率检验是通过样本推测某种事件的总体占比水平。要求事件仅有互斥的两种情况，即，概率分别为p与1-p。比率检验分单样本和双样本两种情况，以下我们分别介绍。 1. 单样本比率检验形如这样的问题：“小学生近视比例日益提高，抽取500个小学生进行视力测试，310个小学生近视，是否可认为小学生的近视比例超过了六成？” 进行单样本比率检验可用两种方法二项检验和z检验二项检验（Bernou

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