中文标题：基于角色标注的中国人名自动识别研究

英文标题：Classification-based Financial Markets Predic

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蒙特卡洛法 MC

蒙特卡洛方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。

蒙特卡洛方法的名字来源于摩纳哥的一个城市蒙特卡洛，该城市以赌博业闻名，而蒙特卡洛方法正是以概率为基础的方法。与它对应的是确定性算法。

蒙特卡洛方法的原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬

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1 基本概念

模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）的思想最早是由Metropolis等提出的。物理中固体物质的退火过程与一般的组合优化问题之间的相似性，SA是一种由物理退火过程启发的通用优化算法

模拟退火法的物理过程：

• 加温过程：其目的是增强粒子的热运动，使其偏离平衡位置。当温度足够高时，固体将熔为液体，从而消除系统原先存在的非均匀状态
• 等温过程：对于与周围环境交换热量而温度不变的封闭系统，系统状态的自发变化总是朝自由能减少的方向进行的，当自由能达到最小时，系统达到平衡状态
• 冷却过程：使粒子热运动减弱，系

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遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

遗传算法的关键要素：

• 种群（population）代表问题可能潜在的解集的一个开始的
• 一个种群由经过基因（gene）编码的定数目的个体（individua）组成

核心过程：

1. 编码：实现从表现型到基因型的映射，同时构建初代种群
2. 选择：在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）选择个体
3. 变异：借助于遗传学算子(genetic operators)进行组合交叉和变异，产生代表新解集的种群
4. 演化：按照适者生存和优胜

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Wechaty模块简介

wechaty 支持多语言+多协议+多平台，对于开发者来说，需要申请一个token才能用，试用期15天，如果希望长期试用需要进一步为生态做贡献。

一些常见Q&A

文档参考 （完善中）

Wechaty Token 申请及使用文档

基本架构：

Puppet含义说明：

The term Puppet in

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Jupyter

Jupyter概述

Jupyter安装与启动

安装

启动

notebook界面

代码单元格

Markdown单元格

快捷键

Magic关键字

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Anaco

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EREBUS--The Story of a Ship

幽冥号-一艘船的故事

前言

致Albert和Rose

• 诚然，对于一个曾怀着敬畏和热爱去“追随大海”的人来说，没有什么比泰晤士河的下游更容易唤起曾经的雄心壮志。潮水不停地来回奔流，满载着关于人类和船只的回忆，承担着背井离乡的思苦，也见证了海上的无情厮杀……从满载财宝并凯旋归来的金鹿号……到壮志未酬却一去不返的厄瑞玻斯号和恐怖号。

目录

• 引言：胡克的袜子（HOOKER’S STOCKINGS）
• 前序：幸存者（THE

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