-R-programming-with-applications-to-financial-quantitive-analysis 本人参与编写了一部分，《R软件及其在金融定量分析中的应用》配套代码，给大家推荐一本R语言在定量金融方面的好书，是许启发教授主编的，这本书2015年5月份正式上线，其实从2013年底开始写的，经历大约两年的时间。这本书一出来就收到了很大的关注，读者反映都很好。这本书本身是属于一个系列的《数量经济系列丛书》一本，这系列的书封面很相似，都是蓝的的背景。这个系列的其他书大家可能都见过，在市面上也很受欢迎。下面我大体介绍一下《R语言在定量金融中应用》这本书的内容，这本书首先从R语言的基本功能谈起，比如基本数据结构，绘图，包的安装等等，非常详细。并且介绍了一些学习R语言的资源，非常难得的是，本书将R语言在定量金融方面的包做了一个梳理，让大家知道那存在哪些包可以做定量金融，

根据VK中的注释对现代俄语进行频率分析 代码 scraping_text.py-数据抓取。 data_cleaning.py-删除逗号，表情符号和重复的注释。 plotting_graph.py-频率分析和绘图图，其中y轴是符号出现的频率，x是字母。 encryption.py-通过频率分析的方法对文本进行加密，并使用频率分析进行解密。 syllables_splitting.py-将单词拆分为音节。 要将单词拆分为音节，我使用rusyllab / rusyllab.py。 来自 。 check_syllable.py-每个不正确的单词（您需要手动选择它）都被分成多个音节，并且我们为每个音节搜索最相似的音节。 结果 图形形式的符号出现频率： 以表格形式出现字符的频率： 音节出现的频率： 文章

俄语中的推文情感分析：使用带有Word2Vec嵌入的卷积神经网络（CNN），对俄语中的推文进行情感分析

Springer上面的电子书籍,做IC验证时候用的，英文，我想做IC的看这种资料，应该没有啥问题吧？

数据框 这是一个C ++统计库，提供类似于Python中的Pandas包的接口。 一个DataFrame可以具有一个索引列和许多内置或用户定义类型的数据列。 您可以采用许多不同的方式对数据进行切片。 您可以加入，合并，分组数据。 您可以对数据运行各种统计，摘要和ML算法。 您可以轻松添加自定义算法。 您可以进行多列排序，自定义选择和删除数据。 和更多 … DataFrame还以访问者的形式包含了大量的分析例程-请参阅下面的。 这些从基本统计数据（例如均值，标准偏差，返回等）到更复杂的分析（如亲和力传播，多项式拟合，赫斯特指数）等，请参阅以获取代码示例的完整列表，以及如何添加自定义算法。 我遵循了该库中的一些原则： 支持内置或用户定义的任何类型，而无需新代码 从不追踪指针ala linked lists ， std::any ， pointer to base ，...，包括virtual function calls 将所有列数据放在连续的存储空间中。 另外，请注意多列之间的高速缓存行别名缺失 永远不要使用超过您所需的ala unions ， std::variant ，...

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《近似算法分析与设计》，英文版，作者Ding-Zhu Du，Ker-l Ko, Xiaodong Hu。国人写的书能在国外大学使用的，书虽然略难，但仔细推敲后发现写得非常好。可供网络算法、近似算法、优化理论等方面参考。

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资料说明 统计数据分析的新版书，承接了《statistical shape analysis》的经典的又一力作。值得一读。 Statistics in Practice is an important international series of texts which provide detailed coverage of statistical concepts, methods and worked case studies in specific fields of investigation and study. With sound motivation and many worked practical examples, the books show in down-to-earth terms how to select and use an appropriate range of statistical techniques in a particular practical field within each title’s special topic area. The books provide statistical support for professionals and research workers across a range of employment fields and research environments. Subject areas covered include medicine and pharmaceutics; industry, finance and commerce; public services; the earth and environmental sciences, and so on. The books also provide support to students studying statistical courses applied to the above areas. The demand for graduates to be equipped for the work environment has led to such courses be……