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Computational Framework for the Finite Element Method in MATLAB and Python

為了解決Python web framework的問題，作者Sumets, Pavel 這樣論述：

Computational Framework for the Finite Element Method in MATLAB(R) and Python aims to provide a programming framework for coding linear FEM using matrix-based MATLAB(R) language and Python scripting language. It describes FEM algorithm implementation in the most generic formulation so that it is

possible to apply this algorithm to as many application problems as possible. Readers can follow the step-by-step process of developing algorithms with clear explanations of its underlying mathematics and how to put it into MATLAB and Python code. The content is focused on aspects of numerical metho

ds and coding FEM rather than FEM mathematical analysis. However, basic mathematical formulations for numerical techniques which are needed to implement FEM are provided. Particular attention is paid to an efficient programming style using sparse matrices. Features Contains ready-to-use coding recip

es allowing fast prototyping and solving of mathematical problems using FEMSuitable for upper-level undergraduates and graduates in applied mathematics, science or engineering Both MATLAB and Python programming codes are provided to give readers more flexibility in the practical framework implementa

tion

Python web framework進入發燒排行的影片

資產負債管理之研究分析

為了解決Python web framework的問題，作者宣葳 這樣論述：

本研究由三篇關於保險業資產負債管理議題的論文所構成。本文第二章檢視在台灣地區銷售之典型利率變動型壽險之公平定價問題。假設資產過程滿足Heston隨機變動模型、利率過程為CIR 模型，保險給付將為一系列遠期起點期權之總和。本文就台灣財務市場之資料進行模型參數估計，再利用蒙地卡羅法計算契約公平價格，同時計算風險值（VaR, ES）。本文第三章闡述國際板債券評價系統的實作細節。台灣保險業總資產近兩成之國際板債券在IFRS-9 會計準則下非為純債務工具，必須以公允價值衡量。在此我們敘述以美國固定期限公債收益率或美元LIBOR及ICE利率交換率校正的利率期限結構，配合芝加哥期貨交易所的歐式利率交換選擇

權隱含波動度資料估計Hull-White 短期利率模型之評價理論細節，並使用開放原始碼程式語言Python 與函式庫QuantLib 及三元樹演算法實作國際板債券評價系統。除與櫃買中心系統價格輸出結果相比較外，我們展示本系統在給定利率期限結構與市場現有商品規格下可贖回債券期初價值與隱含年利率、不可贖回期間與可贖回頻率關係之計算。本文第四章探討copula-GARCH 模型在變額年金保證價值計算上的應用。有效的風險管理前提在於推估各種資產間的機率關係，並計算反映系統狀態的各種定量指標的能力。現代計算技術的進步使得更符合實際、不須過份簡化的多變量機率模型運用變為可能，而copula 正是如此的多變

量機率模型。結合GARCH 時間序列模型，我們利用一系列基於無母數統計與經驗過程理論的穩健統計檢定方法，針對給定S&P500 與S&P600 指數時間序列選擇並匹配最適copula-GARCH 模型，進而推估變額年金保證價值。

Python架站特訓班(第二版)：Django 3最強實戰(附影音/範例)

為了解決Python web framework的問題，作者鄧文淵,文淵閣工作室 這樣論述：

　　最佳熱門組合Python X Django， 　　讓你初學架站就上手！ 　　Python是目前最受歡迎的程式語言，Django堪稱是當前最熱門的Python網站框架，兩者結合，讓開發複雜的資料庫網站變得更簡單。本書一次綜合架站必備技能，提供相關範例檔，讓Python發揮極大效用，用Django打造出超強互動網站。無論是建置網站時所需的基礎設定、後台配置、頁面路由、MTV開發模式、網站的發行部署等重要環節，都用實例搭配詳細解說引導讀者快速進入架站實戰模式，並且透過專題應用熟悉各種開發技術和方法，全面掌握Django 3的開發核心！ 　　想要架站，唯有真正實戰 　　才是最佳體驗！ 　

　■使用Django 3版本語法，網站效率更佳。 　　■零基礎建置Django開發環境，避開所有初學障礙。 　　■正規化網站開發流程，由Django專案建立與app開發為主軸，領略其中奧義。 　　■新一代開發模式，使用視圖與模版學習Django運作方式，了解框架應用原理。 　　■使用MTV架構，資料庫、程式與介面獨立設計，網站容易維護。 　　■涵蓋大部分網站技術，如使用者認證、檔案上傳、發送電子郵件、圖形驗證碼…等。 　　■結合資料庫進行網站開發，運用Django資料庫結構與模式，提供詳細建置流程、操作方式與管理介面的方法。 　　■以Django實作資料庫互動的操作精華「查詢、新增、修改與刪除

」，讓資料庫應用不再是開發網站者的痛處。 　　■運用Cookie與Session記錄瀏覽者與相關資訊，讓不同使用者能在同一網站中儲存並取得不同資料，使用不同服務。 　　■深入Django使用者管理，簡單而全面的使用者認證，輕鬆完成網站登入/登出工作，帶入會員機制。 　　■規劃5個主題實戰範例：包含新聞公告、網站留言版、網路相簿、電子商務購物車，以及結合網路地圖的美食網頁，架構出專業實用的網站。 　　■將網站部署到免費的知名雲端平台「Heroku」，展示自行架設的網站與後續管理都免煩惱。 　　【超值學習資源】安裝、測試與發布影音教學/範例檔  

應用深度學習方法探討企業流程異常檢測之研究

為了解決Python web framework的問題，作者柯廷叡 這樣論述：

企業流程是營運核心價值，對企業而言，管理、制度、工作流程、開發等都有相對應的流程表現。流程會留下執行軌跡，也就是所謂工作日誌，傳統日誌分析仰賴逐步定點式檢測，除工作量大外，也只對固定內容報錯進行改進，許多未報錯的錯誤於流程系統中未被注意。本研究將採用深度神經網路(Deep Neural Network)中的遞迴神經網路(Recurrent Neural Networks ,RNN)、適合時間序列資料的長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)方式進行建模，建置的模型會根據日誌內容預測接下來會發生的事情，由於本身文字並不能直接拿來訓練，於是在資料前處理的過程中，將使

用Label Encoding的方式將日誌文本轉換為鍵值，而建構的模型可以透過測試時的loss值異常升高來尋找可能異常的流程內容，也可以透過Decode後的實際日誌鍵與真實日誌鍵進行比對，藉此分析是流程異常或是判斷錯誤，作為改善流程的參考依據，模型中以該模型以LSTM模型有較佳的表現。另以VOLVO公司提供於9th International Workshop on Business Process Intelligence 2013的服務流程資料集進行分析，藉此做為驗證，其流程預測最終結果準確率71.57%，也意味可降低傳統逐筆檢查日誌的數量至28.43%，另延伸使用Kaggle上的系統流程

資料集來延伸測試該模型可應用於不同型態資料，並有一定效果預測及檢測異常。