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完全自學!Go 語言 (Golang) 實戰聖經

為了解決python var的問題，作者DelioD’Anna,AndrewHayes,SamHennessy,JeremyLeasor,GobinSougrakpam 這樣論述：

你從未見過如此完整的 Go 語言中文教材！ 　　Go 語言 　　☛ 2016 年被 TIOBE 選為年度最佳程式語言 　　☛ 2020 年 Stack Overflow調查為 『全球第三高薪開發者職業』 　　☛ 2020 年超越 Python 成為『職業開發者最想學習語言』 　　☛ 已被 Google、Dropbox、Twitch、Uber 等企業採用，也用來打造 Docker、Kubernetes 等熱門開源工具 　　Go 語言，或者 『Golang』，是近年來成長最快速的新世代程式語言之一。它語法接近 C 及 Java，但藉由更精簡的語法來縮短開發時程、使專案能輕易擴張規模，並具備

安全的靜態型別、記憶體垃圾回收、跨平台編譯能力等。連 Python 之父 Guido van Rossum 都說, Go『是所有新語言中最具 Python 風格的』... 　　最重要地，Go 語言擁有豐富程度堪比 Python 的內建函式庫，無須下載額外套件，就能用少於 10 行程式寫出簡易 HTTP 伺服端應用！甚至，它獨特的 Goroutine 讓你能用簡單得稱奇的方式啟用非同步運算，超輕鬆解鎖現代多核心電腦的運算威力。 　　想跨足 Go 語言，讓履歷及薪水更上一層樓，卻依舊找不到合適的入門書嗎？本書以豐富的範例及練習，帶領讀者實地操作 Go 語言的基礎及相關特色，讀完就能立馬投入實戰

。替自己的職涯超前佈署，快速增加一技之長，別再只能對現況『滾動式修正』啦！ 本書特色   　　作者群擁有豐富的 Go 語言開發經驗，精心設計了「範例」、「練習」和「延伸習題」，讓讀者從實作中親自體會到 Go 語言的威力。小編也在書中適當加入「編註」與「補充」，以幫助理解及補充必要知識，更增添本書的可讀性。 　　你將在本書讀到： 　　☛ Go 語言的型別、函式、結構與介面 　　☛ 模組管理和單元測試 　　☛ JSON 資料、檔案、資料庫操作 　　☛ HTTP 客戶端／伺服器應用和加密 　　☛ 非同步運算 　　☛ 附全書 258 個範例／練習程式及 36 個延伸習題檔案下載 (使用 Go 1

.16+ )  

python var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 var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。

預測之美：機器學習及深度學習真實生活應用

為了解決python var的問題，作者游皓麟 這樣論述：

預測之美，莫過於此 　　未卜先知不再是夢想，用深度學習及機器學習的原理，預測出最精準的結果。 　　完整收錄 　　√遺傳演算法、粒子群演算法、模擬退火求解 　　√多元線性、Ridge回歸、Lasso回歸、分位數回歸、穩健回歸 　　√GBRT、神經網路、SVM、高斯回歸 　　√Box-Jenkins方法、門檻自回歸、向量自回歸、GARPH模型族、卡爾曼濾波、RNN及LSTM 　　完整的數學推導及公式講解，讓你打下紮實的機器學習及深度學習基礎。  

使用機器學習進行時間序列分析：從工業廢水中去除重金屬的案例研究

為了解決python var的問題，作者亞瑟瑪 這樣論述：

使用機器學習進行時間序列分析：從工業廢水中去除重金屬的案例研究學生：亞瑟瑪 指導教授：黃晧元 智 大 學工業工程與管理學系(所)摘 要 在這項研究中，提出了一種時間序列分析法來預測工業廢水中的重金屬濃度。預測使用了長短期記憶(LSTM)和自迴歸綜合移動平均 (ARIMA) 模型完成的，並輔以對 ARIMA 和 LSTM的超參數優化。工業廢水資料中以pH值、重金屬濃度、化學A和化學B量、氧化還原電位、電導率為輸入，重金屬濃度為輸出。本研究首先進行探索性數據分析，並進行政規畫以改進模型學習。 LSTM 和 ARIMA 的超參數使

用網格搜索 (Grid search) 和粒子群最佳化 (PSO)進行了調整。發現 PSO 有效地搜索神經網絡的超參數並提供最佳超參數。性能指標基於統計值進行評估，包括均方誤差 (MSE)、平均絕對誤差 (MAE)，並開發了均方對數誤差 (MLSE) 來研究模型評估。另進行了敏感性分析以找出有影響的參數。最終所提出的模型是一個深度學習模型，可以幫助制定廢水處理的控制計劃。