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  • 我们在下载软件会遇到诸如release,stable,alpha,beta,pre,current,eval,rc,snapshot等版本,程序猿下载插件时尤为常见,现在说明以下版本的意思 1,snapshot(快照),也即开发版,我们创建maven项目时,编辑器会...

    转自:https://www.jianshu.com/p/aefe0453d081

    我们在下载软件会遇到诸如release,stable,alpha,beta,pre,current,eval,rc,snapshot等版本,程序猿下载插件时尤为常见,现在我说明以下版本的意思

    1,snapshot(快照),也即开发版,我们创建maven项目时,编辑器会自动给我们填入 1.0-SNAPSHOT版本,也就是1.0开发版,这个版本不能使用,因为该版本处于开发的过程,所以运行时会不时地更新,导致功能变化,正式环境中不得使用snapshot版本的库;

    2,alpha,内部测试版,来源于字母α,是比较早的版本,主要是给开发人员和测试人员测试和找BUG用的,不建议使用;

    3,beta,公开测试版,来源于字母β,这是比alpha进一步的版本,面向公众测试,但是不建议使用

    4,pre,这个和alpha版本类似,有时还会细分为M1,M2版本,不建议使用;

    5,RC(Release Candidate) 顾名思义么 ! 用在软件上就是候选版本。系统平台上就是发行候选版本;

    6,GA(General Availability)正式发布的版本,在国外都是用GA来说明release版本的;

    7,release,发行版,这是release的中文意思,也就是官方推荐使用的版本;

    8,stable,稳定版,这个版本相比于测试版更加稳定,去除了测试版许多的bug,完善了一些功能,建议使用;

    9,current,最新版,但是不一定是稳定版本,需要看一下是否还有release或者stable等版本;

    10,eval,评估版。可能会有一个月或者固定时间的使用期限;

     

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  • 若是文章有不足之处,欢迎关注微信公众号私信与进行交流!】 对应上图的表格如下: 名词! 说明 Alpha α是希腊字母的第一个,表示最早的版本,内部测试版,一般不向外部发布,bug会比较多,功能也不全,...

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    对应上图的表格如下:

    名词! 说明
    Alpha α是希腊字母的第一个,表示最早的版本,内部测试版,一般不向外部发布,bug会比较多,功能也不全,一般只有测试人员使用。
    Beta β是希腊字母的第二个,公开测试版,比alpha版本晚些,主要会有“粉丝用户”测试使用,该版本仍然存在很多bug,但比alpha版本稳定一些。这个阶段版本还会不断增加新功能。分为Beta1、Beta2等,直到逐渐稳定下来进入RC版本。
    RC Release Candidate,发行候选版本,基本不再加入新的功能,主要修复bug。是最终发布成正式版的前一个版本,将bug修改完就可以发布成正式版了。
    GA General Availability,正式发布的版本,官方开始推荐广泛使用,国外有的用GA来表示release版本。
    RELEASE 正式发布版,官方推荐使用的版本,有的用GA来表示。比如spring。
    Stable 稳定版,开源软件有的会用stable来表示正式发布的版本。比如Nginx。
    Final 最终版,也是正式发布版的一种表示方法。比如Hibernate。

    授权和功能划分

    名词 说明
    Trial 试用版,通常都有时间限制,有些试用版软件还在功能上做了一定的限制。可注册或购买成为正式版
    Unregistered 未注册版,通常没有时间限制,在功能上相对于正式版做了一定的限制。可注册或购买成为正式版。
    Demo 演示版,仅仅集成了正式版中的几个功能,不能升级成正式版。
    Lite 精简版。
    Full 完整版,属于正式版。

    语言划分

    名词 说明
    SC Simplified Chinese简体中文版
    CN 简体中文版
    GBK 简体中文汉字内码扩展规范版
    TC Traditional Chinese繁体中文版
    CHT 繁体中文版
    BIG5 繁体中文大五码版
    EN 英文版
    Multilanguage 多语言版
    UTF8 Unicode Transformation Format 8 bit,对现有的中文系统不是好的解决方案

    其他版本

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    名词 说明
    Enhance 增强版或者加强版,属于正式版1
    Free 自由版
    Release 发行版 有时间限制
    Upgrade 升级版
    Retail 零售版
    Cardware 属共享软件的一种,只要给作者回复一封电邮或明信片即可。(有的作者并由此提供注册码等),目前这种形式已不多见。
    Plus 属增强版,不过这种大部分是在程序界面及多媒体功能上增强。
    Preview 预览版
    Corporation & Enterprise 企业版
    Standard 标准版
    Mini 迷你版,也叫精简版只有最基本的功能
    Premium 贵价版
    Professional(Pro) 专业版
    Express 特别版
    Deluxe 豪华版
    Regged 已注册版
    Build 内部标号
    Delux 豪华版
    Plus 加强版

    版权声明

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  • Deepmatching, make python, AlphaPose, PoseFlow

    千次阅读 2018-04-13 14:44:20
    科研硕士小白一枚, 在这个deepmatching坑里呆了一上午, 终于解决了, 现在附上解决办法.1.libsatlas.so not found, 你去locate它, 发现没有, 这个问题本身就在于他的Makefile不适用Ubuntu, 同时也有问题, 所以先贴...

    科研硕士小白一枚, 在这个deepmatching坑里呆了一上午, 终于解决了, 现在附上解决办法.

    1.libsatlas.so not found, 你去locate它, 发现没有, 这个问题本身就在于他的Makefile不适用Ubuntu, 同时也有问题, 所以我先贴上修改的, 复制就好, 系统:Ubuntu 16.04.

    —————————————————————————————————————————————————————————

    CC=g++

    OS_NAME=$(shell uname -s)
    ifeq ($(OS_NAME),Linux)
      LAPACKLDFLAGS=/usr/lib/libsatlas.so   # single-threaded blas
      #LAPACKLDFLAGS=/usr/lib64/atlas/libtatlas.so  # multi-threaded blas
      #BLAS_THREADING=-D MULTITHREADED_BLAS # remove this if wrong
    endif
    ifeq ($(OS_NAME),Darwin)  # Mac OS X
      LAPACKLDFLAGS=-framework Accelerate # for OS X
    endif
    LAPACKCFLAGS=-Dinteger=int $(BLAS_THREADING)
    STATICLAPACKLDFLAGS=-fPIC -Wall -g -fopenmp -static -static-libstdc++ /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.a /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpng.a /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.a /usr/lib/libblas.a /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/libgfortran.a /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/libquadmath.a # statically linked version

    CFLAGS= -fPIC -Wall -g -std=c++11 $(LAPACKCFLAGS) -fopenmp -DUSE_OPENMP -O3
    LDFLAGS=-fPIC -Wall -g -ljpeg -lpng -fopenmp
    CPYTHONFLAGS=-I/usr/include/python2.7
    LIBFLAGS= -L/lib/x86_64-linux-gnu -lpng -ljpeg -lz -lblas
    SOURCES := $(shell find . -name '*.cpp' ! -name 'deepmatching_matlab.cpp')
    OBJ := $(SOURCES:%.cpp=%.o)
    HEADERS := $(shell find . -name '*.h')


    all: deepmatching-static

    .cpp.o:  %.cpp %.h
        $(CC) -o $@ $(CFLAGS) -c $+

    deepmatching: $(HEADERS) $(OBJ)
        $(CC) -o $@ $^ $(LDFLAGS) $(LAPACKLDFLAGS)

    deepmatching-static: $(HEADERS) $(OBJ)
        $(CC) -o $@ $^ $(STATICLAPACKLDFLAGS)

    python: $(HEADERS) $(OBJ)
    #    swig -python $(CPYTHONFLAGS) deepmatching.i # not necessary, only do if you have swig compiler
        g++ $(CFLAGS) -c deepmatching_wrap.c $(CPYTHONFLAGS)
        g++ -shared $(LDFLAGS) $(LAPACKLDFLAGS) deepmatching_wrap.o $(OBJ) -o _deepmatching.so $(LIBFLAGS)

    clean:
        rm -f $(OBJ) deepmatching *~ *.pyc .gdb_history deepmatching_wrap.o _deepmatching.so deepmatching.mex???


    —————————————————————————————————————————————————————————

    2.在这里我添加了一行,  LIBFLAGS= -L/lib/x86_64-linux-gnu -lpng -ljpeg -lz -lblas, 主要是为了make python时编译通过, 可以在python 下 import deepmatching, 同时记得修改deepmatching_wrap.c该文件下的第2893行为

    #include </usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/arrayobject.h>

    3.接下来这样操作, 装atlas

    sudo apt-get install libatlas_dev

    sudo apt-get install libatlas_base_dev

    然后合成libsatlas.so

    sudo ld -shared -o libsatlas.so \

    --whole-archive libatlas.a liblapack.a \

    --no-whole-archive libf77blas.a libcblas.a

    4.ok此时可以愉快的在/deepmatching下

    make clean all

    make python

    python

    import deepmatching


    如果有其他问题可以参考以下

    https://blog.csdn.net/xczexcel/article/details/79574740

    http://zeng.photography/blog/compile-deep-matching-on-ubuntu-14-dot-04/

    http://xiuyuliang.cn/2014/12/05/deepmatching/

    展开全文
  • 添加了第五个参数 alpha,让用户选择透明度级别。 [14/06/2017]:函数应返回句柄以控制填充形状。
  • 本文和项目正在认真修订中,以供同行评审发表,因此,尚无法发布培训代码。马可特(Marco Forte) 1 ,( 1 1都柏林三一学院 要求 GPU内存> = 11GB,可以推断Adobe Composition-1K测试集,更一般地说,适用于1920...
  • 基金指标: beta,alpha,Sharpe Ratio

    万次阅读 2017-11-28 14:16:30
    4月5号怀着激动的心情,看着国家发布的重大利好消息,揣着1万一大早进场了;结果人算不如天算天算不如不算,遇到了技术性调整,亏了500;4月6号一大早只剩下9500块钱,而6号赚了100块钱,变成了9600块;4月7号,...

    4月5号我怀着激动的心情,看着国家发布的重大利好消息,揣着1万一大早进场了;结果人算不如天算天算不如不算,遇到了技术性调整,亏了500;4月6号一大早我只剩下9500块钱,而6号赚了100块钱,变成了9600块;4月7号,也就是今天,我又赚了100块钱,变成了9700块;收盘时我决定退市然后用9700块钱吃顿好的。在吃完好的之后我就想,我的最大回撤和夏普比率该怎么算?

    言归正传。在选择基金的时候,每只鸡的累计收益、贝塔系数、阿尔法系数,基金评级、基金经理相关信息等方面,你更着重关注哪一个指标?下面我想抛开走势,去探索一下基金平台上各产品页面中需要去挖掘的东西。

    贝塔系数(beta)

    贝塔系数衡量了资产的回报率对市场变动的敏感程度,代表了该资产的系统性风险,表示策略对大盘的敏感性。计算公式不作普及,看基金平台的数据就好。

    通俗的来说,如果该系数为1,基金就和市场共同进退,如果该系数为1.1,市场上涨10%,基金上涨11%,市场下滑10%基金下滑11%。牛市中,由于是上涨趋势,贝塔系数高的基金收益更高;熊市中,贝塔系数低的基金表现好,更抗跌。

    阿尔法系数(alpha)

    虽然我们的策略会受到大盘的影响,但是每个策略都会有自己市场因素之外的收益,阿尔法值表示实际风险回报和平均预期风险回报的差额,衡量了投资的非系统性风险。计算公式:

    (账户年化收益-无风险收益)-beta*(参考基准年化收益-无风险收益)

    高贝塔系数基金的收益,往往是大盘上涨带来的,不能体现基金经理的能力。所以引进了阿尔法系数。阿尔法系数越高,基金经理的操盘能力也就越强。而由这两个指标就引申出了一些基金经理所谓的贝塔策略和阿尔法策略。简单来说,贝塔策略依靠对市场大势的把握去选择合适的时机获得超越大盘的收益,而阿尔法策略则是依靠精选主题、个股来超越大盘。

    以上两个指标衡量基金的相对表现情况,可结合基金经理投资策略进行参考。下面简单介绍下基金的风险指标。

    夏普比率(Sharpe Ratio)

    也叫报酬与波动性比率,可能是最常用的投资组合管理度量标准。它表示每承受一单位风险,会产生多少的超额回报。也就是说,同样增加1%风险的前提下,夏普比率较高的产品可能带来的超额回报更高。计算公式为:(账户年化收益率-无风险利率)/ 收益波动率。

    这里有一个重点,一般来说预期收益率和波动率可通过计算历史年化收益率和其标准差去估算这两个值。随之而来的就有一个问题:同一个资产,不同周期频率收益率,算出来的夏普值,根本就不是一回事!

    详细计算各位有兴趣的话可以用开篇的问题去试试,算不过来的话你就想想,一个产品,每天都盈利是不是比每年都盈利困难些呢?

    所以在夏普比率的时候,一定要留意这个值的计算方式,否则很容易产生误判。自己计算的话,有两点要注意:

    一是要结合自己的实际,比如高频策略当然得用日收益率,每周调仓的策略可以用周收益率;

    二是对比策略优劣的时候,周期要一致,比如对比每日调仓的策略和每月调仓的策略,一定要换算到同一个周期上,才有可比性。

    标准差

    主要根据股价或基金净值在一段时间波动情况计算得来,广泛用于股票,基金投资风险的衡量。标准差反映的是基金总回报率的波动幅度,其数值越大,表明波动越厉害,风险程度也越大。

    标准差到底有什么用?其实标准差比较小的话,他可能与你预期会比较相吻合。标准差太大,感觉就像赌博,心理没底。

    最大回撤

    最大回撤就是在选定周期内任一历史时点往后推,产品净值走到最低点时的收益率回撤幅度的最大值。,衡量了最极端可能的亏损。例如一个策略的最大回撤是50%,那么你使用这个策略之前就要掂量掂量,自己是否能经受得起50%的下跌。

    相对来说,最大回撤当然越小越好。但是这也只是相对的。例如08年的华夏大盘,上证指数08年熊市时,从最高点的6124点到最低点的1664点,最大跌幅达到了73%,而华夏大盘的最大撤回为45%。73%意味着前者需要上涨270%才能回到最高点,45%的后者则上涨82%就能回到最高点,谁更困难?这时,再用“华夏大盘最大撤回太大,不是好基金”这样的行为去衡量它,就显得有点不专业了。

    sortino ratio(索提诺比率)

    应该是每承担一单位的下行波动(相对于比较基准或无风险收益率)所能获得的单位收益,数值越大,说明承担同样下跌风险的情况下,可以获得更多的超额收益或者基准上的回报。

    信息比率(Information Ratio)

    以马克维茨的均异模型为基础,用来衡量超额风险所带来的超额收益。它表示单位主动风险所带来的超额收益。


    说了这么多,也只是粗浅的跟各位分析一下基金中几个硬指标的定义和特点,希望能给大家带来一点启发。

    小编的观点很简单,市场风云变换,靠过去业绩排名、晨星奖项来挑基金,基本属于浮云,上一年甚至上两年业绩排名靠前的基金,在下一年或下两年考前的概率几乎是完全随机的。尤其是连续X年保持前列的基金,更需要警惕。只有自己综合分析基金的规模、结合各项指标选取不同策略的基金取长补短、动态调整,才能给自己的收益一份满意的答卷。

    最后还是要友情提醒大家,本文基于公开信息研究发布不构成投资建议。投资者据此操作风险自担。

    市场有风险投资需谨慎。

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