全文链接：https://tecdat.cn/?p=37371 原文出处：拓端数据部落公众号本文融合了多种技术，其中LSTM（长短期记忆网络）和GARCH（广义自回归条件异方差）模型尤为关键。LSTM在处理时间序列数据方面独具优势，能够捕捉长期依赖关系，为金融预测提供强大支持。GARCH模型则能有效捕捉金融时间序

\(CF955D\\Scissors\)题意给定串\(s,t\)，给一个\(k\).用一把2k剪刀从\(s\)上剪下两个长为\(k\)的子串拼起来(不重叠)，判断是否存在一种解法使得拼出的串包含\(t\).做题历程难绷，调了一个下午最后发现是个纸张错误\(\dots\)思路分析此题可以哈希水过，我们预处理出串\(

运输计划[做题笔记]题意概括：给定\(n\)个节点的树和\(n-1\)条边的权值，现在可以将一条边的权值改为\(0\)。找出一条边，使得将这条边权值赋为\(0\)时，\(T\)组节点\(u,v\)之间的距离最大值最小，输出最小值。思路分析一开始想假了，天真的以为被\(T\)组节点\(u,v\)覆盖的

https://mdict.orghttps://github.com/xiaolai/apple-computer-literacy/blob/main/Install-Mdict-Dictionaries-to-macOS-Dictionary.mdhttps://downloads-direct.freemdict.com/Language_Learning_Videos/英语/https://downloads.freemdict.comhttps://mdx.mdict.orgMdic

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=12174最近我们被客户要求撰写关于ARMA-EGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后，提出了集合预测算法

之所以需要使用高版本对低版本库进行打包，是因为在实际的使用中发现CodeSysV3.5的低版本虽然支持导入*.compiled-library库，但打包并不方便。以SP5为例，在实际使用过程中发现SP5的文件保存类型不支持.library； 这里在另存时可将文件后缀手动改为.library 在保存为.library后使

壹：fft在数字信号处理领域是一个神一样的存在。要好好熟悉一下。这里给出频移的算法源码解析。所谓的频移，就是把数字信号的频频顺序打乱，移动一些。这个在防止啸叫和

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=12174我们被要求在本周提供一个报告，该报告将结合ARMA-EGARCH，集成预测算法等数值方法本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=12174本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较