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An Apple a Day: AAVE Health Factor Simulator

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简介：
《An Apple a Day: AAVE Health Factor Simulator》是一款模拟器应用，帮助用户理解并优化AAVE借贷平台上的健康因子，通过互动体验学习金融风险管理。 我们使用Yarn作为包管理器。要安装依赖项，请在根目录中执行以下命令：`yarn install`。然后运行 `yarn redwood dev`，您的浏览器应自动打开 http://localhost:8910 查看该Web应用程序。Lambda函数可以在http://localhost:8911上运行，并且还代理到http://localhost:8910/.redwood/functions/* 。

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  • An Apple a Day: AAVE Health Factor Simulator
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    《An Apple a Day: AAVE Health Factor Simulator》是一款模拟器应用，帮助用户理解并优化AAVE借贷平台上的健康因子，通过互动体验学习金融风险管理。 我们使用Yarn作为包管理器。要安装依赖项，请在根目录中执行以下命令：`yarn install`。然后运行 `yarn redwood dev`，您的浏览器应自动打开 http://localhost:8910 查看该Web应用程序。Lambda函数可以在http://localhost:8911上运行，并且还代理到http://localhost:8910/.redwood/functions/* 。
     
  • A Five-Factor Asset Pricing Model.pdf
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    本文提出了一个五因素资产定价模型，该模型在解释股票收益方面超越了传统的三因素模型，并为理解市场风险提供了新的视角。 Three Robeco experts on empirical asset pricing share their perspectives. They recognize the significant contributions Fama and French have made to the literature in the past, so they approached this new research with great interest. However, the debate is likely to continue as they critically examine this recent proposal.
     
  • Health Insurance Lead Prediction: Job-A-Thon Analytics Vidhya
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    Health Insurance Lead Prediction是Analytics Vidhya平台上的Job-A-Thon竞赛项目，参赛者需通过数据分析预测健康保险潜在客户，提升营销效率。 健康保险潜在客户预测-Kaggle竞赛Job-A-Thon-Analytics Vidhya 感谢您查看此存储库。 项目方法论： FinMan Company希望通过向现有客户交叉销售保险产品来利用其庞大的客户群。公司根据网站登陆和消费者选择，向潜在客户及现有客户提供填写其他信息表格的机会，并希望使用机器学习分类器对推广计划的正面线索进行分类以提高效率。 数据与分析结构： 项目的数据集由Analytics Vidhya通过Kaggle提供。 数据包括人口统计特征、策略特征（针对当前客户）以及用于ML模型验证和解释的示例肯定分类。 项目分析遵循OSEMN框架：获取，清理，探索，建模和解释。 数据处理与建模： 在进行数据分析时进行了相应的数据预处理工作，主要包括填充缺失值等操作。
     
  • Aave-FlashLoan-Keepr
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    Aave-FlashLoan-Keepr是一款基于Aave协议开发的去中心化金融应用插件，主要用于监控和管理用户在Aave平台上的Flash Loan（闪电贷款）活动。 AAVE清算机器人和Flashloans可以通过借款活动获取所有贷款： ```javascript const _loans = await LendingPool.getPastEvents(Borrow, { filter: {}, fromBlock: 0, toBlock: latest }); // 获取每笔贷款的日志中的_reserve, _user 和 _amount 参数 let { _reserve, _user, _amount, _referral, timestamp } = _borrowEvent.returnValues; // 使用_user参数调用LendingPool.getUserAccountData方法获取更多信息 let _loanData = await get; ``` 这段代码展示了如何通过监听“Borrow”事件来收集贷款数据，并使用用户的账户信息进一步查询相关细节。
     
  • An Introduction to Pattern Recognition: A Matlab Approach
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    本书《模式识别导论：Matlab方法》旨在介绍如何使用Matlab进行模式识别的基本概念和实用技术，适合初学者阅读。 Introduction to Pattern Recognition Using Matlab This text provides an introduction to pattern recognition with a focus on using MATLAB for practical applications and problem-solving. It covers fundamental concepts, algorithms, and techniques in the field of pattern recognition while demonstrating how these can be implemented through MATLAB programming. Readers will gain hands-on experience by working through examples and exercises that utilize MATLABs powerful capabilities for data analysis and machine learning tasks related to pattern recognition.
     
  • Constructing+and+Refining+an+Optimizer+for+a+Compiler.pdf
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    本论文探讨了编译器优化器的设计与改进方法，通过构建和精炼优化技术来提升编译效率及代码质量。 Building an Optimizing Compiler.pdf 是一份经典收藏。
     
  • Ben Forta - Sams Teach Yourself SQL in 10 Minutes a Day (2019, ...)
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    本·福特（Ben Forta）是知名的IT技术专家与作家，著有《Sams Teach Yourself SQL in 10 Minutes a Day》，该书帮助读者快速掌握SQL语言的基础知识。 《SQL in 10 Minutes a Day, Sams Teach Yourself》这本书是为那些希望快速掌握SQL基础知识的读者设计的。它以每天投入十分钟学习的方式帮助读者逐步理解数据库管理和数据查询的核心概念，适合初学者使用，尤其是对数据库管理感兴趣的个人和专业人士。 本书第五版的内容涵盖了多种不同的数据库管理系统，并采用一致的语言来解释SQL语言。以下是每课的主要内容： 1. **Lesson 1: Understanding SQL**：介绍了SQL的基础知识、定义了其功能以及它作为关键工具在数据库操作中的重要性，还通过实践环节鼓励读者动手尝试。 2. **Lesson 2: Retrieving Data**：讲解如何使用SELECT语句来选取单个或多个列和所有列，并介绍获取唯一行的方法及代码注释的添加方式。 3. **Lesson 3: Sorting Retrieved Data**：探讨了排序数据的各种方法，包括按一个或多个列进行升序降序排列以及通过指定位置对结果集进行排序的方式。 4. **Lesson 4: Filtering Data**：重点讲解WHERE子句及其操作符的使用，用于筛选满足特定条件的数据行。 5. **Lesson 5: Advanced Data Filtering**：进一步讨论了组合多个WHERE子句的方法、IN和NOT操作符的应用等高级数据过滤技术。 6. **Lesson 6: Using Wildcard Filtering**：介绍了LIKE操作符以及如何利用通配符进行模糊匹配查询的技术。 7. **Lesson 7: Creating Calculated Fields**：讲解计算字段的概念，包括连接字段及执行数学运算的方法。 8. **Lesson 8: Data Manipulation Functions**：概述了函数的使用方法及其在SQL中的应用范围和功能特点。 9. **Lesson 9: Summarizing Data**：涵盖了聚合函数如SUM、AVG等的应用以及如何根据不同的情况进行汇总操作的技术细节。 10. **Lesson 10: Grouping Data**：解释数据分组原理，创建并过滤组的方法，并说明了在SELECT语句中处理排序与分组顺序的重要性。 11. **Lesson 11: Working with Subqueries**：深入探讨子查询的用法，包括如何使用它们进行筛选和作为计算字段的操作。 12. **Lesson 12: Joining Tables**：介绍了表连接的基本概念以及创建基本JOIN操作的方法和技术要点。 13. **Lesson 13: Creating Advanced Joins**：涉及了表别名、不同类型的JOIN，及如何在聚合函数与JOIN条件下使用JOIN的相关知识和技巧。 14. **Lesson 14: Combining Queries**：解释了合并查询的策略以获得更复杂的数据集的方法和技术细节。 15. **Lesson 15: Inserting Data**：讨论向数据库中插入新记录的基本方法，这是对数据进行操作的基础步骤之一。 每课都包含挑战环节来检验和巩固所学知识，并促进理论与实践相结合。通过这些课程的学习，读者不仅可以掌握SQL基础语法，还能学会高级查询技巧、从多表提取信息的方法及如何执行分组汇总、过滤等操作。这对于数据分析、软件开发以及数据库管理等领域至关重要。
     
  • A Guide to Statistical Learning Using R: An Introduction
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    本书《统计学习指南：使用R语言入门》为读者提供了一个关于如何利用R编程语言进行统计分析和建模的全面介绍。 《统计学习要素》的入门版是机器学习领域的一本经典著作。
     
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