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Confidentiality Assurance in Financial Grade Consortium Blockchain...

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简介：
本文探讨了金融级联盟区块链中保密性保障的关键问题和技术方案，旨在为金融机构提供安全、可靠的交易环境。通过分析现有加密算法和隐私保护机制，提出了一种新的数据访问控制模型，有效防止未授权的信息泄露，同时确保系统的可扩展性和高效运行。 蚂蚁金服团队在SIGMOD 2020会议上发表论文，宣布全球首个链上隐私技术已成功应用于金融级财团区块链的机密性支持。

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  • Confidentiality Assurance in Financial Grade Consortium Blockchain...
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    本文探讨了金融级联盟区块链中保密性保障的关键问题和技术方案，旨在为金融机构提供安全、可靠的交易环境。通过分析现有加密算法和隐私保护机制，提出了一种新的数据访问控制模型，有效防止未授权的信息泄露，同时确保系统的可扩展性和高效运行。 蚂蚁金服团队在SIGMOD 2020会议上发表论文，宣布全球首个链上隐私技术已成功应用于金融级财团区块链的机密性支持。
     
  • Blockchain with SpringBoot: Implementing Blockchain in Java Using Springboot
    优质
    本教程介绍如何使用Spring Boot在Java中实现区块链技术，涵盖从基础概念到实际应用的全过程。 区块链与Springboot概念主要由代理和接口这两个关键部分组成。代理人代表网络中的一个对等存储节点或矿工节点。每个代理都连接到网络中的所有其他代理，以构建P2P分布式网络。代理的基本功能是向其他代理发送消息，并接收来自其他代理的消息，在自己的区块链上进行区块的开采、验证和确认，同时将最新的区块链信息与其他代理同步。这一项目由Andrew Nijmeh、Mkz32和PineappleRind共同完成。
     
  • Progress in Financial Machine Learning
    优质
    《Progress in Financial Machine Learning》一书探讨了机器学习技术在金融领域的最新应用与进展，涵盖算法交易、风险管理等多个方面。 机器学习（ML）正在几乎每一个方面重塑我们的生活。如今，ML算法能够完成之前只有专家人类才能处理的任务。在金融领域，现在是采用这一颠覆性技术的最佳时机，它将彻底改变几代人的投资方式。读者可以学到如何组织大数据以适应ML算法；如何使用这些数据进行研究；如何运用超级计算方法；以及如何验证自己的发现同时避免假阳性结果的出现。 本书针对从业者日常面临的实际问题提供了科学合理的解决方案，并通过数学、代码和实例加以解释说明，使读者能够成为积极的应用者，在特定环境中测试建议的方法。此书由一位公认的专家兼投资组合经理撰写，旨在为金融专业人士提供实现现代金融成功的创新工具。
     
  • Progress in Financial Machine Learning
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    《Progress in Financial Machine Learning》一书聚焦于金融领域机器学习技术的应用与进展，探讨了算法交易、风险管理和量化投资策略等前沿话题。 Machine learning (ML) is revolutionizing nearly every aspect of our lives. Today, ML algorithms can accomplish tasks that only expert humans could perform until recently. In the realm of finance, this marks an incredibly exciting period for adopting disruptive technologies that will redefine how everyone invests for generations to come. Readers will learn how to structure big data in a way that is suitable for ML algorithms; conduct research using these algorithms on such datasets; leverage supercomputing methods; and backtest their findings while minimizing false positives. The book addresses real-life challenges faced by practitioners daily, offering scientifically sound solutions supported by math, code examples, and practical demonstrations. By engaging with the content actively, readers can test proposed solutions in their specific contexts. Authored by a renowned expert and portfolio manager, this book equips investment professionals with cutting-edge tools necessary to thrive in modern finance.
     
  • Introduction to Mathematical Concepts in Financial Derivatives
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    本课程介绍金融衍生品中的数学概念，涵盖期权、期货等工具定价模型及风险管理策略，适合对量化金融感兴趣的学员。 本段落将介绍《An Introduction to the Mathematics of Financial Derivatives》这本书第3版的内容。该书由Ali Hirsa编辑，并有Salih N. Neftci贡献相关内容。Elsevier出版社发行了此版本，书中包含了一些常见的出版免责声明和版权声明。 本书的核心主题是金融衍生品的数学基础，读者可以预期学习到金融衍生品的基本定义、分类以及如何通过数学模型来确定其价格。书中的内容反映了金融市场的发展及数学模型的进步，并且提供了关于金融衍生品市场及其运作的全面介绍，具有相当的专业性和深度。 从标签“math”可以看出这本书包含了大量的数学知识。这可能涉及到随机微积分、偏微分方程、统计学和金融数学的相关领域等现代金融工程教育中不可或缺的内容。 书中提到了几个关键词和短语如“Financial Derivatives—A Brief Introduction”， “Pricing Derivatives: Models and Notation”以及“List of Symbols and Acronyms”。这些提示表明，本书将对金融衍生品进行简要介绍，并详细讲解定价模型及符号。具体而言，“Forward”一词显示前向合约作为教学的一部分被讨论。 以下是一些核心知识点： 1. 金融衍生品的定义：基于一个或多个基础资产（如股票、债券、商品等）的价值派生于这些基础资产的表现。 2. 衍生品类型：包括期货、期权、掉期和前向合约，每种具有特定的风险特征及应用领域。 3. 前向合约介绍：这是一种场外交易的定制化合同，在未来某一日期以事先约定的价格购买或出售基础资产。不同于标准化交易所交易的期货合约，它是非标准化的。 4. 定价模型讲解：金融衍生品价格通常通过各种数学模型确定，如Black-Scholes模型等基于随机过程的定价方法。 5. 数学符号和记号学习：掌握这些对于理解复杂的金融公式至关重要。 6. 风险管理探讨：分析市场风险、信用风险及流动性风险，并使用定价模型来评估与对冲这些风险。 7. 法律监管环境介绍：场外衍生品市场的规则框架直接影响其可用性、成本和特性等。 8. 金融工程实践描述：设计新的金融产品，优化现有产品的过程。 通过学习这些内容，读者能更深入地理解如何利用数学工具分析评估金融衍生品，并提高对金融市场运作的理解。
     
  • Financial Data in R: 使用R进行财务数据分析
    优质
    本书《Financial Data in R》旨在指导读者如何利用R语言强大的统计分析功能来进行高效的财务数据处理与建模。 财务数据使用R进行财务数据分析本段落档提供了一些用于分析美国股票市场财务数据的基本指标。 本资料已根据相关材料编写，并得到了开发者的启发和支持；没有他们的支持，这项工作是不可能完成的。 如何使用R版本4.0.3和RStudio： 几个关键的R包：rmarkdown, dplyr, quantmod, kableExtra 1. 财务数据准备 运行datascraping_v0.0.1.R脚本段落件。该脚本将下载、清理并处理自Sys.Date()以来的数据，以.csv格式保存在data/processed和data/raw两个文件夹下。 2. 财务数据可视化 步骤2：运行MarketDashboard.Rmd文件以生成图表。 此过程会加载位于data/processed文件夹下的最新财务数据，并进行相应的可视化。
     
  • grade-easy-pro-4.0.3
    优质
    Grade-Easy-Pro 4.0.3是一款功能强大的成绩评估软件，专为教师设计。它能够高效地录入、计算和分析学生成绩，并提供详尽的成绩报告，助力教学管理和学生评价更加智能化。 打开程序后进入主界面，该界面非常简洁。界面上有四个选项：第一个是“打开EGP文件”，第二个是“创建”，第三个是“退出”，第四个是“取消”。我们需要点击的是第一个选项，“打开文件”按钮。
     
  • luckytuan-dce-blockchain-expert.zip
    优质
    Luckytuan是一位在DCE（去中心化交易所）和区块链技术领域拥有丰富经验的专家。他对区块链协议、智能合约及加密货币交易有深刻的理解，致力于推动区块链行业的发展与创新。 Java的区块链Demo是一个用于学习和理解区块链技术的基础项目。它通常包括创建一个简单的区块结构、实现链式数据存储以及添加验证交易等功能。这样的示例程序可以帮助开发者熟悉加密哈希算法的应用，掌握如何生成区块并将其链接到一起形成一条不可篡改的数据链条。此外，通过编写此类代码还可以了解共识机制的基本原理和工作方式。 对于初学者来说，可以从简单的单机环境开始尝试构建一个区块链系统，并逐步增加复杂度以实现更高级的功能。例如，在掌握了基本概念后可以考虑引入分布式网络的概念来创建一个多节点的去中心化账本系统。
     
  • Clinical-grade Computational Pathology with Weakly Supervised Learning...
    优质
    本文探讨了基于弱监督学习的临床级计算病理学方法，旨在提高医学图像分析的准确性和效率，促进精准医疗的发展。 全球首个临床级病理AI系统原始码及复现介绍： 官方Github提供了主要的代码库。 个人补充部分数据集下载：我自己申请了一个数据集，大小约为50G左右，可以使用提供的密码进行下载（注意：此处不提供具体链接和密码）。 数据准备： - 官方接口需要指定格式，请参考code/README.md。 - 我自己写了一些脚本帮助大家更方便地处理数据。请查看code/dataPrepare_for_CNN.py 和 code/dataPrepare_for_Rnn.py，只需调整相关路径即可使用。 训练及测试： - 将官方代码修改为单机多GPU并行模式以加速训练过程，并且对于单个GPU也无需更改任何代码。 - 具体运行命令请参考code/README.md - 运行流程如下： - 使用 code/dataPrepare_for_CNN.py 生成MIL所需的数据； - 接下来，使用 code/MIL_train.py 和 code/MIL_test.py （注意这一步较慢）进行训练和测试。 - 最后，运行代码 dataPrepare_for_Rnn.py ，以准备RNN模型需要的输入数据。