VAR，也即Vector autoregression model，中文名字叫做向量自回归模型。简单来说，就是用模型刻画向量之间的数量关系。这就引出了VAR的适用前提：①能进行回归，自然要求数据平稳，否则会发生伪回归；②回归在向量之间发生，向量之间自然需要存在一定的关系（统计意义上的因果关系），那么就要求通过格兰杰因果检验。而格兰杰因果检验的前提要求数据平稳，因此要先进行平稳性检验。&br&&br&所以&b&仅仅从VAR的定义来看，就可以确定的是，要先进行平稳性检验，数据平稳（不平稳进行差分）再进行格兰杰因果检验。&/b&&br&&br&当然，格兰杰因果检验同时要求判断滞后阶数，滞后阶数的判断就比较见仁见智了，有些做法甚至直接做出初始的VAR进行判断（如果事先认为因果检验是成立的，这样做也未尝不可）。&br&&br&那么做出来的VAR模型是不是就好了呢？也不全是。因为在时间序列模型中，存在协整这样一个调整长期均衡关系的概念，转换到VAR中来，&b&如果数据本身不平稳，但却又是同阶单整&/b&，那么&b&通过建立误差修正模型（ECM），就可以使得模型包含长期均衡的信息，从而完善模型&/b&。只不过ECM在VAR中改名换姓，改叫向量误差修正模型（VEC）了。&br&&br&模型的构造已经基本完成，简单总结一下就是：&b&首先进行平稳性检验。如果平稳，则进行格兰杰因果检验；如果不平稳，差分后平稳，则对差分数据进行格兰杰因果检验，同时为了完善模型，如果数据是同阶单整的，则进行协整检验（此时协整和格兰杰互不影响，因此可以互换顺序）。&/b&&br&&br&&b&在模型构建完成之后&/b&，如何评判模型的优劣呢？&b&用AR根对VAR模型的平稳性进行判断&/b&，这也就是模型的最后一步。
VAR，也即Vector autoregression model，中文名字叫做向量自回归模型。简单来说，就是用模型刻画向量之间的数量关系。这就引出了VAR的适用前提：①能进行回归，自然要求数据平稳，否则会发生伪回归；②回归在向量之间发生，向量之间自然需要存在一定的关系…
&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-a4d6aa567bf_b.jpg& data-rawwidth=&1262& data-rawheight=&554& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1262& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-a4d6aa567bf_r.jpg&&&/figure&&p&
南开大学金融永远是一个王牌，虽然这几年的报考热度不如北京的贸大央财上财等等，实际上，无论学术还是就业都比前者要好，更为关键的是，它真的很好考，前几年不招应届导致分数线不高，从2017年来说扩招85人，分数线只有340，真的说明一个问题，那就是快报考吧！机会是在难得，金融考研不是完全有效率市场，信息严重不对称，确实存在套利机会，一定抓紧时间把握住！去考高风险的学校，实在不如考南开！我想说一百遍！
&br&&/p&&p&本文只针对南开大学自主命题的395和431为重点
&br&&br&那我先谈下395的学习：
&br&&br&由于396题目过于简单，南开在早期改为395自助命题，当然依然是70,40.40的比例，那么我说一下复习办法。395不难，如果没有高分，和复习方法绝对无关，就是因为不努力！
&br&&br&数学70分：
&br&&br&参考用书《大学课本》《机工出版社，数学精点，简称精点》
&br&&br&数学方面，南开比396难一些，但是难度还是远小于数三，因此复习的方案是这样：
&br&&br&1，根据大纲学习，可以参考精点
&br&2，在精点的学习基础上，可以多做一点稍微难的题，但是不要超纲
&br&3，实际上，把精点做熟做透已经是没有问题
&br&4，对于没学过数学的考生来说，可以先从大学课本学起，对应相关章节，然后搭配着精点来学
&br&5，由于题型比较固定，我考前的时候总结了100左右个题目，比如求极限10个，求导10，个都是自己以前爱错的，考前的1个月，每天轮番做，每个类型做2-3个，这个办法真的很不错。
&br&&br&总之，数学这一块，只要好好学，一定能全对。是一个出蛮力就能高分的考试，不像数三一样，受状态啊，甚至天赋基础啊，影响太多。
&br&&br&逻辑：逻辑40分，20个题目
&br&&br&参考用书：《逻辑精点》《周建武逻辑》
&br&逻辑相对来说简单的多，考的类型，甚至原题，都是以前MBA，公务员396的题目，逻辑精点就足够了，我当时还做了一本周建武的书。当然了两本的重复题目很多
&br&逻辑每本书都很厚，实际上，由于题目一个很长，学完一本用不了很久时间。
&br&&br&注意：
&br&&br&1，重合率很高，有的题目实在搞不懂就记住，我当时最后几天的几天拿了个一个彩笔，把所有正常选项都划下来。
&br&2，复习时间不易过早，9月份以后每天1-1.5小时足够。
&br&3，错题要注意多做两遍，因为考试很容易出原题又错。
&br&&br&写作：
&br&实际上写作没什么好复习的，因为数学，逻辑只要拿到满分，作文扣一个15-20分，这就可以了。我当时考的时候，只是在考前看了下书写格式，这个不重要，有的人还要推荐宏微观的书。但是听今年考上的一个考生总结出来的，大家可以参考下
&br&&br&“写作只需看论证有效性分析。我准备的比较晚，从9月份才开始，微观也是抽时间看，一般是晚饭后和晚上回宿舍后，也是当消遣，所以看得比较慢。网上说掌握《经济学原理》即可，但我觉得高鸿业的书比较好，总结的更有条理，所以这两本书都看了。后面的章节更重要，至于是否要掌握各类图形，我觉得复杂的图就没有必要掌握，大体有个印象就行，但是一些基础的图要会，比如问你垄断为何低效率，解释的时候加上图形就更直白。我没有看宏观，因为觉得专业课涉及的知识就够用了。”
&br&&br&431金融学综合复习：
&br&&br&说到431，我会说的很多，本人南开金融本科，科班出身，对431也热爱了解，去年也帮助好几个同学都考上了南开。
&br&首先，南开431的难度也是适中难度，本科是不是金融都无妨，只要你努力，把知识掌握懂，牢固，那么就可以，不会考到特别多理论联系实际的题目。
&br&首先参加书一本一本的讲吧：
&br&PS：南开从不指定用书，以下教材也是一届届的学长摸索所致。
&br&&br&1，《货币银行学 》张尚学,这本书中规中矩，知识较为简单，货币银行的书我看过不下5本，推荐大家用一本黄达的金融学作为搭配，这本书讲解全面。货币银行应该学到什么程度呢？我认为应该学到能和不懂的人讲解清楚的程度，比如利率是如何确定的？凯恩斯陷阱是什么意思？
&br&&br&2，《公司理财》罗斯，这本书也是我上这么多年学，最喜欢的一本书，这本书能对你未来的金融路子起到一个非常启蒙作用，需要把每一章节都搞懂，课后习题正确做出。其中不要只看1-18章，后期的章节也需要看，比如期权等等，因为这些知识都是一个金融考研者必须掌握的。
&br&&br&3，《金融市场学》 张亦春 ，这本书是我特别喜欢的国内教材。尤其是最后一部分，资产配置那里讲的实在是通俗易懂，而且很全面经典！
&br&&br&4，《注会-轻松过年一财富管理》，这本书的目的是加强计算题的解答，其中前半部分都建议做一下。3到13章都比较精典，这个就是针对计算题来说了，因为南开也不会考那种例题一样的计算。当然，考的题目也不如注会的这个难，但是想学到计算题，这本书确实是为数不多的好题目。
&br&&br&5，《投资学》投资无非也是资产配置，SML，CML啊，马科维茨啊这么回事，和金融市场学这本书很多地方重合。这一块就需要很清晰的掌握到底是如何实现CML的，能给别人讲述！
&br&&br&6，《国际金融学》国际金融南开每年出的题目都很少，所以只需要掌握一些最简单的就行了，比如直接标价法，还有资本项目金融项目呀，还有汇率如何决定的啊，等等前面这些知识，我认为国际金融是这几本书里，最难理解的了。还好考的不多。
&br&&br&学专业课我认为最好的方法就是融会贯通，多看多记，多叙述，多复习，每天把前几天学的东西都复习复习，平时走路时候，睡前的时候，就念叨念叨，这样再多的知识你也能记住的！
&br&&br&最后呢，南开自从2011年有了金融专硕以后，除了2016年大改革稍微难考一点，其余每个年份都不难，报的人一直不多，招的人却不少，所以只要努力就一定能考上。
&br&&br&最后给大家写一个分数计划吧：
&br&&br&政治：70+
&br&英语2:75+
&br&395:125+
&br&431:110+
&br&&br&如果规划时间的话，前期应该是数学，英语，专业课为主，后期，英语数学都缩短时间，但是每天每科1个小时还是要必须，其他时间换为政治。每一科的均衡，可以多和我交流，希望能陪伴你们成功!
&br&&br&最后希望大家梦圆南开大学！南开，真的值得你努力！&/p&
南开大学金融永远是一个王牌，虽然这几年的报考热度不如北京的贸大央财上财等等，实际上，无论学术还是就业都比前者要好，更为关键的是，它真的很好考，前几年不招应届导致分数线不高，从2017年来说扩招85人，分数线只有340，真的说明一个问题，那就是快报…
&p&分三部分回答你，深度学习，机器学习和python&/p&&p&&b&深度学习&/b&建议可以去网易云课堂上看免费的CS231n和吴恩达的深度学习视频，这两个看完了，并且也跟着写了一些代码，那就可以继续深入干很多事了。&/p&&p&同时建议阅读这本书：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//neuralnetworksanddeeplearning.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Neural networks and deep learning&/a&&br&链接是英文的，但网上可以找到中文翻译的pdf文件，这本书作为入门神经网络真是太好了。&/p&&p&接下来去找最近的基本关于tensorflow或者pytorch等等框架的书，把市面上有的书都看一遍，理解的不够就再看一遍，市面上一共就没几本关于这些的书，而且认真看完一本，再看其他的其实很快。&/p&&p&到这，理论上来说实际去做点小项目应该没啥问题了。&/p&&p&但最好再去补充一波论文的阅读，一些经典的论文，比如一些经典的网络（VGG,googlenet,resnet等），seq2seq，attention等等，这些都是很经典的东西。&/p&&p&接着刚开始做项目肯定还是不知道怎么入手，可以找个课题（比如目标识别，比如ocr，比如神经翻译，比如文本生成），在tensorflow的model zoo里找找看有没有对应的代码，比如object detection的代码，或者github上找其他人写的非官方的也可以，首先跑通它的例子，然后看看它的输入数据是怎么组织的，把数据换成你自己的数据再跑看看有没有效果。&/p&&p&跑例子的同时也应该去找这个例子对应的论文好好读读，别人的代码也可以读读。&/p&&p&然后就可以自己去写网络结构做点实际的项目了。&/p&&p&整个过程，最好定期读一些经典的论文，找准一个方向深入进去，是图像还是nlp根据自己的兴趣来，强化学习也不错，不过需要更多的理论基础。&/p&&p&机器学习的话，视频可以看吴恩达在斯坦福大学的那个视频CS229，在网易公开课上有（注意不是网易云课堂），那个教学视频偏算法原理，可以结合着看李航那本《统计学习方法》，这两本都比较偏算法原理，还有两本被称为神书的，《PRML》，《ESL》，这两本不着急看，以后工作中再慢慢看，或者如果干深度学习的话，这两本书是否有看的必要还有待商榷。&/p&&p&还有一本《机器学习实战》，就下面这个，也比较浅显易懂，建议也看看，写了一些简单的算法实现。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-f985a98d95a2fab3b76a3_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&129& data-rawheight=&168& class=&content_image& width=&129&&&/figure&&p&下面这本我个人觉得也不错，《实用机器学习》，没有说很多算法，但说了很多怎么开始动手干机器学习：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-3950df2bffb6f31f5a3b7ba7e301eed7_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&144& data-rawheight=&178& class=&content_image& width=&144&&&/figure&&p&接下来可以去kaggle或者天池上做比赛和别人交流，你会得到很多的。&/p&&p&整个过程除了这些书，视频之外随时都会要补充知识，就百度相对应的知识点，总能找到的，很多博客啊，文章啊等等。&/p&&p&当然了，也可以多读基本市面上的书，其实认真读完一两本之后，其他书看的都会很快。&/p&&p&我个人建议无论是深度学习还是机器学习还是要多实战，在真实的数据中去学习，真正做项目，机器学习项目数据分析和特征应该占用了你大部分时间，深度学习对数据的处理也要花很大心思。&/p&&p&最后说说&b&python&/b&，首先肯定要熟悉python基本语法，然后如果仅仅是从数据角度来说，numpy，pandas，sklearn这些包是肯定要去用用的，深度学习有tensorflow，pytorch等等。&/p&&p&这些工具包，也有很多书和教程，官方文档也不错，边学边用。&/p&
分三部分回答你，深度学习，机器学习和python深度学习建议可以去网易云课堂上看免费的CS231n和吴恩达的深度学习视频，这两个看完了，并且也跟着写了一些代码，那就可以继续深入干很多事了。同时建议阅读这本书： 链接是英…
&h2&&b&&i&爬虫类&/i&&/b&&/h2&&p&&b&· Python抢火车票：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/WuHSGsLhU_6CZ90ymZKlSg& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-2f5ce2daa8d619345cedd12e4e081fb1_ipico.jpg& data-image-width=&240& data-image-height=&240& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python抢火车票（上）&/a&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/gIMzHeh4wvSTiTQLB3Xg-Q& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-2f5ce2daa8d619345cedd12e4e081fb1_ipico.jpg& data-image-width=&240& data-image-height=&240& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&python抢火车票（中）&/a&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/oKbvf9jpQNYmMsjStkXgXg& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-2f5ce2daa8d619345cedd12e4e081fb1_ipico.jpg& data-image-width=&240& data-image-height=&240& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&python抢火车票（下）&/a&&p&&b&· Python爬网易云音乐：&/b&&/p&&p&（1）Python爬取网易云音乐评论：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/vgrnqu_QYOIIHb45wDfWNQ& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic1.zhimg.com/v2-40803ddebfe3c5ceb5b6b217f8cd29c8_ipico.jpg& data-image-width=&542& data-image-height=&507& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python+网易云=词云?&/a&&p&（2）Python制作网易云音乐下载器：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/nk6XRdVmkoRfB0kqld5kJg& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-ffaba52fa43e7d476e04e2_180x120.jpg& data-image-width=&720& data-image-height=&405& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python制作网易云音乐下载器&/a&&p&（3）Python爬取网易云音乐歌词：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/4GYhzjfuoTU9ZsP4TDYP4A& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-ad26b90af1ded_180x120.jpg& data-image-width=&200& data-image-height=&112& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python爬取网易云音乐歌词&/a&&p&&b&· Python爬网易云课堂：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/tx9uUV05XN0QKTWus7Gkdg& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-0feea3fd2f5f50b2d9299_ipico.jpg& data-image-width=&200& data-image-height=&200& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python批量下载网易云课堂视频&/a&&p&&b&· Python爬豆瓣：&/b&&/p&&p&（1）Python与豆瓣读书：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/eFW4IIH2YejdzopwgEmBJQ& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-f0ec0a0fc7ffced3x160.jpg& data-image-width=&102& data-image-height=&144& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python与豆瓣读书&/a&&p&（2）【Python】爬取并简单分析豆瓣电影短评&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/lPNgCcNF1w8ZHy4ruxs7oA& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-1b7cd60f6ebd17dd0beaa088c76a.jpg& data-image-width=&270& data-image-height=&378& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&【Python】爬取并简单分析豆瓣电影短评&/a&&p&&b&· Python爬直播平台弹幕：&/b&&/p&&p&&b&（&/b&1）Python获取斗鱼弹幕数据：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/gT715A45iva3qH-7zDIXxw& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-7df87e12a1a75333e71e_ipico.jpg& data-image-width=&120& data-image-height=&115& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python获取斗鱼弹幕数据&/a&&p&（2）Python获取PandaTV弹幕数据：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/Lt1O9ppBa42ea8mrsLX1iw& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-59dc06a2720bafaf8a2ccea_180x120.jpg& data-image-width=&770& data-image-height=&511& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python获取PandaTV弹幕数据&/a&&p&&b&· Python爬美团：&/b&&/p&&p&（1）Python爬取美团美食板块商家数据：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/xlw3mlrG01cLeZmpnOlfww& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic4.zhimg.com/v2-fb98afdd5adaf_ipico.jpg& data-image-width=&120& data-image-height=&115& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python爬取美团美食板块商家数据&/a&&p&（2）Python爬猫眼电影：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/M9q_FFL0m6QSctWHht7ASw& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-abb009e218d2_120x160.jpg& data-image-width=&160& data-image-height=&220& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python与猫眼电影&/a&&p&&b&· Python爬百度：&/b&&/p&&p&（1）Python净化百度搜索结果：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/q-oe1Qqo20ldED59UNaoOg& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-2f58d0b8b1d1_180x120.jpg& data-image-width=&537& data-image-height=&263& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python净化百度搜索结果&/a&&p&&b&· Python爬抖音：&/b&&/p&&p&（1）Python批量下载抖音视频：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/S0ew9w58XXvSMp5LQFEdPg& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic1.zhimg.com/v2-d44fca5d401fafab5ce9fbd0_ipico.jpg& data-image-width=&500& data-image-height=&500& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python批量下载抖音视频&/a&&p&（2）百行代码批量下载抖音视频：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/HY1SsHZqta2JOFR_pqNlkg& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic1.zhimg.com/v2-d47ce1f1aff274fe07d34_ipico.jpg& data-image-width=&220& data-image-height=&220& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&【Python】百行代码批量下载抖音视频&/a&&p&&b&· Python爬腾讯：&/b&&/p&&p&（1）Python制作王者荣耀出装小助手：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/6v4DfLrucXh7dMalLMNZXw& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-e4f9d0f12e149c4e83c61aebc52c.jpg& data-image-width=&200& data-image-height=&112& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python制作王者荣耀出装小助手&/a&&p&（2）Python爬QQ空间：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/KJtM6Lp5TpzMP-zmgt_RBA& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-108d570c6ffedd8bee8c6_180x120.jpg& data-image-width=&400& data-image-height=&300& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python爬取QQ空间信息（上）&/a&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/L7PZdgHztJJ_FDmZ2ttqAg& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-05d801fcb79bf00f0.jpg& data-image-width=&640& data-image-height=&426& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python爬取QQ空间信息（下）&/a&&p&（3）Python制作酷狗和QQ音乐下载器：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/sqe48bnfMrRStvbYZx56XA& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-99ccdeecff42e3aa604bf9ba711eabce_180x120.jpg& data-image-width=&300& data-image-height=&169& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python制作酷狗和QQ音乐下载器&/a&&p&（4） Python查看微信撤回消息：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/ChPALrUQ1Hh181YLAwSWXQ& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-93ca82dca5_ipico.jpg& data-image-width=&394& data-image-height=&386& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python查看微信撤回消息&/a&&p&（5）Python简单分析微信好友&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/IR_RJv8wnwbgNSIwnK8Bhw& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-e34fde1ca8b04d68d2aad06_180x120.jpg& data-image-width=&640& data-image-height=&349& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python简单分析微信好友&/a&&p&&b&· Python爬音悦台：&/b&&/p&&p&（1）Python下载音悦台MV：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/YEpL8FGabdbnV_wG_BR-iw& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic4.zhimg.com/v2-0a89ba542f05def5aadf_ipico.jpg& data-image-width=&185& data-image-height=&185& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python下载音悦台MV&/a&&p&&b&· Python爬酷狗：&/b&&/p&&p&（1）Python制作酷狗和QQ音乐下载器：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/sqe48bnfMrRStvbYZx56XA& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-99ccdeecff42e3aa604bf9ba711eabce_180x120.jpg& data-image-width=&300& data-image-height=&169& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python制作酷狗和QQ音乐下载器&/a&&p&&b&· Python爬B站：&/b&&/p&&p&（1）python下载B站视频&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/CS4wJcMMv9iwHSrjvguxRw& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-f5b430c1103fbbf4c485c39_180x120.jpg& data-image-width=&640& data-image-height=&396& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&【Python】下载B站视频&/a&&p&&b&· 综合总结类：&/b&&/p&&p&（1）Python制作音乐下载器：&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/xKDZehx-tlndCO_m5kA4zw& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-7e65f2ea69b8a8de70.jpg& data-image-width=&900& data-image-height=&600& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python制作音乐下载器&/a&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/9KeLzUU6beAJ2XZ0CMIpHA& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-f3b54b8fe22f0be0e6d6_180x120.jpg& data-image-width=&550& data-image-height=&304& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&利用Python制作音乐下载器【更新】&/a&&p&（2）Python制作视频下载器&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/090ZPI45f8AUz8K8XYmGVg& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-538fb2d311ac9fcdd680d32c3a32c826_180x120.jpg& data-image-width=&960& data-image-height=&640& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python制作视频下载器&/a&&p&&b&· 其他：&/b&&/p&&p&&b&（1）Python抓取并分析天气数据：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/XJxnb3IEtfqpUFC_ezN7Zg& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic4.zhimg.com/v2-b997d5e7cecbb74a.jpg& data-image-width=&454& data-image-height=&340& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python抓取并分析天气数据&/a&&p&&b&（2）Python爬取房价信息并分析：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/MQHbipyvUuY5QkUist9BfA& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-8b7f7cf0f1d87f9ce658f3d6c9a12a76_180x120.jpg& data-image-width=&640& data-image-height=&345& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python爬取房价信息并分析&/a&&hr&&h2&&b&&i&深度/机器学习类&/i&&/b&&/h2&&h2&&b&机器学习：&/b&&/h2&&p&&b&· Python美颜（个人感觉很失败）：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/I5BSGSUq7O4ypIkmmszGEw& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic4.zhimg.com/v2-7f4a2d1d0b_180x120.jpg& data-image-width=&640& data-image-height=&359& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python美颜&/a&&p&&b&· Python简单品读小说：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/guo96r3jWIXWCXJOoJkcgw& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-88ce1bc79e0e8dd6b42fb34d2b48bea6_180x120.jpg& data-image-width=&293& data-image-height=&220& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python简单品读小说&/a&&p&&b&· Python实现颜值预测：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/d4xvVL_TmDAaoXOcmW4F8w& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic1.zhimg.com/v2-9c5c7f83c200c7b03a21b78cf2ba62f8_180x120.jpg& data-image-width=&988& data-image-height=&706& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python实现颜值预测&/a&&p&&b&· Python预测NBA比赛结果（技术含量较低）：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/el1iZkzmA4wnp5AVYcI5hQ& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic4.zhimg.com/v2-fbcede6bd2e7a61d08ad7e1_ipico.jpg& data-image-width=&125& data-image-height=&125& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python预测NBA比赛结果&/a&&p&&b&· Python制作AI且mini版飞机大战：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/rSl3TNoRW23KVNrO6i46Og& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic4.zhimg.com/v2-3e6bce6ea76ebdddb76ff_180x120.jpg& data-image-width=&300& data-image-height=&168& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python制作AI且mini版飞机大战&/a&&p&&b&· Python实现简单的换脸术：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/yB1tx0aObNa-fZSVUiyCpw& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-45f9a95e30b6ab4a81a5_180x120.jpg& data-image-width=&183& data-image-height=&122& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python实现简单的换脸术&/a&&p&&b&· Python+遗传算法拟合图像：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/gEc1901KLjhgBvK95v53ow& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-f65da80494b1dec920e76f66_ipico.jpg& data-image-width=&200& data-image-height=&200& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python+遗传算法拟合图像&/a&&p&&b&· Python+OpenCV实现猫脸检测：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/BoHjCTUf7Z_cra49tbtu4A& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-2adc99d7daef786a7c171_180x120.jpg& data-image-width=&500& data-image-height=&331& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python+OpenCV实现猫脸检测&/a&&p&&b&·【Python】分析个人音乐收藏：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/RHmVVdcuPpqxXhghQT4dZA& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-3ce1ca439ecabd00e0d9_180x120.jpg& data-image-width=&630& data-image-height=&422& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&【Python】分析个人音乐收藏&/a&&p&&b&· 【Python】垃圾邮件识别：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/WE_ZNv3dl8NGTV19MSsUyw& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-be164661cfdcd9fbe6e1a_180x120.jpg& data-image-width=&800& data-image-height=&600& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&【Python】垃圾邮件识别&/a&&h2&&b&深度学习：&/b&&/h2&&p&&b&（1）强化学习&/b&&/p&&p&&b&· Python玩CartPole（DQN）：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/xE_STBfjSAStfp5RyPiYdA& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-75a0c651e1a542e026ababb9_180x120.jpg& data-image-width=&640& data-image-height=&416& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python玩CartPole（DQN）&/a&&p&&b&· Python破解Flappy Bird游戏：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/X27-XCfrE7pXSIClaQ6FBg& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-b8a883af62f49fa40caad09a_180x120.jpg& data-image-width=&253& data-image-height=&142& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python破解Flappy Bird游戏&/a&&p&&b&（2）RNN&/b&&/p&&p&&b&· Python实现简单的机器翻译模型：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/hV89Enowq1mbOtWdBt1u7w& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic1.zhimg.com/v2-db6d83a8577aebc9fdbeee927a017c1c_180x120.jpg& data-image-width=&330& data-image-height=&220& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python实现简单的机器翻译模型&/a&&p&&b&· Python学写作：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/QJ2ASA_sSVDdE46bc2LwXA& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-db7fb01c802cc2cf2b35fe_180x120.jpg& data-image-width=&460& data-image-height=&344& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python学写作&/a&&p&&b&· 【Python】RNN实现文本生成：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/MoJDSXlmwrvYdrF6iTARzg& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic1.zhimg.com/v2-f77abe37c52c5a4e971f0_180x120.jpg& data-image-width=&828& data-image-height=&564& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&【Python】RNN实现文本生成&/a&&p&&b&（3）CNN&/b&&/p&&p&&b&· Python实现图像风格迁移：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/n7uIO3V8cNINTjKHldF4Ew& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-2df75bfb11e95cd2aaed_ipico.jpg& data-image-width=&256& data-image-height=&256& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python简单实现图像风格迁移&/a&&p&&b&· 【Python】FCN+滤波器实现细胞检测：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/DunmhS-eHvTuEM5NJoXz8Q& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-e4c24e06bdb43ceb8db83e_180x120.jpg& data-image-width=&388& data-image-height=&260& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&【Python】FCN+滤波器实现细胞检测&/a&&p&&b&（4）GAN&/b&&/p&&p&&b&· 利用GAN生成MNIST数据集：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/mOflCCyKgYLGPjomydc5-A& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic4.zhimg.com/v2-a1d1b054a53fa5dbbe27fb_ipico.jpg& data-image-width=&246& data-image-height=&205& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&【Python】利用GAN生成MNIST数据集&/a&&p&&b&· 利用GAN生成神奇宝贝：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/0OLtm7v80qZmxrJh_rEIFg& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-3ad0b5b4eddbfca17d9fa_ipico.jpg& data-image-width=&431& data-image-height=&431& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&【Python】利用GAN生成神奇宝贝&/a&&p&&b&· 利用GAN生成动漫头像：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/Y2FwTYQnNqKiZ9vpcPkKJw& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-3a9aa2f673c775da6ca1c2_ipico.jpg& data-image-width=&530& data-image-height=&530& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&【Python】利用GAN生成动漫头像&/a&&hr&&h2&&b&&i&其他小项目&/i&&/b&&/h2&&p&&b&· Python画画：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/puC5vnbxu-YJo3yEjVMZ1Q& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic4.zhimg.com/v2-3fc12c52cdd109f62e6d8f_180x120.jpg& data-image-width=&800& data-image-height=&600& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&python学画画（上）&/a&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/rZe_rUPct-JVM3JXQKvd-g& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-3fac38a1ca23eb0x120.jpg& data-image-width=&1280& data-image-height=&710& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&python学画画（下）&/a&&p&&b&· Python画画：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/EEz9kRLGMI7my5VozzlokQ& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-694d3f6eb4c97528feeea7b97c99ee79_180x120.jpg& data-image-width=&800& data-image-height=&640& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python来画画&/a&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/SWpaTPw9tOLs5h1EgP30Vw& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic1.zhimg.com/v2-b77ffac454f_ipico.jpg& data-image-width=&900& data-image-height=&871& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&python来画画第二弹！&/a&&p&&b&· Python实现手写笔记的压缩与增强：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/9CipTr9vWQoiGIeDFwgJ2g& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-bfea343c8c97e7c8e16fc6a_180x120.jpg& data-image-width=&384& data-image-height=&240& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python处理手写笔记&/a&&p&&b&· Python实现AI版贪吃蛇：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/gjS_DkZmPzIINDoJhnIKow& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic1.zhimg.com/v2-25a31df9fc86f9b5e9f07eb260f4dc6c_180x120.jpg& data-image-width=&801& data-image-height=&499& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python实现AI版贪吃蛇&/a&&p&&b&· Python制作简易浏览器：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/Amw2tkW4G3UKWldn_6-Y8w& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-5765fce0f1a2bc6f8c429_180x120.jpg& data-image-width=&810& data-image-height=&456& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python制作简易浏览器&/a&&p&&b&· Python表白：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/Z2pZAigWKLNFp2bgy9Uk0A& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic1.zhimg.com/v2-9f7ce8ea85f87b85ac005c_180x120.jpg& data-image-width=&1009& data-image-height=&705& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python实现浪漫表白？？&/a&&p&&b&· Python制作简易SSH登录工具：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/zcFHS5ZYzBf2ppjOR57opA& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic4.zhimg.com/v2-59acfe7a2d823a34c152c4dde7c18d8f_ipico.jpg& data-image-width=&300& data-image-height=&300& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python制作简易SSH登录工具&/a&&p&&b&· Python实现简单隐写术：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/MRUtrZ185dUfm7fZ2ZotLA& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic4.zhimg.com/v2-b047caf7a29a2eda057da53_180x120.jpg& data-image-width=&640& data-image-height=&480& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python简单实现隐写术&/a&&p&&b&· Python实现地理信息可视化：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/p9Gxbx5zXUPEviEZi3mVXw& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-f6dfed8e436f380c9b113d21c1a27ad9_ipico.jpg& data-image-width=&500& data-image-height=&506& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python实现地理信息可视化&/a&&p&&b&· Python实时监控CPU使用率：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/PEPr6p7co9Te1EL54cBmdg& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-50fde1d30b72cf32abb15_180x120.jpg& data-image-width=&640& data-image-height=&480& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python实时监控CPU使用率&/a&&p&&b&· Python实现简单的车牌检测：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/mkIXgj4IpTBx1T-TW24aNg& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-ca600c7a2d5c360eaa3afd_180x120.jpg& data-image-width=&550& data-image-height=&261& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python实现简单的车牌检测&/a&&p&&b&· Python实现AI五子棋【初版】：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/Y9EQfAMD82fbsSicK9uQ_A& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-b9d8bdb06b634c6dc7c849a2bcd0.jpg& data-image-width=&300& data-image-height=&200& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python实现AI五子棋【初版】&/a&&p&&b&· Python简单分析高考数据：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/O8Xx039QZAu7oK7-PWtPlA& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-d808d3b5d8b192ex120.jpg& data-image-width=&440& data-image-height=&290& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python简单分析高考数据&/a&&p&&b&·【Python+VBA】在Excel中生成小姐姐：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/UC6Yc2a_T6uGF3ji_BRhLQ& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic1.zhimg.com/v2-6ccfx120.jpg& data-image-width=&500& data-image-height=&375& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&【Python+VBA】在Excel中生成小姐姐&/a&&p&&b&· 使用Python+Selenium破解滑块验证码：&/b&&/p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/l7DbdlDJtBudqojdbfnyOg& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-b0d8caaefbad_ipico.jpg& data-image-width=&353& data-image-height=&359& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&使用Python+Selenium破解滑块验证码&/a&&p&&/p&
爬虫类· Python抢火车票：· Python爬网易云音乐：（1）Python爬取网易云音乐评论：（2）Python制作网易云音乐下载器：（3）Python爬取网易云…
神经网络很萌的！&br&&br&&b&0. 分类&/b&&br&神经网络最重要的用途是分类，为了让大家对分类有个直观的认识，咱们先看几个例子：&br&&ul&&li&垃圾邮件识别：现在有一封电子邮件，把出现在里面的所有词汇提取出来，送进一个机器里，机器需要判断这封邮件是否是垃圾邮件。&/li&&li&疾病判断：病人到医院去做了一大堆肝功、尿检测验，把测验结果送进一个机器里，机器需要判断这个病人是否得病，得的什么病。&/li&&li&猫狗分类：有一大堆猫、狗照片，把每一张照片送进一个机器里，机器需要判断这幅照片里的东西是猫还是狗。&/li&&/ul&这种能自动对输入的东西进行分类的机器，就叫做分类器。&br&&br&分类器的输入是一个数值向量，叫做特征（向量）。在第一个例子里，分类器的输入是一堆0、1值，表示字典里的每一个词是否在邮件中出现，比如向量(1,1,0,0,0......)就表示这封邮件里只出现了两个词abandon和abnormal；第二个例子里，分类器的输入是一堆化验指标；第三个例子里，分类器的输入是照片，假如每一张照片都是320*240像素的红绿蓝三通道彩色照片，那么分类器的输入就是一个长度为320*240*3=230400的向量。&br&&br&分类器的输出也是数值。第一个例子中，输出1表示邮件是垃圾邮件，输出0则说明邮件是正常邮件；第二个例子中，输出0表示健康，输出1表示有甲肝，输出2表示有乙肝，输出3表示有饼干等等；第三个例子中，输出0表示图片中是狗，输出1表示是猫。&br&&br&分类器的目标就是让正确分类的比例尽可能高。一般我们需要首先收集一些样本，人为标记上正确分类结果，然后用这些标记好的数据训练分类器，训练好的分类器就可以在新来的特征向量上工作了。&br&&br&&b&1. 神经元&/b&&br&咱们假设分类器的输入是通过某种途径获得的两个值，输出是0和1，比如分别代表猫和狗。现在有一些样本：&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/6ecf14a96fc508a0ce2c8c9f77a89662_b.jpg& data-rawwidth=&420& data-rawheight=&315& class=&content_image& width=&420&&&/figure&大家想想，最简单地把这两组特征向量分开的方法是啥？当然是在两组数据中间画一条竖直线，直线左边是狗，右边是猫，分类器就完成了。以后来了新的向量，凡是落在直线左边的都是狗，落在右边的都是猫。&br&&br&一条直线把平面一分为二，一个平面把三维空间一分为二，一个n-1维超平面把n维空间一分为二，两边分属不同的两类，这种分类器就叫做神经元。&br&&br&大家都知道平面上的直线方程是&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=ax%2Bby%2Bc%3D0& alt=&ax+by+c=0& eeimg=&1&&，等式左边大于零和小于零分别表示点&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%28x%2Cy%29& alt=&(x,y)& eeimg=&1&&在直线的一侧还是另一侧，把这个式子推广到n维空间里，直线的高维形式称为超平面，它的方程是：&br&&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=h+%3D+a_1x_1%2Ba_2+x_2%2B...%2Ba_nx_n%2Ba_0%3D0& alt=&h = a_1x_1+a_2 x_2+...+a_nx_n+a_0=0& eeimg=&1&&&br&神经元就是当h大于0时输出1，h小于0时输出0这么一个模型，它的实质就是&b&把特征空间一切两半，认为两瓣分别属两个类&/b&。你恐怕再也想不到比这更简单的分类器了，它是McCulloch和Pitts在1943年想出来了。&br&&br&这个模型有点像人脑中的神经元：从多个感受器接受电信号&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=x_1%2C+x_2%2C...%2Cx_n& alt=&x_1, x_2,...,x_n& eeimg=&1&&，进行处理（加权相加再偏移一点，即判断输入是否在某条直线&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=h%3D0& alt=&h=0& eeimg=&1&&的一侧），发出电信号（在正确的那侧发出1，否则不发信号，可以认为是发出0），这就是它叫神经元的原因。&br&&br&当然，上面那幅图我们是开了上帝视角才知道“一条竖直线能分开两类”，在实际训练神经元时，我们并不知道特征是怎么抱团的。神经元模型的一种学习方法称为Hebb算法：&br&&br&先随机选一条直线/平面/超平面，然后把样本一个个拿过来，如果这条直线分错了，说明这个点&b&分错边了&/b&，就稍微把直线移动一点，让它靠近这个样本，争取跨过这个样本，让它跑到直线正确的一侧；如果直线分对了，它就暂时停下不动。因此训练神经元的过程就是这条直线不断在跳舞，最终跳到两个类之间的竖直线位置。&br&&br&&b&2. 神经网络&/b&&br&MP神经元有几个显著缺点。首先它把直线一侧变为0，另一侧变为1，这东西不可微，不利于数学分析。人们用一个和0-1阶跃函数类似但是更平滑的函数Sigmoid函数来代替它（Sigmoid函数自带一个尺度参数，可以控制神经元对离超平面距离不同的点的响应，这里忽略它），从此神经网络的训练就可以用梯度下降法来构造了，这就是有名的反向传播算法。&br&&br&神经元的另一个缺点是：它只能切一刀！你给我说说一刀怎么能把下面这两类分开吧。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/28cd0deae5b9f80de4e4a_b.jpg& data-rawwidth=&420& data-rawheight=&315& class=&content_image& width=&420&&&/figure&解决办法是多层神经网络，底层神经元的输出是高层神经元的输入。我们可以在中间横着砍一刀，竖着砍一刀，然后把左上和右下的部分合在一起，与右上的左下部分分开；也可以围着左上角的边沿砍10刀把这一部分先挖出来，然后和右下角合并。&br&&br&&b&每砍一刀，其实就是使用了一个神经元&/b&，把不同砍下的半平面做交、并等运算，就是把这些神经元的输出当作输入，后面再连接一个神经元。这个例子中特征的形状称为异或，这种情况一个神经元搞不定，但是两层神经元就能正确对其进行分类。&br&&br&只要你能砍足够多刀，把结果拼在一起，什么奇怪形状的边界神经网络都能够表示，所以说神经网络&b&在理论上&/b&可以表示很复杂的函数/空间分布。但是真实的神经网络是否能摆动到正确的位置还要看网络初始值设置、样本容量和分布。&br&&br&神经网络神奇的地方在于它的每一个组件非常简单——把空间切一刀+某种激活函数(0-1阶跃、sigmoid、max-pooling)，但是可以一层一层级联。输入向量连到许多神经元上，这些神经元的输出又连到一堆神经元上，这一过程可以重复很多次。这和人脑中的神经元很相似：每一个神经元都有一些神经元作为其输入，又是另一些神经元的输入，数值向量就像是电信号，在不同神经元之间传导，每一个神经元只有满足了某种条件才会发射信号到下一层神经元。当然，人脑比神经网络模型复杂很多：人工神经网络一般不存在环状结构；人脑神经元的电信号不仅有强弱，还有时间缓急之分，就像莫尔斯电码，在人工神经网络里没有这种复杂的信号模式。&br&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/df53fac99fc53ba5a90666abcca25e6d_b.jpg& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&225& class=&content_image& width=&300&&&/figure&&br&&br&神经网络的训练依靠反向传播算法：最开始输入层输入特征向量，网络层层计算获得输出，输出层发现输出和正确的类号不一样，这时它就让最后一层神经元进行参数调整，最后一层神经元不仅自己调整参数，还会勒令连接它的倒数第二层神经元调整，层层往回退着调整。经过调整的网络会在样本上继续测试，如果输出还是老分错，继续来一轮回退调整，直到网络输出满意为止。这很像中国的文艺体制，武媚娘传奇剧组就是网络中的一个神经元，最近刚刚调整了参数。&br&&br&&b&3. 大型神经网络&/b&&br&&br&我们不禁要想了，假如我们的这个网络有10层神经元，第8层第2015个神经元，它有什么含义呢？我们知道它把第七层的一大堆神经元的输出作为输入，第七层的神经元又是以第六层的一大堆神经元做为输入，那么这个特殊第八层的神经元，它会不会代表了某种抽象的概念？&br&&br&就好比你的大脑里有一大堆负责处理声音、视觉、触觉信号的神经元，它们对于不同的信息会发出不同的信号，那么会不会有这么一个神经元（或者神经元小集团），它收集这些信号，分析其是否符合某个抽象的概念，和其他负责更具体和更抽象概念的神经元进行交互。&br&&br&2012年多伦多大学的Krizhevsky等人构造了一个超大型&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cs.toronto.edu/%7Efritz/absps/imagenet.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&卷积神经网络&/a&[1]，有9层，共65万个神经元，6千万个参数。网络的输入是图片，输出是1000个类，比如小虫、美洲豹、救生船等等。这个模型的训练需要海量图片，它的分类准确率也完爆先前&b&所有&/b&分类器。纽约大学的&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//web.engr.illinois.edu/%7Eslazebni/spring14/lec24_cnn.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Zeiler和Fergusi&/a&[2]把这个网络中某些神经元挑出来，把在其上响应特别大的那些输入图像放在一起，看它们有什么共同点。他们发现中间层的神经元响应了某些十分抽象的特征。&br&&br&第一层神经元主要负责识别颜色和简单纹理&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/cbd8eee22dca8b0e67f84b3_b.jpg& data-rawwidth=&779& data-rawheight=&422& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&779& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/cbd8eee22dca8b0e67f84b3_r.jpg&&&/figure&&br&第二层的一些神经元可以识别更加细化的纹理，比如布纹、刻度、叶纹。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/78fd60058ceabf34d8c77_b.jpg& data-rawwidth=&1060& data-rawheight=&531& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1060& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/78fd60058ceabf34d8c77_r.jpg&&&/figure&&br&&br&第三层的一些神经元负责感受黑夜里的黄色烛光、鸡蛋黄、高光。&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/aae832d13b33f15ba97c358fdf7319d2_b.jpg& data-rawwidth=&1058& data-rawheight=&537& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1058& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/aae832d13b33f15ba97c358fdf7319d2_r.jpg&&&/figure&&br&第四层的一些神经元负责识别萌狗的脸、七星瓢虫和一堆圆形物体的存在。&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/d456b0fda993b_b.jpg& data-rawwidth=&1058& data-rawheight=&489& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1058& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/d456b0fda993b_r.jpg&&&/figure&&br&第五层的一些神经元可以识别出花、圆形屋顶、键盘、鸟、黑眼圈动物。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/abff15f9ddb3eb716c7da6_b.jpg& data-rawwidth=&1060& data-rawheight=&601& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1060& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/abff15f9ddb3eb716c7da6_r.jpg&&&/figure&&br&&br&这里面的概念并不是整个网络的输出，是网络中间层神经元的偏好，它们为后面的神经元服务。虽然每一个神经元都傻不拉几的（只会切一刀），但是65万个神经元能学到的东西还真是深邃呢。&br&&br&[1] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In &i&Advances in neural information processing systems&/i& (pp. ).&br&[2] Zeiler, M. D., & Fergus, R. (2013). Visualizing and understanding convolutional neural networks. &i&arXiv preprint arXiv:&/i&.
神经网络很萌的！ 0. 分类 神经网络最重要的用途是分类，为了让大家对分类有个直观的认识，咱们先看几个例子： 垃圾邮件识别：现在有一封电子邮件，把出现在里面的所有词汇提取出来，送进一个机器里，机器需要判断这封邮件是否是垃圾邮件。疾病判断：病人到…
现在大部分人所说的Quant一般是指各大投行里做衍生品定价，信用评估，风险控制之类工作的人，这种工作里又有很大一部分是涉及随机过程微分方程等偏理论的数学，对数据分析要求不高；只有另外一部分基于统计的工作才和Data Science相关。两者的分类可以参见这个问题&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&在华尔街工作的数学博士的研究方向一般是什么？&/a&&br&&br&如果对使用理论模型进行定价的工作感兴趣，很多学校开设的Financial Engineering的Master课程是比较好的选择，选择的时候可以看一下课程列表，是否有随机过程，衍生品定价等课程。这套体系本身就很复杂，学习这条线路至少在短时间内不会用到Data Science的东西。&br&&br&而关于算法交易（Algorithmic Trading），我本人就是做方面的工作，我们也要做很多数据分析的工作，广义上来说也是Quant类的工作，但这里的做法肯定是和定价或风控等工作很不一样的。我的理解是Data Science是领域内一个比较有前途的发展方向，但目前还不成气候，像是Machine Learning，Text Mining等技术还很难应用过来。产业界里我没有听说哪家算法交易公司是靠这些技术为核心发家致富的，学术界上发表出来的论文也都是空中楼阁（学者们对真正的交易怎么运行了解太少了），没什么价值可言。&br&&br&比如说Machine Learning里做的比较多的分类（Classfication），不管是决策树（Decision Tree）还是支持向量机（SVM）这样的技术，你都很难直接用来做trading，因为常常面临的问题是金融数据往往是连续分布的变量比如价格或成交量，没有什么很好的办法可以建立明确的分类，也就导致无类可分。而且金融数据的相关变量实在太多，很多时候无法得到全部信息（比如新闻，相关股票，期货，期权等各品种的变化，可以参考&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&用人工智能计算股票的涨和跌可行吗？&/a&这个问题里 &a data-hash=&1b4d149865efffee6aad0& href=&//www.zhihu.com/people/1b4d149865efffee6aad0& class=&member_mention& data-tip=&p$t$1b4d149865efffee6aad0& data-hovercard=&p$b$1b4d149865efffee6aad0&&@Pang Yunong&/a& 的回答），既然没办法拿到全景，Machine Learning那一套预测技术的效果就可想而知了（如果你是市场有效假说的坚定拥趸，相信价格反映全部信息，请忽略我）。对Text Mining，的确已经有人在做自动分析twitter上热门词汇的频率来预测股票走势，但我相信这个还处于很初级的阶段，不会有人真的只根据这种分析来做交易，最多是给trader提供一种参考。&br&&br&金融交易最明显的特征是基本数据是一种时间序列，这在现有的Machine Learning框架里还没有有针对性的技术。但传统的方法像是ARMA，GARCH本身的理论假设又往往和实际不符，而且这些模型在设计上并没有侧重大数据的特点（毕竟是几十年前开发的技术了）。所以往后看，先天对大数据友好的Machine Learning框架很可能会带来一些创新。但现在时机还没有成熟。&br&&br&目前来说真正有实用价值的Data Science技术，我个人认为是处理大数据的计算能力，比如MapReduce等云计算的基础架构（注1），这对金融交易这种先天就是超大数据量的业务非常有吸引力（一个交易所每天产生的交易数据就可以达到几十GB）。对这种规模的数据进行处理，分析的能力是业界非常需要的，而这个恰恰是和以往跑在单机Excel表格或是关系型数据库里的那种分析有很大区别的。至少要有对这种新型的大数据计算平台的理解，来设计符合其运行特点的算法，并且能够实际操作的能力，才可能做出一些有价值的分析。&br&&br&这种大数据应用的远景是非常诱人的。只有在具备成熟的大数据计算方案的情况下，人们才能想像直接处理交易所级的原始数据的应用。设想一下如果可以在几分钟甚至几秒钟之内回测完N个交易所M年的数据，对于深入理解市场和改进策略都是非常有帮助的。也许是通过对比几百上千个交易策略的性能来筛选策略，也许是对多种投资组合的指标做可视化，而后面支撑的数据是TB或PB级别的tick数据甚至full level depth order book，这种分析是非常有价值的。&br&&br&不过计算机运算能力大规模提升（得益于云计算平台的发展）也就是近几年的事情。所以即使在金融界，很多问题也都是刚刚涌现出来，技术发展还有很长的道路。如果以金融为目标去学习Data Science，我觉得需要注意的是，在深入理解那些Data Science技术（从理论到实践）的基础上，还需要加深理解金融数据的特点，才能做出有价值的工作。你会发现即使是相对成熟的MapReduce这样的云计算基础框架，也是不太容易直接拿来就用的，始终要考虑金融数据的时间序列这个特点来专门定制。这方面因为业界和学界都刚刚开展，相信各个学校的课程也都还在摸索中，不太可能找到特别有针对性的项目。对于学生（尤其是Master）来说，上课主要是为打基础，将来的发展要等到工作以后慢慢体会了。&br&&br&注：&br&&ol&&li&即使在IT领域，针对大数据的处理技术也还在不断发展，可以参见这两个问题：&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&大数据计算框架除了 MapReduce 还有哪些呢，不应该是 MapReduce 去解决所有问题吧？&/a&，&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&如何看待 Google 说已经停用 Map Reduce 好多年？&/a&，以及像是&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//spark.apache.org/streaming/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Spark Streaming&/a&这样的新技术。&/li&&/ol&
现在大部分人所说的Quant一般是指各大投行里做衍生品定价，信用评估，风险控制之类工作的人，这种工作里又有很大一部分是涉及随机过程微分方程等偏理论的数学，对数据分析要求不高；只有另外一部分基于统计的工作才和Data Science相关。两者的分类可以参见…
按我们系头头的说法 计量是被包含与统计学之中的一门学科 它以数学为基础（包括概率与求导一类，这两门是重中之重 一定要打下坚实的基础）应用于各个领域。在搭好基础的前提下 你才有可能继续学习计量经济学下面的分支。计量经济学的分支有很多 应用计量 金融计量 微观计量 宏观计量 时序分析 贝叶斯计量以及计量经济学原理等等等等一系列东西，很多方向之间是有共性的 &br&&br&当你打好基础往下学习的情况下 可能会碰到某一个方向比较难理解 比如你学金融计量的时候会发现可能你不知道什么是Order of Integrating 一本书或者一个方向通常不可能面面俱到 这时候你可以多查查文献 &br&&br&计量经济的学习理解程度我觉得对我来说就像一个一个开口向下的二次函数，一开始是很感兴趣的但是很多东西理解的不好 后来学的内容越来越多了发现很多东西是想通的 发现其实不是难 而是你有很多东西不知道 了解多了自然对后续学习有帮助了 比如说应用计量，时间序列加上计量经济学原理的学习就对金融计量的学习很有帮助，金融计量的学习又对应用计量很有帮助，他们是相辅相成的。但是parametric model玩儿多了 你就想玩儿高端的 比如贝叶斯计量和金融计量后期 包括 semi 或者 non parametric 这时候难度又上来了 因为他对你的抽象思维和数学能力又有很大的要求 所以又开始比较痛 &br&&br&关于书籍，计量经济学习我觉得 建议学习计量用英文版教材而不要用中文版 说实话用中文学有些时候表达会更复杂且难理解 因为我所在学校的计量专业还不错 所以很多时候一门课的教材都不是来自一本书 有时候是好几本书的几部分加上一部分文献 这都取决于老师的习惯&br&&br&如果有时间和能力的话 多度一些文献并作出总结 和提出问题 会对你今后的学习与研究做出非常大的帮助&br&&br&计量学到后面对programming有很大的需求 如果你想在计量或者数量方面长期发展的话 建议开始就从STATA或者R来入手， eviews简单易上手可以满足基础需求 但是可塑性比较差 早早的建立良好的编程习惯对你日后是有很大帮助的 也节省时间 SAS对金融方向的学生也是很powerful的，stata貌似经济方向的使用比较多 例如微观计量。&br&&br&可能有说的不到位的地方 但是这就是目前我学了三年计量的感受 还请大家多多指教
按我们系头头的说法 计量是被包含与统计学之中的一门学科 它以数学为基础（包括概率与求导一类，这两门是重中之重 一定要打下坚实的基础）应用于各个领域。在搭好基础的前提下 你才有可能继续学习计量经济学下面的分支。计量经济学的分支有很多 应用计量 金…
咳咳，既然你们如此渴求知识的甘霖，那老夫也就勉为其难贡献出几个珍藏30余年的秘传网站，带你装X带你飞～&br&&br&1，&b&伪装成特工，让网吧里围观的小学生们膜拜你的神器！&/b&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//fediafedia.com/neo/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&HackerTyper Neo&/a&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/7ab53b90ee928a5130cd9_b.jpg& data-rawwidth=&1269& data-rawheight=&664& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1269& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/7ab53b90ee928a5130cd9_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/1b1ba8ee8ac66b2d842ba2_b.jpg& data-rawwidth=&1220& data-rawheight=&662& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1220& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/1b1ba8ee8ac66b2d842ba2_r.jpg&&&/figure&使用方法很简单，你只要随便在键盘上敲打就可以不断地引出代码，注意，&b&一定要用大力！发出噼啪的声音&/b&，这样才能吸引小学生们的关注！如果你还有条件，请穿上三天没洗的白背心，一条肥大的短裤和一双夹脚拖鞋，嘴里最好叼只最便宜的香烟，哦对了，一副眼镜和油腻的头发也是必须的，这些会让你看起来更像某个隐居的特工高手，说不定已经有小学生芳心暗许，准备拜你为师了呢。&br&&br&&b&2，第一条装X神器的必备辅助网站，傲视全球的网络攻击！&/b&&br&&b&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//map.ipviking.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Norse - IPViking Live&/a&&br&&/b&（注意，这个据说是真实的，我读书少，也可能被骗了。）&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/9bd37ad26c8_b.jpg& data-rawwidth=&1266& data-rawheight=&669& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1266& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/9bd37ad26c8_r.jpg&&&/figure&此网站以极其华丽的风格向我们展示实时的全球网络攻击情况。你可以看到攻击发起国家和被攻击国家的排名及数目。配合第一条的网站，可以让小学生们坚信&b&你就是大隐隐于市的世外高人，翻手为云覆手为雨的特工大大&/b&！PS: 这网站我盯了一下午都不觉得无聊！&br&&br&&b&3，逃离导师凶狠追查的利器！拖延症晚期患者最后的曙光！&/b&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.xnet.se/fd/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&File Destructor 2.0&/a&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/483ba1f83be42a2fdedca_b.jpg& data-rawwidth=&498& data-rawheight=&561& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&498& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/483ba1f83be42a2fdedca_r.jpg&&&/figure&&b&此网站可以随意伪造任意文件格式，任意文件大小的文档&/b&，如果你的死线就在明天而你到现在还什么都没做，那么你可以用它来拖延至少1天的时间。&br&&b&情景对话&/b&：&br&“小明，你的毕业论文快交给我，全校就剩你了”&br&“好的老师，好的老师我发到你邮箱了，老师就是那个叫做‘xiaoming's lunwen’，文件大小是250KB的WORD文档”&br&一天后&br&“小明，你的文档我打不开啊，提示文件损坏”&br&“哎，老师我之前都正常啊！”&br&“那你再发给我一份吧。”&br&“好的老师。啊，老师，我也打不开源文件！怎么办？！”&br&“这。。。”&br&“老师我想办法修复一下，再给我一些时间！”&br&“好吧。。”&br&&br&--------------------&br&好了，下面分享几个愉悦自己的干货网站！&br&&br&&b&4，360度高清晰无死角可任意放大缩小的网站，让你站在难以企及的视角观察壮美绝伦的风光！&/b&&br&&b&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.airpano.ru/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&airpano.ru/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&&/b&&br&注意，网络会加载很久，电脑可能会很卡哟～&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/3b3b8e78d24fbea1e6ede5c871f56c34_b.jpg& data-rawwidth=&1271& data-rawheight=&672& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1271& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/3b3b8e78d24fbea1e6ede5c871f56c34_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/5f4ce3c5e567d6f3a4b64ccd841b370b_b.jpg& data-rawwidth=&1264& data-rawheight=&766& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1264& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/5f4ce3c5e567d6f3a4b64ccd841b370b_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/505a121d72c3f0ea8f37d5_b.jpg& data-rawwidth=&815& data-rawheight=&508& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&815& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/505a121d72c3f0ea8f37d5_r.jpg&&&/figure&搭配上当地的民族乐曲，我仿佛感觉我已经到过了这里。&br&&br&&b&5，公式字符化网站。&/b&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//webdemo.myscript.com/%23/home& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&webdemo.myscript.com/#&/span&&span class=&invisible&&/home&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&你还在苦恼复杂的数学公式和化学方程式没办法用电脑打出来吗？！有了这个神器，你就可以轻松地以手绘的方式画出来，交给电脑自动帮你转化哟！知乎上的各位，你们心动了没？！&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/d0f3aae0bac835a56b9a0a_b.jpg& data-rawwidth=&1265& data-rawheight=&651& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1265& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/d0f3aae0bac835a56b9a0a_r.jpg&&&/figure&不仅是工科生，连美术和音乐的学生也能用到！&br&&br&&b&6，让你画出特别线条的网站。&/b&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.zefrank.com/scribbler/scribblertoo/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ScribblerToo :: Mario Klingemann update :: http://zefrank.com&/a&&br&还在为自己没有艺术天分发愁么？来用用这个，我们只要特别！&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/efd569c0ecdc_b.jpg& data-rawwidth=&1082& data-rawheight=&646& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1082& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/efd569c0ecdc_r.jpg&&&/figure&画了一只刘看山～～&br&&br&&b&7，帮你入眠，帮你安静的网站&/b&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.rainymood.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Rainy Mood&/a&&br&还在为睡不着烦恼么？还在为没有氛围没有灵感而苦恼么？来吧，让我们在雷雨声中，享受别样的宁静！&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/410d1f357f543a74eb319bb_b.jpg& data-rawwidth=&735& data-rawheight=&627& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&735& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/410d1f357f543a74eb319bb_r.jpg&&&/figure&这个网站同样出了APP，但是要收费。其实你只要用手机里的浏览器打开这个网站，就可以免费听到雨声了！！&br&&br&&b&嗯。今天就到这里啦！再见吧！&/b&
咳咳，既然你们如此渴求知识的甘霖，那老夫也就勉为其难贡献出几个珍藏30余年的秘传网站，带你装X带你飞～ 1，伪装成特工，让网吧里围观的小学生们膜拜你的神器！
使用方法很简单，你只要随便在键盘上敲打就可以不断地引出代码，注意，一定…
&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-09ce1d2d59f6c10cc8d83ff86f023094_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&300& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-09ce1d2d59f6c10cc8d83ff86f023094_r.jpg&&&/figure&&p&川普上台的第一件大事就是废除奥巴马医保（ACA），但几经周折就是废不掉。按照知乎的说法，医保让保费疯狂上涨，拿中产的钱补贴不劳动的人。如此不得人心的法案，为什么会废不掉呢？&/p&&p&&br&&/p&&p&其实，奥巴马医保并不是知乎上那么简单的标签能够解释的。这篇文章就来仔细讲讲奥巴马医保的详细内容，已经他究竟是如何运作的。&/p&&p&&br&&/p&&p&奥巴马医保案的全称是Patient Protection and Affordable Care Act 简称 Affordable Care Act(ACA)。 下文就用ACA来代称奥巴马医保案，以此来减轻政治倾向。ACA当中有几个重要部分： 禁止歧视pre-existing conditions，强制保险(Mandatory Insurance) ，规范保险(Insurance Standard)，和医疗扩展(Medicaid Expansion) 几个部分。之所以奥巴马医保法耗时那么久才能制定、辩论、和最终通过，是因为这几个方面不仅每个方面都很重要，涉及人员很多，而且相互之间环环相扣。&/p&&p&&br&&/p&&p&奥巴马总统在主政时力推这么一个复杂的法案，目的在于解决美国医疗系统长期以来存在的问题。主要是费用高企和预期寿命短。这两个问题在过去的几百年来都是依赖私营主导的医疗及医保系统来解决的。但实际效果却远远落后其他欧洲国家。 首先，ACA的目的是降低医疗费用和政府赤字。什么？！这是不是和大多数人的想法完全不一样？难道ACA不是大幅增加政府赤字的法案吗？完全不是。ACA预计在未来的十多年里，有望到2021年时，削减2000亿元赤字。我们接下来就来解释一下为什么ACA可以降低全民医疗支出以及降低政府赤字。&/p&&p&&br&&/p&&p&保险是一种很特别的商品，就是买的人越多越便宜。一方面是人多了风险就被分担了。这个好理解。另一方面，大家都买保险了，整体医疗费会更便宜。这里展开详细讨论。&/p&&p&我们先来看一看美国的医疗账单。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-8dad744a8a89a61e424ff13d_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&450& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-8dad744a8a89a61e424ff13d_r.jpg&&&/figure&&p&请看最底下一行的合计。Billed Amount $96,017是你自己去的时候要付的钱。 Allowed Amount $59,360是保险公司跟医生医院谈判之后的价钱。What My Plan Paid $59,335 是保险公司实际付给医生医院的钱。What I Owe $25是你实际要付的钱。请注意前两个数字，96017 和 59360. 这个就是其他答案里面也提到过的阴阳帐。 &/p&&p&也就是说，医院实际上给保险公司打了 38.18% 的折扣。为什么？因为Bargaining Power。 谈判力量。你作为一个个人，其实没有什么资本跟医生医院砍价的。你要是自己跟医院谈判，那多半收到的是“爱看看，不看滚。” 但是保险公司不一样，保险公司背后拥有的是成千上万的潜在病人，那保险公司就拥有很强的谈判筹码，要求医院给自己打折扣。如果医院答应给自己打折扣，保险公司就把这个医院加到自己的网络中，让自己的病人去这些医院看病。这样，作为医院虽然打了折扣，但得到了大量的潜在病人，薄利多销，也是愿意照此执行。&/p&&p&所以，其实ACA出来之后，反对声音之一就是医生。因为如果大家都去了保险公司，就没有冤大头的个人客户了。医生就觉得自己要吃土了。所以，大家都买保险之后，个人买单的情况就会变少，保险公司也就拥有了更大的谈判筹码，总体而言也就会降低医疗费用。&/p&&p&&br&&/p&&p&另一个方面，其实大部分疾病都是可以早期治疗的。如果能早期发现疾病，治疗的费用会很低；但如果拖延到晚期，费用会变得极其昂贵，成功率也会变低。那大量不参保的人士其实根本没有常常去看医生检查身体的习惯，疫苗也是能不打就不打。如果不生病，当然没有问题，但如果生病了，他们就需要付出非常高昂的代价。&/p&&p&更重要的是，如果不去看医生，最后生病严重到需要使用急诊室。美国的急诊室费用极其昂贵，稍微来点大病，几千几万就飞走了。而且，如果病人没有办法支付急诊的费用，医院是可以向联邦政府要求支付费用的。所以，联邦政府的医疗经费中有一大部分是为了支付急诊费用。但如果大家都有家庭医生，该打的疫苗都打上，这部分的支出就会下降。已经有研究表明，医疗保险的普及率和急诊室的使用率之间的相关关系。所以，大家都参保也会从降低整体医疗成本的角度来降低医疗费用。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&那么，如何增加参保人群呢？ ACA罗列了一系列相互紧扣的关键条款。我们分别来看一下禁止歧视pre-existing conditions，强制保险(Mandatory Insurance) ，规范保险(Insurance Standard)，和医疗扩展(Medicaid Expansion) 几个条款吧。&/p&&p&和大家想象的不一样，其实难以获得医保的并不是好吃懒做没收入的穷人而是拥有pre-existing condition的人，也就是已经患病的人。但凡在贫困线之下的穷人，其实都是已经有医保（Medicaid）了，这个我们后文还会讲到。但是已经患病的人是很难得到保险的。因为如果保险公司知道这个人已经患病了，要么保险公司会收一笔巨大的保费，要么列明条款不保障已经存在的疾病。所以，患有慢性病或者需要长期治疗的人其实是没法得到保险的。&/p&&p&那为什么会有很多人没有保险的病人呢？这就要说到保险市场里面的大量保险计划是有费用封顶的，或者有些保险干脆就是不保大病的。这些保险因为不保很多的疾病的，他们的成本很低，于是保费也很低。大家在知乎上经常看到的那些抱怨自己保费从两三百涨到一两千的大多都是原来买的这种不保险的保险。&/p&&p&于是ACA设置了第一个对保险公司的约束：禁止保险公司歧视pre-existing condition。也就是说，不管这个投保人有没有生病，保险公司都必须接纳这个人，并且不可以因为已经患有疾病而提高保费，也不可以不保障这些已经罹患的疾病。这样一来，那些已经拥有pre-existing condition的人就可以愉快地参与保险了。&/p&&p&这一条款受到了美国人一致好评。连川普这样信誓旦旦地要废除ACA的人也一直向公众保证不会删除这条禁止歧视的条款。 但是，这个条款有一个bug。如果保险公司不能因为pre-existing condition而歧视投保人的话。那每个人策略都应该是不投保，直到自己生病为止。然后投保一个最好的保险。这样就可以最大限度地降低支出，并且保障风险。但如果有人这样做，保险公司就不得不提高保费来分