程序员欢乐送（第41期）

一直保持的追求有三点：技术、快乐、财富，这里记录每周值得分享的内容，周五把欢乐送达。

技术

1、Streamlit

Streamlit是一款专为机器学习工程师创建的免费、开源Web App构建框架，可以帮助你在写Python 代码的时候，实时更新你的Web应用。

Streamlit app 是完全自上而下运行的脚本，没有隐藏状态。只要你会写 Python 脚本，你就可以写 Streamlit app。例如，程序员必走的第一步，Hello world：

import streamlit as stst.write('Hello, world!')

Streamlit能很好的兼容Tensorflow或Pytorch的一些操作，达到良好的可视化效果。

有可视化需求，想做Web App的朋友，可以试一试这个开源项目。

项目地址：点击查看

2、Arque

对于大多数有脊椎的哺乳动物来说，尾巴起到了很关键的作用，例如保持平衡，甚至抓取东西。

假如给人也安装一条仿生尾巴，会是什么样的呢？

日本的庆应义塾大学的研究者，制造了这样一条仿生尾巴，它自然地摇摆，与人体的动作十分合拍，浑然一体：

你把身子往左歪，尾巴就喜欢朝右摆，把身子向前倾，尾巴便要朝后翘。

这条中二的机械尾巴，名字叫Arque，使命就是帮助常常跌倒的人们，增强平衡能力，甚至有尾巴而不用手杖。还能让人有能力搬运更重的物品，而不失去平衡。

这项新研究，入选了计算机图形学顶会SIGGRAPH 2019。

论文地址：点击查看

3、C3DPO

近期，在韩国首尔国际计算机视觉大会（ICCV）上，一大波的AI研究相继公布。

我们知道随着5G技术和千兆宽带的普及，届时的互联网媒介形式势必也会迎来改变，其中以AR/VR体验的三维形态的媒体内容被看作重点方向。

随着场景形态逐渐向三维转变，将会迎来一个高度逼真的虚拟世界，而三维内容的理解也将变得更为重要。例如现在的AI技术可以很好的识别2D照片/视频中的物体、动作等等，而到了三维场景中又会迎来新的玩法。

C3DPO就是推进三维场景解析技术的发展的研究之一，它可以使用2D关键点重建3D对象。C3DPO以弱监督的方式，根据物体2D关键点信息，解析出物体3D几何形状，该算法也被证实适合大规模部署。

项目地址：点击查看

4、脑机接口

由俄罗斯脑机接口公司Neurobotics、莫斯科物理技术学院（MIPT）研发的一种全新脑机接口算法，可以利用神经网络和脑电图将人类大脑中的图像实时显示在计算机屏幕上。而且，与马斯克脑机接口公司研发的「大脑缝纫机」不同，这种脑机接口无需开颅植入电极，在临床和日常生活中应用更加广泛。

人在观看不同图像时，脑电图信号是不同的，算法根据不同脑电图信号还原脑中所想图像。算法原理并不复杂，主要在于对人脑有了进一步的研究。

研究脑机接口的一个主要目标是，可以让中风患者控制手臂外骨骼、瘫痪患者驾驶电动轮椅等，最终目标是让健康的人也能提高神经控制的准确率。

离目标还有很长的路要走，有生之年系列。

论文地址：点击查看

5、QuantDigger

QuantDigger是一个基于python的量化回测框架。它借鉴了主流商业软件简洁的策略语法，同时避免了它们内置编程语言的局限性，使用通用语言python做为策略开发工具。

目前的功能包括：股票回测，期货回测。支持选股，套利，择时, 组合策略。自带了一个基于matplotlib编写的简单的策略和k线显示界面，能满足广大量化爱好者基本的回测需求。

想学习量化分析的朋友，可以看看。

项目地址：点击查看

6、PCA-GM

由上海交通大学研究团队独立完成的论文Learning Combinatorial Embedding Networks for Deep Graph Matching已被ICCV2019会议录用为Oral论文，PCA-GM则是该论文提出的算法。

这篇论文聚焦于计算机视觉领域一项历久弥新的问题：图匹配问题。

在计算机视觉中，图匹配旨在利用图结构信息，寻找物体之间节点与节点的对应关系。

已有的研究工作通常从数学优化的角度求解图匹配的数学形式，而忽视了机器学习、尤其是深度学习在图匹配问题上的巨大潜力。

在这篇工作中，通过CNN网络与嵌入网络，作者高效地建模了图像与图结构的相似度信息，这是图嵌入技术被首次用于计算机视觉的图匹配任务中。

项目地址：点击查看

7、ZEN

ZEN是基于BERT的n-gram增强中文文本编码器。

在中文任务中，ZEN不仅性能优于BERT，也比之前发布的中文预训练模型更好。

与之前的中文预训练模型相比，ZEN的优势在于提出的改进策略简单有效并且收敛速度快，同时在有限语料的基础上可以达到更大规模语料的训练效果。

项目地址：点击查看

快乐

1、赌一把

2、男子半夜潜入煎饼摊学摊饼，7天技术超越老师傅

财富

理财小知识：市盈率（PE）

价值投资的核心之一就是找到所有投资公司的内在真实价值，用一句大白话来讲，就是你要知道你打算买的这只股票究竟值多少钱。

市场给出的定价大多情况下都是有溢价的，所以，要了解其内在价值就变得尤为重要了。

而在对股票的估值过程中，市盈率往往是最常用的一项指标。你们可别小看它，据说，史玉柱买卖股票就只看市盈率，这多半是句戏言，但也说明了市盈率无可取代的重要性。

关于市盈率的计算，可以举个例子：

街角有一家小网吧，老板急需四十万，如果将网吧各种电子设备、桌椅板凳分开变卖，可能也只能卖五十万（净值）。但这家网吧盈利良好，去年一年就挣了二十万净利润，直接卖设备显然很亏。

但老板急需钱，等不了两年那么久。

于是老板将网吧分成了十万股，想将网吧的40%卖给了自己的好友，承诺每年将50%的净利润作为分红，另一半攒起来准备扩大规模。如果成交，价值二十万的网吧设备将属于老板好友，而且如果网吧一直维持现状，每年净利润能保持在二十万，那么其中的40%，也就是八万，是属于老板好友的。四万会作为分红以现金形式分给好友，另一半将会被攒起来准备扩张。

老板好友表示这个可以有，掏了四十万元买了四万股，成为持股40%的股东。

在这个例子中，网吧的每股市值（Price），也就是价格，为10元（400000元/40000股），总市值（Market Cap）为一百万元（10元×100000股），每股净值（BVPS）为5元（500000元/100000股），每股盈利（EPS）为2元（200000元/100000股），每股分红为1元（2元×50%）。

网吧的市盈率P/E=每股市值Price／每股盈利EPS=10元／2元=5.0

网吧的市净率P/B=每股市值Price／每股净值BVPS=10元／5元=2.0

网吧的收益率Yield=每股分红／每股市值=1元／10元=10.0%

转自知乎：点击查看