http://zynd.net/ 2026-09-13T06:33:35-0400 http://zynd.net/ http://zynd.net/lib/tpl/dokuwiki/images/favicon.ico text/html 2026-09-01T21:12:10-0400 zhwiki (zhwiki@undisclosed.example.com) http://zynd.net/doku.php?id=ai:models&rev=1788311530&do=diff 人工智能模型 国内外各大公司表现良好的人工智能模型。 国际 OpenAI 官网：<https://openai.com/> 模型： * GPT-5.6 最新旗舰模型 应用： * ChatGPT * Codex Anthropic 官网：<https://www.anthropic.com/> 模型： * Claude Mythos 5 旗舰模型，专注于网络安全和生物技术 text/html 2026-08-28T22:55:33-0400 zhwiki (zhwiki@undisclosed.example.com) http://zynd.net/doku.php?id=invest:company:black_list&rev=1787972133&do=diff 公司黑名单 为避免投资中踩坑，这里列出一个黑名单，这些公司都是存在瑕疵的公司，不适合投资。 黑名单按照存在的问题分类。如果是上市公司，名称后注明证券代码。 劳资关系 * 星宇股份（601799.SH）：2025年秋招大量招录研发、技术、管培生岗位应届生，规模约400人，含不少985/双非硕士，承诺1个月产线实习后转入技术岗。2026年7月这批学生正式入职，仅入职1个月左右（8月上旬），HR集中一对一约谈，推出“羞辱式”二选一方案：“主动离职”与调岗至流水线“打螺丝。… text/html 2026-08-28T22:44:24-0400 zhwiki (zhwiki@undisclosed.example.com) http://zynd.net/doku.php?id=invest:company&rev=1787971464&do=diff 公司 这里是各种公司名录，使用名字空间invest:company。 * 公司名录 * 央企名录 * 公司黑名单 text/html 2026-08-13T01:37:29-0400 zhwiki (zhwiki@undisclosed.example.com) http://zynd.net/doku.php?id=invest:company:company_template&rev=1786599449&do=diff 公司模板 公司简介 主营业务 所处行业 主要产品和服务 竞争优势 公司管理层 text/html 2026-08-13T01:37:14-0400 zhwiki (zhwiki@undisclosed.example.com) http://zynd.net/doku.php?id=invest:company:company_list&rev=1786599434&do=diff 公司名录 公司导航页面，按照2021版申万行业分类标准。 公司页面文件名称，上市公司使用证券代码，证券代码前市场名称（上海SH，深圳SZ，北京BJ，香港HK），两地上市以内地为主；非上市公司使用公司名称首字母。 text/html 2026-06-04T04:41:10-0400 zhwiki (zhwiki@undisclosed.example.com) http://zynd.net/doku.php?id=data:data_analysis:z-score&rev=1780562470&do=diff Z-score标准化 在数据分析工作中，“数据打架”是常见难题——当身高以“厘米”为单位、体重以“千克”为单位同时进入模型时，数值范围的差异会严重干扰分析结果。Z-score标准化正是解决这一问题的核心工具，它能将不同量级的数据转化为统一尺度，为后续分析扫清障碍。$$ z=\frac{x-\mu}{\sigma} $$$$ z=\frac{x-\mu}{\sigma}=\frac{90-95}{2}=-2.5 $$$ \mu $$ \sigma $$ \overline{x}$$S$$$ z_i=\frac{x_i-\overline{x}}{S} $$$$ z=\frac{\overline{x}-\mu}{\sigma/\sqrt{n}} $$$$ z=\frac{\overline{x}-\mu}{\sigma/\sqrt{n}}=\frac{95-80}{15/\sqrt{40}}=6.3 $$$$ y_i = \frac{x_i-\overline{x}}{s} $$$y_1,y_2,...,y_n$… text/html 2026-06-04T04:27:01-0400 zhwiki (zhwiki@undisclosed.example.com) http://zynd.net/doku.php?id=data:data_analysis&rev=1780561621&do=diff 数据分析 数据标准化 Z-Score标准化 text/html 2026-06-04T04:24:30-0400 zhwiki (zhwiki@undisclosed.example.com) http://zynd.net/doku.php?id=data:data_analysis:data_standardize&rev=1780561470&do=diff 数据标准化 一 数据标准化的定义 在进行数据分析之前，通常要收集大量不同的相关指标，每个指标的性质、量纲、数量级、可用性等特征均可能存在差异，导致我们无法直接用其分析研究对象的特征和规律。当各指标间的水平相差很大时，如果直接用指标原始值进行分析，数值较高的指标在综合分析中的作用就会被放大，相对地，会削弱数值水平较低的指标的作用。 text/html 2023-05-05T21:25:22-0400 zhwiki (zhwiki@undisclosed.example.com) http://zynd.net/doku.php?image=invest%3Abasics%3A3e5cb8be6e1c40183d361810feee93e8.png&ns=invest%3Abasics&rev=1683336322&tab_details=history&mediado=diff&do=media <img 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