Python与机器学习：使用Scikit-learn进行数据建模
本文介绍如何使用Python和Scikit-learn进行机器学习数据建模。首先，通过鸢尾花数据集演示数据准备、可视化和预处理步骤。接着，构建并评估K近邻（KNN）模型，展示超参数调优方法。最后，比较KNN、随机森林和支持向量机（SVM）等模型的性能，帮助读者掌握基础的机器学习建模技巧，并展望未来结合深度学习框架的发展方向。
关于Digicert证书那些事儿
Digicert成立于2003年，是全球领先的证书颁发机构（CA），收购Symantec后成为知名互联网安全品牌。其SSL证书、代码签名、邮件和文档签名等产品广泛应用于科技互联网领域，以高安全性、兼容性和可信性著称。Digicert采用高强度加密技术，支持多种主流平台，签发速度快，并提供动态网站签章，增强用户信任。品类丰富的数字证书满足不同场景需求，助力企业实现HTTPS加密、软件分发安全及邮件和文档保护。了解更多：[Digicert官网](https://www.racent.com/digicert-ssl)。
揭示Transformer周期建模缺陷！北大提出新型神经网络FAN，填补周期性特征建模能力缺陷
北京大学研究团队发现，Transformer等主流神经网络在周期特征建模方面存在缺陷，如记忆数据模式而非理解内在规律，导致泛化能力受限。为此，团队提出基于傅里叶分析的Fourier Analysis Network（FAN），通过显式建模周期性特征，提升模型的理解和预测能力，减少参数和计算量，并在多个实验中验证其优越性。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.02675.pdf
免费SSL证书最新申请全攻略
SSL证书分为三种类型：DV（域名验证型）适用于个人博客等，验证简单；OV（组织验证型）适用于电商、金融网站，需验证企业信息；EV（扩展验证型）提供更高信任级别。申请渠道有JoySSL（免费一年单域名证书）、Let's Encrypt（公共免费项目）和阿里云（免费DV证书，但有限制）。以JoySSL为例，申请流程包括注册账号、选择证书、填写信息、验证域名所有权、下载与安装。注意事项包括留意有效期、确保兼容性和使用最新版本证书，以保障网站安全。
金融波动率的多模型建模研究：GARCH族与HAR模型的Python实现与对比分析
本文探讨了金融资产波动率建模中的三种主流方法：GARCH、GJR-GARCH和HAR模型，基于SPY的实际交易数据进行实证分析。GARCH模型捕捉波动率聚类特征，GJR-GARCH引入杠杆效应，HAR整合多时间尺度波动率信息。通过Python实现模型估计与性能比较，展示了各模型在风险管理、衍生品定价等领域的应用优势。
供应链场景使用ClickHouse最佳实践
在供应链管理中，ClickHouse凭借其高性能查询、高压缩比和实时数据处理能力，能够显著提升数据处理和分析的效率。通过合理的数据建模、优化实践和性能调优，可以充分发挥ClickHouse的优势，为供应链管理提供强有力的支持。
