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量化价值投资入门到精通
数据挖掘人工智能ai
另类数据挖掘:如何用网络搜索数据预测上市公司业绩?关键词:另类数据、网络搜索数据、业绩预测、文本挖掘、机器学习、量化投资、自然语言处理摘要:本文探讨了如何利用网络搜索数据这一另类数据源来预测上市公司业绩。我们将从理论基础出发,详细分析搜索数据与公司业绩之间的关联机制,介绍完整的数据采集、处理和分析流程,并通过实际案例展示如何构建预测模型。文章还将讨论该方法的局限性、实际应用场景以及未来发展方向,为
- 强化学习在金融投资中的应用实践
AI天才研究院
AIAgent应用开发LLM大模型落地实战指南计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
强化学习在金融投资中的应用实践1.背景介绍1.1金融投资的挑战金融市场的复杂性和不确定性影响因素众多且相互关联数据噪声和非平稳性投资决策的高风险高回报特征回报与风险并存需要精准把握时机1.2传统投资方法的局限性基于人工经验的投资策略主观性强,难以复制无法处理高维复杂数据基于统计模型的量化投资假设条件过于理想化参数调优和维护成本高1.3强化学习的优势从环境中学习,无需人工标注直接优化长期累积回报处理
- 智能投顾多因子策略优化:借助AI人工智能实现弯道超车
智能投顾多因子策略优化:借助AI人工智能实现弯道超车关键词:智能投顾、多因子策略、人工智能、因子筛选、机器学习、策略优化、量化投资摘要:本文从智能投顾的核心——多因子策略出发,结合人工智能技术(如机器学习、深度学习),系统讲解传统多因子策略的痛点、AI优化的原理与方法,并通过实战案例演示如何用AI实现策略的“弯道超车”。无论是金融从业者还是技术爱好者,都能通过本文理解多因子策略与AI的融合逻辑,掌
- 8.25 常见机器学习模型的介绍
云策量化
量化软件量化入门教程量化交易量化炒股QMT量化交易入门教程程序化交易PTradedeepseek
8.25常见机器学习模型的介绍Hey,量化投资的小伙伴们!今天我们要聊的是机器学习模型,这些模型就像是我们量化投资工具箱里的瑞士军刀,多功能且强大。准备好了吗?让我们一起探索这些模型的奥秘!1.线性回归(LinearRegression)首先,让我们从最简单的模型开始——线性回归。想象一下,你有一个数据集,里面包含了房子的大小和价格。线性回归模型就像是一个魔法师,它能够找到一条直线,这条直线能够最
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文章目录谈一谈使用Python入门量化投资0x00前言0x01提取数据前置条件提取数据0x02分析数据0x04计算财务回报题外话谈一谈使用Python入门量化投资0x00前言量化交易是使用计算机技术(本文主要指使用Python)帮助投资者分析大量的数据从而制定投资策略,这是属于金融和计算机的交叉领域。本文是用于指导利用Python进行量化交易的初学者入门使用,限于本人水平有限,大家轻点喷~0x01
- 量化投资,python实现
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1:价值投资策略以下是一个简单的用Python实现价值投资策略的实例。这个例子将使用Pandas库来处理数据,并计算一些常见的价值投资指标,如市盈率(PE)、市净率(PB)和股息率,以筛选出潜在的低估股票。这里我们选取那些我们认为市盈率小于10,市净率小于1.5,股息率大于5%的股票是低估的。importpandasaspdimportnumpyasnp#假设这是我们的股票数据,包含股票代码、最新
- python 量化投资策略的基本步骤
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Python是一种非常适合进行量化投资的编程语言,原因在于它的易用性、灵活性以及有大量的库可以用于数据分析、机器学习以及可视化。下面是一个使用Python进行量化投资策略的基本步骤:**1,数据收集:**首先,你需要收集你需要的数据。这可能包括股票价格、交易量、市盈率等各种财务指标。你可以使用像pandas_datareader这样的库从网上获取这些数据。2,数据清洗和整理:数据通常包含错误或者缺
- Python量化投资入门教程:从零构建你的第一个交易策略
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1、什么是量化投资?量化投资(QuantitativeInvestment),即通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取超额收益或特定风险收益比为目的的交易方式。它借助现代统计学、数学方法,利用计算机技术从海量历史数据中寻找能带来超额收益的“大概率”策略和规律,并纪律严明地按照这些策略构建的数量化模型来执行投资理念。其核心优势在于:纪律性:避免投资者在市场波动中因情绪波动做出错误决策。效率
- 用Python绘制专业的K线图【含源代码】
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使用Python绘制一幅专业的K线图,是量化投资和金融数据分析的必备功课。下面我将从K线图简介、数据获取、K线图绘制及成交量绘制等方面,结合源代码,一步步实现专业K线图的绘制。K线图简介K线图又被成为“蜡烛图”、“阴阳线”等,它在视觉效果上可以很清晰得凸显出市场多空形势,K线图成为大家查看行情数据以及各式量化分析不可或缺的一环。在K线图常见的时间跨度分钟、日、周以及月。K线由高开低收四个价格绘制而
- Transformer架构下的量价选股策略分析:量化投资新视角
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Transformer架构下的量价选股策略分析:量化投资新视角【下载地址】Transformer架构下的量价选股策略研究报告探索Transformer架构在量化投资领域的创新应用,本分析报告深入剖析了ChatGPT核心算法如何赋能量价选股策略。报告详细解读了Transformer的基本原理,展示了其在构建高效选股模型中的独特优势。通过严谨的实验设计与结果分析,揭示了该架构在金融市场预测中的潜力。无
- Python爬虫实战:股票历史数据抓取与量化回测全流程详解
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一、股票历史数据抓取的必要性与数据来源1.为什么要抓取股票历史数据?量化投资依赖大量的历史行情数据,通过回测历史策略可以判断策略是否有效。没有数据,量化策略无从谈起。2.常见股票数据获取渠道官方API或数据提供商:如腾讯财经、雪球、网易财经、东方财富等第三方API:tushare、AkShare等开源财经数据接口网页爬虫:通过爬取网页获取数据,适合无API或API限制的场景数据订阅服务:专业付费数
- python 高级应用11:利用tushare 获取股票基础数据,进行EA量化的基础
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在短线操作中量化工具是股票,外汇操作的利器。Tushare是我们获取股票等基础数据的第一步:Tushare是一个免费、开源的Python财经数据接口库,专注于为量化投资提供金融数据支持。它通过简单的API调用,可以获取包括股票、基金、期货、宏观经济等多种金融数据。核心功能股票数据基础信息:股票列表、上市公司基本信息、退市股票等行情数据:日/周/月K线(开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等)分钟
- Scikit-learn:开启量化价值投资的新征程
量化价值投资入门到精通
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Scikit-learn:开启量化价值投资的新征程关键词:Scikit-learn、量化投资、价值投资、机器学习、特征工程、投资组合优化、金融数据分析摘要:本文深入探讨了如何利用Scikit-learn这一强大的Python机器学习库来构建量化价值投资系统。文章从基础概念出发,详细介绍了价值投资的量化实现方法,包括数据获取与处理、特征工程、模型构建与优化等关键环节。通过实际案例展示了如何使用机器学
- 零基础量化交易速成指南:Python语言的跳转语句
包含编程资料、学习路线图、源代码、软件安装包等!【[点击这里]】!在Python中,跳转语句用于改变程序的正常执行流程,在量化投资中常用于策略逻辑控制、错误处理和性能优化。以下是详细说明及实际应用示例:1.break语句:立即终止循环量化应用场景1)达到止损条件立即退出positions={'AAPL':1000,'TSLA':500}stop_loss=0.9#止损线90%forstock,va
- [大A量化专栏] 夏普比率
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夏普比率(SharpeRatio)是量化投资中衡量策略「风险调整后收益」的核心指标,由诺贝尔经济学奖得主威廉·夏普(WilliamSharpe)于1966年提出。它解决了单纯看收益率时忽略风险的致命缺陷。A股实战应用案例假设两个策略对比:策略A:年化收益25%,波动率30%,无风险利率3%夏普=(25%-3%)/30%≈0.73策略B:年化收益18%,波动率12%,无风险利率3%夏普=(18%-3
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使用Wind开放应用接口,可以轻松获取各种金融数据、快速开发个性化应用、构建量化投资平台、实现自动化生成报表、监控市场行情,或者将Wind数据服务与自有系统完美集成。http://www.dajiangzhang.com/document个人做股票研究最难得的是数据源的获取,除了从各大财经网站爬取数据外,从各大财经数据供应商提供的相关接口爬取或者下载,效率更高,数据质量也更有保证。Wind终端一直
- 量化价值投资领域竞争优势深度剖析
量化价值投资入门到精通
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量化价值投资领域竞争优势深度剖析关键词:量化投资、价值投资、竞争优势、因子模型、算法交易、风险管理、技术架构摘要:本文深入剖析量化价值投资领域的竞争优势构建逻辑,从技术架构、核心算法、数学模型、实战应用等维度展开分析。通过揭示数据处理能力、因子挖掘效率、策略迭代速度等核心竞争力要素,结合Python代码实现多因子模型与风险控制算法,展示如何通过技术创新构建差异化优势。适合金融科技从业者、量化投资爱
- Python量化——量化价值投资的必备技能
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Python量化——量化价值投资的必备技能关键词:Python量化、价值投资、金融数据分析、量化交易、投资策略、机器学习、回测系统摘要:本文深入探讨Python在量化价值投资中的应用,从基础概念到实际实现,全面解析如何利用Python构建量化投资系统。文章将详细介绍量化价值投资的核心原理、Python相关工具库、数据处理方法、策略建模和回测系统实现,并通过实际案例展示如何将价值投资理念转化为可执行
- 多因子选股模型python_什么是多因子量化选股模型?
weixin_39557419
多因子选股模型python
引言量化投资中经常听到的“多因子模型”是个什么鬼?因子是影响因素的简称,或简单理解成指标。我们都知道股票收益受到多重因素的影响,比如宏观、行业、流动性、公司基本面、交易情绪等等。所谓“多因子模型”,说白了就是寻找那些对股票收益率最相关的影响因素,使用这些因素(因子或指标)来刻画股票收益并进行选股。多因子模型是量化投资领域应用最广泛也是最成熟的量化选股模型之一,建立在投资组合、资本资产定价(CAPM
- python股票量化交易系统源码_经典的股票量化交易策略(含源码)
weixin_39524147
1.多因子选股(股票)多因子模型是一类重要的选股模型,它的优点是能够综合很多信息最后得出一个选股结果。多因子模型的表现相对来说也比较稳定,因为在不同的市场情况下,总有一些因子会发挥作用。因此,在量化投资中,不同的投资者和研究者都开发了很多不同的多因子模型。各种多因子模型核心的区别一是在因子的选取上,二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。一般而言,多因子选股模型有两种判断方法,一是打分法,二是回
- Python爬虫实战:新浪财经股票金融数据全方位抓取教程
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python爬虫金融开发语言媒体深度学习
1.项目背景与意义随着互联网金融和量化投资的普及,股票数据获取变得尤为重要。新浪财经作为中国最权威的财经门户之一,提供了丰富的股票行情、财报及新闻数据。通过爬取新浪财经数据,可以帮助投资者做决策支持、历史趋势分析及模型训练。本教程旨在帮助你掌握从新浪财经抓取股票数据的全流程,涵盖静态网页解析、API接口调用、异步爬虫、数据存储与清洗等内容。2.新浪财经网站结构及数据分析2.1网站主要页面结构个股行
- 线性代数-第11篇:线性回归与矩阵运算:AI与量化的基础模型
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人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
线性代数-第11篇:线性回归与矩阵运算:AI与量化的基础模型在线性代数的实际应用中,线性回归是连接理论与技术落地的核心桥梁之一。无论是AI领域的预测模型,还是量化投资中的收益分析,线性回归都依赖矩阵运算实现高效求解。本文将深入解析线性回归的矩阵化表达、求解方法及其在AI、量化投资和大数据中的应用。一、线性回归的本质:从公式到矩阵的抽象1.线性回归模型定义线性回归假设因变量y\yy<
- bt (Backtesting Toolkit) 基于 Python 的量化投资 开源回测框架的详细解析和教程
hiquant
python
好的,这是一份关于bt(BacktestingToolkit)Python库的详细解析和教程,内容使用中文编写,并包含目录。bt是一个灵活、基于Python的开源回测框架,旨在帮助量化交易员和研究人员快速测试和评估交易策略。它构建在Pandas和NumPy等标准库之上,易于集成和扩展。目录简介1.1什么是bt?1.2为什么选择bt?安装核心概念3.1数据(Data)3.2算法(Algorithm)
- 金融量化智能体,如何开发一个有效的策略?
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原创内容第887篇,专注智能量化投资、个人成长与财富自由。本周重构了网站,升级了最新的回测引擎,以及升级了论坛。策略年化210%,夏普比3.47,系统源代码及策略均可下载年化37.5%,回撤控制在16.8%,大类资产加止盈策略现在都平稳运行中。我们回到核心系统的升级迭代上。之于量化投资而言,最重要的事情,当然是策略,因子。就是针对当下的市场和投资标的表现,确定下一步的交易逻辑和交易信号。从写一个e
- 量化投资如何用机器学习预测股价?普通人需要哪些工具入门?
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量化投资量化交易程序化交易量化交易python量化炒股券商接口QMT量化投资PTrade
推荐阅读:《【最全攻略】券商交易接口API申请:从数据获取到下单执行》量化投资如何用机器学习预测股价?普通人需要哪些工具入门?机器学习预测股价的基本逻辑股票价格预测本质上是个时间序列预测问题。机器学习模型通过分析历史价格、成交量、财务指标等数据,寻找潜在规律来预测未来走势。常用的模型包括线性回归、随机森林、LSTM神经网络等。举个简单例子,用Python的scikit-learn构建一个线性回归模
- 6.4 R语言在量化投资中的应用
云策量化
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6.4R语言在量化投资中的应用嘿,量化投资的小伙伴们,欢迎来到我们的《量化投资入门》系列教程!今天我们要聊的是R语言在量化投资中的应用。如果你对编程和数据分析感兴趣,那么这节内容绝对不容错过!R语言的魅力首先,让我们来谈谈为什么R语言在量化投资领域如此受欢迎。R语言,一个开源的统计分析和图形软件,以其强大的数据处理能力和丰富的包(libraries)库而闻名。对于我们量化投资者来说,这意味着我们可
- AI与量化投资人才培养计划-连接职场 助力走在金融行业前沿
AI知识分享官
人工智能金融chatgptcopilot数据挖掘边缘计算
AI与量化投资人才培养计划-连接职场助力走在金融行业前沿人工智能(AI)的快速发展,量化投资已逐渐成为金融行业的新趋势,对专业人才的需求日益迫切。本文将深入探讨一项针对AI与量化投资的人才培养计划,旨在为金融专业人士提供连接职场的关键路径,推动他们在金融行业的前沿发展中占据领先地位。一、引言在数字化转型的大潮中,AI与量化投资的结合正在重塑金融市场的格局。传统的投资决策方式正在被算法和大数据所替代
- 量化交易之数学与统计学基础2.3——线性代数与矩阵运算 | 线性方程组
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回归最小二乘法数据挖掘python笔记开源信息可视化
量化交易之数学与统计学基础2.3——线性代数与矩阵运算|线性方程组第二部分:线性代数与矩阵运算第3节:线性方程组:多因子模型中的回归分析与最小二乘法求解一、引言在量化投资领域,多因子模型是解析资产收益率的核心工具之一。其核心假设是资产收益率由多个因子的线性组合驱动,而最小二乘法(OLS)作为求解线性回归参数的经典方法,为因子系数估计提供了理论支撑和实践工具。本文将深入解析多因子模型的线性方程组构建
- 如何使用微信小程序调用deepseek
aidesignplus
人工智能小程序微信小程序深度学习人工智能python
文章目录前言一、deepseek是什么?二、deepseek的优势?三、个人如何通过deepseek变现?展望前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:deepseek作为量化投资产生的为数不多的有益效果,将英伟达股价干崩。个人程序员如何在这股大潮中变现?提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、deepseek是什么?二、deepseek的优势?说实话这个让我有点失望的。Ta自己都没把
- 因子表达式完美重构 | Qlib Alpha158因子库复现 (代码+数据)
AI量化投资实验室
重构python数据挖掘
原创文章第447篇,专注“AI量化投资、个人成长与财富自由"。本周星球代码计划——因子分析,因子挖掘:1、(因子表达式优化)Alpha158以及worldquant101部分因子实现。2、基于lightgbm的因子筛选。3、优秀因子的单因子分析。4、deepalphagen和gplearn部分代码优化。或者可以这么说,当前主流私募基金的做法就是因子挖掘。——手工挖,遗传算法,机器学习等。然后合成因
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
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设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,