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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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Python_P叔
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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
Z_TO
人工智能pythonnumpymatplotlib
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
聪明的一休哥哥
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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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python
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
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言okhttp学习
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
AI懒虫
python3python开发语言
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
scikit-learnpython机器学习ai
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
心心喵
大A量化专栏金融
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
- python量化投资研究
olivesun88
理财PYTHON
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
量化价值投资入门到精通
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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)
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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
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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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“一人企业”技术栈建立自己的算法交易事业金融人工智能
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
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股票量化
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
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
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extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号