- 99.20 金融难点通俗解释:中药配方比喻马科维茨资产组合模型(MPT)
AI量金术师
金融资产组合模型进化论金融人工智能python机器学习大数据数据库
目录0.承前1.核心知识点拆解2.中药搭配比喻方案分析2.1比喻的合理性3.通俗易懂的解释3.1以中药房为例3.2配方原理4.实际应用举例4.1基础配方示例4.2效果说明5.注意事项5.1个性化配置5.2定期调整6.总结7.代码实现0.承前本文主旨:本文通过中药配方这一生动比喻来解释马科维茨资产组合模型的核心概念。将投资收益比作药效,风险比作苦味,资产相关性比作药材相互作用,并通过Python代码
- 【OpenGL】使用 python + Qt + OpenGL 的现代渲染
无水先生
3D图形渲染和OpenGL编程pythonqt计算机图形学
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- 玄机靶场--第一章 应急响应-webshell查杀
Clockwiseee
学习安全web安全靶场应急响应webshell查杀
文章目录第一章应急响应-webshell查杀1.黑客webshell里面的flagflag{xxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxx}2.黑客使用的什么工具的shellgithub地址的md5flag{md5}3.黑客隐藏shell的完整路径的md5flag{md5}注:/xxx/xxx/xxx/xxx/xxx.xxx4.黑客免杀马完整路径md5flag{md5}利用工具查杀第一章应急响
- random(随机数)
MoRanzhi1203
python
random(随机数)Python的random库是用于生成随机数的标准库。它提供了各种功能,可以产生伪随机数、随机选择元素、打乱序列等。importrandom该模块实现了各种分布的伪随机数生成器。对于整数,从范围中有统一的选择。对于序列,存在随机元素的统一选择、用于生成列表的随机排列的函数、以及用于随机抽样而无需替换的函数。在实数轴上,有计算均匀、正态(高斯)、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布
- 9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案(理论+Python实战)
AI量金术师
金融资产组合模型进化论python开发语言金融人工智能机器学习算法
目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性1.9确保矩阵半正定性1.10格式转换和返回1.11calculate_covariance_matrix函数汇总2.代码汇总3.反思3.1不足之处3.2提升思路4.启后0.承前本篇博文是对
- 0. 金融资产组合模型进化全图鉴
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能金融python大数据机器学习
目录0.前言0.1专栏主旨0.2本文主旨1.资产组合模型进化路线2.资产组合模型量化回测实现3.金融量化难点通俗解释0.前言0.1专栏主旨本专栏【金融资产组合模型进化论】以马科维茨资产组合模型为起点,带领读者一步步感受、体验金融资产组合模型的优化、进化的演变,目标是能让所有读者都能看明白的金融资产组合模型理论+因子理论+时序模型,使读者对金融资产有一个框架的、高纬度的认识。0.2本文主旨本文为记录
- 数科OFD套餐转换原理剖析与平替方案实现
源之缘-OFD解决方案之道
ofdofd
一、引言近年来,随着电子发票的普及,OFD格式作为我国电子发票的标准格式,其应用范围日益广泛。然而,由于不同软件生成的OFD文件存在差异,以及用户对OFD文件处理需求的多样化,OFD套餐转换工具应运而生。本文将深入剖析数科OFD套餐转换工具的原理,并分享笔者实现的平替方案。二、数科OFD套餐转换原理数科OFD套餐转换工具的核心功能是将OFD文件转换为其他格式,例如PDF、图片等,并支持批量转换、添
- 【TOGAF系列】架构开发方法(ADF)第五章
东临碣石82
架构
第5章:C阶段:信息系统架构5.1目标C阶段的目标是:制定目标信息系统架构,描述企业的信息系统架构将如何实现业务架构和架构愿景,以解决架构工作说明书和利益相关者关注的问题根据基线和目标信息系统(数据和应用程序)架构之间的差距,确定候选架构路线图组件5.2方法阶段C涉及数据和应用程序架构的某种组合,无论是按哪种顺序。这两种序列都有支持者。例如,StevenSpewak的企业架构规划(EAP)建议采用
- 【TOGAF系列】架构开发方法(ADF)第七章
东临碣石82
架构
第7章:C阶段:信息系统架构——应用架构本章描述了阶段C的应用程序架构部分。7.1目标C阶段应用程序架构部分的目标是:开发目标应用程序架构,以解决架构工作说明书和利益相关者关注的问题,实现业务架构和架构愿景根据基线和目标应用程序体系结构之间的差距确定候选体系结构路线图组件7.2输入本节定义了阶段C(应用程序架构)的输入。7.2.1企业外部参考资料■架构参考资料(见TOGAF标准——架构内容)7.2
- 【TOGAF系列】架构开发方法(ADF)第三章
东临碣石82
架构
3.1目标A阶段的目标是:就拟议的企业架构所带来的能力和业务价值制定一个高层次的愿景获得架构工作说明书的批准,该说明书定义了开发和部署架构愿景中概述的架构的工作计划3.2输入本节定义了阶段A的输入。3.2.1企业外部参考资料架构参考资料(见TOGAF标准——架构内容)3.2.2非架构输入架构工作请求(见TOGAF标准——架构内容)业务原则、业务目标和业务驱动因素(参见TOGAF标准——架构内容)3
- 费加罗的婚礼
三眼桥墩
喜爱的诗歌
法国戏剧家博马舍在18世纪70年代创作了“费加罗三部曲”的三部戏剧,分别是《塞维利亚的理发师》、《费加罗的婚礼》和《有罪的母亲》。前两部被谱成了曲,18世纪的莫扎特选择了第二部,19世纪的罗西尼选择了第一部。《费加罗的婚礼》的故事取材于法国剧作家博马舍的同名喜剧,是莫扎特的代表作之一。故事发生在阿玛维瓦伯爵家:男仆费加罗正直聪明,即将与美丽的女仆苏珊娜结婚。没想到好色的阿玛维瓦伯爵早就对苏珊娜垂涎
- 江城子(密州出猎) --苏轼
三眼桥墩
喜爱的诗歌
老夫聊发少年狂,左牵黄,右擎苍。锦帽貂裘、千骑卷平冈。为报倾城随太守,亲射虎,看孙郎。酒酣胸胆尚开张,鬓微霜,又何妨?持节云中、何日遣冯唐?会挽雕弓如满月,西北望,射天狼。
- day6手机摄影社区,可以去苹果摄影社区学习拍摄技巧
今天会营业
手机摄影摄影
逛自己手机的社区:即××(手机牌子)摄影社区拍照时防止抖动可以控制自己的呼吸,不要大喘气拍一张照片后,如何简单的用手机修图?HDR模式就是让高光部分和阴影部分更协调(拍风紧时可以打开,拍人时不要打开)例如上图中如果没有使用HDR模式,天空可能会更亮山可能会更暗,打开HDR后天空会变暗,山会变亮些。拍照要四平八稳,即横是横,竖是竖线条不要歪七扭八的专业模式中:ISO代表感光度,感光度越高照片越亮照片
- 阅读:在方寸之间重构人类文明的精神版图
智识世界Intelligence
重构深度学习学习方法课程设计
在敦煌莫高窟的藏经洞里,5世纪的手抄《妙法莲华经》与8世纪的粟特文《圣经》残卷相邻而眠;在大航海时代的里斯本港口,达伽马船队的水手们将《马可波罗游记》与星盘一同装入行囊;在21世纪的数字云端,《论语》的注疏与《哈姆雷特》的原文正在以每秒数万次的频率被同步点击。这些跨越时空的精神印记,揭示着一个永恒的真相:人类用文字搭建的桥梁,始终在重构着世界的认知疆域。一、文字符号:突破时空界限的认知革命当苏美尔
- 表的创建(列的类型定义)
Chasing追~
mysql数据库学习数据库c++学习mysql
数据表操作表是一种很重要的数据库对象,是组成数据库的基本元素,由若干个字段组成,主要用来实现存储数据记录。表的操作包括创建表、查询表、修改表和删除表。如何创建一张简单表?ID(class_id)名称(class_name)班主任(class_teacher)101六年级一班马老师102六年级二班潘老师createdatabaseschool;useschool;createtableclass(c
- 起飞前必读:全面了解现代航空公司的真实面貌
CAAC_SKY
智慧民航交通物流业界资讯职场和发展人工智能
在我们惊叹于飞机翱翔天际的壮丽景象时,往往忽略了将这一切变为可能的复杂而精细的系统。现代航空公司不仅是交通工具的提供者,更是推动全球经济、连接文化的中坚力量。在您下次踏上旅程之前,让我们一同揭开航空公司的神秘面纱,全面了解其真实面貌。1.旅客运输服务:从值机到降落的全方位体验对于大多数乘客而言,航空公司最直观的体现便是其旅客运输服务。这一过程始于值机,终于降落,涵盖了多个环节:机票销售:通过在线平
- x86 Docker镜像转换为 ARM 架构镜像
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dockerarm开发架构
Docker是一种流行的容器化技术,可以帮助开发人员在不同的操作系统和硬件平台上运行应用程序。然而,由于不同的硬件架构,例如x86和ARM,Docker镜像在不同的平台上不能直接运行。本文将介绍如何将x86Docker镜像转换为ARM架构,并提供代码示例。目录1.环境配置2.注意事项3.镜像拉取4.x86系统打包镜像1.环境配置docker运行其他平台容器,需要使用--platform参数来指定平
- 7. 马科维茨资产组合模型+金融研报AI长文本智能体(Qwen-Long)增强方案(理论+Python实战)
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能金融python机器学习算法大数据线性回归
目录0.承前1.深度金融研报准备2.核心AI函数代码讲解2.1函数概述2.2输入参数2.3主要流程2.4异常处理2.5清理工作2.7get_ai_weights函数汇总3.汇总代码4.反思4.1不足之处4.2提升思路5.启后0.承前本篇博文是对前两篇文章,链接:5.马科维茨资产组合模型+政策意图AI金融智能体(Qwen-Max)增强方案(理论+Python实战)6.马科维茨资产组合模型+政策意图A
- 电商平台架构设计与微服务部署
Go小鸟编程
微服务电商golang后端架构云原生
电商业务模型分析电商业务是一个涵盖广泛、交互复杂的系统,涉及用户浏览商品、下单购物、支付、订单处理、物流配送等多个环节。从业务的角度进行拆解可以更好地理解和组织各个方面的功能。以下是对电商业务场景、业务模型和工作链路的拆解。买家视角电商系统的本质是促进商品和服务的在线买卖,面向买家用户的工作流是电商系统的核心卖家视角从商家的视角,电商系统的一般工作流程涉及商品管理、订单处理、售后服务等多个环节:平
- 从文字到思维:呆马GPT在人工智能领域的创新之旅
呆码科技
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引言生成式预训练变换器(GenerativePre-trainedTransformer,简称GPT)领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来,该技术经历了多代发展,不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练,学习语言的统计规律和世界知识,然后在特定任务上进行微调,以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理(NLP)技术
- 6. 马科维茨资产组合模型+政策意图AI金融智能体(DeepSeek-V3)增强方案(理论+Python实战)
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能金融python机器学习算法大数据数学建模
目录0.承前1.幻方量化&DeepSeek1.1Whatis幻方量化1.2WhatisDeepSeek2.重写AI金融智能体函数3.汇总代码4.反思4.1不足之处4.2提升思路5.启后0.承前本篇博文是对上一篇文章,链接:5.马科维茨资产组合模型+政策意图AI金融智能体(Qwen-Max)增强方案(理论+Python实战)的AI金融智能体更改为幻方量化DeepSeek-V3的尝试。唯一区别之处在于
- python绘制带有显著性差异的柱状图
彭博锐
python开发语言AI编程
直观认识有的时候看文献会发现柱状图上标记有不同的字母,这其实是使用字母表示法来代表不同组之间的差异,不同的字母表示具有显著性的差异,相同的字母表示没有显著性差异。图片来自文献(Lietal.,2019)含有大小写字母的两组方差分析参考自文献(马继龙等,2024)。显著性差异的表示方法常见的一般有P值、星号标记和字母标记等。1、P值:当P值小于或等于事先设定的显著性水平(通常是0.05)时,我们认为
- 大数据手写面试题Scala语言实现大全(持续更新)
大模型大数据攻城狮
大数据数据结构算法面试题面试宝典
在大数据领域,Scala语言因其强大的函数式编程特性和对并发处理的良好支持而成为了开发者们的热门选择。有些面试官,为了考验面试者的基本功,需要让手写一些面试题,以数据结构和算法类的居多。本文将为您提供一些常见的Scala手写面试题及参考答案,帮助您在面试或工作中更好地运用Scala。目录1.冒泡排序2.二分查找3.快速排序4.归并排序5.手写Spark-WordCount6.手写Spark程序求平
- 目标跟踪概念、多目标跟踪算法SORT和deep SORT原理
yhwang-hub
深度学习
目录目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念欧氏距离、马氏距离、余弦距离欧氏距离马氏距离余弦距离SORT算法原理SORT算法中的匈牙利匹配算法指派问题中的匈牙利算法预测模型(卡尔曼滤波器)数据关联(匈牙利匹配)目标丢失问题的处理SORT算法过程deepSORT算法原理状态估计轨迹处理分配问题的评价指标级联匹配深度表观描述子算法总结目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念目标跟踪分为静态背景下的目标跟踪
- 东野圭吾读书笔记 —— 新参者
蜡笔小新..
读点小书东野圭吾新参者
假期重新读一读之前的书,做一点记录。故事始于充满传统风情的日本桥地区,甘酒横丁商业街附近的小传马町公寓。一位刚搬来不久的独居女子三井峰子在家中惨遭勒杀。刚刚调任到此地的刑警加贺恭一郎接手了这起案件。他通过调查商业街上与峰子有过交集的商户,逐步揭开案件的真相。被害人三井峰子家中的线索:半年前离婚后开始独居,有一个离家出走的儿子清濑弘毅,母子俩几乎不见面。刚搬来日本桥不久,于6月10日晚7点左右被勒杀
- Azure学生订阅上手实操:快速搭建Docker+WordPress环境
shelby_loo
azuredockermicrosoft
引言本文将详细指导您如何在Azure100学生订阅中,创建一台Ubuntu虚拟机,并利用Docker快速部署一个WordPress站点。这对于初学者和想要搭建个人博客或小型网站的用户来说,是一个非常实用的教程。Docker和WordPress简介Docker是一个开源的应用容器引擎,它可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,甚至是云平
- 4. 马科维茨资产组合模型+Fama-French五因子优化方案(理论+Python实战)
金融OG
金融资产组合模型进化论pythonjava前端金融数据库机器学习大数据
目录0.承前1.Fama-French五因子优化的现代投资组合理论1.1WhatisFama-French五因子优化的现代投资组合理论1.2WhyisFama-French五因子优化的现代投资组合理论1.3HowtoFama-French五因子优化的现代投资组合理论2.数据要素&计算流程2.1参数集设置2.2数据获取&预处理2.3收益率计算2.4因子构建与预期收益率计算2.5协方差矩阵计算2.6投
- 2. 马科维茨资产组合模型+CAMP优化方案(理论+Python实战)
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金融资产组合模型进化论人工智能大数据金融python数据库机器学习
目录0.承前1.资本资产定价模型(CAPM)优化的现代投资组合理论1.1WhatisCAPM优化的现代投资组合理论1.2WhyisCAPM优化的现代投资组合理论1.3HowtoCAPM优化的现代投资组合理论2.数据要素&计算流程2.1参数集设置2.2数据获取&预处理2.3收益率计算2.4CAPM预期收益率计算2.5协方差矩阵计算2.6投资组合表现计算2.7夏普比率优化2.8持仓筛选3.汇总代码4.
- 【AI量金术师:简易代码领悟高深金融术语】02.马科维茨资产组合模型Python实战
金融OG
高深金融术语私厨人工智能金融python
目录1.马科维茨资产组合模型简介1.1模型的起源与发展1.2核心概念2.模型的基本假设2.1投资者行为假设2.2市场环境假设3.模型的应用与局限性3.1实际应用3.2局限性探讨4.Python代码案例:实现马科维茨资产组合模型4.1环境准备与数据获取4.2数据收集4.3计算收益率与协方差矩阵4.4随机生成投资组合4.5绘制有效前沿4.6优化求解最优投资组合5.结论与展望1.马科维茨资产组合模型简介
- 国产工作平替软件推荐
CIb0la
程序人生
“免费”的开源是一方面,国产工作效率软件的发展这两年也做的相当不错。因为有些时候,用无可用,只能使用国产软件怎么办呢?所以介绍一些国产效率软件。Flomo(浮墨笔记)/元思笔记支持全端,够轻够小够用,不付费也可以用。毕竟“卡片”,每张也就200-300字而已。IOS和安卓备机之间有时候只是简单传递个文字,这个很方便。Lattics/钉钉个人版Lattics和Obsidian最大区别在于,把“一些麻
- 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
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
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