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程序员勇哥
人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
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- 量化价值投资入门:Fama-French三因子模型详解与实战应用
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量化价值投资入门:Fama-French三因子模型详解与实战应用关键词:量化投资、Fama-French三因子模型、价值投资、因子投资、资产定价、Python实现、投资组合管理摘要:本文深入解析Fama-French三因子模型的理论基础、数学原理和实际应用。作为现代金融学最重要的资产定价模型之一,三因子模型通过市场因子、规模因子和价值因子解释股票收益差异。我们将从模型起源开始,详细讲解其数学表达和
- 另类数据挖掘:如何用网络搜索数据预测上市公司业绩?
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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- 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
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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
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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
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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?
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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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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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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
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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)
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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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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
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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
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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
- 安装数据库首次应用
Array_06
javaoraclesql
可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求
enter full pathname of java.exe的界面
这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如:【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe!
注意第一次,使用SQL D
- Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法
bijian1013
Welogic
在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了,通过网上查询资料解决,实践整理了一下。
一.修改Console密码
打开weblogic控制台,安全领域 --> myrealm -->&n
- IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed
Cwind
javaServlets
对于初学者来说,一个常见的误解是:当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码:
protected void doPost() {
if (someCondition) {
sendRedirect();
}
forward(); // Thi
- 基于流的装饰设计模式
木zi_鸣
设计模式
当想要对已有类的对象进行功能增强时,可以定义一个类,将已有对象传入,基于已有的功能,并提供加强功能。
自定义的类成为装饰类
模仿BufferedReader,对Reader进行包装,体现装饰设计模式
装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象,并基于被装饰的对象功能,提供更强的功能。
装饰模式比继承灵活,避免继承臃肿,降低了类与类之间的关系
装饰类因为增强已有对象,具备的功能该
- Linux中的uniq命令
被触发
linux
Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容,这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情 况下,第二个及以后更多个重复行将被删去,行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示,则从标准输入读取。
AD:
uniq [选项] 文件
说明:这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情况下,第二个
- 正则表达式Pattern
肆无忌惮_
Pattern
正则表达式是符合一定规则的表达式,用来专门操作字符串,对字符创进行匹配,切割,替换,获取。
例如,我们需要对QQ号码格式进行检验
规则是长度6~12位 不能0开头 只能是数字,我们可以一位一位进行比较,利用parseLong进行判断,或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14}
&nbs
- Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)
知了ing
oraclesql
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(se
- Python调试
矮蛋蛋
pythonpdb
原文地址:
http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137
1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了,但对比IBM的Python 代码调试技巧:
IBM:包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试:
http://www.ibm.com/d
- webservice传递自定义对象时函数为空,以及boolean不对应的问题
alleni123
webservice
今天在客户端调用方法
NodeStatus status=iservice.getNodeStatus().
结果NodeStatus的属性都是null。
进行debug之后,发现服务器端返回的确实是有值的对象。
后来发现原来是因为在客户端,NodeStatus的setter全部被我删除了。
本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter, 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
- java如何干掉指针,又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针
百合不是茶
C语言的强大在于可以直接操作指针的地址,通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大,初学者很难掌握, java的出现解决了c,c++中指针的问题 java将指针封装在底层,开发人员是不能够去操作指针的地址,但是可以通过引用来间接的操作:
定义一个指针p来指向a的地址(&是地址符号):
- Eclipse打不开,提示“An error has occurred.See the log file ***/.log”
bijian1013
eclipse
打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件,发现如下错误:
!ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139
!MESSAGE Application error
!STACK 1
java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
- spring aop实例annotation方法实现
bijian1013
javaspringAOPannotation
在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP,这里学习使用annotation来实现,使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut
AdviceMethods.jav
- [Velocity一]Velocity语法基础入门
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velocity
用户和开发人员参考文档
http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html
注释
1.行级注释##
2.多行注释#* *#
变量定义
使用$开头的字符串是变量定义,例如$var1, $var2,
赋值
使用#set为变量赋值,例
- 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理
bit1129
kafka
1. 关于request.required.acks
request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功,默认是0,
0表示即不进行确认即返回。
1表示Leader写成功即返回,此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中
-1表示根据指定的最少Partition确认后才返回,这个在
Th
- lua统计nginx内部变量数据
ronin47
lua nginx 统计
server {
listen 80;
server_name photo.domain.com;
location /{set $str $uri;
content_by_lua '
local url = ngx.var.uri
local res = ngx.location.capture(
- java-11.二叉树中节点的最大距离
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MaxLenInBinTree {
/*
a. 1
/ \
2 3
/ \ / \
4 5 6 7
max=4 pass "root"
- Netty源码学习-ReadTimeoutHandler
bylijinnan
javanetty
ReadTimeoutHandler的实现思路:
开启一个定时任务,如果在指定时间内没有接收到消息,则抛出ReadTimeoutException
这个异常的捕获,在开发中,交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler,例如
private final ChannelHandler timeoutHandler =
new ReadTim
- jquery验证上传文件样式及大小(好用)
cngolon
文件上传jquery验证
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
- 浏览器兼容【转】
cuishikuan
css浏览器IE
浏览器兼容问题一:不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同
问题症状:随便写几个标签,不加样式控制的情况下,各自的margin 和padding差异较大。
碰到频率:100%
解决方案:CSS里 *{margin:0;padding:0;}
备注:这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题,几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
- Shell特殊变量:Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数
daizj
shell$#$?特殊变量
前面已经讲到,变量名只能包含数字、字母和下划线,因为某些包含其他字符的变量有特殊含义,这样的变量被称为特殊变量。例如,$ 表示当前Shell进程的ID,即pid,看下面的代码:
$echo $$
运行结果
29949
特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字,表示第几个参数。例如,第一个
- 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID!
dcj3sjt126com
unix
翻到一本书,讲到编程一般原则是kiss:Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会,其实不仅编程如此,而且系统架构也是如此。
KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情,并且要做好的程序;编写可以在一起工作的程序,编写处理文本流的程序,因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律,高明的工程师的神圣的“KISS 原
- android Activity间List传值
dcj3sjt126com
Activity
第一个Activity:
import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
- tomcat 设置java虚拟机内存
eksliang
tomcat 内存设置
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http://eksliang.iteye.com/
常见的内存溢出有以下两种:
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
------------
- Android 数据库事务处理
gqdy365
android
使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务,程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功,如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务,如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
- Java 打开浏览器
hw1287789687
打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
使用java 语言如何打开浏览器呢?
我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址
使用IE 打开
D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709
使用火狐打开
D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
- ReplaceGoogleCDN:将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件
justjavac
chromeGooglegoogle apichrome插件
Chrome Web Store 安装地址: https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice
由于众所周知的原因,只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样,通过script标记引用这些资源,让网站访问速度瞬间提速吧
- 进程VS.线程
m635674608
线程
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http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点:
多进程模式最大
- Linux下安装MemCached
字符串
memcached
前提准备:1. MemCached目前最新版本为:1.4.22,可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent,因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令,查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
- java设计模式之--jdk动态代理(实现aop编程)
Supanccy2013
javaDAO设计模式AOP
与静态代理类对照的是动态代理类,动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成,无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作,而且提高了软件系统的可扩展性,因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。
&
- Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持
wiselyman
spring 4
2.1 默认方法(default method)
java8引入了一个default medthod;
用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展
使用default关键字
Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean
2.2
将要被声明成bean的类
public class DemoService {