csdn_yuan88
csdn_yuan88

VNPY2.0火币期货交易接口配置使用

最近期货ctp穿透接口还在等待期货公式审批，看了vnpy2.0支持的数字货币，自己之前主要使用1.9，但是里面很多接口都以及无法使用了，所以长远来看，还是要转到2.0版本的，不妨试试。

推荐先使用火币的普通交易接口，测试通过了在使用期货接口

首先配置appkey和appsec都是类似的，

需要注意的如下

第一点，交易所选择，直观感受hbdm，但下拉框没有，其实选择huobi就行了

第二点，代码，官方的网页代码 ETH0628 这种格式，但是个人测试不行

然后还有ETH_CQ,这中格式尝试了也不行，最红发现ETH19628这样的才可以

即使这样也会有报错
ws_contract_type = CONTRACT_TYPE_MAP[contract_type] KeyError: 'quarter'

需要修改代码：

hbdm_gateway里面的CONTRACT_TYPE_MAP改为如下信息，则可以解决报错问题

CONTRACT_TYPE_MAP = {
    "this_week": "CW",
    "next_week": "NW",
    "this_quarter": "CQ",
    "quarter": "CQ"
}

第三点：最下面的接口选则hbdm

VNPY2.0火币期货交易接口配置使用_第1张图片

你可能感兴趣的:(量化_量化投资)

  • 【Tkinter从入门到精通】Python原生GUI开发全指南 满怀1015 python开发语言TkinterGUI开发桌面应用界面设计
    目录前言️技术背景与价值当前技术痛点️解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块说明⚖️技术选型对比️二、实战演示⚙️环境配置要求核心代码实现案例1：基础窗口创建案例2：网格布局计算器案例3：文件选择对话框✅运行结果验证⚡三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析四、最佳实践✅推荐方案❌常见错误调试技巧五、应用场景扩展适用领域创新应用方向生态工具链✨结语⚠️技术局
  • 【Python GUI框架全解析】六大主流工具对比与实战指南 满怀1015 python开发语言GUI开发PyQtwxPythonKivy
    目录前言️技术背景与价值当前技术痛点️解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心框架对比图框架定位分析关键技术指标️二、实战演示⚙️环境配置核心代码实现案例1：PyQt5现代化窗口案例2：wxPython文件管理器案例3：Kivy移动风格界面案例4：DearPyGui实时仪表盘✅运行结果验证⚡三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析四、最佳实践✅框架选型建议❌常见误区️调试技巧五、应用场景扩展
  • 千亿参数大模型轻量化实战：手机端LLM推理加速300%方案
    前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站《千亿参数大模型轻量化实战：手机端LLM推理加速300%方案》副标题：2025实测骁龙8Gen4+FP4稀疏量化技术，70B模型推理延迟低至127ms，重构移动端AI天花板封面图：[高通骁龙8Gen4芯片显微照片与Llama3-70B手机端运行界面对比图，右上角标注「实测延迟：127ms/tok
  • 提名 Apache ShardingSphere Committer，说说方法
    优质资源分享学习路线指引（点击解锁）知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统文章首发在公众号（龙台的技术笔记），之后同步到博客园和个人网站：xiaomage.info就在前几天，收到了ApacheS
  • 无需多卡集群，单卡运行扩散模型的技术突破与实践 源客z stablediffusion
    近年来，扩散模型（DiffusionModels）在图像、视频、3D生成等领域取得巨大进展。然而，传统扩散模型往往依赖多卡集群（如8×A100）进行高效训练与推理，这使得个人开发者和中小团队的应用受限。幸运的是，随着模型架构优化、量化技术、推理加速方案的发展，越来越多的开源扩散模型可以在单张消费级显卡（如RTX4090、T4、A6000）上运行，并且性能接近或超越原生大规模模型。本文整理了当前可在
  • 业界优秀零信任安全管理系统产品介绍 scuter_yu 安全网络
    腾讯iOA零信任安全管理系统腾讯iOA零信任安全管理系统是基于腾讯自身无边界零信任企业网的最佳实践推出的终端访问管理方案。它以可信终端、可信身份、可信应用、可信链路为核心，全方位保护企业终端安全，无需VPN即可实现远程办公，且支持公有云和本地云部署模式。该系统依托腾讯安全威胁情报中心，日均拦截超10亿次攻击，其客户端轻量化设计兼容多平台，员工接受度高，助力企业安全上云和数字化转型。深信服零信任iT
  • CST微波工作室学习笔记2 主要特点 raininforest CST学习硬件工程
    概要基于Windows98/Me、WindowsNT4、Windows2000和WindowsXP的图形用户界面快速并能有效使用内存的有限积分（FI）算法由于理想边界拟合技术和薄片技术的采用，性能更加卓越结构建模基于先进ACIS内核的参量化实体建模前端，并附带优异的结构可视化功能。内含多种建模技术，可快速进行结构变换。可通过SAT（如AutoCAD）、IGES、STEP、ProE、CATIA4、C
  • 【技术科普】LoRaWAN 网络怎么搭？推荐试试 ThinkLink 免费版服务器 门思科技 LoRaWAN网络服务器网络服务器运维
    在LoRaWAN项目落地过程中，除了终端设备和网关，很多人最容易忽视的是网络服务器（NetworkServer，简称NS）。然而，它却是系统能否长期稳定运行的关键之一。本文将从LoRaWAN网络结构出发，科普网络服务器的核心职责，并介绍一款适合开发者、技术团队免费试用的轻量化网络服务器——ThinkLink免费版，助力快速构建自己的LoRaWAN网络。一、LoRaWAN网络架构中，NS扮演什么角色
  • [2025CVPR]DE-GANs:一种高效的生成对抗网络 清风AI 深度学习算法详解及代码复现生成对抗网络人工智能神经网络
    目录引言：数据高效GAN的困境核心原理：动态质量筛选机制1.判别器拒绝采样（DRS）的再思考2.质量感知动态拒绝公式（1）质量感知阶段（2）动态拒绝阶段模型架构：轻量化设计技术突破：三大创新点1.首创训练阶段DRS2.动态拒绝机制3.质量重加权策略实验验证：全面性能提升1.数据集与指标2.对比实验结果（1）低样本数据集（2）FFHQ数据集代码解析：关键实现细节对比结果：全面超越现有方法1.低样本数
  • 贝叶斯回归：从概率视角量化预测的不确定性 大千AI助手 人工智能Python#OTHER回归数据挖掘人工智能机器学习算法贝叶斯
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！贝叶斯方法在回归问题中的应用被称为贝叶斯回归（BayesianRegression）。与传统频率派的线性回归（如最小二乘法）不同，贝叶斯回归的核心思想是：将回归参数（如权重系数）视为随机变量，通过贝叶斯定理结合先验分布和观测数据，推导出参数的后验分布，
  • 如何使用 PHP 接入港股实时行情接口（WebSocket 实时K线+盘口） quant_1986 php开发语言网络协议websocket后端经验分享笔记
    在构建金融类网站或量化交易系统时，实时行情数据是不可或缺的核心组件之一。尤其是对港股市场感兴趣的开发者，更需要一个可靠且实时的行情源。本文将介绍如何使用PHP接入港股行情接口，并实现实时接收1分钟K线数据。准备工作首先，确保你的开发环境中安装了Composer。我们将使用PHP的WebSocket客户端库textalk/websocket。composerrequiretextalk/websoc
  • 【数据分析】Python+Tushare实现均线金叉死叉交易策略回测 虚拟现实旅人 数据分析python数据挖掘
    【数据分析】Python+Tushare实现均线金叉死叉交易策略回测简介在本文中，我们将利用Python和Tushare数据接口，对贵州茅台（600519.SH）进行数据分析，并实现基于“双均线”策略的量化回测，完整评估该策略的收益效果。项目目标使用tushare包获取贵州茅台的历史行情数据。计算该股票历史数据的5日均线和30日均线。分析输出所有金叉日期和死叉日期。模拟实际买卖交易流程。1.数据获
  • DeepSeek 桌面端 快捷键唤起小窗口 极致轻量化 小纛 deepseek桌面
    DeepSeek桌面端（DeepSeekDesktop)DeepSeek没有官方桌面端。桌面端的好处是可以随时用快捷键唤起，在跨应用时很有用。目前Github上开源的DeepSeek桌面端是Electron做的，一个安装包要80多MB，太臃肿。本项目用Tauri（Rust+vite），不内置浏览器，而是调用系统原生浏览器内核（如webview2），非常轻量，而且支持快捷键唤起小窗口、开机启动。项目
  • 量化AI价值的30个关键指标 mao_feng 人工智能AI
    摘要：量化AI的战略价值人工智能（AI）成功集成到业务运营中超越了单纯的技术部署;它需要一种严格、可量化的方法来展示其价值。本报告系统地分类并解释了评估AI优势的基本指标，从核心模型性能到总体战略和道德考虑因素。必须制定多方面的衡量策略，将技术AI指标与运营效率、客户体验、财务绩效、战略优势和负责任的AI实践等有形业务成果直接联系起来。稳健的关键绩效指标（KPI）不仅仅是问责制的工具;它们是持续改
  • Mac mini 跑 DeepSeek R1 及 QwQ-32B模型实测报告 强哥之神 GPTmacosGPUdeepseek人工智能语言模型LLM
    测试对象：2025款Macmini（M4/M4Pro芯片）测试模型：DeepSeek-R1（14B/32B）、QwQ-32B（原版/量化版）测试目标：硬件性能适配性、推理速度、内存占用及优化方案一、Macmini硬件配置概览配置项M4基础款（16GB）M4Pro高配（32GB/64GB）芯片M4（10核CPU/10核GPU）M4Pro（14核CPU/20核GPU）内存16GB统一内存32GB/64
  • （Note）音频向量化表示
    音频向量化表示经典语音特征（MFCC等）语音信号的传统特征提取方法包括MFCC（梅尔倒谱系数）、PLP等，用于描述语音的频谱包络信息。这些特征设计依据生理听觉模型，在ASR、情感识别等任务中长期有效。但它们仍属浅层特征，无法自动学习更高阶的语言和语音信息，对说话人和环境的鲁棒性有限，通常需配合复杂模型来提高性能。梅尔倒谱系数特征示意图自监督语音模型（Wav2Vec、HuBERT等）近年来，语音领域
  • YOLOv10 全面升级解析：关键改进点一文掌握 要努力啊啊啊 计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能目标检测深度学习
    ✅YOLOv10改进点详解一、前言YOLOv10是由Ultralytics团队在2024年提出的新一代目标检测模型，在保持高精度的同时进一步优化了部署效率和推理速度。它的核心改进包括：改进方向内容✅非解耦头轻量化设计消除非必要分支，减少冗余计算✅Anchor-Free模式默认启用，无需手动设置anchor✅TAL+DFLLoss提升边界框回归质量✅多任务统一接口detect/segment/pos
  • 《量化开发》系列 第 1 篇：金融知识基础入门指南（附 GitHub 学习项目） Natsume1710 金融github学习
    本文为《量化开发学习路线与知识点》专栏的第一篇参考项目：Awesome-QuantDev-Learn量化金融是金融经济学与计算机科学交叉融合形成的新兴行业，越来越多的技术人才正积极投身其中。然而，面对纷繁复杂的金融概念与专业的开发技能，许多人常常感到无从下手。本专栏将为C++/Python工程师、自学者、量化岗求职者提供系统清晰的学习路径。本篇文章聚焦于量化开发所需的金融基础知识，帮助技术人打下坚
  • 跨届资源汇聚地：校友平台开启终身学习与职业互助新模式 IDZSY0430 学习大数据运维开发用户运营流量运营
    引言在知识经济时代，“校友”二字早已超越单纯的情感符号，演变为蕴含巨大潜能的资源网络。传统校友关系受限于时空隔阂与信息壁垒，难以实现深度互动与资源共享。如今，依托智能化校友平台，一个打破届别、跨越地域的终身学习与职业互助新生态正加速形成，成为驱动个体成长与社群繁荣的核心引擎。一、资源整合：构建校友生态系统的数字基石校友平台的底层逻辑在于系统性整合碎片化资源，为跨届协作奠定量化基础：动态校友数据库平
  • 【GitHub开源项目实战】高频交易系统实战解析：基于 Nautilus Trader 的策略回测与事件驱动架构优化 观熵 GitHub开源项目实战github开源架构
    高频交易系统实战解析：基于NautilusTrader的策略回测与事件驱动架构优化关键词：高频交易、事件驱动架构、NautilusTrader、量化回测、算法交易、PythonCython、交易引擎、回测系统、交易策略框架、实战优化摘要：本篇博客围绕GitHub上高质量的开源项目nautechsystems/nautilus_trader展开系统性实战解析。NautilusTrader是一套为专业
  • YOLOv11性能评估全解析：从理论到实战的指标指南 芯作者 D2:YOLOYOLO计算机视觉
    深入剖析目标检测核心指标，掌握模型优化的关键密码为什么需要性能评估指标？在目标检测领域，YOLO系列模型以其卓越的速度-精度平衡成为行业标杆。当我们训练或使用YOLOv11模型时，一个核心问题始终存在：如何量化模型的性能？性能评估指标正是回答这个问题的关键工具，它们不仅衡量模型效果，更是模型优化迭代的导航灯。本文将系统解析YOLOv11的七大核心评估指标，结合理论公式、可视化解释和实战代码，带您深
  • RAG系列：提升RAG检索力：三大Query变形术，助你玩转AI知识检索！ 数智前沿 数字化转型人工智能RAG
    之前的帖子大多在优化向量化的过程，让文本内容分块更合理和更精准，本篇重点介绍使用RAG时如何优化提示词，以提高查询结果的精准度！一、RAG的“灵魂拷问”：你真的会提问吗？在AI时代，信息检索的效率和质量，80%取决于你“怎么问”。RAG系统的本质，就是“你问得好，我答得妙”。但现实往往是——用户提问：“AI会抢我饭碗吗？”检索系统：一脸懵逼，给你扔来一堆“AI是什么”“就业趋势”……用户：？？？这
  • 创客匠人解析：身心灵赛道创始人 IP 打造核心策略 创小匠 tcp/ip网络协议网络
    在当代社会焦虑情绪蔓延的背景下，身心灵赛道正以万亿级市场规模成为知识变现的新蓝海。作为知识变现领域的重要参与者，创客匠人通过服务超5W+知识博主的实践经验，揭示了该赛道中创始人IP打造的底层逻辑——IP不仅是形象符号，更是连接用户情绪价值与商业价值的核心纽带。一、IP形象的「能量化」构建：从外在到内在的信任锚点身心灵赛道的IP形象绝非单纯的视觉包装，而是「平和感」与「专业度」的融合体。创客匠人在服
  • 当前最好的0样本文本转语音是哪个模型？ skywalk8163 多媒体人工智能人工智能MegaTTS3
    综合排名前三模型‌MegaTTS3（字节跳动&浙江大学）‌‌核心优势‌：仅需‌3-10秒‌参考音频即可精准克隆音色，支持中英混合语音自然切换1112轻量化设计（0.45B参数），实时生成延迟低于400ms11采用‌DiffusionTransformer+WaveVAE‌架构，在韵律自然度榜单SpeechArena排名第一11‌开源地址‌：GitHub官方仓库（免费商用）‌MiniMaxSpeec
  • 如何利用股票API获取实时行情数据？有哪些好用的股票API推荐？ 财云量化 python炒股自动化量化交易程序化交易股票api实时行情数据获取方法api推荐股票量化接口股票API接口
    炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以python炒股自动化（0），申请券商API接口python炒股自动化（1），量化交易接口区别Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化（3）：分析取回的实时数据和历史数据Python炒股自动化（4）：通过接口向交易所发送订单Python炒股自动化（5）：通过接口查询订单，查询账户资产股票量化，Python炒股，CSDN
  • 线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础 程序员勇哥 人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
    线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中，优化问题无处不在，比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念，为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型：从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
  • equine在神经网络中建立量化不确定性 struggle2025 神经网络人工智能深度学习
    一、软件介绍文末提供程序和源码下载众所周知，用于监督标记问题的深度神经网络（DNN）可以在各种学习任务中产生准确的结果。但是，当准确性是唯一目标时，DNN经常会做出过于自信的预测，并且无论测试数据是否属于任何已知标签，它们也总是进行标签预测。EQUINEwascreatedtosimplifytwokindsofuncertaintyquantificationforsupervisedlabel
  • 3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——2.SimHash算法文本去重实战案例：新闻文章去重场景
    SimHash算法文本去重实战案例：新闻文章去重场景一、案例背景与目标二、具体实现步骤与示例1.**待去重文本示例**2.**步骤1：文本预处理与特征提取**3.**步骤2：特征向量化与哈希映射**4.**步骤3：特征向量聚合**5.**步骤4：降维生成SimHash值**6.**步骤5：计算汉明距离与去重判断**三、工程化实现代码（Python简化示例）四、案例总结与优化点一、案例背景与目标假设
  • 同花顺python_【本地直连】同花顺 Python量化交易接口上线 weixin_39938724 同花顺python
    来源：雪球App，作者：私募之家THS，（https://xueqiu.com/5808549553/129022113）导读：同花顺智能交易终端MindGo版已上线2年多，凭借着同花顺深厚的技术底蕴，不断地对终端进行优化。至今，已服务近1000位个人客户，超过200家私募机构，市场份额不断扩大。目前终端已实现：支持股票、指数、基金、期货、外汇、黄金T+D等6个品种日/分钟级策略回测投研策略无缝对
  • [大A量化专栏] 独家梳理-A股周末消息汇总-20250630 心心喵 大A量化专栏金融
    短期ST板块博弈机会政策催化主板ST股涨跌幅放宽至10%，与普通股一致（*ST华光、ST新研弹性大）。风险提示需严格筛选“摘帽预期强+业绩改善”标的，避免退市风险。稳定币/数字人民币香港政策落地8月1日《稳定币条例》生效，关注HB股份（硬件钱包）、JBF（银行IT改造）。上海地铁试点数字人民币“碰一碰”全线网覆盖，CTL（交通支付场景）受益明确。充电宝新规3C认证强制化维K技术（半固态电芯）、安K
  • Java 并发包之线程池和原子计数 lijingyao8206 Java计数ThreadPool并发包java线程池
    对于大数据量关联的业务处理逻辑，比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式，并且可以提高线程利用率，并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。     这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
  • java编程思想 抽象类和接口 百合不是茶 java抽象类接口
    接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持   1 ,抽象类 :  如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)   抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体    package com.wj.Interface;
  • [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统 comsci 数据挖掘
           随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...        所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产     &nb
  • 数组队列总结 沐刃青蛟 数组队列
          数组队列是一种大小可以改变，类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比，它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题，而且因为泛型（类似c++中模板的东西）的存在而支持各种类型。      以下是数组队列的功能实现代码：   import List.Student; public class
  • Oracle存储过程无法编译的解决方法 IT独行者 oracle存储过程　
    今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译，流程规范上的东西，Dave 这里不多说，看看怎么解决问题。   1.     查看无效对象 XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
  • 重装系统之后oracle恢复 文强chu oracle
    前几天正在使用电脑，没有暂停oracle的各种服务。 突然win8.1系统奔溃，无法修复，开机时系统 提示正在搜集错误信息，然后再开机，再提示的无限循环中。 无耐我拿出系统u盘 准备重装系统，没想到竟然无法从u盘引导成功。 晚上到外面早了一家修电脑店，让人家给装了个系统，并且那哥们在我没反应过来的时候， 直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表，再装系统。 然后的结果就是我的oracl
  • python学习二（ 一些基础语法） 小桔子 pthon基础语法
    紧接着把！昨天没看继续看django 官方教程，学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别： 1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式 2. /   除 结果浮点型 //  除 结果整形 %   除 取余数 *   乘 **  乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25 _&
  • svn 常用命令 aichenglong SVN版本回退
    1 svn回退版本   1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version 两者的区别:   revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)   revert chanages from this versio
  • 某小公司面试归来 alafqq 面试
    先填单子，还要写笔试题，我以时间为急，拒绝了它。。时间宝贵。 老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。 面试官很刁难，问了几个问题，记录下； 1，包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了 2，hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果，他说我说反了。 3，最恶心的一道题，抽象类继承抽象类吗？（察，一般它都是被继承的啊） 4，stru
  • 动态数组的存储速度比较 集合框架 百合不是茶 集合框架
    集合框架： 自定义数据结构(增删改查等) package 数组; /** * 创建动态数组 * @author 百合 * */ public class ArrayDemo{ //定义一个数组来存放数据 String[] src = new String[0]; /** * 增加元素加入容器 * @param s要加入容器
  • 用JS实现一个JS对象，对象里有两个属性一个方法 bijian1013 js对象
    <html> <head> </head> <body> 用js代码实现一个js对象，对象里有两个属性，一个方法 </body> <script> var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
  • 探索JUnit4扩展：使用Rule bijian1013 java单元测试JUnitRule
            在上一篇文章中，讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式，即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。 1. Rule       &n
  • [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化 bit1129 POJO
    当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时，使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种： 1. POJO对象不包含任何泛型的字段 2. POJO对象包含泛型字段，例如泛型集合或者泛型类 Data类 a.不是泛型类， b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO    
  • 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用 bit1129 kafka
    0.Kafka服务器的配置 一个Broker， 一个Topic Topic中只有一个Partition（）   1. Producer： package kafka.examples.producers; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.javaapi.producer.Producer; impor
  • lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify ronin47
    1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync 最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案，原先使用的是 inotify + rsync，但随着文件数量的增大到100W+，目录下的文件列表就达20M，在网络状况不佳或者限速的情况下，变更的文件可能10来个才几M，却因此要发送的文件列表就达20M，严重减低的带宽的使用效率以及同步效率；更为要紧的是，加入inotify
  • java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果 bylijinnan java
    public class IsBinTreePostTraverse{ static boolean isBSTPostOrder(int[] a){ if(a==null){ return false; } /*1.只有一个结点时，肯定是查找树 *2.只有两个结点时，肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
  • MySQL的sum函数返回的类型 bylijinnan javaspringsqlmysqljdbc
    今天项目切换数据库时，出错 访问数据库的代码大概是这样： String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName"; List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql); for (Map row : rows
  • java设计模式之单例模式 chicony java设计模式
    在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的： 　　作为对象的创建模式，单例模式确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构 　　单例模式的特点： 单例类只能有一个实例。 单例类必须自己创建自己的唯一实例。 单例类必须给所有其他对象提供这一实例。 　　饿汉式单例类   publ
  • javascript取当月最后一天 ctrain JavaScript
    <!--javascript取当月最后一天--> <script language=javascript> var current = new Date(); var year = current.getYear(); var month = current.getMonth(); showMonthLastDay(year, mont
  • linux tune2fs命令详解 daizj linuxtune2fs查看系统文件块信息
    一.简介： tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数，Windows下面如果出现意外断电死机情况，下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检，而且是可以通过tune2fs命令，自行定义自检周期及方式。 二.用法： Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
  • 做有中国特色的程序员 dcj3sjt126com 程序员
      从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有
  • Android：TextView属性大全 dcj3sjt126com textview
    android:autoLink    设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时，文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all)  android:autoText    如果设置，将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果，在显示输入法并输
  • tomcat虚拟目录安装及其配置 eksliang tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097184 1.-------------------------------------------tomcat  目录结构 config：存放tomcat的配置文件 temp  ：存放tomcat跑起来后存放临时文件用的 work   ： 当第一次访问应用中的jsp
  • 浅谈：APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞 gg163 APP
    首先，说到APP的安全漏洞，身为程序猿的大家应该不陌生；如果抛开安卓自身开源的问题的话，其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上，有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测（ineice.com）的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。 1. 应用反编译漏洞：APK 包非常容易被反编译成可读
  • C#根据网址生成静态页面 hvt Web.netC#asp.nethovertree
    HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页，以及显示用户名，退出等功能。根据网址生成页面的方法：   bool CreateHtmlFile(string url, string path) { //http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm stri
  • SVG 教程 （一） 天梯梦 svg
    SVG 简介 SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识： 继续学习之前，你应该对以下内容有基本的了解： HTML XML 基础 如果希望首先学习这些内容，请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG？ SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics) SVG 用来定义用于网络的基于矢量
  • 一个简单的java栈 luyulong java数据结构栈
    public class MyStack { private long[] arr; private int top; public MyStack() { arr = new long[10]; top = -1; } public MyStack(int maxsize) { arr = new long[maxsize]; top
  • 基础数据结构和算法八：Binary search sunwinner AlgorithmBinary search
    Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
  • 12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 刘星宇 c面试
    12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 1.gets()函数 问：请找出下面代码里的问题： #include<stdio.h> int main(void) {     char buff[10];     memset(buff,0,sizeof(buff));
  • ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动ITeye试读
    ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 7月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2092746 本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）： 《Java性能优化权威指南》
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他