funny horse
funny horse

债券收益率预测模型_利率预测模型系列之一：简单的N-S模型运用

原标题：利率预测模型系列之一：简单的N-S模型运用

文章转自国信固收研究

一、利率预测模型理论基础

动态的Nelson-Siegel模型

Nelson-Siegel模型最早由Nelson和Siegel于1987年提出，这一模型适用于利率期限结构的分析，该模型中有四个具有经济学含义的参数，能较好地刻画利率曲线的不同情况及变动情况。具体如下：

二、基于动态Nelson-Siegel模型利率预测的实证研究

在简单介绍了动态Nelson-Siegel模型后，我们利用其对我国国债收益率预测进行实证分析。

本文选择2006年3月至2018年12月的国债利率数据作为样本拟合区间，2018年1月至2019年5月作为预测区间，采用滚动预测的方式对未来10年期国债收益率进行预测。举例来说，在2018年6月，本文利用2006年3月至2018年6月的数据来计算参数，并利用这一参数对2018年7月-12月的10年国债利率数据进行预测。

运用上述模型在样本预测区间2018年1月-2019年6月进行预测，在拟合区间估计的基础上，每次向前递推6个月进而来对10年期国债利率进行预测。具体预测情况如下图：

根据近1年的预测偏差来看，预测值普遍较实际值偏大一些，主要是过去一年债券市场处于牛市状态，国债利率在实际中下行的速度会更快一些。在1个月的时间窗口来看，预测值较实际值平均大14BP左右；3个月的时间窗口来看，预测值较实际值平均大21BP左右；6个月的时间窗口来看，预测值较实际值平均大27BP左右。

根据2018年12月底的利率数据来进行预测，未来1个月、3个月、6个月的10年国债利率的预测值分别为3.25、3.31和3.46。

11月16日 股权投资的陷阱——资本市场的会计逻辑

11月17日【债券投资实战】每周债市复盘11.11-11.15(第10期)

11月18日 乘用车行业信用风险展望

11月19日 把握摊余成本法债基的投资机会

11月20日 解读结构性存款新规

11月21日 城投：行走在魔幻与现实之间返回搜狐，查看更多

责任编辑：

你可能感兴趣的:(债券收益率预测模型)

  • 我的理财成果——熊市下的投资收益率（二） 唐麦吉
    接上一篇：我的理财成果——熊市下的投资收益率（一）https://www.jianshu.com/p/30266a2d615f01我选的第一只股票是长安汽车，买的时候价格是10.35，5月15号。当时的大盘已经跌了一波了，从年初的3500点跌到了3100左右，而这只股票也从十二三块的价格跌到了10.35元。买了以后心里还是很没有底的，看资料是看资料，实践是实践，而且这毕竟是真金白银的资金。心里多多
  • 货币基金的优势 PixieRoRo
    【回答】货币基金的优势：1、投资门槛低，基本上100元以上就可以，起手金额少；2.操作简单，存取方便；3.每天都可以获得收益；4.适合短期不需要用的闲钱，可以获得高于银行同期同类存款利息，一般可以高出银行年收益率1-4%。
  • 20240319金融读报：金融助力农业&科创企业风控模型 墨_浅- 金融读报叭叭叭儿金融债券农业生产现代化风控模型新质生产力
    1、农发行2023年第二十期金融债券票面利率为2.85%2、农业生产现代化转型-》农机：新疆尉犁县超级棉田里，农业无人机、采棉打包机、棉田打顶机器人等现代化机械设施，让两个人收种3000亩棉田成为了可能（金融机构可以结合农机购置补贴创新产品）3、金融支持三农短板：抵押物评估缺乏公信力-》农业供应链金融（类似于票据承兑、理财代销？）4、服务新质生产力：科创产业高地评估：“看未来、看技术、看团队”，针
  • regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结 饮啦冰美式 机器学习回归学习
    简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时，因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和，可以找到
  • 《股票魔法师3》精华解读1-2----顶尖交易员是怎样工作的 趋势交易圆桌派
    1-2：这么多年来你们的日常工作模式改变了吗？米勒维尼：就像我的交易方式一样，我的日常工作模式也相对不变。我的大部分工作都是在开盘前一天晚上完成的，所以当开市的时候，我已经知道自己关注的股票的情况及价格水平。我在上午8:30到达交易屏幕前，所做的第一件事就是看看可能影响收益率，和与持仓标的有关的新闻，我还会看看盘前期货以了解开盘动向。然后我会查看现有的持仓、更新止损指令，并设置提示----当候选股
  • Effective C++ 学习笔记 条款13 以对象管理资源 吃着火锅x唱着歌 EffectiveC++（第三版）c++学习笔记
    假设我们使用一个用来塑模投资行为（如股票、债券等等）的程序库，其中各式各样的投资类型继承自一个rootclassInvestment：classInvestment{/*...*/};//“投资类型”继承体系中的rootclass进一步假设，这个程序库是通过一个工厂函数（factoryfunction，见条款7）供应我们某特定的Investment对象：Investment*createInves
  • 利用杜邦分析法解析伊利股份 木子读吧
    「今天是木子读吧陪你的第881天」昨天我们深度认识了杜邦分析的底层逻辑（一个非常好用的企业分析方法：杜邦分析法），今天木子带着大家利用杜邦分析法分析一下伊利股份（文中涉及到的企业只为举例说明使用，不作任何投资推荐）。我们再一起回顾一下：净资产收益率=销售净利率（净利润/营业收入）×总资产周转率（营业收入/总资产）×权益乘数（总资产/净资产）杜邦分析中的三个因子，分别描述的是企业盈利能力、营运能力和
  • 2019-01-10 赟芸
    基金投资指南博格纳公式1.指数基金未来的年复合收益率，等于指数基金的投资初期股息率，加上指数基金每年的市盈率变化率，再加上指数基金的每年的盈利变化率2.变种公式指数基金未来的年复合收益率，等于指数基金每年市净率的变化率加上指数基金每年净资产的变化率。定投小窍门1.省下就是赚到：降低交易基金的费用，降低交易频次，尽量选择场内交易。2.正确处理分红。我们可以把分红视为一次现金收入，根据当时指数基金的投
  • 期货章工：美债收益率破2.5%引发欧洲央行恐慌，迫切加大购债提振经济 期货章工
    在鲍威尔暗示不担心近期收益率的涨势后，30年期美国国债收益率自2019年以来首次突破2.5%，全球债市再度跟着美债下跌。但收益率的升势让欧洲央行行长拉加德颇感担忧。欧洲央行已于上周承诺将在未来一个季度大幅加快购债速度，以保持宽松的金融状况。加快购债速度以支持经济复苏基于对欧元区融资条件和通胀前景的综合判断，欧洲央行11日决定继续实施总规模为1.85万亿欧元的紧急资产购买计划，并在今年第二季度显著加
  • 2021.8.17估值+实盘(一路下跌) 三十年再见
    截止今天中午估值如下中证全指中证医疗中概互联三支可以买入。中证消费最近跌了不，PE达到31.7才可以买入。增量3000元可投，3000/3.99=751元的基数，买入恒生科技751*1.62=1216元，买入中证医疗1006元，买入兴全合宜778元。买入后持仓如下定投第11周，目前持有市值47387元，总收益率-11.43%，收益率一路下跌呀。我的投资理念:优秀行业低估买入长期持有。
  • R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据 数据挖掘深度学习机器学习算法
    全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496原文出处：拓端数据部落公众号人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logist
  • 机器学习基础（一）理解机器学习的本质 昊昊该干饭了 人工智能python机器学习人工智能python
    导读：在本文中，将深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。目录机器学习机器学习概念相关概念机器学习根本：模型数据的语言：特征与标签训练与测试：模型评估机器学习的分类监督学习：有指导的学习过程非监督学习：自我探索的过程强化学习：通过试错学习构建与分析鸢尾花数据模型鸢尾花数据集简介加载数据集创建和训练模型进行预测与评估模型机器学习机器学习概念机器学习是人工智
  • 2021.8.10估值+实盘(接着投) 三十年再见
    截止今天中午，估值如下中证医疗和中概互联可以买入。存量资金买完了，以后每期最多买入3000元。3000/(1.28+1.62)=1034元基数，买入恒生科技1675元，买入中证医疗1325元。买入后持仓如下定投第10周，持有市值44896元，总收益率-11%。浮亏20%以内还可以接受，主要是最近中概股跌的惨，做好定投计划越低估越买入。我的投资理念:优秀行业低估买入长期持有。
  • 10 中科院1区期刊优化算法|基于开普勒优化-卷积-双向长短期记忆网络-注意力时序预测Matlab程序KOA-CNN-BiLSTM-Attention 机器不会学习CSJ 时间序列预测算法网络matlabcnnlstm深度学习
    文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发，开普勒优化算法（KeplerOptimizationAlgorithm，KOA）是一种元启发式算法，灵感来源于开普勒的行星运动规律。该算法模拟行星在不同时间的位置和速度，每个行星代
  • 08 2024年1月最新优化算法 美洲狮优化算法(PO) 基于美洲狮PO优化CNN-BiLSTM-Attention的时间序列数据预测算法PO-CNN-LSTM-Attention 优先使用就是创新！ 机器不会学习CSJ 算法cnnlstm机器学习人工智能神经网络matlab
    提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、美洲狮优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、PO-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、核心代码七、结果展示八、获取方式一、美洲狮优化算法美洲狮是一种原产于美洲大陆的大型猫科动物，在南美洲的安第斯山脉到加拿大的育空地区都有它们的栖息地。作为美洲第二大的猫
  • Bibox发布全球首个通证债券 JoXt6FWu
    北京时间11月22日，全球排名前10的Al数字资产交易平台Bibox发布全球首个通证债券Biboxbond一基于Bibox平台通证发行的债券合约，其发行价值挂钩稳定币GUSD,成熟期为6个月。此次Bibox发行债券，不仅完善了市场结构，满足市场对低风险、稳定收益的需求，为专业的投资者提供了风险对冲和资产配置的方式，而且也填补了数字资产领域债券融资的空白。据Bibox联合创始人AriesWang介绍
  • 2023-11-02 AustinPup
    景气指数:0.67波动率-=-=-=-=-=-=-=rank收益弹压最值1/6诺德短债债券0.33005350y:3.86w:0.11m:0.34d:0.03弹:+0.22+:0.82-:1.0-:0.05+:0.04A:0.82/6东兴兴利债券0.39003545y:3.84w:0.07m:0.29d:0.01弹:-0.08+:0.87-:0.8-:0.02+:0.04A:2.03/6东兴兴利债
  • FTN征文大赛|选题4FTN方太与天涯贝投资差异性 风之恋人
    天涯是国内最早的一批综合性论坛之一，有着大约8000万的用户。在进行了区块链改革之后已经获得了上亿元的收益。图片发自AppFTN方太是国内最大的是以国内最大的作者论坛拥有1200万作者的作为依托而发行的虚拟代币。天涯币在最初发行的时候也是在两角钱左右，而现在已经涨到了一块钱整个收益率是在五倍左右的收益率。而我们去看方太的价格在最初上市的时候是一毛钱现在已经涨到了两毛钱左右价格已经上升了一倍。首先我
  • 2020-12-24 理财年度学习总结 雀岛札记
    钟摆理论：资本市场的周期理论，我们永远无法去精确判断顶点和底点，但是我们需要知道周期的存在，试着去多元化组合来平滑风险。这个多元化包括：股票和债券的多元化、蓝筹股和中小公司的多元化、中国公司和世界公司的多元化、黄金不动产和股票债券的多元化、新兴市场和成熟市场的多元化（东南亚和美股A股的平衡）。这些都需要有所考虑。国家周期、地域周期、行业周期。集中化（现在的我时高度集中化投资大企业）风险被放大、仓位
  • 【论文笔记 · PFM】Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting lokol. 论文笔记论文阅读llama
    Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama，在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律（smoothlybrokenpower-laws）。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数
  • 28.赢家不报复 枞阳徐少
    一个事业从很有希望到无可救药，只需要三轮。这个循环发生过太多次。想象一个事业，4个伙伴，一起凑钱，共享收益。第一轮，4个人每人放8块钱到存钱罐里，收益率是50%，平均分配，每个人连本带利拿到12块。第二轮，有个聪明人发现，没人知道自己出没出钱。他这次没往存钱罐里塞钱，实际出钱的只有3个人，这次还是50%收益，连本带利36块，还是4个人平均分配，每个人拿回9块。出钱的人吃亏，但是没出钱的人赚大了。第
  • LSTM 08：超详细LSTM调参指南 datamonday 时间序列分析（TimeSeries）LSTMkeras调参
    本文代码运行环境：cudatoolkit=10.1.243cudnn=7.6.5tensorflow-gpu=2.1.0keras-gpu=2.3.1相关文章LSTM01：理解LSTM网络及训练方法LSTM02：如何为LSTM准备数据LSTM03：如何使用Keras编写LSTMLSTM04：4种序列预测模型及Keras实现LSTM05：Keras实现多层LSTM进行序列预测LSTM06：Keras
  • 量化宽松真的就是印钞票吗 Britneyyy
    QE量化宽松是什么？量化宽松（QuantitativeEasing，简称QE），并不是所谓的印很多的钱，也不是派钱。而是一种非传统的货币政策，是中央银行在金融市场上买卖政府债券，来控制货币供给和利率的政策行为。政府债券是政府为筹集资金而向投资者出具并承诺在一定时期支付利息并偿还本金的凭证。那么，当经济不景气时，中央银行会变身买家从商业银行买入大量政府债券，那么商业银行就会瞬间多了很多资金，市场供应
  • 多维时序 | Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型 机器学习之心 时序预测LSTMMutilheadAttention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测
    多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型目录多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍1.Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网
  • 高仿唐宋词011 满江红·看股票 敬超
    满江红·看股票文/敬超台前闲花，香气重，似美眉依。话经济，股市债券，十分投机。且道动启神明，雨帘净添风韵。意难尽，望天涯去处，谁为利！问华年，名几许，觅芳踪，蒸江曲。性洁高似松，阿娇金屋。坐拥千姿媚态，清心恍惚微风触。释冰怀，已逝好年华，秋风渡。2019.6.7发布
  • 《A++ 敏捷开发》- 7 估算工作量 EdmondSung 敏捷流程
    这几年大数据很火，很多高科技公司都推相关的工具或者方案，很多软件开发项目经理觉得应该也用数据分析，分析历史数据，准确预估项目工作量、工期。但实际上，虽然预测模型已经有超过50年的历史，过千份研究报告、教材、指南，但使用在项目中不多。更多研究发现如果用专家估算可能更准确。以上是2009年IEEE杂志中的文章，Jorgensen先生的结论。在文章里，Jorgensen与Boehm两位专家讨论模型与专家
  • 螺丝钉—损失厌恶参照点及止盈方式 喵小喵酱
    损失厌恶有一个很有意思的地方，越是接近我们的参照点，我们的损失厌恶倾向越强烈。举个例子。比如说，我们投资一个基金，打算10%收益率止盈。如果当前收益刚好到了10.5%，那我们就会担心之后市场下跌，拿不到10%的收益，这时很多投资者就会倾向于卖出。在参照点附近，投资者的风险厌恶程度会大大增强。这里面很有意思的是，这个强度跟一开始设定的参照点有关系。如果设定的是10%，那就是到10%收益附近的时候，损
  • 巴菲特致股东的信读书笔记1963-1964 黎大大1
    1963年道琼斯指数上涨20.7%，巴菲特合伙基金收益率为38.7%，1964年，道琼斯指数涨18.7%，巴菲特合伙基金收益484.6万美元，收益率27.7%，都大幅领先指数。关于资产配置巴菲特的业绩之所以这么稳定，很大原因是因为他把资产分成了三类投资。低估类是他的最大部位，这部分投资会波动的比较厉害，如果大盘下跌，也会跌的很多，大盘上涨就会取得超额收益。而套利类和控制类则不怎么受大盘的影响，长期
  • <买基金为自己加薪>读书笔记 曾阿牛_666
    定时定额买基金跟买股票不同，到达停利点就应该不要恋战，将获利连同本金转入再投资，才能达到定时定额的复利效果傻傻地买，聪明地卖不在乎过程，只在乎结果不懂的东西不要随便碰，在对一种投资工具有基本认识前，请不要贸然投入了解自己的理财需求，检视财力，看看有多少钱可以投资对投资工具的收益，要正确期待基金是一种投资工具，由基金公司集合众多投资人的资金，投资于股票、债券、短期票据、定存等各种有价证券。收益型基金
  • [office] Excel用ODDFPRICE函数计算债券首期付息日的价格 #微信#学习方法#笔记 不晚归来 excel学习方法笔记
    Excel用ODDFPRICE函数计算债券首期付息日的价格在Excel中，如果计算债券首期付息日的价格，可以使用ODDFPRICE函数计算债券首期付息日的价格。Excel2007可使用ODDFPRICE函数计算债券首期付息日的价格。如上图所示，在B11单元格输入公式：=ODDFPRICE(B1,B2,B3,B4,B5,B6,B7,B8,B9)按回车键即可计算债券首期付息日的价格。返回债券首期付息日
  • Nginx负载均衡 510888780 nginx应用服务器
    Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）       每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight       指定轮询几率，weight和访问比率成正比
  • RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlangrabbitmqredhat
    在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功 机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
  • FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtilscommon-io
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述 这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
  • xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
    xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
  • 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区 酷的飞上天空 mysql
    使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import pymysql import datetime import calendar #要分区的表 table_name = 'my_table' #连接数据库的信息 host,user,passwd,db =
  • 如何搭建数据湖架构？听听专家的意见 蓝儿唯美 架构
    Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据  “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
  • spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
           控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。  
  • 用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
    例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
  • 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
    OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法） 是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。 　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
  • 浅谈java转成json编码格式技术 百合不是茶 json编码java转成json编码
    json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言       在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了   JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非   常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
  • web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 javaweb.xmlSSIspring配置
    指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
  • Installing SonarQube（Fail to download libraries from server） sunjing InstallSonar
    1.  Download and unzip the SonarQube distribution 2.  Starting the Web Server The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
  • 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
    一、创建复本集   假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令：   mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
  • Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染 白糖_ Flash
    今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能   HTML5 Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。 这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
  • Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa bozch laravel
    昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
  • 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class Nim { /**编程之美 NIM游戏分析 问题： 有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头， 能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
  • lunce创建索引及简单查询 chengxuyuancsdn 查询创建索引lunce
    import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Docume
  • [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术 comsci it
           和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....        所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
  • flashback transaction闪回事务查询 daizj oraclesql闪回事务
       闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个： （1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。 （2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。 （3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
  • Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件 游其是你 FilenameFilter
    这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
  • C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型 { return 10; //向主调函数返回10 } void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值 { //return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾 } in
  • 今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl dcj3sjt126com centos
    今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again   处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”， 将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。 &n
  • 单例模式 shuizhaosi888 单例模式
    单例模式      懒汉式 public class RunMain { /** * 私有构造 */ private RunMain() { } /** * 内部类，用于占位，只有 */ private static class SingletonRunMain { priv
  • Spring Security（09）——Filter 234390216 Spring Security
    Filter 目录 1.1     Filter顺序 1.2     添加Filter到FilterChain 1.3     DelegatingFilterProxy 1.4     FilterChainProxy 1.5
  • 公司项目NODEJS实践0.1 逐行分析JS源代码 mongodbnginxubuntunodejs
      一、前言         前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。         网上有很多nod
  • java.lang.Math liuhaibo_ljf javaMathlang
    System.out.println(Math.PI); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1)); System.out.println(Math.abs(111111111)); System.out.println(Mat
  • linux下时间同步 nonobaba ntp
    今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误  PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
  • ZooKeeper3.4.6的集群部署 roadrunners zookeeper集群部署
    ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。   1、准备工作 我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。   数据存储目录
  • Java高效读取大文件 tomcat_oracle java
    　　读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： 　　Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); 　　FileUtils.readLines(new File(path)); 　　这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
  • 微信支付api返回的xml转换为Map的方法 xu3508620 xmlmap微信api
    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他