- 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
- 路径矢量路由协议之BGP-1基础知识
pt1043
BGP网络
BGP(BorderGatewayProtocol,边界网关协议)是现代网络架构中几乎所有高级技术的基础,任何一项现代网络体系下的高级技术都离不开它。在学习BGP之前,需要具备一定的基础知识。基础准备:CCNA基础——至少需要一半的CCNA基础;推荐阅读《CCNA学习指南:路由和交换认证》(作者:ToddLammle)。OSPF——如果具备基本的多区域OSPF或其他IGP等理论和配置能力,将为学习
- (旋转数组的)二分查找算法
「已注销」
涨知识二分查找旋转数组
二分查找算法(BinarySearch)是一种高效的、应用广泛的查找算法。它是一种采用分治策略的算法。基本二分查找算法二分查找是针对顺序存储的有序序列的;二分查找的基本思想是:将目标元素与序列中位数比较,如果大于中位数则在右半段序列查找,反之在左半段查找。为了能够方便表示(以升序序列为例),设置两个索引值start,end表示查找范围即下图中的两个灰色箭头,设置一个标记mid表示当前范围的中间位置
- 数据仓库面试题集锦(附答案和数仓知识体系)
2401_83703951
程序员数据仓库
15、为什么需要数据仓库建模?16、数据仓库建模方法有哪些?17、数仓架构为什么要分层?光阴似箭,岁月如刀。小编已经从刚毕业时堤上看风的白衣少年,变成了一个有五年开发经验的半老程序员。五年——是一个非常重要的时间节点,意味你见过很多套技术构架,学过很多技术组件,写过很多行代码,有了自己的技术理解、知识体系和编码风格。这个时候我们对待技术的态度已经从扩宽广度,慢慢转变成沉淀深度为主了。也是刚刚面试了
- 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
gpt人工智能
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
- 软考信安26~大数据安全需求分析与安全保护工程
jnprlxc
软考~信息安全工程师需求分析安全运维笔记
1、大数据安全威胁与需求分析1.1、大数据相关概念发展大数据是指非传统的数据处理工具的数据集,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等特征。大数据的种类和来源非常多,包括结构化、半结构化和非结构化数据。1.2、大数据安全威胁分析(1)“数据集“安全边界日渐模糊,安全保护难度提升(2)敏感数据泄露安全风险增大(3)数据失真与大数据污染安全风险(4)大数据处理平台业务连续性与拒
- java集合与队列详解
羽落风起
Java队列java集合
说明java集合是jdk自带java核心功能,它主要用来存储大量同类型数据快速高效稳定的查找、添加、替换,主要分为List、Set、Map、Queue,前两个继承Collection接口,Map为独立接口。分类Collection接口List接口,有序可重复。分类ArrayList:底层是数组,默认大小10每次增加一半,线程不安全,效率高,查询快,增删慢Vector:底层数组,查询快,增删慢,线程
- 天梯赛 L3-009 长城 计算几何
样例过了就是过了
算法数据结构c++
一题目二思路这道题就是找凸点的个数,就是答案。可能有些人会说,那不就是大于左右两边就是凸点吗,只对了一半,如下图所示,B点也是算凸点,但是并没有大于左右两边。因此,我们判断凸点的依据,是看AB的斜率是否大于AC的斜率,如图所示,AB的斜率大于AC的斜率,所以是凸点。反之,不是。此外,我们用一个栈去维护凸点,就可以得到凸点的个数,也就是答案。三代码#include#include#defineint
- 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
- npm install安装过程报错解决办法
深海少女心
网站开发react踩雷踩雷npm安装
项目拷到本地,然后cd进入项目目录,npminstall安装,报错了,尝试的方法可以有:首先确定自己使用的包的下载源是国内的(可以通过npmconfiglist查看自己包的下载源,如果是默认官方的话,建议改成国内的,方法:npmconfigsetregistryhttps://registry.npm.taobao.org),不存在因为网络导致依赖包下载缓慢的安装失败问题,如果遇到安装一半卡住不动
- C++模板进阶
Hungry_11
C++程序设计c++
目录非类型模板参数按需实例化模版的特化函数模版特化类模版全特化类模板偏特化/半特化模板的分离编译模板优缺点非类型模板参数模板参数分类型形参与非类型形参。类型形参:出现在模板参数列表中,跟在class或者typename之类的参数类型名称。非类型形参:就是用一个常量作为类(函数)模板的一个参数,在类(函数)模板中可将该参数当成常量来使用。namespacetest{//定义一个模板类型的静态数组//
- 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)
金融OG
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
- 世界人口钟实时数据_全球人口将达80亿 2019年世界人口总数统计数据
一曲歌长安
世界人口钟实时数据
近日,德国全球人口基金会发布统计数据:至2019年底,全球人口总数将达77.5亿,至2023年全球人口将达80亿。联合国人口预期报告估算称,2050年世界一半人口将聚集在印度及非洲等国,2027年印度人口或超中国(中国人口数量全国总人口各省人口排名)。联合国经济和社会事务部在纽约总部发布了2019年《世界人口展望》报告。根据报告,全球人口预计在未来30年将再增加20亿人,从2019年的77亿增加至
- RocketMQ源码分析之事务消息分析
小虾米 ~
RocketMQjava-rocketmqrocketmqjava
rocketMQ事务消息原理概述RocketMQ采用两阶段提交(2PC)的思想来实现事务消息,当事务消息失败或者超时,同时采用补偿的方式处理这个问题。这两个阶段分别为正常事务消息的发送与提交以及事务消息的补偿。我们看看官方文档给的事务消息的流程图:1、事务消息的发送与提交MQProducer将事务消息发送给MQServer(Broker服务器),这时的消息称为半消息,半消息是不能被消费者消费的。当
- 深度学习环境配置指南!(Windows、Mac、Ubuntu全讲解)
Charmve
#AI学习指导:从入门到进阶软件安装环境配置计算机视觉实战文档详细开放源码cudalinuxgpuanacondaubuntu
关注“迈微AI研习社”,内容首发于公众号作者:伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习,很多人经历了从入门到放弃的心酸历程,且千军万马倒在了入门第一道关卡:环境配置问题。俗话说,环境配不对,学习两行泪。如果你正在面临配置环境的痛苦,不管你是Windows用户、Ubuntu用户还是苹果死忠粉,这篇文章都是为你量身定制的。接下来就依次讲下Windows、Mac和Ubuntu的深度学习环境配置问题。一、Win
- Android入门第69天-AndroidStudio中的Gradle使用国内镜像最强教程
TGITCIC
Android从入门到精通androidandroid国内镜像androidgradleandroid镜像android编译超时gradle超时gradle下载慢
背景AndroidStudio默认连接的是dl.google的gadle仓库。每次重新build时:下载速度慢;等待了半天总时buildfaild;build到一半connectiontimeout;即使使用了魔法也难以一次build好;这严重影响了我们的学习、开发效率。当前网络上的使用国内镜像的教程不全网上的教程要么有的只说一半、有的干脆说了就不对、有的只给出之言片语。老实说,目前网上的Andr
- redis哨兵手动切换主节点
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说明由于线上redisMaster异常关机之后,重启redis哨兵模式三个节点都是slave,无法选择出主,一半都是固定在一台主节点上面执行操作如下手动进行master-slave切换登录192.168.1.11(master)主机的redis,执行shutdown命令关闭redis登录192.168.1.12(newmaster),执行如下命令:127.0.0.1:6379>slaveofnoo
- 【水果识别】SVM水果成熟检测系统(含苹果 香蕉 橙子)【含GUI Matlab源码 11052期】含报告
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Matlab图像处理(进阶版)matlab
Matlab武动乾坤博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;座右铭:行百里者,半于九十。代码获取方式:CSDNMatlab武动乾坤—代码获取方式更多Matlab图像处理仿真内容点击①Matlab图像处理(进阶版)⛳️关注CSDNMatlab武动乾坤,更多资源等你来!!⛄一、SVM水果成熟检测系统SVM(支持向量机)水果成熟检测系统的原理和流程如下:原理:1SVM是一种监督学习算
- 33岁人在重庆,程序员,从国企辞职了
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在我28岁的时候,会为“程序员的35岁”焦虑,那年纪的我真的很害怕未来没了工作该怎么办。当时这焦虑是我内心下一层次的忧虑,它更多来自于平日里的网上冲浪以及和菠萝包的聊天:“咱们未来失业了可怎么办呢?”当时我并不细究焦虑的前前后后,我的第一优先级,还只是“回不回重庆,以及什么时候回重庆”。转眼5年过去,去到深圳两年又已经回到重庆一年半的我,在写公众号、读书、反思解剖自己的过程中,仿佛将这焦虑一点点拆
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YOLO目标检测人工智能模型改进yolov10创新sci写作
YOLOv10全网最新创新点改进系列:YOLOv10融合SwinTransformer模块,分辨率每层变成一半,而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果!所有改进代码均经过实验测试跑通!截止发稿时YOLOv10已改进40+!自己排列组合2-4种后,考虑位置不同后可排列组合上千万种!改进不重样!!专注AI学术,关注B站up主:Ai学术叫叫兽er!购买相关资料后畅享一对一答疑!YOLOv10全网最新创
- 一站式出海社交营销服务商傲途亮相义乌SIE跨博会
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7月8日-10日,SIE第四届中国(义乌)跨境电商产业带博览会暨2021跨境中小卖家选品采购会圆满举行。展会现场,傲途SocialEpoch携出海社交私域营销一站式解决方案参展亮相。一站式出海社交营销服务商傲途亮相义乌SIE跨博会本届展会在国内出口产业集聚地、全球最大小商品城驻扎地——义乌举行,参展企业共550+家,其中中国制造工厂500余家,核心参观采购商约7000人次。在“国内国际双循环”国家
- Apache Doris 2.1.6 版本正式发布
亲爱的社区小伙伴们,ApacheDoris2.1.6版本已于2024年9月10日正式发布。2.1.6版本在Lakehouse、异步物化视图、半结构化数据管理持续升级改进,同时在查询优化器、执行引擎、存储管理、数据导入与导出以及权限管理等方面完成了若干修复。欢迎大家下载使用。官网下载:https://doris.apache.org/GitHub下载:https://github.com/apach
- 用大数据“喂养”出来的AI模型ChatGPT 爆火是大数据、大算力、强算法的支撑,中国缺乏的什么?
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先来了解一下ChatGPT的基本情况ChatGPT本质属于生成式人工智能,属于无监督或半监督的机器学习。与之相关的还有Discriminativemodeling区分式模型,区分式模型大多属于监督式学习。生成性人工智能目前有两种主要的框架:GAN(GenerativeAdversarialNetwork)和GPT(GenerativePre-trainedTransformer)。GAN目前广泛应
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、传感器介绍(一)UWB(超宽带)(二)IMU(惯性测量单元)(三)超声波传感器三、定位算法(一)卡尔曼滤波器(二)多点定位算法1.最小二乘法2.递归最小二乘法3.梯度下降法四、系统架构五、实验设计六、结果与讨论七、结论2运行结果3参考文献
- 【事件触发扩散卡尔曼滤波器】基于UWB实测数据的基于事件触发的扩散卡尔曼滤波器的定位【DEKF、EKF】(Matlab代码实现)
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matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章下载⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
相关新闻:
(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
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
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文