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1.1.1功能要求针对目前广为流行的网银、掌上银行撞库行为,需要围绕撞库防护建立针对性的发现、预警、拦截体系。在本课题在大量数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上,进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律,所以必须要有历史数据。在针对撞库攻击行为分析的场景中,首先需要获取手机银行和网上银行
- 【通缩螺旋的深度解析与科技破局路径】
调皮的芋头
机器学习神经网络
通缩螺旋的深度解析与科技破局路径一、通缩螺旋的形成机制与恶性循环通缩螺旋(DeflationarySpiral)是经济学中描述价格持续下跌与经济衰退相互强化的动态过程,其核心逻辑可拆解为以下链条:需求端萎缩:居民消费信心不足(如中国2023年消费者信心指数创历史新低),导致商品价格下行压力加剧。企业端收缩:企业收入增速放缓(2023年中国规上工业企业利润同比-2.3%),被迫削减投资/裁员(青年失
- 五大股票金融数据API接口推荐:从实时行情到历史数据全覆盖
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摘要:本文将介绍五大主流的股票金融数据API接口,涵盖实时行情、历史数据、技术指标等功能,帮助开发者快速构建金融数据应用。(本文由deepseek生成)一、StockTVAPI1.核心优势全球覆盖:支持印度、美国、日本、韩国等10+国家的股票市场实时性强:提供WebSocket实时数据推送数据全面:包含股票、指数、期货、外汇、加密货币易于集成:提供多种语言的SDK和详细文档2.主要功能实时行情:支
- C语言从入门到精通
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- RecyclerView必须直接嵌套在SmartRefreshLayout里面,才能触发SmartRefreshLayout的加载更多吗
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- Git 本地常见快捷操作
笔沫拾光
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Git本地常见快捷操作1.基本操作操作命令初始化Git仓库gitinit查看Git状态gitstatus添加所有文件到暂存区gitadd.添加指定文件gitadd提交更改gitcommit-m"提交信息"修改最后一次提交信息gitcommit--amend-m"新提交信息"显示提交历史gitlog--oneline--graph显示修改的文件gitdiff2.分支管理操作命令查看当前分支gitbr
- 30个节点的Doris集群,每个节点有2块7TB的SSD盘,12块8TB的机械盘,分区和分桶的最佳实践
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DorisDoris分区分桶
针对30个节点(每个节点配备2块7TBNVMe盘+12块8TBSATA盘)的Doris集群,以下是分区与分桶的最佳实践方案:一、硬件资源规划与存储优化存储介质分层•NVMe盘:用于存储热数据分区(如最近3天数据)、元数据和高频查询表,利用其高IOPS特性提升实时查询性能。•SATA盘:存储冷数据分区(如历史数据)、大宽表和批量导入的中间数据,通过成本优势支撑海量存储。磁盘负载均衡•每个节点的14块
- Go语言入门基础详解
老胖闲聊
gogolang开发语言后端
一、语言历史背景Go语言由Google工程师RobertGriesemer、RobPike和KenThompson于2007年设计,2009年正式开源。设计目标:兼具Python的开发效率与C的执行性能内置并发支持(goroutine/channel)简洁的类型系统现代化的包管理跨平台编译能力//经典HelloWorld示例packagemain//声明包名import"fmt"//导入标准库fu
- React Native Navigation
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ReactNativeNavigation官方文档路由跳转到app第一个页面方法navigation.popToTop()navigation.navigate(‘routeName’)不能用navigation.push(‘Home’),这个会入栈一个新路由页,而不是回到首页页面栈&跳转和浏览器环境类似,Native也是用栈来保存页面访问历史,但是不同与浏览器只有入栈一个页面,出栈一个页面两种操
- 【2025年35期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深A股当天分价成交占比数据获取实例演示及接口API说明文档
不会写代码的码农农
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在近一至两年期间,股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言,首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据,亦或是基本面信息,这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息,从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中,我尝试运用了多种方法,涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数
- java版电子招投标采购|投标|评标|竞标|邀标|评审招投标系统源码
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- AI的发展历程,你知道是从什么时候开始的吗?
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AI的发展历程是一段充满探索、突破与起伏的历史,以下是其主要阶段的介绍:诞生与早期探索阶段(20世纪50年代-60年代)基础理论奠基:1943年,美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨发表了《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》论文,提出M-P模型,为神经网络的研究奠定了基础。1950年,阿兰·图灵发表《ComputingM
- Linux之bash常用命令
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第1关:linux之bash常用命令基本知识任务描述本关任务:根据基本知识点,回答一些选择题。相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:1.Linux简单介绍2.Linux的优缺点3.操作系统介绍4.UNIX操作系统5.MINIX操作系统6.GNU计划7.POSIX标准8.程序学习方法9.为什么学习Linux10.Linux发展历史Linux简单介绍Linux核心理念:万物皆文件。Linux:是一个内
- 目前人工智能的发展,判断10年、20年后的人工智能发展的主要方向,或者带动的主要产业
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根据2025年的最新行业研究和技术演进趋势,结合历史发展轨迹,未来10-20年人工智能发展的主要方向及带动的产业将呈现以下六大核心趋势:一、算力革命与底层架构优化核心地位:算力将成为类似“新能源电池”的基础设施,支撑大模型迭代和实时交互。中国通过DeepSeek等技术创新(如MLA注意力机制、FP8混合精度训练)突破算力瓶颈,实现与美国顶尖模型性能对标,成本降低至558万美元/项目。技术突破:量子
- 【大模型技术】基于 通义千问(Qwen)实现对话系统
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一、项目背景与目标目标:构建一个支持多轮对话的对话系统。实现上下文管理,确保对话历史能够被正确记录并影响后续回答。使用Qwen提供的API生成自然语言回复。核心功能:多轮对话:用户可以连续提问,系统根据上下文生成连贯的回答。上下文管理:通过维护对话历史,确保模型理解用户的意图。灵活性:支持自定义提示模板和外部数据源。技术栈:QwenAPI:用于生成自然语言回复。Python:编程语言。二、实现步骤
- 用ExcelVBA下载ETF历史数据
Excel(Python)高效办公工具
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先看结果,视频演示送上:https://www.bilibili.com/video/BV1s8411P7s7/制作思路的话,基本还是从“找数据源--设计表格结构--网抓实现---数据处理”这个逻辑来做。数据源方面,之前其实做过一个基金下载器,当时选择天天基金的数据源(详情见我的另一篇文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/582901324),但是后来感觉这个可以获取的字段
- JVM垃圾收集器合集
18你磊哥
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前言:JVMGC收集器的回顾与比较JVM(Java虚拟机)中的垃圾收集器是自动管理内存的重要机制,旨在回收不再使用的对象所占用的内存空间。以下是JVM中几种常见的垃圾收集器的详细介绍:一、新生代垃圾收集器1.Serial收集器类型:单线程收集器,新生代。特点:在垃圾收集时,会暂停所有其他工作线程(Stop-The-World),简单高效,发展历史最悠久。适用场景:适用于单核处理器环境和Client
- Vue3开发 vue-router的使用
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1、vue-router简介官方介绍:VueRouter是Vue.js(opensnewwindow)官方的路由管理器。它和Vue.js的核心深度集成,让构建单页面应用变得易如反掌。包含的功能有:嵌套的路由/视图表模块化的、基于组件的路由配置路由参数、查询、通配符基于Vue.js过渡系统的视图过渡效果细粒度的导航控制带有自动激活的CSSclass的链接HTML5历史模式或hash模式,在IE9中自
- 股票接口有哪些类型?不同类型的股票接口在数据获取上有何差异?
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python炒股自动化量化交易程序化交易股票接口数据获取类型差异股票量化接口股票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
- 单片机的历史与发展
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单片机嵌入式硬件
单片机(MCU)的发展历程贯穿了从微型计算机雏形到高度集成化智能芯片的技术演进,其历史可分为以下关键阶段:一、萌芽与探索(1971-1976)这是一个从微处理器到单片机的阶段。1971年,Intel推出全球首款4位微处理器4004,虽非完整单片机,却开启了微型化计算的先河。1976年,Intel发布MCS-48系列单片机,首次将8位CPU、RAM、ROM(1KB)、I/O接口集成于单芯片,标志着世
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前言代码案例基于Api13。在之前的文章中,我们简单分析了弹性布局Flex,并使用Flex实现了一个简单的流式布局,今天这篇文章,我们就结合搜索框,完成一个常见的搜索页面,具体的效果如下图所示:这样的一个模版,可以简单的分为,三个部分,分别是上边的搜索框,中间的历史搜索和下边的热门搜索,搜索框,我们直接可以使用系统的组件Search,历史搜索,由于是内容不一的搜索的内容,这里使用弹性布局Flex,
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一、定义与核心特征卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理网格状数据(如图像、视频)设计的深度前馈神经网络,其核心特征包括:局部连接:卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接,减少参数数量;权重共享:同一卷积核在整个输入数据上滑动,增强平移不变性;层级特征提取:从低级特征(边缘、纹理)到高级特征(物体部件)的逐层抽象。二、历史演进与关键突破1960年
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在足球数据分析中,AI概率学预测主要涉及大小球和让球盘口的分析。以下是关键点:1.大小球分析大小球指机构设定的进球数预期,投注者预测实际进球数是否超过或低于该值。AI应用:历史数据:AI通过分析球队的历史进球、失球等数据,预测未来比赛进球数。机器学习:使用回归模型、神经网络等预测进球数,考虑球队实力、比赛风格、天气等因素。实时数据:结合实时比赛数据动态调整预测。2.让球分析让球是机构为平衡双方实力
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梯度下降算法:第一章梯度下降的历史沿革1.1优化方法的演进脉络从17世纪牛顿时代的数值解法,到20世纪最优控制理论的发展,直至现代机器学习对优化算法的特殊需求,梯度下降算法在数学优化史上占据重要地位。1947年FrankRosenblatt在感知机研究中首次系统应用梯度下降思想1.2机器学习时代的复兴21世纪深度学习革命使梯度下降算法获得新生:2006年Hinton团队在深度信念网络中的突破应用2
- 教你如何免费获取股票数据用python、JavaScript (Node.js)、JAVA等多种语言的实例代码演示(实时数据、历史数据、CDMA、KDJ等指标数据)配有股票数据API接口说明文档说明
蝶澈乐乐
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近一两年来,股票量化分析逐渐受到广泛关注。而作为这一领域的初学者,首先需要面对的挑战就是如何获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息,这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务是从这些数据中挖掘出有价值的信息,为我们的投资策略提供有力的支持。在寻找数据的过程中,我尝试了多种途径,包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫,以及同花
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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mysql
If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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$(document).ready(
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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