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winter_医疗器械_2012
医疗器械硬件产品经理实战手册产品经理大数据
第1章:医疗器械行业全景图1.1定义与分类医疗器械的定义与分类是行业监管的基石,直接影响产品注册路径、监管强度及市场策略。以下结合中国(NMPA)、美国(FDA)、欧盟(MDR/IVDR)三大体系系统解析:一、医疗器械定义核心标准:用于预防、诊断、治疗、缓解人类疾病/损伤,或控制生理结构/功能的仪器、设备、材料等,不依赖药理学/免疫学代谢实现主要作用(区别于药品)。典型产品示例:诊断类:血糖仪、M
- 408考研逐题详解:2010年第18题——CPU寄存器
2010年第18题下列寄存器中,汇编语言程序员可见的是()A.存储器地址寄存器(MAR)\qquadB.程序计数器(PC)\qquadC.存储器数据寄存器(MDR)\qquadD.指令寄存器(IR)解析本题考查的是计算机组成原理中关于CPU寄存器的分类及其可见性,特别是汇编语言程序员的视角。存储器地址寄存器(MAR,MemoryAddressRegister):用于存储CPU即将访问的内存地址(如
- 高通量多因子检测赋能胰腺癌生物标志物发现与临床转化
LabEx
Luminex液相芯片胰腺癌多因子检测斑蝥素乐备实labex科研服务
研究背景:胰腺癌作为恶性程度极高的消化系统肿瘤,其死亡率与发病率近乎持平的临床特征始终是医学领域的重大挑战。与多数癌症生存率稳步提升的趋势不同,胰腺癌的诊疗进展长期滞后——超过50%的患者确诊时已处于疾病晚期,对传统放化疗方案呈现显著耐药性。据美国2017年流行病学数据显示,胰腺癌患者5年相对生存率仅8%,尽管男性患者生存率呈现年均0.3%的微弱提升,但整体预后仍处于恶性肿瘤谱系的最底端,临床对创
- Python编程:ISP中降噪(Noise Reduction)
倔强老吕
python接口隔离原则计算机视觉
降噪(NoiseReduction)是相机ISP(图像信号处理器)中的关键步骤,旨在消除或减弱图像中的噪声,同时尽可能保留细节。噪声可能来源于传感器(如暗电流噪声、读出噪声)、信号放大(增益噪声)或环境光线不足(光子散粒噪声)。噪声产生的原因(1)传感器噪声(SensorNoise)噪声主要来源于图像传感器的物理特性,包括:①光子噪声(PhotonNoise/ShotNoise)原因:光子到达传感
- 量化视角:地缘冲突驱动金价创2个月新高,多因子模型揭示3500美元临界点
金融小师妹
人工智能大数据算法
摘要:本文通过构建地缘政治风险因子、宏观经济预期因子与市场情绪因子的三维分析框架,结合高频交易数据与量化模型回测,解析近期黄金价格突破3450美元/盎司的关键驱动因素。文中所有技术指标均通过ARIMA-GARCH混合模型验证,确保分析结论符合金融市场量化研究规范。一、地缘风险因子驱动的短期价格异动事件驱动型量化模型显示:6月13日中东某大国遭遇突袭事件触发市场避险情绪的阈值突破。通过自然语言处理(
- 全网最全面智能算法总结!
韭菜修养
算法量化交易
我们知道T0算法覆盖广、全自动、捕捉日内波动并增加产品收益。智能T0算法以多因子模型为基础框架,包含上千个有效因子。如果跟踪到信号则立即下单,并快速止盈止损,那么,大概率就可获取这笔价差。现在很多券商都是利用的这些算法总线,当然有一部分券商也有自己的,但是那个一般来说满足不了别人的要求。T0算法的创收情况!小编统计了常见的卡方日内、跃然日内、皓兴日内、启能达日内,其他的我们就暂时不做一一阐述!四种
- GPT-ArcGIS 在生态评价中的综合应用:多因子权重分析与适宜性制图
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- 量化价值投资领域:竞争优势的案例研究
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量化价值投资领域:竞争优势的案例研究关键词:量化价值投资、竞争优势、护城河、多因子模型、财务指标分析、回测框架、超额收益摘要:本文聚焦量化价值投资领域中竞争优势的量化分析与实战应用,系统解析如何通过财务数据建模、护城河指标量化、多因子策略构建等技术手段,将企业竞争优势转化为可验证的投资逻辑。结合苹果、亚马逊、可口可乐等经典案例,演示从数据采集到策略回测的完整流程,揭示量化框架下竞争优势的识别方法与
- 智能投顾多因子策略优化:借助AI人工智能实现弯道超车
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
- 量化价值投资领域竞争优势深度剖析
量化价值投资入门到精通
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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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1.前言一般来说,不管是我们自己管理的组合,或者公募的量化产品,我们都需要对其过往的业绩进行分析,它涨的原因是为什么,亏又亏在哪里?是风格的漂移带来的,还是行业带来的,还是Alpha带来的。都需要进行归因总结,做到知其然,更要知其所以然。不仅如此,对于自己管理的组合,借助归因的方法,可以对自己各项因子,风格,Alpha暴露等进行监测,为投资决策提供一定的参考。而对股票型基金的归因分析一般分为两种,
- 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
- AI量化策略视角:黄金3347美元震荡背后的多因子博弈与3500美元目标价解构
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市场动态监测模块北京时间周二早盘,XAU/USD现价3347.2美元/盎司,维持高位震荡格局。根据高频交易数据回测,昨日盘中触及3328.6美元支撑位后,触发算法交易系统的均值回归策略,多头头寸累积量环比增长27%。当前价格运行于布林带上轨区域,RSI指标呈现超买钝化特征,但未出现顶背离信号,符合趋势跟踪模型的持仓条件。宏观因子解析1.美元指数衰减模型美元指数(DXY)昨日收报98.95,创近四周
- 民锋视角下的多因子金融分析模型实践
Q3990385023
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在当前金融市场环境中,数据粒度与因子建模逐渐成为提升交易系统稳定性的重要方式。民锋长期专注于模型优化与策略深度挖掘,提出了一套适用于中短周期的数据判断体系,核心在于“多因子融合+动态调权”。具体而言,民锋的分析框架常涉及成交密度、资金异动、价格动量、趋势滑点等基础维度,并根据不同行情对权重做动态适配。例如,在市场震荡时期,波动率与成交密度因子的权重提高,有助于识别异常结构变化;而趋势明朗阶段,则更
- 安全生态与职业跃迁
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18.网络安全产业生态18.1全球安全产业链解析核心参与者角色安全厂商:终端安全:CrowdStrike、SentinelOne(EDR/XDR)网络防御:PaloAltoNetworks、Fortinet(NGFW/SASE)云安全:Wiz、Lacework(CSPM/CNAPP)威胁情报商:RecordedFuture、Mandiant(APT追踪/MDR服务)开源社区:OWASP、Metas
- 交易所功能设计的核心架构与创新实践
电报飞机号dapp119
区块链开发架构区块链去中心化web3智能合约
交易所功能设计的核心架构与创新实践——从用户体验到安全合规的全维度解析一、核心功能模块:构建交易生态的四大支柱1.用户账户管理多因子身份验证:集成邮箱/手机注册、谷歌验证器(2FA)、活体检测(误识率1000BTC时推送警报),数据源覆盖Nansen、Glassnode等20+平台。二、安全防御体系:五层纵深防护1.基础设施防护DDoS防御:接入CloudflareMagicTransit,防御能
- 多因子量化模型的黄金市场非线性波动解析:CPI数据扰动下的动态对冲策略
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摘要:本文运用LSTM神经网络对黄金价格波动进行时序建模,结合宏观经济因子库与市场情绪量化指标,深度解析CPI数据披露对贵金属市场的传导机制。实证结果表明,在通胀预期修正与美元指数回调的双重驱动下,黄金价格呈现显著的非对称性波动特征,技术面双顶形态的验证需结合多维度量化信号进行综合研判。一、黄金价格动态:多因子驱动下的非线性波动5月13日现货黄金市场呈现典型的均值回归特征,单日涨幅达0.47%,日
- 生物化学笔记:神经生物学概论 论文阅读 髓鞘作为能量储存 Widespread drastic reduction of brain myelin content upon prolonged e
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长期耐力运动会导致大脑髓鞘含量普遍大幅减少PAPERLINKWidespreaddrasticreductionofbrainmyelincontentuponprolongedenduranceexercise髓鞘作为能量储存Abstract最新研究表明,当葡萄糖供应不足时,髓鞘脂质可能充当神经胶质细胞的能量储备,这一假说尚未被充分证实。本研究利用磁共振成像(MRI)探究马拉松对髓鞘含量的影响。
- 动态多因子策略
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策略其核心思想是通过多种技术指标的结合,动态调整交易信号,以实现更精准的市场进出和风险管理。交易逻辑思路1.初始化与数据更新:-在每个Bar的开盘时,更新当日的最高价、最低价和收盘价。-计算短期和长期的移动平均线(MA)以及布林带的上轨、中轨和下轨。2.高低点突破判断:-通过比较当前价格与前一个Bar的价格,判断是否出现高点突破(DT)或低点突破(KT)。-进一步判断这些突破是否发生在移动平均线之
- Python设计方差分析实验
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方差分析(ANOVA)是一种用于检测多个样本均值之间差异的统计方法,广泛应用于实验设计与数据分析中。通过分析不同因素对实验结果的影响,方差分析能够帮助评估哪些因素显著影响了实验结果,并且可以提供各因素交互作用的深入理解。在多因子实验设计中,随机化、重复和平衡的设计原则非常重要。本文将详细介绍方差分析的实验设计原理,并结合拉丁方设计与正交试验的应用进行讲解。本教程旨在帮助自学者理解方差分析的基本原理
- pytorch验算CrossEntropyLoss ,BCELoss 和 BCEWithLogitsLoss
咕噜咕噜day
pytorch相关CrossEntropyloBCELossBCEWithLogitsBCE_交叉熵_BCEWit
一.手动计算、log_softmax+nll_loss、nn.CrossEntropyLoss三种方式计算交叉熵:(classtorch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction=‘elementwise_mean’)功能:将输入经过softmax激活函数之后,
- 量化解析美英协议的非对称冲击:多因子模型与波动率曲面重构
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摘要:基于机器学习算法对市场微观结构的实时监测,黄金价格在3300美元/盎司附近展开技术性反弹。本文通过多因子分析框架,解析美元指数上行、贸易政策突变及资产配置迁移对贵金属市场的复合影响,并构建基于LSTM神经网络的动态支撑位预测系统。一、市场价格发现机制的算法解析5月9日亚洲交易时段,现货黄金价格在3300美元/盎司附近展开技术性反弹,但根据高频交易(HFT)数据构建的日内动量指标(Intrad
- SE注意力机制,升级SEA注意力机制。
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个人感觉SE机制,其实在通道数量大的情况下,表现非常好。但是基于RESNET网络的时候,提取边界特征等,效果不是很好。所以提出了SEA注意力机制。下面是我代码实现,代码进行了注释,大家可以看的懂:大家点点赞,求求了classSEA_Block(nn.Module):def__init__(self,channel,reduction=16):super(SEA_Block,self).__init
- 高校超算中心建设指南:Slurm调度器与GPU资源共享的20个陷阱(清华/中科大真实案例)
学术猿之吻
GPU人工智能高校网络人工智能深度学习架构数据结构aigpu算力
在高校超算中心的建设实践中,Slurm调度器与GPU资源管理是两大核心课题。本文基于清华大学、中国科学技术大学等机构的真实运维案例,总结出20个关键陷阱及解决方案,供高校科研人员参考。一、资源分配与调度策略的致命盲区优先级算法的误用清华大学早期采用纯FIFO(先进先出)调度策略时,发现重大科研项目常被低优先级作业阻塞。改进后的多因子加权算法需综合考虑用户等级、项目类型、资源需求规模等参数。例如
- 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
- PyBroker量化交易系列:第二部分 策略开发
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PyBroker量化交易系列:第二部分策略开发本教程全面指导读者掌握PyBroker框架在量化交易中的应用。涵盖安装配置、开发环境搭建与数据处理技巧。通过构建和优化简单交易策略,逐步深入多因子模型设计与实现。深入讲解风险管理、资金管理、回测分析、持续监控和调整策略等关键环节,助力读者掌握稳健交易策略开发全流程。文中内容仅限技术学习与代码实践参考,市场存在不确定性,技术分析需谨慎验证,不构成任何投资
- GPU 上的 Reduction(归约)和 Scan(前缀和)优化:LLVM、GPU 指令集与架构差异
codebat_raymond
java大数据linux
在GPU上进行Reduction(归约)和Scan(前缀和)运算,如果想要最大化性能,不仅仅是写一个Kernel就完事了,还需要深入了解:LLVM优化机制GPU指令集(如shuffle、DPP、LDS、ballot)Wave调度机制不同GPU架构的内存访问模式不同品牌的GPU,例如NVIDIA(N卡)和AMD(A卡),对相同算法的优化策略可能完全不同。因此,即使代码逻辑相同,在不同架构上执行,性能
- 第J9周:Inception v3算法实战与解析
计算机真好丸
算法
文章目录一、前期准备1.设置GPU/CPU2.导入数据3.划分数据集二、搭建网络模型1.Inception-A3.Inception-C4.Reduction-A5.Reduction-B6.辅助分支7.模型搭建8.查看模型详情三、训练模型1.设置超参数2.编写训练函数3.编写测试函数4.正式训练四、结果可视化总结:本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、前期准备1.设置G
- python 量化交易入门到提升详细教程,python量化交易教程
小白教程
pythonpython开发语言量化交易人工智能python量化交易
文章目录前言入门阶段1.环境准备安装Python选择开发环境安装必要的库2.金融数据获取3.简单策略构建-移动平均线交叉策略进阶阶段1.策略回测2.风险管理3.多因子策略4.机器学习在量化交易中的应用5.高频交易策略前言Python作为一门功能强大、易于学习且应用广泛的编程语言,在量化交易领域发挥着举足轻重的作用。它拥有丰富的科学计算和数据分析库,如Pandas、NumPy、Matplotlib等
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
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人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
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windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
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知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本