Sim1480
Sim1480

量化数据分析有多厉害？

Python的热度一直高居不下！除了数据分析，还有运维、自动化测试、后端开发、机器学习...Python的用武之地真的太多了！而量化更是Python的一种高级应用！

什么是量化？

我们利用计算机技术，通过建模分析、优化参数等手段，从历史金融数据中挖掘出影响投资的指标，使用程序进行自动交易来获得“超额”的收益，这种投资方法就叫做量化交易。

现在，很多量化机构将人工智能和机器学习与量化策略相结合。国内的一些顶尖私募，比如：九坤、幻方、朱雀等都在使用AI量化策略，从各大公司的招聘公告上也可以看出这点。

如果想要进一步了解数据分析和量化交易，可以了解下网易云课堂免费推出的《3天数据分析师实战营》，资深数据分析大牛带你在项目案例中实战学习，带你少走弯路，真正实现从0到1。

3天数据分析实战营直播主题

▼

10月19日&量化金融入门：

利用Python玩转A股投资(RSI指标篇)

场景和工具：Pandas工具分解RSI指标

流程处理：业务场景分析建模和可视化

学习成果：使用RSI指标模型做买卖点搜索、交易回溯

实战项目：分析搭建沪深股市投资模型

10月20日&职场晋升必备：

学习数据可视化，快速制作炫酷报表

场景工具：利用贝叶斯算法掌握算法适用的场景

流程处理:  业务场景分析，数据归类和Python语句学习

学习成果：学会操作算法库，对数据进行高效分类

实战案例：利用健康指标预测分析糖尿病患病率

10月21日&量化分析进阶:

一节课教你用Python快速选择优质股票

场景工具：利用pandas工具分解KDJ指标构成

流程处理:   交易数据爬取，业务场景分析建模和可视化

分析结果：用KDJ指标模型对比特币行情买卖点搜索&交易回溯

实战项目：掌握根据金融原理和数据判定A股买卖指标原理

网易内部数据分析资料包

▼

网易数据分析4G+干货资料包

  免费训练营参与方式  

▼

扫码添加网易小姐姐

限时免费训练营+网易内部资料包

量化数据分析有多厉害？_第1张图片

若扫码人数过多，显示频繁

请稍后再扫码添加~

你可能感兴趣的:(数据分析,人工智能,大数据,机器学习,数据挖掘)

  • 算法学习笔记：17.蒙特卡洛算法 ——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
    在计算机科学和数学领域，蒙特卡洛算法（MonteCarloAlgorithm）以其独特的随机抽样思想，成为解决复杂问题的有力工具。从圆周率的计算到金融风险评估，从物理模拟到人工智能，蒙特卡洛算法都发挥着不可替代的作用。本文将深入剖析蒙特卡洛算法的思想、解题思路，结合实际应用场景与Java代码实现，并融入考研408的相关考点，穿插图片辅助理解，帮助你全面掌握这一重要算法。蒙特卡洛算法的基本概念蒙特卡
  • 基于Python的健身数据分析工具的搭建流程day1 weixin_45677320 python开发语言数据挖掘爬虫
    基于Python的健身数据分析工具的搭建流程分数据挖掘、数据存储和数据分析三个步骤。本文主要介绍利用Python实现健身数据分析工具的数据挖掘部分。第一步：加载库加载本文需要的库，如下代码所示。若库未安装，请按照python如何安装各种库（保姆级教程）_python安装库-CSDN博客https://blog.csdn.net/aobulaien001/article/details/133298
  • 数字孪生技术为UI前端注入新活力：实现产品设计的沉浸式体验 ui设计前端开发老司机 ui
    hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度，当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化、割裂感”
  • AI音乐模拟器：AIGC时代的智能音乐创作革命 lauo 人工智能AIGC开源前端机器人
    AI音乐模拟器：AIGC时代的智能音乐创作革命引言：AIGC浪潮下的音乐创作新范式在数字化转型的浪潮中，人工智能生成内容（AIGC）正在重塑各个创意领域。音乐产业作为创意经济的重要组成部分，正经历着前所未有的变革。据最新市场研究数据显示，全球AI音乐市场规模预计将从2023年的5.8亿美元增长到2030年的26.8亿美元，年复合增长率高达24.3%。这一快速增长的市场背后，是AI音乐技术正在打破传
  • LangChain中的向量数据库接口－Weaviate 洪城叮当 langchain数据库经验分享笔记交互人工智能知识图谱
    文章目录前言一、原型定义二、代码解析1、add_texts方法1.1、应用样例2、from_texts方法2.1、应用样例3、similarity_search方法3.1、应用样例三、项目应用1、安装依赖2、引入依赖3、创建对象4、添加数据5、查询数据总结前言  Weaviate是一个开源的向量数据库，支持存储来自各类机器学习模型的数据对象和向量嵌入，并能无缝扩展至数十亿数据对象。它提供存储文档嵌
  • 数据分析常用指标名词解释及计算公式 走过冬季 学习笔记数据分析大数据
    数据分析中有大量常用指标，它们帮助我们量化业务表现、用户行为、产品健康度等。下面是一些核心指标的名词解释及计算方式，按常见类别分类：一、流量与用户规模指标页面浏览量名词解释：用户访问网站或应用时，每次加载或刷新一个页面就算一次PV。它衡量的是页面被打开的总次数。计算方式：PV=∑(所有页面被加载的次数)(通常由埋点或日志直接统计)独立访客数名词解释：在特定时间范围内（如一天、一周、一月），访问网站
  • 提升企业级数据处理效率！TDengine 四个集群优化点详解 TDengine （老段） TDengine运维大数据数据库物联网时序数据库服务器运维tdengine
    为了帮助企业更好地进行大数据处理，我们在此前TDengine3.x系列版本中进行了几项与集群相关的优化和新功能开发，以提升集群的稳定性和在异常情况下的恢复能力。这些优化包括clusterID隔离、leaderrebalance、raftlearner和restorednode。本文将对这几项重要优化进行详细阐述，以解答企业在此领域的疑问，并帮助大家更好地应对相关挑战。clusterID隔离问题fi
  • 视频分析：让AI看懂动态画面 随机森林404 计算机视觉音视频人工智能microsoft
    引言：动态视觉理解的革命在数字信息爆炸的时代，视频已成为最主要的媒介形式。据统计，每分钟有超过500小时的视频内容被上传到YouTube平台，而全球互联网流量的82%来自视频数据传输。面对如此海量的视频内容，传统的人工处理方式已无法满足需求，这正是人工智能视频分析技术大显身手的舞台。视频分析技术赋予机器"看懂"动态画面的能力，使其能够自动理解、解释甚至预测视频中的内容，这一突破正在彻底改变我们与视
  • Python的科学计算库NumPy（一） linlin_1998 pythonnumpy开发语言
    NumPy(NumericalPython)是Python中最基础、最重要的科学计算库之一，提供了高性能的多维数组（ndarray）对象和大量数学函数，是许多数据科学、机器学习库（如Pandas、SciPy、TensorFlow等）的基础依赖。1.创建一个numpy里面的一维数组importnumpyasnp###通过array方法创建一个ndarrayarray1=np.array([1,2,3
  • 法律科技领域人工智能代理构建的十个经验教训，一位人工智能工程师通过构建、部署和维护智能代理的经验教训来优化法律工作流程的历程。 知识大胖 NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能ai
    目录介绍什么是代理人？为什么它对法律如此重要？法律技术中代理用例示例-合同审查代理-法律研究代理在LegalTech中使用代理的十个教训-教训1：即使代理很酷，它们也不能解决所有问题-教训2：选择最适合您用例的框架-教训3：能够快速迭代不同的模型-教训4：从简单开始，必要时扩展-教训5：使用跟踪解决方案；您将需要它-教训6：确保跟踪成本，代理循环可能很昂贵-教训7：将控制权交给最终用户（人在环路中
  • 24GB GPU 中的 DeepSeek R1：Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化 知识大胖 NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
    简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型，UnslothAI团队对其进行了动态量化，将模型大小减少了80%（从720GB减少到131GB），同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时，该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装，使用PandasAI和Ollama进行数据分析，用自然语言向你公司的数据提问为决策
  • Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式（教程含源码） 知识大胖 NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama人工智能nvidiallm
    介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合，才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来，人机交互领域发生了重大变化，尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本，但人们对语音交互的兴趣日益浓厚，以使人机对话更加无缝和自然。然而，实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字：Llama-Omni
  • 什么是热力学计算？它如何帮助人工智能发展？ 知识大胖 NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能量子计算
    现代计算的基础是晶体管，这是一种微型电子开关，可以用它构建逻辑门，从而创建CPU或GPU等复杂的数字电路。随着技术的进步，晶体管变得越来越小。根据摩尔定律，集成电路中晶体管的数量大约每两年增加一倍。这种指数级增长使得计算技术呈指数级发展。然而，晶体管尺寸的缩小是有限度的。我们很快就会达到晶体管无法工作的阈值。此外，人工智能的进步使得对计算能力的需求比以往任何时候都更加迫切。根本问题是自然是随机的（
  • 上海交大：工具增强推理agent
    标题：SciMaster:TowardsGeneral-PurposeScientificAIAgentsPartI.X-MasterasFoundation-CanWeLeadonHumanity’sLastExam?来源：arXiv,2507.05241摘要人工智能代理的快速发展激发了利用它们加速科学发现的长期雄心。实现这一目标需要深入了解人类知识的前沿。因此，人类的最后一次考试（HLE）为评
  • 微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用 MicroTech2025 量子计算算法
    在信息技术飞速发展的今天，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别，从医疗影像分析到安防监控，计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下，量子计算作为一种颠覆性的计算模式，以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间，为解决这一难题提供了新的思路。微算
  • 中国银联豪掷1亿采购海光C86架构服务器 信创新态势 海光芯片C86国产芯片海光信息
    近日，中国银联国产服务器采购大单正式敲定，基于海光C86架构的服务器产品中标，项目金额超过1亿元。接下来，C86服务器将用于支撑中国银联的虚拟化、大数据、人工智能、研发测试等技术场景，进一步提升其业务处理能力、用户服务效率和信息安全水平。作为我国重要的银行卡组织和金融基础设施，中国银联在全球183个国家和地区设有银联受理网络，境内外成员机构超过2600家，是世界三大银行卡品牌之一。此次中国银联发力
  • AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势
    AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势：为什么它是中国市场的“AI主力军”？关键词：文心一言,AI大模型,中文处理,多模态融合,产业落地,安全可控,百度ERNIE摘要：在全球AI大模型浪潮中，百度文心一言（ERNIEBot）凭借“懂中文、会多模态、能落地、守规矩”的四大核心优势，成为中国市场最具竞争力的AI产品之一。本文将用“超级大脑”的比喻，从中文理解、多模态能力、产业生态融合、安全可控性四个维度
  • 全面探索Kafka：架构、应用与流处理
    Kafka：企业级消息系统与流处理平台的深度解析ApacheKafka作为分布式流处理平台，广泛应用于大数据处理和实时分析领域。本文将基于其官方文档，详细探讨Kafka的核心功能、应用场景以及如何进行有效管理。背景简介Kafka作为高吞吐量的消息系统，支持企业级的发布-订阅模式。它能够处理大量实时数据，并支持高并发读写操作。本文将依据Kafka官方文档的内容，逐层深入，从入门到高级应用，帮助读者全
  • Flink时间窗口详解 bxlj_jcj Flinkflink大数据
    一、引言在大数据流处理的领域中，Flink的时间窗口是一项极为关键的技术，想象一下，你要统计一个电商网站每小时的订单数量。由于订单数据是持续不断产生的，这就形成了一个无界数据流。如果没有时间窗口的概念，你就需要处理无穷无尽的数据，难以进行有效的统计分析。而时间窗口的作用，就是将这无界的数据流按照时间维度切割成一个个有限的“数据块”，方便我们对这些数据进行处理和分析。比如，我们可以定义一个1小时的时
  • 正义的算法迷宫—人工智能重构司法体系的技术悖论与文明试炼
    一、法庭的数字化迁徙当美国威斯康星州法院采纳COMPAS算法评估被告再犯风险，当中国"智慧法院"系统年处理1.2亿件案件，司法体系正经历从石柱法典到代码裁判的范式革命。这场转型的核心驱动力是司法效率与公正的永恒张力：美国重罪案件平均审理周期达18个月，中国基层法官年人均结案357件（是德国同行的6倍），而算法能在0.3秒内完成百万份文书比对。人工智能渗透司法引发三重裂变：证据分析从经验推断转向数据
  • 探索实时流处理的未来：Kafka Streams 深度指南 秋或依
    探索实时流处理的未来：KafkaStreams深度指南项目介绍欢迎进入KafkaStreams：实时流处理的世界！这不仅仅是一本书，更是一个通往流处理领域深层奥秘的门户。由PrashantPandey编著，这本书以ApacheKafka2.1中的KafkaStreams库为核心，为读者铺就了一条从理解基础概念到熟练掌握KafkaStreams编程的路径。无论是软件工程师、数据架构师，还是对大数据处
  • Elasticsearch搜索引擎存储：从原理到实践的全景解析 Python×CATIA工业智造 搜索引擎elasticsearch大数据
    引言在大数据时代，数据规模呈指数级增长，传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。Elasticsearch（简称ES）凭借其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析能力，成为企业级搜索与存储的核心引擎。截至2025年，ES在全球日志分析、电商搜索、实时监控等场景的市场占有率超过60%。本文将从存储架构、核心技术、应用场景及优化策略四个维度，深入解析Elasticsearch的设计哲学与实践价值
  • 【python实战】不玩微博，一封邮件就能知道实时热榜，天秀吃瓜 一条coding 从实战学python人工智能pythonlinux爬虫
    ❤️欢迎订阅《从实战学python》专栏，用python实现办公自动化、数据可视化、人工智能等各个方向的实战案例，有趣又有用！❤️更多精品专栏简介点这里有的人金玉其表败絮其中，有的人却若彩虹般绚烂，怦然心动前言哈喽，大家好，我是一条。在生活中我是一个不太喜欢逛娱乐平台的人，抖音、快手、微博我手机里都没装，甚至微信朋友圈都不看，但是自从开始写博客，有些热度不得不蹭。所以就有了这样一个需求，能不能让微
  • python-pandas数据分析+案例分析
    文章目录前言一、汽车销售数据可视化分析1.各年度汽车总销量及环比，各车类、级别车辆销量及环比2.车辆销售规模及环比、不同价位车销量及环比3.各车系、厂商、品牌车销量及环比，市占率及变化趋势4.品牌、车类、车型、级别的各top销量二、地质灾害航空公司客户价值分析1.原始数据存在少量的缺失值和异常值前言一、汽车销售数据可视化分析1.各年度汽车总销量及环比，各车类、级别车辆销量及环比importnump
  • 【Kafka专栏 13】Kafka的消息确认机制：不是所有的“收到”都叫“确认”！
    作者名称：夏之以寒作者简介：专注于Java和大数据领域，致力于探索技术的边界，分享前沿的实践和洞见文章专栏：夏之以寒-kafka专栏专栏介绍：本专栏旨在以浅显易懂的方式介绍Kafka的基本概念、核心组件和使用场景，一步步构建起消息队列和流处理的知识体系，无论是对分布式系统感兴趣，还是准备在大数据领域迈出第一步，本专栏都提供所需的一切资源、指导，以及相关面试题，立刻免费订阅，开启Kafka学习之旅！
  • 数据分析案例-电脑笔记本价格数据可视化分析3 艾派森 数据分析信息可视化python数据分析数据挖掘电脑
    ‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具
  • 用Python做数据分析之数据统计 学掌门 Python数据分析大数据python数据分析人工智能
    接下来说说数据统计部分，这里主要介绍数据采样，标准差，协方差和相关系数的使用方法。1、数据采样Excel的数据分析功能中提供了数据抽样的功能，如下图所示。Python通过sample函数完成数据采样。2、数据抽样Sample是进行数据采样的函数，设置n的数量就可以了。函数自动返回参与的结果。1#简单的数据采样2df_inner.sample(n=3)3、简单随机采样Weights参数是采样的权重，
  • pandas销售数据分析
    pandas销售数据分析数据保存在data目录消费者数据：customers.csv商品数据：products.csv交易数据：transactions.csvcustomers.csv数据结构：字段描述customer_id客户IDgender性别age年龄region地区membership_date会员日期products.csv数据结构：字段描述product_id产品IDcategory
  • 在mac m1基于llama.cpp运行deepseek
    lama.cpp是一个高效的机器学习推理库，目标是在各种硬件上实现LLM推断，保持最小设置和最先进性能。llama.cpp支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化，通过ARMNEON、Accelerate和Metal支持Apple芯片，使得在MACM1处理器上运行Deepseek大模型成为可能。1下载llama.cppgitclonehttps://github.com/ggerg
  • 图神经网络：挖掘关系数据中的宝藏
    图神经网络：挖掘关系数据中的宝藏在浩瀚的数据海洋中，蕴藏着一类特殊而强大的资源——关系数据。它们不是孤立的点，而是相互连接、彼此影响的复杂网络：社交平台上朋友的朋友、电商系统中商品与用户的互动、蛋白质分子内原子的结合、城市交通网中的道路连接……这些数据天然以图的形式存在，节点代表实体，边则承载着实体间千丝万缕的关系。传统的数据挖掘工具面对这些盘根错节的结构往往力不从心，而图神经网络（GNN）的崛起
  • jvm调优总结（从基本概念 到 深度优化） oloz javajvmjdk虚拟机应用服务器
    JVM参数详解：http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html   Java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值，即：他代表的值就是数值本身；而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
  • 【Scala十六】Scala核心十：柯里化函数 bit1129 scala
    本篇文章重点说明什么是函数柯里化，这个语法现象的背后动机是什么，有什么样的应用场景，以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系   1. 什么是柯里化函数 A way to write functions with multiple parameter lists. For instance def f(x: Int)(y: Int) is a
  • HashMap dalan_123 java
    HashMap在java中对很多人来说都是熟的；基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键；同时不能保证元素的顺序；也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。 1、数据结构     在java中，最基本的数据结构无外乎：数组 和 引用（指针），所有的数据结构都可以用这两个来构造，HashMap也不例外，归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
  • Java Swing如何实时刷新JTextArea，以显示刚才加append的内容 周凡杨 java更新swingJTextArea
    在代码中执行完textArea.append("message")后，如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新，我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。 问题是这个方法并不能有任何效果，textArea的内容没有任何变化，这或许是swing的一个bug，有一个笨拙的办法可以实现
  • servlet或struts的Action处理ajax请求 g21121 servlet
    其实处理ajax的请求非常简单，直接看代码就行了： //如果用的是struts //HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse(); // 设置输出为文字流 response.setContentType("text/plain"); // 设置字符集 res
  • FineReport的公式编辑框的语法简介 老A不折腾 finereport公式总结
    FINEREPORT用到公式的地方非常多，单元格（以=开头的便被解析为公式），条件显示，数据字典，报表填报属性值定义，图表标题，轴定义，页眉页脚，甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。 简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方：   1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪，if(条件式子,值1,值2)，if可以嵌套，if(条件式子1，值1，if(条件式子2，值2，值3)
  • linux mysql 数据库乱码的解决办法 墙头上一根草 linuxmysql数据库乱码
    linux 上mysql数据库区分大小写的配置 lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写   修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:   [client] default-character-set=utf8   [mysqld] datadir=/var/lib/mysql socket=/va
  • 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想 aijuans Spring 3
    ApplicationContext能读取多个Bean定义文件，方法是： ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext（ new String[]｛“bean-config1.xml”，“bean-config2.xml”，“bean-config3.xml”，“bean-config4.xml
  • mysql 基准测试之sysbench annan211 基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
    1 执行如下命令，安装sysbench-0.5： tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz  cd sysbench-0.5  chmod +x autogen.sh  ./autogen.sh  ./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
  • sql的复杂查询使用案列与技巧 百合不是茶 oraclesql函数数据分页合并查询
      本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;          -------------------  自然连接查询           查询 smith 的上司(两种方法) &
  • 深入学习Thread类 bijian1013 javathread多线程java多线程
    一．             线程的名字 下面来看一下Thread类的name属性，它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中，有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。 同时，Thr
  • JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型 bijian1013 javafastjsonnet.sf.json
            在实际开发中，难免会碰到JSON串转换成Map的情况，下面来看看这方面的实例。另外，由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本，因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。 一.fastjson实例 JsonUtil.java package com.study; impor
  • 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker：Spring自带RPC框架 bit1129 spring
    HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架，HttpInvoker同Burlap和Hessian一样，提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean，这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成   在 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
  • 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析 bit1129 Mahout
    #!/bin/bash # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information re
  • nginx三种获取用户真实ip的方法 ronin47
    随着nginx的迅速崛起，越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速，但是随之也遇到一个问题：nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>，如果是后端真实服务器是nginx，那么继续往下看。 实例环境： 用户IP 120.22.11.11
  • java-判断二叉树是不是平衡 bylijinnan java
    参考了 http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/ 但是用java来实现有一个问题。 由于Java无法像C那样“传递参数的地址，函数返回时能得到参数的值”，唯有新建一个辅助类：AuxClass import ljn.help.*; public class BalancedBTree {
  • BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 诸葛不亮 PropertyUtilsBeanUtils
     BeanUtils.copyProperties VS  PropertyUtils.copyProperties  作为两个bean属性copy的工具类，他们被广泛使用，同时也很容易误用，给人造成困然；比如：昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时，没有考虑到会将null转换为0，而后面的业
  • [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全 comsci 数据结构
          现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式，用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的，这样的情况会有什么问题呢？        从信息安全的角度来看，如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份，如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击，那么
  • vi区段删除 Cwind linuxvi区段删除
    区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。   vi概述    引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要，能区分命令模式与末行模式即可。   vi区段删除步骤： 1. 在末行模式下使用:set nu显示行号 非必须，随光标移动vi右下角也会显示行号，能够正确找到并记录删除开始行
  • 清除tomcat缓存的方法总结 dashuaifu tomcat缓存
    用tomcat容器，大家可能会发现这样的问题，修改jsp文件后，但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。 出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。 解决办法如下: 在jsp文件头加上 <meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
  • 不要盲目的在项目中使用LESS CSS dcj3sjt126com Webless
    　如果你还不知道LESS CSS是什么东西，可以看一下这篇文章，是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》 　　不可否认，LESS CSS是个强大的工具，它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”，但它似乎给我一种错觉，就是为了功能而实现功能。 　　比如它的引用功能 ? .rounded_corners{     
  • [入门]更上一层楼 dcj3sjt126com PHPyii2
    更上一层楼 通篇阅读完整个“入门”部分，你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能，例如通过 HTML 表单从用户那获取数据，从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。 本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源：
  • Apache HttpClient使用详解 eksliang httpclienthttp协议
    Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性（具体区别，日后我们再讨论），它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容，掌握HttpClient后，相信对于Http协议的了解会
  • zxing二维码扫描功能 gundumw100 androidzxing
    经常要用到二维码扫描功能 现给出示例代码 import com.google.zxing.WriterException; import com.zxing.activity.CaptureActivity; import com.zxing.encoding.EncodingHandler; import android.app.Activity; import an
  • 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单 ini htmlWebhtml5csshovertree
    HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航   在线体验效果：http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果：   <!DOCTYPE html > <html > <head> <title>HoverTree
  • fastjson初始化对性能的影响 kane_xie fastjson序列化
    之前在项目中序列化是用thrift，性能一般，而且需要用编译器生成新的类，在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐，因此想转到json阵营。对比了jackson，gson等框架之后，决定用fastjson，为什么呢，因为看名字感觉很快。。。   网上的说法：   fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
  • 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql mengqingyu DAO
    1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml，有效的提高开发速度。 2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等 3.支持批量插入、批量更新、批量删除 <bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
  • js控制input输入框的方法封装(数字，中文，字母，浮点数等) qifeifei javascript js
    在项目开发的时候，经常有一些输入框，控制输入的格式，而不是等输入好了再去检查格式，格式错了就报错，体验不好。 /** 数字，中文，字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制，只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注：floating属性只能单独用*/     funct
  • java 计时器应用 tangqi609567707 javatimer
    mport java.util.TimerTask;   import java.util.Calendar;   public class MyTask extends TimerTask {        private static final int
  • erlang输出调用栈信息 wudixiaotie erlang
    在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。 也可以用这个函数：erlang:get_s
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他