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补三补四
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- 股市龙头股的分类
镰圈量化
短线学习学习方法
股市龙头股可以根据不同的标准进行分类。龙头股一般分为市场龙头和行业龙头两种类型:1.**市场龙头**:这是一段时间内股价走势最强的股票,主要受到阶段性资金和市场情绪的影响。市场龙头通常在板块行情启动时才能发现,但此时价格可能已经不低,因此买入需要足够的勇气和定力。2.**行业龙头**:指的是公司经营业绩最好的企业,虽然在某个阶段的涨幅可能不是最强的,但从中长期来看,投资回报率也是相当可观的。与市场
- 贪心算法-力扣-122. 买卖股票的最佳时机 II
dailinqing1984
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题目链接给你一个整数数组prices,其中prices[i]表示某支股票第i天的价格。在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候最多只能持有一股股票。你也可以先购买,然后在同一天出售。返回你能获得的最大利润。示例1:输入:prices=[7,1,5,3,6,4]输出:7解释:在第2天(股票价格=1)的时候买入,在第3天(股票价格=5)的时候卖出,这笔交易所能获得利润=5-1=4。随后
- 一文介绍DeepSeek的模型蒸馏和模型量化技术
江湖人称麻花滕
人工智能架构chatgpt开源语言模型
1关于DeepSeek最近大火的DeepSeek给中国AI市场带来了很多热度,在DeepSeek的官网,也反复提及“模型蒸馏”技术。大模型的模型蒸馏和模型量化是当前人工智能领域中重要的研究方向,它们对于提高模型的部署效率、降低资源消耗具有重要意义。2模型蒸馏(ModelDistillation)2.1定义与原理模型蒸馏是一种知识迁移的方法旨在将知识从一个大型的教师模型(TeacherModel)转
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seed2016
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抖音:2024年抖音精选创作趋势洞察报告抖音电商2024下半年高增长行业预测及洞察2024抖音电商CORE经营方法论手册2024抖音公路旅行趋势灵感指南抖音-抖音+私域50个各行各业赚钱案例详解2024抖音电商双11大促复盘报告2024年抖音滋补保健品类线上消费与行业洞察2024年抖音大家电品类线上消费与行业洞察2024年抖音电商衣物清洁行业报告2024抖音电商护肤趋势洞察报告抖音电商2024年度
- AIGC训练效率与模型优化的深入探讨
DARLING Zero two♡
话题AIGC
文章目录1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1学习率调节4.2模型架构选择4.3数据预处理与增强4.4正则化技术4.5量化与剪枝5.代码示例6.结论人工智能领域的发展,人工智能生成内容(AIGC)越来越受关注。AIGC能够通过学习大量数据生成高质量内容,但训练效率和模型优化仍然是关键的研究方向。本博客将深入探AIGC的训练效率,与模型优化的相
- 探索未知:alpha测试的神秘序章【量化理论】
补三补四
量化交易人工智能数据分析算法大数据金融
我叫补三补四,很高兴见到大家,欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲alpha策略制定后的测试问题策略回测(Backtesting)主要有两种不同的回测机制,一种是向量化回测,另一种是事件驱动回测策略回测的需求广泛,因此市面上也提供了大量的回测系统,有商用软件、开源框架二次开发、也可以自己开发,越是自由度偏高的搭建回测选项,可以为自己提供的回测方案就越灵活,越个性化,缺点在于开发难度会偏高,在确定自己
- 无缝融入,即刻智能[4]:MaxKB知识库问答系统[进一步深度开发调试,完成基于API对话,基于ollama大模型本地部署等]
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无缝融入,即刻智能[4]:MaxKB知识库问答系统[进一步深度开发调试,完成基于API对话,基于ollama大模型本地部署等]1.简介MaxKB(MaxKnowledgeBase)是一款基于LLM大语言模型的开源知识库问答系统,1.1产品优势开箱即用:支持直接上传文档、自动爬取在线文档,支持文本自动拆分、向量化、RAG(检索增强生成),智能问答交互体验好;无缝嵌入:支持零编码快速嵌入到第三方业务系
- 哪种LLM量化方法最适合您?:GGUF、GPTQ 还是 AWQ
GordonJK
人工智能机器学习深度学习
哪种LLM量化方法最适合您?:GGUF、GPTQ还是AWQ1.GGUF:(GPT-GeneratedUnifiedFormat,GPT生成的统一格式)GGUF是GGML的后继者,由llama.cpp团队推出。它是一种专为大型语言模型设计的量化方法。它允许用户在CPU上运行LLM,同时通过提供速度改进将一些层卸载到GPU。GGUF对于那些在CPU或Apple设备上运行模型的用户特别有用。在GGUF上
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近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。模型压缩主要分为如下几类:剪枝(Pruning)知识蒸馏(KnowledgeDistillation)量化Quantization)本系列将针对一些常见大模型量化方案(GPTQ、LLM.int8()、Sm
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导读:这篇质量评价论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。摘要:通过分析消费者关注的且易于实地测量和量化评价的质量指标类型,建立起一种基于消费者维度的住宅工程质量评价方法,以便于企业对住宅质量考核评价和分析提升,同时也可应用于交付前的自查,对商品住宅各参与方均有积极意义.关键词:住宅,工程质量,评价方法0前言房地产业作为我国国民经济的重要支柱,不仅是国家经济发展的晴雨表,也直接关系着万
- 软件需求类的论文无法量化评价的问题
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UML建模需求分析软件需求软件工程
软件需求研究的量化难题确实是一个普遍存在的挑战,主要原因在于需求工程本身具有强主观性、领域依赖性和过程复杂性。针对这一问题,可以从以下角度进行突破性思考并提出解决方案:1.构建多维度评估体系(Multi-dimensionalEvaluationFramework)开发"需求成熟度指数"(RequirementMaturityIndex),整合需求文档的完整性(100%覆盖用例)、一致性(冲突需求
- AI 模型的优化与应用:大模型本体、蒸馏、量化 与 GGUF
CCSBRIDGE
人工智能人工智能
引言近年来,大型语言模型(LLM)在人工智能领域取得了突破性的进展,但其计算需求高昂,训练和推理成本巨大。因此,如何优化大模型,使其在不同设备和应用场景下更高效地运行,成为了AI研究的重要课题。本文将探讨大模型本体(FullModel)、蒸馏(Distillation)、量化(Quantization)和GGUF(GPT-GeneratedUnifiedFormat)等优化技术,并分析它们的区别、
- 【八股】计算机网络
椰椰荔枝糖
八股计算机网络网络
HTTP应用层网络层传输层接口层数据链路层HTTP基本概念HTTP是什么?HTTP是超文本传输协议HTTP常见的状态码有哪些?200、204、206成功301、302、304重定向400、403、404客户端错误500、501、502、503服务端错误
- 嵌入式八股文(四)计算机网络篇
小仇学长
面试计算机网络网络协议
第一章基础概念1.服务指网络中各层为紧邻的上层提供的功能调用,是垂直的。包括面向连接服务、无连接服务、可靠服务、不可靠服务。2.协议是计算机⽹络相互通信的对等层实体之间交换信息时必须遵守的规则或约定的集合。⽹络协议的三个基本要素:语法、语义和时序。3.接口上下层之间交换信息通过接口来实现。一般使上下层之间传输信息量尽可能少,这样使两层之间保持其功能的相对独立性。硬件接口:在物理层面,接口通常指的是
- HarmonyOS Next模型轻量化之基础认知与流程
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本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)中模型轻量化相关技术细节,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、模型轻量化概述与重要性(一)概念与意义在HarmonyOSNext的世界里,模型轻量化就像是给一个臃肿的运动员“减肥塑形”。简单来说
- 【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升
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向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。通过回顾传统for循环方式实现的简单线性回归算法,介绍了如何通过最小二乘法计算a的值。然而,这种方式在计算性能上存在效率较低的问题。为了提高性能,视频引入了向量化运算的概念,即将计算过程从循环方式转变为向量之间的计算。通过向量
- java八股文之Redis
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1.Rdis常见的使用场景缓存分布式锁(redision,setnx)计数器保存token消息队列延迟队列2.说明一下缓存雪崩,缓存穿透和缓存击穿以及解决方式1.缓存雪崩定义:缓存雪崩指的是当大量的缓存数据同时失效,或者Redis服务器突然宕机,导致后端数据库突然承受大量请求的压力,从而可能导致数据库崩溃的情况。解决:1.分散缓存过期时间:给缓存设置不同的过期时间,避免同时失效。2.使用Rdis集
- 前端八股万文总结——JS+ES6
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前端八股:JS+ES6说明:个人总结,用于个人复习回顾,将持续改正创作,已在语雀公开,欢迎评论改正。
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【Java八股文】07-Redis面试篇Redis面试篇认识redis为什么用Redis作为MySQL的缓存?数据结构讲一下Redis底层的数据结构ZSet底层是由什么实现的线程模型Redis是单线程吗?Redis怎么进行I/O多路复用的?Redis采用单线程为什么还这么快?事务Redis锁有哪几种实现方式如何实现redis原子性?Redis中incr命令保证原子性的原理是什么redis分布式锁的
- 苹果高管回应自研C1基带;Jim Keller:伟大的Intel价值1万亿美元绝不能贱卖;Grok 3将免费提供 | 极客头条
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「极客头条」——技术人员的新闻圈!CSDN的读者朋友们好,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|苏宓出品|CSDN(ID:CSDNnews)一分钟速览新闻点!幻方量化回应管理规模缩水:正常的规模变动阿里CEO:未来三年在云和AI基础设施投入将超越过去十年总和零一万物被曝多处变动,计划拆分数字人业务卢伟冰:2月22日将开启小米15Ultra“爆料直播”芯片大神Ji
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使用Pandas在Python中对移动平均线交叉进行回测移动平均线交叉策略移动平均线交叉技术是一种非常著名的简单动量策略。它通常被认为是量化交易的“HelloWorld”示例。此处概述的策略仅适用于多头。创建两个单独的简单移动平均线过滤器,具有特定时间序列的不同回溯期。当较短的回溯移动平均线超过较长的回溯移动平均线时,就会出现购买资产的信号。如果较长的平均值随后超过较短的平均值,则资产将被卖回。当
- 量化交易的 Python 库从数据处理到实时交易系统开发
云梦量化
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量化交易的Python库从数据处理到实时交易系统开发对于任何想要涉足量化金融和系统交易领域的人来说,Python都是不可或缺的工具。作为许多量化开发人员的首选编程语言,Python提供了庞大的库生态系统,可简化从数据分析到策略执行的所有流程。无论您是刚起步还是想要提高技能,了解正确的Python库都是自信地构建和部署交易策略的关键。本指南向您介绍专业量化分析师和系统交易员使用的基本Python库。
- 模型压缩-模型蒸馏、模型剪枝、模型量化
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一、模型蒸馏1.1蒸馏简介知识蒸馏是指通过教师模型指导学生模型训练,通过蒸馏的方式让学生模型学习到教师模型的知识,最终使学生模型达到或媲美教师模型的准确度。在模型压缩中,教师模型是一个预训练好的复杂的模型,而学生模型是一个规模较小的模型。如分类任务中,由训练好的教师模型在相同的数据下,通过将教师模型对样本的预测值作为学生模型的预测目标,指导学生模型学习,这个预测值一般指教师网络输出的类概率。教师模
- 零基础3分钟上手量化交易,用均线+成交量跑赢市场
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Ehpod易发量化大数据人工智能区块链比特币web3
首先抛出一个问题:为什么新手更需要量化交易?揭开散户逆袭的唯一捷径当你在市场中“裸奔”时,机构早已全副武装二级市场是世界最残酷的竞技场,无论是熟知的大A、美股还是加密。当然如果你选对了市场,也会达到事半功倍的效果,如果你选错了鱼塘,拿着刀叉、簸箕、渔网去捕鱼,但鱼儿已经被大户打捞得消失殆尽,怎么打捞都是徒而无功...机构用AI每秒分析10万条数据,而你还在刷社交媒体看小道消息对冲基金靠算法24小时
- [笔记.AI]如何判断模型是否通过剪枝、量化、蒸馏生成?
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由AI辅助创作AI笔记人工智能
以下摘自与DeepSeek-R1在线联网版的对话一、基础判断维度技术类型核心特征验证方法剪枝模型参数减少、结构稀疏化1.检查模型参数量是否显著小于同类标准模型12.分析权重矩阵稀疏性(如非零参数占比50%)3蒸馏模型结构轻量但性能接近大模型、输出分布平滑1.对比师生模型结构差异52.分析输出概率分布的熵值(蒸馏模型熵值更高)2二、具体技术验证方法1.剪枝模型验证结构分析使用model.summar
- LLM 中的 Matryoshka 量化:原理与优势
数据掘金
量化LLM
什么是Matryoshka量化?MatQuant如何改进LLM性能指标MatQuant对模型量化的影响每个比特宽度处理模型权重的特定部分,并且它们的组合输出被聚合以优化整体量化性能。折线图显示了基于每个FFN(前馈网络)参数的有效比特数的不同量化技术下Gemma-29B的任务性能。右下角(int2):尽管比特范围有限,但MatQuant(蓝色)实现了对量化桶的更好利用,从而提高了效率。基线(红色三
- 股票量化实时行情接口WebSocket接入Python封装
数据掘金
websocket量化行情接口python
Python做量化,如果是日内策略,需要更实时的行情数据,不然策略滑点太大,容易跑偏结果。之前用行情网站提供的level1行情接口,实测平均更新延迟达到了6秒,超过10只股票并发请求频率过快很容易封IP。后面又尝试了买代理IP来请求,成本太高而且不稳定。在Github上看到一个可转债的Golang高频T+0策略,对接的是WebSocket协议,拿来改了改,封装了一个Python版本的包,记录一下:
- AI 声音:数字音频、语音识别、TTS 简介与使用示例
凌虚NPG
AI人工智能人工智能语音识别后端python深度学习
在现代AI技术的推动下,声音处理领域取得了巨大进展。从语音识别(ASR)到文本转语音(TTS),再到个性化声音克隆,这些技术已经深入到我们的日常生活中:语音助手、自动字幕生成、语音导航等应用无处不在。数字音频音频是声音的“数字化”。声音本质上是空气中振动的波,这些波的振动被麦克风捕捉后转化为电信号。接着,这些信号会通过采样和量化存储为数字数据。如上图所示。声波最开始是一个连续的模拟信号,然后经过特
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墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
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- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
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import java.awt.Graphics;
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import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号