达微
达微

量化

QUANTAXIS

股票/期货/自定义市场 数据/回测/模拟/交易/可视化 纯本地一站式解决方案
http://book.yutiansut.com

TuShare

实现对股票/期货等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储过程的工具，满足金融量化分析师和学习数据分析的人在数据获取方面的需求，它的特点是数据覆盖范围广，接口调用简单,响应快速https://tushare.pro/document/2

量化策略框架综述

量化1
量化2

设备

数据同步

QUANTAXIS
save x
save stock_info

TuShare
基础数据
财务数据
市场参考数据同步

策略

回测

结果

你可能感兴趣的:(量化)

  • GGUF量化模型技术解析与DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B选型指南 每天三杯咖啡 人工智能
    ```markdown#【完全指南】GGUF量化技术与DeepSeek-R1模型选型：从入门到部署##什么是模型量化？（小白扫盲版）###1.1量化就像"模型减肥术"-**传统模型**：每个参数用32位浮点数（好比高清无损图片）-**量化模型**：用4-8位整数存储（类似手机压缩照片）-**核心原理**：`FP32→Int8/Int4`的数学映射，保留关键特征###1.2为什么要量化？|对比项|原
  • 向量数据库 PieCloudVector 进阶系列丨打造以 LLM 为基础的聊天机器人
    本系列前两篇文章深入探讨了PieCloudVector在图片和音频数据上的应用之后，本文将聚焦于文本数据，探索PieCloudVector对于文本数据的向量化处理、存储以及检索，并最终结合LLM打造聊天机器人的全流程。在自然语言处理任务中涉及到大量对文本数据的处理、分析和理解，而向量数据库在其中发挥了重要的作用。本文为《PieCloudVector进阶系列》的第三篇，将为大家介绍如何利用PieCl
  • Websoft9 开源多应用平台：培养学生数字化能力的实战工具 开源实践
    引言数字化教育转型的核心在于将技术工具与教学场景深度融合，但传统模式常因环境配置复杂、工具链割裂等问题阻碍实践教学效率。Websoft9开源多应用平台以标准化部署、多工具集成、轻量化运维为核心能力，为教育场景提供了一种技术门槛更低、协作效率更高的解决方案。本文基于实际教学需求与技术验证，探讨如何通过该平台构建数字化能力培养体系。一、技术特性与教育场景的适配性开源生态覆盖全技术栈，缩短教学准备周期平
  • numpy学习笔记10：arr *= 2向量化操作性能优化 宁宁可可 #机器学习#Python基础与进阶numpy学习笔记
    numpy学习笔记10：arr*=2向量化操作性能优化在NumPy中，直接对整个数组进行向量化操作（如arr*=2）的效率远高于显式循环（如foriinrange(len(arr)):arr[i]*=2）。以下是详细的解释：1.性能差异的原理(1)底层实现不同显式循环（错误示范）：Python的for循环是解释执行的，每次迭代需要动态解析变量类型、执行函数调用等操作。对每个元素的操作会触发多次Py
  • 量化投资中的投资组合风险溢价模型 云策量化 量化投资量化交易量化软件量化炒股QMT量化交易PTrade量化软件量化投资deepseek
    推荐阅读：《程序化炒股：如何申请官方交易接口权限？个人账户可以申请吗？》量化投资中的投资组合风险溢价模型在量化投资的世界里，风险和回报总是如影随形。投资者们就像是在大海中航行的船长，既要寻找宝藏，又要避开暗礁。今天，我们就来聊聊量化投资中的一个关键工具——投资组合风险溢价模型，它就像是船长的罗盘，帮助我们在风险和回报之间找到平衡。引言：风险与回报的舞蹈在量化投资中，我们经常听到“风险溢价”这个词。
  • python、JavaScript 、JAVA等实例代码演示教你如何免费获取股票数据（实时数据、历史数据、CDMA、KDJ等指标数据）配有股票数据API接口说明文档详解参数说明 蝶澈乐乐 pythonjavascriptjava股票数据接口api开发语言
    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
  • glm-4v-9b 踩坑（4-bit量化，bitsandbytes 异常） phynikesi pytorchglm-4v-9b踩坑bitsandbytes异常
    前言本文只分享了自己在体验glm-4v-9b过程中遇到的问题，没有涉及对模型本身以及更多问题的分析，大家可先看问题描述，再决定是否看下去。实验平台：linux系统，RTXA4000。嫌麻烦的可以直接到文未看结论。问题描述16g显卡难以加载模型bitsandbytes异常，模型无法运行加载问题本人设备有限，引用一下别人完整加载模型的数据，大约18.9g。用16g显卡直接报OOM，用8-bit加载还是
  • 双均线量化策略实战指南：基于 iTick 外汇API、股票API报价源的 Python 实现 算法pythonai开发
    在量化交易领域，iTick报价API凭借其强大的多市场覆盖能力，已成为专业交易员的首选数据解决方案。其外汇API支持全球主要货币对（如EURUSD、GBPUSD）的毫秒级行情推送，包含Bid/Ask深度报价和实时波动率数据；股票API则覆盖A股、港股及美股市场，提供Level-2逐笔成交和十档盘口信息。通过统一的RESTful接口，开发者可轻松获取标准化的OHLCV数据，实现外汇、股票等多资产策略
  • AI 时代，学习 Java 应如何入手？ 琢磨先生David 人工智能java
    一、Java的现状：生态繁荣与AI融合的双重机遇在2025年的技术版图中，Java依然稳坐企业级开发的“头把交椅”。根据行业统计，Java在全球企业级应用中的市场份额仍超过65%，尤其在微服务架构、大数据平台和物联网（IoT）领域占据核心地位。随着云原生技术的普及，Java生态正经历新一轮进化：轻量化框架通过无服务器架构优化，启动速度提升300%，内存占用降低50%，使得Java在容器化部署中更具
  • Tsfresh + TA-Lib + LightGBM ：A 股市场量化投资策略实战入门 船长@Quant Python金融科技pythontsfreshTA-LibLightGBM量化技术策略开发
    Tsfresh+TA-Lib+LightGBM：A股市场量化投资策略实战入门本项目以A股市场为研究对象，通过量化技术对市场数据进行分析，构建量化投资策略，并利用历史数据回测验证策略的有效性。项目旨在为量化技术初学者提供一个系统的学习框架，帮助读者掌握从数据获取到策略评估的全流程操作。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，不构成任何投资建议。适合量化新手建立系统认
  • 从零开始搭量化系统：那些教程里没说的脏活累活 ZQ917 python量化行情接口level2
    去年某天，我对着满屏的均线交叉策略发呆——回测曲线完美得能上教科书的策略，实盘跑了两周亏掉20%。后来才发现，问题出在基础行情延迟了整整5秒。这才明白过来：市面上教人写策略的教程，和真正能跑通的交易系统之间，隔着一整条马里亚纳海沟。今天要聊的，不是怎么设计策略（这种内容已经烂大街了），而是实实在在的工程难题：‌如何用最低成本把策略变成真金白银的交易‌。别担心，不需要租机房搞专线，咱们普通散户也能玩
  • Dify知识库构建流程及示例 cqbelt ai笔记AI应用
    总体流程1.数据预处理清洗：去除噪声、特殊字符、标准化格式。分词/标记化：拆分文本为单词或子词单元（如使用Tokenizer）。元数据关联：附加来源、时间戳等信息，支持多维度检索。2.文本分块固定长度分块：按字符或Token数切分，简单高效。语义分块：基于句子边界或主题分割（如NLP模型识别段落主旨）。重叠策略：相邻块间部分重叠，避免上下文断裂。3.向量化（Embedding）嵌入模型：调用预训练
  • 印度、马来西亚股市实时行情API数据接口推荐 后端
    随着金融科技的发展，实时行情数据接口成为金融交易、量化投资和市场分析的重要工具。以下为您推荐几款适合获取印度、马来西亚股市实时行情的API数据接口，涵盖不同需求场景和技术特点。一、首选推荐：PRDS金融财务API接口PRDS金融财务API接口是目前市场上针对印度股市实时行情的高性能解决方案，适合对数据时效性和稳定性要求较高的用户。数据覆盖：提供印度全市场股票及指数的实时行情数据，包括NSE（印度国
  • RTX4070Ti性能实测与优化解析 智能计算研究中心 其他
    内容概要本文将以NVIDIAGeForceRTX4070Ti显卡为核心，系统化呈现其在4K与2K分辨率下的性能表现差异，并深入解析光线追踪与DLSS3.0技术对游戏体验的实际影响。通过15款主流3A大作的帧数实测数据，结合《赛博朋克2077》《艾尔登法环》等典型场景的测试结果，量化对比不同画质预设下的流畅度变化。此外，文章将提供经过验证的超频参数配置方案，涵盖电压调节、核心频率偏移及显存时序优化，
  • Linux中部署DeepSeek R1 Java探索者 ° linux服务器语言模型
    一、首先了解DeepSeek-R1模型规格B则是指“billion”的意思，也就是十亿，表示这个模型有多少亿个参数。DeepSeek-R1本地部署硬件需求表模型规模GPU需求CPU需求内存需求存储需求备注1.5B-GTX16504GB（可选）四核i5/Ryzen3000+16GBDDR450GBSSD需4-bit量化，CPU推理延迟约10-30秒/回答，适合基础文本生成7BRTX306012GB或
  • 机器学习之向量化 珠峰日记 AI理论与实践机器学习人工智能
    文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程。在机器学习与深度学习的范畴内，现实中的各类数据，像文本、图像
  • 股票量化分析软件有哪些？它们各自有何独特优势与适用场景？ 财云量化 python炒股自动化量化交易程序化交易股票量化分析软件独特优势适用场景股票量化接口股票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
  • 金融租赁系统智慧风控实践探索 红点租赁系统开发 其他
    内容概要当传统金融租赁还在和纸质合同较劲时，兴业金融租赁系统已经玩起了"变形金刚式"的智慧风控。这套系统就像给资产装上了GPS定位器+心电图监测仪，通过物联网传感器实时捕捉设备运行数据，配合卫星定位追踪车辆轨迹，再让大数据分析引擎消化海量场景信息——从工地的混凝土搅拌频率到物流车队的急刹车次数，全被转化成可量化的风险坐标。技术手段业务指标提升应用场景案例物联网传感器异常响应速度提升70%工程机械油
  • 【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型 源泉的小广场 大模型大模型量化推理模型量化量化qwq32bgptq量化大模型推理性能调优
    1.量化背景之所以做量化，就是希望在现有的硬件条件下，提升性能。量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。我们的任务是，将QwQ-32B微调后的推理模型，也就是bf16的精度，通过量化，压缩到int4。关于QwQ-32B微调，可以参考《利用ms-swift微
  • Python在股票数据分析中的应用有哪些？如何用Python获取股票数据并进行可视化 财云量化 python炒股自动化量化交易程序化交易pythonpython股票数据分析数据获取可视化股票量化接口股票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
  • ChatGPT智能聊天机器人实现 云端源想 chatgpt机器人
    以下是一个从零实现类ChatGPT智能聊天机器人的完整开发指南，包含技术选型、核心代码逻辑和推荐学习资源：—云端平台整理一、技术架构与工具核心模型基座模型：HuggingFaceTransformers库（如GPT-2/GPT-3.5TurboAPI/LLaMA2）轻量化方案：微软DeepSpeed或MetaFairScale（降低显存占用）训练框架PyTorchLightning+Acceler
  • [QMT量化交易小白入门]-二十二、deepseek+cline+vscode,让小白使用miniQMT量化交易成为可能 python自动化工具 QMT量化交易小白入门vscodeide编辑器
    本专栏主要是介绍QMT的基础用法，常见函数，写策略的方法，也会分享一些量化交易的思路，大概会写100篇左右。QMT的相关资料较少，在使用过程中不断的摸索，遇到了一些问题，记录下来和大家一起沟通，共同进步，自己淋过雨了，希望大家都有一把伞。文章目录相关阅读DeepSeek新用户注册cline集成指令测试相关阅读小白也能做量化：零门槛QMT、Ptrade免费送量化交易入门：如何在QMT中配置Pytho
  • 案例驱动的 IT 团队管理：创新与突破之路：第一章 重构 IT 团队管理：从传统到创新-1.1.1技术迭代加速与人才断层 言析数智 案例驱动的IT团队管理：创新与突破之路IT项目管理IT创新
    点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲案例驱动的IT团队管理：创新与突破之路第一章重构IT团队管理：从传统到创新-1.1.1技术迭代加速与人才断层1.技术迭代加速的现状与影响1.1技术迭代速度的`量化分析`2.人才断层的核心表现2.1供需失衡的数据对比2.2人才断层的具体表现3.传统管理模式的失效分析3.1经典管理理论的局限性3.2典型案例：某金融IT系统升级失败4.创新管理路径探索4
  • Ubuntu安装开发者平台Backstage xuhss_com 计算机计算机
    Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475Ubuntu安装开发者平台Backstage什么是Backstage?Backstage是一个构建开发者门户的开源平台。通过支持一个集中的软件分类，Backstage可以保存
  • Python第二十三课：自监督学习 | 无标注数据的觉醒 程之编 Python全栈通关秘籍python开发语言人工智能机器学习
    本节目标理解自监督学习的核心范式与优势掌握对比学习（ContrastiveLearning）框架实现图像掩码自编码器（MaskedAutoencoder）开发实战项目：亿级参数模型轻量化探索数据增强的创造性艺术一、自监督学习基础（AI的拼图游戏）1.核心思想解析学习范式数据需求生活比喻监督学习海量标注数据老师逐题批改作业无监督学习纯无标签数据自学杂乱笔记自监督学习自动生成伪标签玩拼图游戏（根据碎片
  • MobileNet家族：从v1到v4的架构演进与发展历程 彩旗工作室 人工智能架构人工智能机器学习cnn卷积神经网络
    MobileNet是一个专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量化卷积神经网络（CNN）家族，旨在在资源受限的环境中实现高效的图像分类、对象检测和语义分割等任务。自2017年首次推出以来，MobileNet经历了从v1到v4的多次迭代，每一代都在计算效率、模型大小和准确性上取得了显著进步。本文将详细探讨MobileNetv1、v2、v3和v4的原理、架构设计及其发展历程，并分析其关键创新和性能表现。Mo
  • YOLO11改进-模块-引入CMUNeXt Block 增强全局信息 一勺汤 YOLOv11模型改进系列网络YOLO目标检测模块魔改YOLOv11YOLOV11模型改进
    在医学图像分割领域面临诸多问题，如U形架构卷积网络难以提取全局信息，混合架构因计算资源受限在实际医疗场景应用受阻，轻量化网络在保证性能与提取全局信息上存在矛盾。因此，设计了CMUNeXtBlock，CMUNeXtBlock采用大核深度可分离卷积替代普通卷积来提取全局信息，凭借深度可分离卷积减少参数和计算成本以维持轻量化，同时综合利用卷积归纳偏置和全局信息提取能力，有效解决了这些问题。代码：http
  • Matlab 高效编程：用矩阵运算替代循环 算法工程师y matlab矩阵java
    引言在Matlab中，循环（如for或while）虽然易于理解，但可能导致性能瓶颈，尤其是处理大规模数据时。矩阵运算的向量化是Matlab高效编程的核心，利用内置函数和矩阵操作避免逐元素处理，可显著提升代码速度（有时甚至提速百倍）。本文将通过实例演示如何将循环逻辑转化为矩阵运算。1.为什么矩阵运算比循环快？Matlab底层基于C/C++和Fortran高度优化的矩阵库（如BLAS、LAPACK），
  • 财务管理核心知识深度剖析 阿贾克斯的黎明 基础学科学习
    目录财务管理核心知识深度剖析一、财务指标计算：企业财务状况的量化洞察二、成本计算方法：企业成本管控的核心策略三、财务分析方法：解读企业财务密码的钥匙在华为财经笔试的知识体系中，第二章财务管理核心知识是重中之重，它涵盖了从基础指标计算到复杂分析方法、预算管理、资金与投资决策以及风险把控等多方面内容，对企业的财务运营和决策起着关键作用。深入理解这些知识，不仅有助于在笔试中取得优异成绩，更能为实际的财务
  • DeepSeek结合Python炒股：编写量化交易策略的5个关键技巧 财云量化 程序化交易量化交易python炒股自动化pythonDeepSeek股票量化接口股票程序化交易
    python炒股(0):申请官方API接口,个人账户无门槛python炒股自动化(1):量化交易接口区别Python炒股自动化(2):取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化(3):分析实时数据和历史数据Python炒股自动化(4):通过接口向交易所报单炒股自动化(5):通过接口查单查账炒股自动化：散户也可以申请官方API接口量化交易的核心在于将策略思想转化为可执行的代码，本文结合券商的AP
  • mysql主从数据同步 林鹤霄 mysql主从数据同步
    配置mysql5.5主从服务器(转) 教程开始：一、安装MySQL 说明：在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作，安装MySQL 5.5.22  二、配置MySQL主服务器（192.168.21.169）mysql  -uroot  -p   &nb
  • oracle学习笔记 caoyong oracle
    1、ORACLE的安装    a>、ORACLE的版本    8i,9i :   i是internet    10g,11g : grid (网格)    12c : cloud (云计算)       b>、10g不支持win7 &
  • 数据库，SQL零基础入门 天子之骄 sql数据库入门基本术语
    数据库，SQL零基础入门        做网站肯定离不开数据库，本人之前没怎么具体接触SQL，这几天起早贪黑得各种入门，恶补脑洞。一些具体的知识点，可以让小白不再迷茫的术语，拿来与大家分享。          数据库，永久数据的一个或多个大型结构化集合，通常与更新和查询数据的软件相关
  • pom.xml 一炮送你回车库 pom.xml
    1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的 2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的，通常和一级元素properties一起使用，既然有继承，也肯定有一级元素modules来定义子元素 3、父项目里的一级元素<modules> <module>lcas-admin-war</module> <
  • sql查地区省市县 3213213333332132 sqlmysql
    -- db_yhm_city SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35 SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169 SELECT d1.cla
  • 关于监听器那些让人头疼的事 宝剑锋梅花香 画图板监听器鼠标监听器
           本人初学JAVA，对于界面开发我只能说有点蛋疼，用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心（不使用插件，就算使用插件的话也没好多少）既然Java提供了界面开发，老师又要求做，只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方，我是上了几次课才略微搞懂了些。       
  • JAVA的遍历MAP darkranger map
    Java Map遍历方式的选择 1. 阐述 　　对于Java中Map的遍历方式，很多文章都推荐使用entrySet，认为其比keySet的效率高很多。理由是：entrySet方法一次拿到所有key和value的集合；而keySet拿到的只是key的集合，针对每个key，都要去Map中额外查找一次value，从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢？ 　　为了解遍历性能的真实差距，包括在遍历ke
  • POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs aijuans 搜索
    来源：http://poj.org/problem?id=2312 题意：题目背景就是小时候玩的坦克大战，求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得，E是空的，可以走，B是砖，只有打掉后才可以通过。 思路：很容易看出来这是一道广搜的题目，但是因为走E和走B所需要的时间不一样，因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说，要先打掉砖才能通过，所以我们可以理解为走B需要两步，而走E是指需要1
  • Hibernate与Jpa的关系，终于弄懂 avords javaHibernate数据库jpa
    我知道Jpa是一种规范，而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate，还有EclipseLink(曾经的toplink)，OpenJPA等可供选择，所以使用Jpa的一个好处是，可以更换实现而不必改动太多代码。 在play中定义Model时，使用的是jpa的annotations，比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
  • 酸爽的console.log bee1314 console
    在前端的开发中，console.log那是开发必备啊，简直直观。通过写小函数，组合大功能。更容易测试。但是在打版本时，就要删除console.log，打完版本进入开发状态又要添加，真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装，方便开发和上线。 /** * log.js hufeng * The safe wrapper for `console.xxx` functions *
  • 哈佛教授：穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质 bijian1013 时间管理励志人生穷人过于忙碌
            一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究，结论是：穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质，即注意力被稀缺资源过分占据，引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。 　　这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国，很快就如鱼得水，哈佛毕业
  • other operate 征客丶 OSosx
    一、Mac Finder 设置排序方式，预览栏 在显示－》查看显示选项中 二、有时预览显示时，卡死在那，有可能是一些临时文件夹被删除了，如：/private/tmp[有待验证] -------------------------------------------------------------------- 若有其他凝问或文中有错误，请及时向我指出， 我好及时改正，同时也让我们一
  • 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三 bit1129 scala
    1. If语句作为表达式 val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) { jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties } else { // this stage will be assigned to "default" po
  • ZooKeeper 入门 BlueSkator 中间件zk
    ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍，本文将结合作者身边的项目例子，系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。 值得注意的是，ZK并非天生就是为这些应用场景设计的，都是后来众多开发者根据其框架的特性，利
  • MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么 BreakingBad mysqlDate
    取得当前时间用 now() 就行。 在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) . 根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date，返回结果串。 可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值，以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值: %S, %s 两位数字形式的秒（ 00,01,
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式 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/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; abstract class Component { public abstract void printStruct(Str
  • 4_JAVA+Oracle面试题(有答案) chenke oracle
    基础测试题 卷面上不能出现任何的涂写文字，所有的答案要求写在答题纸上，考卷不得带走。 选择题 1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? （3） public class Static { static { int x = 5; // 在static内有效 } st
  • 新一代工作流系统设计目标 comsci 工作算法脚本
      用户只需要给工作流系统制定若干个需求，流程系统根据需求，并结合事先输入的组织机构和权限结构，调用若干算法，在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图，然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调，直到满意为止，流程在运行过程中，系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整，包括拓扑结构的调整，权限的调整，内置脚本的调整。。。。。 在这个设计中，最难的地方是系统根据什么来生成流
  • oracle 行链接与行迁移 daizj oracle行迁移
    表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下) 第一种情况: INSERT的时候，INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks)，这种情况称为行链接(Row Chain)，一般不可避免(除非使用更大的数据
  • [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现 dinguangx jshop电子商务
    前言 jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据，来提升系统的性能，但这些缓存数据全部都是存放于内存中的，无法满足特定场景的数据更新（如集群环境）。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展，提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据，通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis，memcache
  • 初三全学年难记忆单词 dcj3sjt126com englishword
    several 儿子；若干 shelf 架子 knowledge 知识；学问 librarian 图书管理员 abroad 到国外，在国外 surf 冲浪 wave 浪；波浪 twice 两次；两倍 describe 描写；叙述 especially 特别；尤其 attract 吸引 prize 奖品；奖赏 competition 比赛；竞争 event 大事；事件 O
  • sphinx实践 dcj3sjt126com sphinx
      安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server   yum install sphinx 如果失败的话使用下面的方式安装 wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm yum loca
  • JPA之JPQL（三） frank1234 ormjpaJPQL
    1 什么是JPQL JPQL是Java Persistence Query Language的简称，可以看成是JPA中的HQL， JPQL支持各种复杂查询。 2 检索单个对象 @Test public  void querySingleObject1() {     Query query = em.createQuery("sele
  • Remove Duplicates from Sorted Array II hcx2013 remove
    Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice? For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3], Your function should return length
  • Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL jinnianshilongnian spring 4
    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Mysql5.5 liuxingguome centos
    CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5 首先卸载系统自带Mysql： yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51 rm -rf /var/lib/mysql rm /etc/my.cnf 查看是否还有mysql软件： rpm -qa|grep mysql 去http://dev.mysql.c
  • 第14章 工具函数（下） onestopweb 函数
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • POJ 1050 SaraWon 二维数组子矩阵最大和
    POJ ACM第1050题的详细描述，请参照 http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050 题目意思： 给定包含有正负整型的二维数组，找出所有子矩阵的和的最大值。 如二维数组 0 -2 -7 0 9 2 -6 2 -4 1 -4 1 -1 8 0 -2 中和最大的子矩阵是 9 2 -4 1 -1 8 且最大和是15
  • [5]设计模式——单例模式 tsface java单例设计模式虚拟机
    单例模式：保证一个类仅有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点   安全的单例模式：     /* * @(#)Singleton.java 2014-8-1 * * Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved. */ package com.fiberhome.singleton;
  • Java8全新打造，英语学习supertool yangshangchuan javasuperword闭包java8函数式编程
    superword是一个Java实现的英文单词分析软件，主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。   升学考试、工作求职、充电提高，都少不了英语的身影，英语对我们来说实在太重要
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他