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  • ABAP-QA11批量使用检验决策2022-09-06 14:30:26

    1 TYPES:BEGIN OF ty_data , 2 checkbox(1), 3 prueflos TYPE qals-prueflos, 4 werk TYPE qals-werk, 5 matnr TYPE qals-matnr, 6 ktextmat TYPE qals-ktextmat, 7 vcodegrp TYPE rqeva-vcod

  • [Google] LeetCode 2034 Stock Price Fluctuation2022-08-20 22:32:03

    You are given a stream of records about a particular stock. Each record contains a timestamp and the corresponding price of the stock at that timestamp. Unfortunately due to the volatile nature of the stock market, the records do not come in order. Even w

  • 【人工智能】【Python】Numpy基础2022-07-25 19:03:00

    Numpy 目录NumpyNumpy简介ndarray与原生Python List运算效率对比N阶数组 ndarray(1)创建数组(2)生成数组生成纯1数组生成纯0数组从现有数组生成生成固定范围数组生成随机数组均匀分布正态分布(3)数组索引、切片(4)形状修改(5)类型修改(6)数组去重(7)数组运算数组和数字的运算数组和数组间的计算

  • 品目のVIEWについて2022-07-20 13:02:50

        需要注意PSTAT和VPSTA的差异 PSTAT:只包含手动创建的视图清单 。 VPSTA:这个字段包含为物料所创建的视图,请注意这个字段也包含了为相关视图自动创建的值(例如:Plant stock (X) 和 Storage stock (Z) 是自动创建的)  

  • LeetCode 121 Best Time to Buy and Sell Stock 贪心2022-07-20 04:00:28

    You are given an array prices where prices[i] is the price of a given stock on the \(i\)th day. You want to maximize your profit by choosing a single day to buy one stock and choosing a different day in the future to sell that stock. Return the maximum

  • 在高并发情况下我是这样解决单用户超领优惠券问题2022-07-17 02:31:59

    问题抛出 在近期的项目里面有一个功能是领取优惠券的功能, 问题描述: 每一个优惠券一共发行多少张,每个用户可以领取多少张: 如:A优惠券一共发行120张,每一个用户可以领取140张,当一个用户领取优惠券成功的时候,把领取的记录写入到另外一个表中(这张表我们暂且称为表B) <!--减优惠券库存

  • 5-13 RabbitMQ 消息队列2022-07-16 12:32:24

    RabbitMQ 什么是RabbitMQ RabbitMQ 是一个由 Erlang 语言开发的 AMQP 的开源实现。 AMQP :Advanced Message Queue,高级消息队列协议。它是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计,基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息,并不受产品、开发语言等条件的限制。 RabbitMQ

  • tauri+vue开发小巧的跨OS桌面应用-股票体检2022-07-05 07:00:30

    最近打算写一个用于股票体检的软件,比如股权质押比过高的股票不合格,ROE小于10的股票不合格,PE大于80的股票不合格等等等等,就像给人做体检一样给股票做个体检。也实现了一些按照技术指标、基本面自动选股,实盘买卖点回测功能等等等等。我用vue开发了这样一个软件,目前只有我自己在浏览

  • 判断文件是否存在2022-06-25 21:04:33

    一、判断文件 1、判断存在 判断文件是否存在 #os.path.exists a = os.path.exists('..\stock_deal\excel_data\stock_data2022-05-18.csv') print(a) b = os.path.exists('stock_data2022-05-18.csv') print(b) ''' True False ''' 判断文

  • Redis系列---【分布式锁解决方案之Redisson】2022-06-24 12:36:53

    1.分布式锁解决方案 常用的一般有Zookeeper,Redisson,数据库。 Zookeeper方案使用的是CP(保证了一致性和分区容错性,牺牲了一点可用性),适合流量请求不是很大,一致性要求较高的业务场景。 Redisson方案使用的是AP(保证了可用性和分区容错性,牺牲了一点一致性),适合高并发场景,对一致性要求

  • python 数据分析2022-06-19 15:34:53

    基本环境安装 安装Anaconda Matplot绘图架构 Scripting(脚本) -> Artist(美工) -> Backend(后端) 折线图 点击查看代码 import matplotlib.pyplot as plt import random plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80) # 绘图区域 创建大

  • LeetCode 901. Online Stock Span2022-06-19 12:05:23

    原题链接在这里:https://leetcode.com/problems/online-stock-span/ 题目: Design an algorithm that collects daily price quotes for some stock and returns the span of that stock's price for the current day. The span of the stock's price today is defined as th

  • Redis高可用集群构架原理及高并发2022-06-09 10:32:39

    Redis高可用集群构架原理及高并发(https://www.jianshu.com/p/52428c5f330e) 0.6322020.11.30 16:18:41字数 3,358阅读 261 一、集群方案比较 1.1 哨兵模式   哨兵模式 在Redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具来监控master节点的状态,如果master节点

  • Q62022-06-04 09:03:17

    import pickle import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime def plot_ec(ec, ret_next='ret_next', fac='factor'): ''' 绘制单变量分组中各组的资金曲线 ret_next: 分组数据中下期收益率

  • Portswigger靶场XML外部实体注入(XXE)实验2022-05-23 01:03:45

    Portswigger靶场XML外部实体注入(XXE)实验 利用XXE外部实体检索文件 Exploiting XXE using external entities to retrieve files 靶场 exploiting-xxe-to-retrieve-files 说明 This lab has a "Check stock" feature that parses XML input and returns any unexpected values in t

  • Portswigger靶场SSRF实验2022-05-20 15:33:59

    Portswigger靶场SSRF实验 针对本地服务器的基础SSRF 靶场 basic-ssrf-against-localhost 说明 This lab has a stock check feature which fetches data from an internal system. To solve the lab, change the stock check URL to access the admin interface at http://localho

  • Jmter中的断言2022-05-16 01:34:23

    before win 10 + jmeter 5.2.1 本篇来学习在JMeter中常用断言: 响应断言 大小断言 json断言 beanshell断言 来看看都是怎么用的。 响应断言 http://www.neeo.cc:6001/get?stock=10 # get 来,新建一个线程组,添加两个"HTTP请求"取样器,配置如下,其实两个配置一样的........ 来看

  • 设计模式-观察者模式2022-04-23 17:34:49

    观察者模式的运用  (1)案例背景:  某在线股票系统需要提供以下功能:当股票购买者所购买的某只股票价格变化幅度达到 5%时,系统 将自动发送通知(包括新价格)给购买该股票的股民。现使用观察者模式设计该系统,绘制类图并编程实 现 (2)实现步骤: Ø 根据题意,画出在线股票系统的类图,类图中应包

  • Redis 实现库存扣减操作2022-04-06 19:32:14

    原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/uyX9eRnd2xPOEr6lwax8Yw 在日常开发中有很多地方都有类似扣减库存的操作,比如电商系统中的商品库存,抽奖系统中的奖品库存等。 解决方案 使用mysql数据库,使用一个字段来存储库存,每次扣减库存去更新这个字段。 还是使用数据库,但是将库存分层多份

  • akshare北向基金净流入买卖策略2022-04-05 18:04:47

    import akshare as ak stock_hsgt_north_net_flow_in_em_df = ak.stock_hsgt_north_net_flow_in_em(symbol="北上") stock_em_hsgt_north_cash_df = ak.stock_hsgt_north_cash_em(symbol="北上") stock_hsgt_north_acc_flow_in_em_df = ak.stock_hsgt_nort

  • AKShare 查看A股是否跌到位2022-04-04 13:33:51

    # !/usr/bin/env python # coding: utf-8 import akshare as ak import pandas as pd import matplotlib # (jupyternotebook 画图用的,别的工具可以不用) # %matplotlib auto # 正常显示画图时出现的中文和负号 from pylab import mpl import matplotlib.pyplot as plt import s

  • If you thought prices of stock would be rising over the next few months, you might want to _________2022-03-26 10:03:53

    If you thought prices of stock would be rising over the next few months, you might want to __________________ on the stock.   purchase a call option   purchase a put option   sell a futures contract   place a short-sell order Call

  • 中心仓与分布式前置仓 库存映射2022-03-08 11:31:26

    import time import pandas as pd # 聚焦中心仓有货 配属前置仓无货 data = pd.read_excel('G:/中心仓/center_stock.xlsx') print(time.localtime()) K = data[data['仓库名称'].notna() & data['仓库名称'].str.contains('中心仓') & data['库存数量&#

  • 【手把手教你如何从Tushare库下载股票数据,并保存在硬盘当中。第三篇多线程】2022-03-03 14:33:12

    手把手教你如何从Tushare库下载股票数据,并保存在硬盘当中。第三篇多线程 前言一、Tushare是什么?二、代码1.引入库2.多线程函数比例切割3.多线程的loop逻辑4.我们把函数都拼装起来就完成了 总结 前言 我之前发过一片关于通过爬虫技术从网易金融上获取股票数据的文章,大家

  • 【大数据课程】高途课程实践-Day02:利用Hive SQL编写离线数仓实现可视化展示2022-02-27 23:02:02

    〇、概述 1、实现内容 使用Hive SQL编程,构造分层离线数仓 并可以通过Quick Bi进行展示 2、过程 (1)数据接⼊到ODS层 (2)进⾏ODS到DWD层数据开发 (3)进⾏ODS到DIM层数据开发 a.创建 【电商_商家维度表_⽇】表 b.创建【电商_商品维度表_⽇】表 c.创建【电商_⽤⼾维度表_⽇】表 (4)进⾏DWS层

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