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【投资中的那些坑】三对容易混淆的概念

思维不清晰,给人感觉就是粘乎乎的,思维清晰,感觉就很清爽干净。废话不多讲,直接开干。 投资和理财 ---- 所有对资产的处置分配使用都是理财。...我们在生活中每天都要面对的,如何花钱,如何省钱,如何开源,如何节流,都是理财。早上决定早餐吃好一点还是差一点,还是不吃省钱,都是理财。 所有对资产的处置分配使用都是理财。...理财的内容则要丰富得多,包括个人及家庭收入与支出的方方面面。 再次是重点不同 投资的目标是资产的增值,关键就是风险控制。 任何投资都是基于对未来的判断而提前采取的行动。...对未来的判断,就肯定有不确定性,未来的事谁也说不准。有不确定性,就有风险。不确定性就是风险,风险就是不确定性,风险是不可能完全消除的。 投资赚钱的关键是,要确保本金的安全。...但我们看不到别人脑中的理念和思考过程,看不到别人在买入前对资产的深度研究,看不到别人付费购买的信息渠道和对市场的深刻洞查,看不到别人的投资纪律和风险控制,更看不到别人在前期付出的艰苦努力和巨大经济成本。

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    运营工作中有哪些对用户行为的引导策略?

    (产品关联社交关系) 开户 活动引导 增加动力 开户送本月线下活动的入场券 开户 活动引导 清除阻力 本月开户,24小时人工指导 开户 活动引导 游戏化奖励 寻找同生日且同日开户的用户,积累“神气”值...开户 碎片化引导 增加动力 提醒用户有新政策,可以享受特殊交易费率 开户 碎片化引导 清除阻力 为开户不成功用户提供一次预约上门服务 进一步,可以通过细分的方法对引导策略进行发散性思考。...在表层呈现上也有共性:即用长期有效的、产品化的引导策略,如积分、等级成长、身份、荣誉勋章、社交货币等,以多种形式去引导一些用户发生特定的行为。 积分体系:当用户完成必要的行为时,用积分奖励用户。...通用运营框架、抓手方法论总结 让运营人“做且只做”有价值的工作 本书是在运营的基础职能之上对“运营的核心价值、运营工作的组织”的全局性的、系统性的、通用方法论的深度思考。...对初入行的运营人员而言,本书能够帮助你快速建立系统的认知框架、锻炼全局性的思维方式,初步接触一些运营管理方法论;对入行几年的运营人员而言,书中也有诸多可以借鉴的框架思维、全局抓手、管理进阶的方法;对一些在探索业务的高级管理者而言

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    数据抓取实践:对加密参数及压缩混淆 JS 的逆向分析

    文末附上爬虫 Demo 验证,虽然对于这个案例来说使用 Selenium 可能才是合适的解决方法,但暴力破解才是男人的浪漫!...嗯本文的重点只是在于分析解密的过程。...我们要抓取的内容是页面上的 App Store 排行榜数据。 通过分析网络请求我们可以发现,榜单数据是通过 Ajax 请求来获取的。返回的数据格式是明文 Json。 ?...跳蚤大神说得好呀,若想真正掌握爬虫技术,就要了解一个网站是怎样构建起来的。在此意义上,学习爬虫所需的前置知识还挺多的。 来观察这堆 JS 中的一段代码。...n = t.exports = { version: "2.5.5" }; "number" == typeof __e && (__e = n) }, 虽然代码经过了混淆...在理解了第二点分析的模块化组织代码的原理后,我们可以使用更简便的方法——Call Stack。 ? 如图,通过从上至下依次查看调用栈上的代码,检查一下其所在的模块是否是要查找的目标。

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    对WebPack生成的2.7MB大JS文件进行混淆加密

    JShaman是知名的JS代码保护平台。在线使用,一键混淆加密,无需注册、无需登录。可免费用,也有商业服务;有在线使用的SAAS平台网站,也有本地部署版。很方便、很强大,很专业。...第二步:在浏览器中打开JShaman第三步:上传JS文件文件大小2.7MB,代码内容如下图,由图可见,这不是手工编写的代码,应该是由webpack之类的工具打包生成的,虽然这种代码对于混淆加密不友好,但它也是标准...JS代码,也是可以混淆加密的,只是消耗的时间可能会比一般代码久些。...使用默认配置选项,不做修改:第四步:开始混淆加密JShaman后台开始工作,等待中。...第五步,混淆加密成功经过大约3分钟等待,提交的JS代码混淆加密完成,如下图:加密后的代码变为6.3MB,如下图:那么,这个2.7MB的JS代码就加密完成了。

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    CC++ 对代码节的动态加解密

    加壳的原理就是加密或者压缩程序中的已有资源,然后当程序执行后外壳将模拟PE加载器对EXE中的区块进行动态装入,下面我们来自己实现一个简单的区块加解密程序,来让大家学习了解一下壳的基本运作原理。...搜索特定指令片段: 搜索指定模块中是否存在jmp esp等特殊的指令集,并输出其内存地址....我们使用PESection对win32.exe加一个.hack节,然后大小为2048 加入后再次使用PETools工具检查,发现已经添加成功了。...下一步就是将.text节进行加密了,这里为了简单我使用的是异或加密,如下是加密前的机器码。 使用我们编写的工具进行加密,传入两个参数,一个是文件,一个则是加密密钥 加密有区段会变成如下样子。...我们X64dbg载入看看,程序默认停在了,我们的壳的位置,。 运行后对.text节进行动态解密,然后一个jmp跳转到程序的OEP位置即可,这也就是壳的基本原理。

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    对最大子段和的理解(动态规划)

    问题 对一个长度为n的数组,找到连续的子段,使它的和在所有子段中是最大的。 比如3,4,-9,6。他们的最大子段和是7。...左最大子段和5,右最大子段和15,经过3与-5的最大子段和15。三者选最大的15作为结果。 C.动态规划 将输入数组描述为a1到an的整数序列,令bj为a1到aj序列中包含aj的最大子段和。...由此可以推导,最大字段和是b1到bn的集合中的最大值。 其实动态规划解法是分治解法的特殊情况,即right的长度为1.此时最大子段和,要么在左边,要么从mid+1开始向左找。...但他们的复杂度并不相同,动态规划解法复杂度为n。 在解法B中,每次的left和right不同,其实丢失了一部分信息。而在解法C中,每次left长度都+1,并且上一次的b被保留。...因为bj的计算一定会经过mid-1或者就是aj本身,所以比较b(j-1)+aj与aj就能确定新的bj(不是新的最大字段和)。

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    深度解读 |《网络安全法》对金融行业的合规性引导(上)

    本文从《网络安全法》总则至附则七个章节的重点条款对金融行业合规引导解读。 解读内容 “ “第二十一条 国家实行网络安全等级保护制度。...” 解读 金融行业对信息系统依赖程度的日益增强,在各信息系统中的服务器、网络设备、安全设备的不断增加,服务外包人员也随之增多,加大了企业内控审计的难度。...而近年来,随着高级持续性威胁攻击对金融行业的日益增多,新常态下仅仅依靠传统安全防护设备已经不能满足对收集到的个人信息相关系统及网络的安全要求,专业化、系统化、智能化等越来越显得尤为关键;解决“安全防御孤岛...”,对网络威胁的行为通过大数据分析、行为建模分析等方式,直观的给安全人员展示出整个动态攻击过程,帮助安全人员及时有效的去预警、防范、处置及溯源内外部的威胁是行业需要重点关注的内容。...对爆发的网络安全事件、漏洞等威胁情报进行定向性通报预警。从总体上把握行业网络的安全态势,实时感知被监测对象的威胁状况。 - END -

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    深度解读 |《网络安全法》对金融行业的合规性引导(下)

    上一周我们从金融行业的角度和大家分享了在这部新法律框架下用户将要面对的难点和痛点,今天我们就针对这些难点给出有效的解决方案。...解决方案 一、 需求背景 《网络安全法》明确金融机构为国家信息安全重点保护对象,并且强调了网络运营者(金融机构)对收集到的个人信息的保护力度。...而针对目前金融行业主流防护体系依然是基于大量安全产品的简单组合,存在较多的不足:各产品间耦合度较低,难以实现真正的整体协同应对攻击;每天产生海量的数据信息,很难实现人工式的统计分析;各种未知攻击事件,难以及时判断和预警等等...二、 建设目标 通过对网内安全数据进行快速收集、自动化的关联分析,利用大数据分析技术可事先提前洞悉各种对机构收集到核心数据的安全威胁,并在事后进行整个事件的威胁溯源,遵循威胁发现、入侵阻断、破坏取证、攻击溯源...并采用了分布式计算和搜索引擎技术对所有数据进行集中存储、检索,通过多台设备建立集群以保证存储空间和计算能力的供应。

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    利用动态代理模式实现对Mybatis的DDL操作的监控

    然而,对这些方法的监控通常需要额外的工作。动态代理模式提供了一种在运行时动态创建代理对象的能力,这为实现对MyBatis DDL操作的监控提供了可能。 2....动态代理模式 动态代理是一种设计模式,它允许在运行时动态地生成一个实现了特定接口的代理类。...3.2 动态代理实现 利用Java的动态代理机制结合Spring框架的AOP特性,可以在不修改MyBatis原始代码的基础上,实现对DDL操作的监控。 4....所以切面是监控不到这些动态的sqlSession对象的,只能通过动态代理的方式对这些对象进行监控。 2.是否可以对此功能进行扩展? 可以进一步扩展。...还有对openSession方法的兼容,可以在代理方法中通过反射对Mybatis的所有openSession重载方法进行兼容,以提高扩展性。

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    黑群晖引导文件grub.cfg中参数对硬盘顺序的测试与分析

    对于多盘位的黑群使用者,经常会遇到一件事,就是在存储管理员看到的硬盘顺序,不是按照12345678...这样的顺序排列,对于有强迫症的用户非常痛苦。...本文针对黑群晖引导文件grub.cfg中一些参数进行修改,测试在不同的参数下对硬盘排序的影响。...测试环境 ESXi 6.7.0 (Build 8169922) 引导盘 v1.03b DSM6.2 23739 修改项默认值为空,也就是 set extra_args_3617='' 在不加载直通物理硬盘时...比如 20G 的虚拟硬盘代表了 (2:0) 引导项虚拟盘永远位于 (0:0) boot1~7 默认的 16G 数据盘位于 (0:1),boot8~12 位于 (1:0) 测试的参数有些是瞎写试的,有的是刻意写的...---- boot12 DiskIdxMap=31300000 SataPortMap=1144 尝试在数据盘中全部使用 00 的 DiskIdMap SataPortMap 中对启动盘和 16G

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    Tensorflow入门教程(二)——对张量静态和动态的理解

    这一篇我也会结合一些例子来深刻理解Tensorflow中张量的静态和动态特性。...1、Tensorflow张量的静态和动态相关操作 TensorFlow中的张量具有静态大小属性,该属性在图形构建期间确定。有时静态大小可能没有指定。...例如,我们可以定义一个大小的张量[None,128]: ? 这意味着第一个维度可以是任意大小,并将在Session.run()中动态确定。可以按如下方式查询张量的静态大小: ?...为了得到张量的动态大小,可以调用tf.shape操作,它返回一个表示给定张量大小的张量: ? 张量的静态大小可以用Tensor.set_shape()方法设置: ?...可以使用tf.reshape函数动态重塑给定的张量: ? 2、返回张量大小的通用函数 我们定义这么一个函数,它可以很方便地返回可用的静态大小,当不可用时则返回动态大小。

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    用expect脚本实现Xcode对越狱设备的动态库注入

    越狱设备的动态库注入 熟悉越狱开发的同学都知道只要动态库放到越狱设备的/Library/MobileSubstrate/DynamicLibraries/目录中并配备一个同名的plist文件就可以实现任意应用程序启动时加载这些动态库的能力...编辑这个plist文件,这个plist文件用于过滤加载动态库的应用程序列表,里面具体的格式和内容定义请参考Tweak相关的教程。 构建出动态库的真机运行版本。...plist文件和动态库文件的路径和名称。...这个项目实现的功能就是简单的通过动态库的注入方法,在相机应用的拍照界面按钮上植入一个笑脸的图标。...因为这个动态库只在相机应用启动时才加载所以在对应的plist文件中只添加了相机应用的bundleid。 ?

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    Excel小技巧41:在Word中创建对Excel表的动态链接

    例如,我们可以在Word中放置一个来自Excel的表,并且可以随着Excel中该表的数据变化而动态更新。...这需要在Word中创建一个对Excel表的动态链接,允许Word文档自动获取Excel表的变化并更新数据。 例如下图1所示的工作表,其中放置了一个Excel表,复制该表。 ?...图2 在弹出的“选择性粘贴”对话框中,选取“粘贴链接”并选择“形式”列表框中的“Microsoft Excel工作表对象”,如下图3所示。 ?...图5 Word文档中的表数据将相应更新,如下图6所示。 ? 图6 在Word文档和作为源数据的Excel文件同时打开时,Word文档会自动捕获到Excel中的数据变化并更新。...图10 实际上,当创建对单元格区域的链接后,Word将会存储源数据字段的信息,然后显示链接的数据。当源文件中的数据发生变化时,Word更新数据显示以反映这些变化。

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    Part4-2.对建筑年代的预测结果进行分析:绘制混淆矩阵、计算分类报告,绘制空间分布

    本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第六篇——对建筑年代深度学习模型的进行评价,我们首先会通过对测试数据集的预测来展示模型的预测能力,其中,我们会介绍对模型进行评估的几种方法,包括混淆矩阵...、召回率、精确度、F1分数 4.1 概念解释 1)混淆矩阵 混淆矩阵(Confusion Matrix)是在分类问题中用于评估模型性能的一种表格形式。...对比论文中的模型评估结果(下图),我们的模型不够完美,差距还比较大: 论文评估结果 将我们的混淆矩阵转化为百分数: 混淆矩阵(百分比) 虽然我们和作者的数据集不一样,但是我的研究方法是没错的,如果后期学到更多处理技巧...这些层在空间分辨率上保留了足够的信息,同时包含了对模型决策至关重要的特征表示。...我们可以参考上图进行制作,流程大概是:对所有的建筑进行预测——对真实年代和预测的年代的类别进行差值计算——将上一步的结果和建筑足迹的空间数据进行连接——提取出市中心的范围,设置符号系统然后出图。

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