因为这两个方法除了都能让当前线程暂停执行完，几乎没有其它相同点。 wait方法是Object类的方法，这意味着所有的Java类都可以调用该方法。sleep方法是Thread类的静态方法。...synchronized使用总结 锁的使用是为了操作临界资源的正确性，而往往一个方法中并非所有的代码都操作临界资源。换句话说，方法中的代码往往并不都需要同步。...而原子性更多是针对写操作而言。对于读多写少的场景，一个读操作无须阻塞其它读操作，只需要保证读和写或者写与写不同时发生即可。此时，如果使用重入锁（即排它锁），对性能影响较大。...调用条件等待的注意事项 调用上述任意条件等待方法的前提都是当前线程已经获得与该条件对象对应的重入锁。 调用条件等待后，当前线程让出CPU资源。...一旦条件等待方法返回，则当前线程肯定已经获得了对应的重入锁。 重入锁可以创建若干个条件对象，signal()和signalAll()方法只能唤醒相同条件对象的等待。
sleep和wait到底什么区别 其实这个问题应该这么问——sleep和wait有什么相同点。因为这两个方法除了都能让当前线程暂停执行完，几乎没有其它相同点。...synchronized使用总结 锁的使用是为了操作临界资源的正确性，而往往一个方法中并非所有的代码都操作临界资源。换句话说，方法中的代码往往并不都需要同步。...而原子性更多是针对写操作而言。对于读多写少的场景，一个读操作无须阻塞其它读操作，只需要保证读和写或者写与写不同时发生即可。此时，如果使用重入锁（即排它锁），对性能影响较大。...调用条件等待的注意事项 调用上述任意条件等待方法的前提都是当前线程已经获得与该条件对象对应的重入锁。 调用条件等待后，当前线程让出CPU资源。...一旦条件等待方法返回，则当前线程肯定已经获得了对应的重入锁。 重入锁可以创建若干个条件对象，signal()和signalAll()方法只能唤醒相同条件对象的等待。
Pandas-14.统计函数 pct_change() Series，DataFrame和Panel都有pct_change()函数 将每个元素和前一个元素进行比较，计算变化百分比 默认列操作，通过axis...NAN自动被排除 用于DataFrame时，计算所有列之间的协方差(cov)值 s1 = pd.Series(np.random.randn(10)) s2 = pd.Series(np.random.randn...在相同的情况下，分配平均等级。...可选的使用一个默认为true的升序参数，设定为false则逆序 有不同的tie-breaking方法，用方法指定： average - 并列组平均排序等级（默认） min - 组中最低的排序等级 max...- 组中最高的排序等级 first - 按照在数组中出现的顺序分配等级 s = pd.Series(np.random.np.random.randn(5), index=list('abcde'))
问题描述 日常处理销售相关的数据时，经常会遇到需要计算 同比、环比、定基比 的问题，计算方法是 「(当期 / 比较期 -1) * 100%」，在 Excel 中使用公式引用进行计算非常方便，其实使用 python...来做相应的计算也是非常简单的，本文就使用 python 来进行操作，计算出想要的结果。...解决方法 2.1 计算同比和环比 使用 pct_change() 函数，直接可以计算百分比对比（同比、环比） df_raw['环比'] = df_raw['销售额'].pct_change(periods...总结 使用 pandas 库 中的 pct_change() 函数 配合 periods 参数 可以方便地计算同比和环比。 使用 apply 自定义函数计算出定基比。 4....资料下载 我已将以上配套数据文件和代码文件打包上传至我的 Github 和 Gitee，感兴趣的读者可以下载学习和练手。
我们有时候在对组数进行操作时候，偶尔会出现这个问题....np.random.seed(0) df = pd.DataFrame(100 + np.random.randn(100).cumsum(), columns=['weight']) df['pct_change...np.asarray(df['weight']+2 , dtype=object)) AttributeError: 'float' object has no attribute 'log' 这个问题的原因是...object没有log操作：上述操作等同于 np.log(np.array([x], dtype=object)) np.array([x.log()], dtype=object) 那么我们该怎么样来修正呢...结果： 0 4.642120 1 4.645969 2 4.655321 3 4.676410 4 4.693652 5 4.684666 6 4.693403
各项因子的分析不再说明，参见报告。 由于数据披露的滞后性，为了防止出现未来信息，回测时对各项因子进行滞后处理。比如滞后两期的意思是，当期为10月时，使用8月份的数据。 各因子相关性如图。 ?...如果每次使用过去所有数据训练模型，结果如下 ? 明显优于大盘指数，但不如小盘指数。...考虑滚动的方式，每次只使用过去j期的数据，我们对j从10-100进行循环计算每个参数下的策略净值和预测准确率，结果如下 ? j = 20时，预测准确率62.19%，策略净值2.28。 ?...SP.set_xticklabels(xticklabel[xticks],size = 20) plt.legend() plt.show() 05 轮动策略2 策略2出发点为，不同因素在不同时刻对于股价的影响不尽相同...，因此建立Logistic模型时，考虑只使用与当期所用数据中因变量相关性最高（相关系数绝对值最大）的5个因子，其余同策略1。
可以看出来此时已经导致生成的主键重复了，原因是当线程在做自增时，同时存在其他线程也在做自增，虽然count++只有一条语句，而实际上count++的操作分成了3步，先读取数据，然后加1，最后写入；当线程...A读取为1时修改为2，但是可能还没有写回去，那么就存在线程2也读到的也是1然后自增，所以会出现多个线程之间存在相同的值。...这样每次执行操作时实际上只有一个线程在操作。 ? ? 实际上synchronized不仅可以加方法上，实际上也可以是this或者对象或者xx.class。...可以看出来和synchronized的区别就是需要手动获取锁，也需要手动释放锁，所以释放锁的代码必须放finally里面，确保一定会释放，否则其他线程无法获取锁。 2.2 公平锁实现 ?...当尝试3秒内是否能获取到锁时输出如下。 ? 当设置尝试8秒内能不能获取到锁时输出结果如下 ?
如果将整数值传递给random_state，则每次运行代码时都将生成相同的采样数据。 5. Where where函数用于指定条件的数据替换。如果不指定条件，则默认替换值为 NaN。...重要的一点是，pandas 和 numpy的where函数并不完全相同。我们可以得到相同的结果，但语法存在差异。Np.where还需要指定列对象。...以下两行返回相同的结果： df['new_col'].where(df['new_col'] > 0, 0) np.where(df['new_col'] > 0, df['new_col'],...Pct_change 此函数用于计算一系列值的变化百分比。假设我们有一个包含[2,3,6]的序列。如果我们对这个序列应用pct_change，则返回的序列将是[NaN，0.5，1.0]。...在这种情况下，简单的矢量化操作（例如df*4）要快得多。 然而，在某些情况下，我们可能无法选择矢量化操作。
image-20201104205955668 规则 2:使用细微的分隔线而不是粗网格线 这里的意思是，你需要在必要时清楚地标出分割线。特别是对于许多列标签，你需要确保结构中的更改是清晰的。...image-20201104210120676 当对齐长度相等的文本(长或非常短)时，文本居中对齐可以很好，非常可取。例如，带有长标题的非常短的文本更适合居中对齐。...image-20201104210429724 我们可以尝试为所有有相同范围的单元格左对齐)，因为数字将正确对齐，尽管单位的变化可以再次混乱对齐。...我们可以使用 gt::text_transform() 来保存我们数据中的所有观察结果，但不在 gt 表中显示国家的重复。...例如，如果按特定列 arrange() ，需要确保跨两个数据集执行此操作。
左侧交易：在价格即将达到某个支撑点时逆向进入市场，做反转。 右侧交易：在价格走出趋势之后进入市场，做动量，也就是常说的追涨杀跌。...其他的情形，不需要做什么操作，任何时候都是满仓大盘股或者小盘股。...回测结果如下，蓝色为策略收益，浅蓝色为小盘指数的净值，红色为大盘指数的净值，绿色为持仓情况，值为1表示持有的是大盘，值为2表示持有的是小盘。 ?...策略2：参见中金研报 策略2采取趋势突破的方法，创新高时买入小盘指数，创新低时买入大盘指数。 报告中相对强弱指数定义如下 ? 与前文定义的指标相差一个常数，对结果没有影响，仍采用前文定义。...策略2参数优化 中金报告中指数，N1,N2处于15-25时，策略表现都很好。对N1,N2从5到30进行遍历，看看策略在不同参数下的表现情况。 ? ?
数据准备 SQL计算周同比和日环比 pandas计算周同比和日环比 在之前的三篇系列文章中，我们对比了pandas和SQL在数据方面的多项操作。...具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。...第二篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（二）涉及字符串处理，窗口函数，行列转换，类型转换等操作。...在pandas中，还有专门的计算同环比的函数pct_change。...上面的代码中，我们都没有用百分比的形式保留结果，这里提供一种方式。
今天为大家讲述统计汇总函数中的26个函数。 ? 注明： 由于实际问题中，表格数据每一行代表一个样本，每一列代表一个字段，一般情况下对行操作的意义不大，主要是对每个不同列进行操作。...因此，下面我们仅讲述对列的操作。 为了讲述这些函数，我们先构造一些数据源，方便我们用于操作。...11. describe describe()：描述性统计（一次性返回多个统计结果）； ?...上面已经很清楚为大家展示了，分组后的数据形式。其实一旦使用groupby后，系统会自动为你分组，然后我们就可以分别对分组后的数据，进行操作，比如下面这个案例。 ?...17. pct_change pct_change()：运算比率（后一个元素与前一个元素的比率）； ? 运算规律是：(后一个值 - 前一个值) / 前一个值；
个人开发权限很小，切暂不支持个人类型的公众帐号申请微信认证。...接口权限表 不支持自定义菜单（所以个人也就不要钻牛角尖，我是钻了好几天） 类目功能接口每日调用上限/次接口状态操作 对话服务 基础支持 获取access_token 2000 已获得...获取微信服务器IP地址 已获得 接收消息 验证消息真实性 无上限 已获得 接收普通消息 无上限 已获得 接收事件推送 无上限 已获得 接收语音识别结果 (已开启) 无上限...设置用户备注名 未获得 获取用户基本信息 未获得 获取用户列表 未获得 获取用户地理位置(已关闭) 未获得 推广支持 生成带参数的二维码 未获得...无上限 已获得 暂停播放接口 无上限 已获得 停止播放接口 无上限 已获得 上传语音接口 无上限 已获得 下载语音接口 无上限 已获得 智能接口 识别音频并返回识别结果接口
new FairSync() : new NonfairSync(); } 相比于synchronized同步锁，ReentrantLock有一个很大的特点，就是开发人员可以手动指定采用公平锁机制还是非公平锁机制...： ThreadName：Thread-0, 获取到锁 ThreadName：Thread-3, 经过3秒钟的尝试未获取到锁，放弃尝试 ThreadName：Thread-1, 经过3秒钟的尝试未获取到锁...，放弃尝试 ThreadName：Thread-2, 经过3秒钟的尝试未获取到锁，放弃尝试 ThreadName：Thread-4, 经过3秒钟的尝试未获取到锁，放弃尝试 ThreadName：Thread...当获取到锁之后，一定要手动释放锁，否则可能会造成其它程序执行出现问题，通常用在finally方法块里面。...; 输出结果如下： 是否公平锁:true ReentrantLock默认的是非公平锁，当通过构造方法显式传入true时，采用的是公平锁机制 2.2.6、hasQueuedThreads 方法 hasQueuedThreads
如果要获取总分排名前10的学生信息，大家可能会按照总分排序然后head(10)来操作一番，但是如果遇到同排名的情况导致前10的学生数超过10个肿么办呢？...如果采用head(3)，实际有2个满足要求的数据行被我们漏掉了；这个时候使用df.nlargest(3, 'population',keep='all')，即可获取我们需要的结果。...求当前元素和前一元素间变化率 有时候，我们的数据可能是时间序列下的，为了更方便看到随着时间变化某行或列数据的变化率，这里就可以采用pct_change方法直接获取。...>>> s.pct_change(periods=2) 0 NaN 1 NaN 2 -0.055556 dtype: float64 对于有缺失值的情况，我们可以填充缺失值后参与计算或者在计算百分比时设置填充参数...将列表中每个元素转化为一行 有时候，我们的原始数据中某些元素可能是列表的形式，而我们需要对它进行展开操作，于是explode方法就来了。
import matplotlib.pyplot as plt #正常显示画图时出现的中文 import matplotlib as mpl #使用微软雅黑字体 mpl.rcParams['font.sans-serif...---- 从上述结果可以看出，沪深300从2005年4月8日至现在（最后交易日是当前运行时间），一共有3484个样本，均值为2928点，标准差为987（波动还是比较大的），最大值是5862点。...#沪深300日收益率 # pct_change() 等价于 (data["close"] / data["close"].shift(1)) - 1 data["日收益率"] = data["close..."].pct_change() data["日收益率"].loc['2005-4-8':].plot(figsize=(12,8),linestyle="--",marker="o",color="g"...蒙特卡洛模拟股票 from scipy.stats import norm # 蒙特卡洛模拟股票 # 对数收益率 log_returns = np.log(1 + data["close"].pct_change
有了交易信号，就可以获取信号，再判断进行下单（huobipro.create_limit_buy/sell_order（）了） 第五步：其实第四步就可以交易了，第五步是回测，一般来说先回测再根据回测结果选用策略...， df['change']=df['close'].pct_change(1)#根据收盘价计算涨跌幅 df['by_at_open_change']=df['close']/df['open']-...method='ffill',inplace=True) df.loc[df['pos']==0,'start_time']=pd.NaT init_cash=1000#初始资金 #计算仓位变动 #开仓时仓位...df['position']*df['high']/df['close'] df['position_min']=df['position']*df['low']/df['close'] ##平仓时的仓位...df['pos'] #计算实际资金量 df['cash']=init_cash+df['porfit']#实际资金 #计算资金曲线 df['equity_change']=df['cash'].pct_change
如果你能让 arr 变得与 target 相同，返回 True；否则，返回 False 。...那么其实这种对于翻转操作的限制一下子就放宽太多了。那由于子数组只有一个元素翻转操作没有任何改变。那么，我们就以最少的子串，即：两个元素的子串，来看一看翻转的过程。...那么，题目的解题思路，就瞬间从翻转的子数组长度和不同的翻转结果，转变为了校验两个数组target和arr中元素是否相同了。...那么，为了方便对比，我们只需要三步： 步骤一：将target数组进行排序，便于后续的数组间元素是否相同的对比操作。 步骤二：将arr数组进行排序，便于后续的数组间元素是否相同的对比操作。...表明arr数组与target数组不相等，也就是无法通过任意的翻转操作使得arr变得与target相同。 当然，Arrays也提供了排序方法sort(...)和数组对比方法equals(...)
业务部门和安全部门在实践安全测试时开展合作，早期测试人员和安全同学通过手工执行安全测试用例来发现问题，随后慢慢地也开始使用一些安全工具，通过自动化的方式来提高发现问题的效率。...越权问题是指应用程序对访问请求的权限检查出现漏洞，使攻击者在使用了未获得权限的用户账户之后，以某种方式绕过权限检查，以访问或操作其他用户或更高权限者的对象。...造成越权漏洞的原因主要是开发人员在对数据进行增、删、改、查询时，没有对请求者是否具有权限进行验证。...这是因为账户权限体系如何，被请求访问的对象是否为私有，返回的结果是否包含越权信息，这三个关键因素与业务密切相关，普通方法很难回答这三个问题。...若您手动测试界面是否越权，则可能采取以下步骤： 在页面上使用普通帐户操作请求，如登陆店铺A的员工帐户，查询订单1，获取查询订单1的请求界面名称、参数，以及返回新的帐户，如登陆店铺B的员工帐户，调用同一次请求
业务部门和安全部门在实践安全测试时开展合作，早期测试人员和安全同学通过手工执行安全测试用例来发现问题，随后慢慢地也开始使用一些安全工具，通过自动化的方式来提高发现问题的效率。...越权问题是指应用程序对访问请求的权限检查出现漏洞，使攻击者在使用了未获得权限的用户账户之后，以某种方式绕过权限检查，以访问或操作其他用户或更高权限者的对象。...造成越权漏洞的原因主要是开发人员在对数据进行增、删、改、查询时，没有对请求者是否具有权限进行验证。 ?...这是因为账户权限体系如何，被请求访问的对象是否为私有，返回的结果是否包含越权信息，这三个关键因素与业务密切相关，普通方法很难回答这三个问题。...若您手动测试界面是否越权，则可能采取以下步骤： ?
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