革命江山风光好，红旗飘，干劲高，大地争艳，比学赶帮超。磊磊胸怀盛世界，私全抛，难不倒。万里征途奋今朝，党领导，人年少，万紫千红竟妖娆。峥嵘岁月宏图起，东风荡，春来早。
原创
2011-12-28 14:36:38
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上次介绍了MACD的用法，今天讲一讲KDJ的用法一、KDJ：超买超卖信号指标KDJ指标由K、D、J三条指标曲线组成，其中波动最大的是J值，K值次之，D值最为平滑。如图中，K值为黄线，D值为蓝线，J值为紫线。KDJ指标比较独特，因为它有取值范围，K、D、J值都处于0-100之间，所以在大体上就可以先简单地划分一下：1.超买区：K、D、J这三值在80以上为超买区，是卖出信号。2.超卖区：K、D、J这三
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2023-11-14 18:56:44
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简介我个人理解的是bfs就是自当前一点，逐渐地向外扩张，有种水漫金山的感觉。也可以说是枚举每一个正确点的”未来的“可
原创
2022-11-07 14:35:18
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一、超买超卖型指标顺势指标（CCI）
CCI = talib.CCI(high, low, close, timeperiod=14)
资金流量指标（MFI）
MFI = talib.MFI(high, low, close, volume, timeperiod=14)
动力指标（MTM）
n 一般取12
def MTM(close, n):
mtm = []
for i i
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2023-09-17 11:24:24
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一、秒杀带来了什么？ 秒杀或抢购活动一般会经过【预约】【抢订单】【支付】这3个大环节，而其中【抢订单】这个环节是最考验业务提供方的抗压能力的。 抢订单环节一般会带来2个问题： 1、高并发 比较火热的秒杀在线人数都是10w起的，如此之高的在线人数对于网站架构从前到后都是一种考验。 2、超卖 任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上
原标题：KDJ RSI超买与超卖指标详细用法(图解)当KD值升到90以上时表示偏高，跌到20以下时表示偏低。太高就有下跌的可能，而太低就有上涨的机会。操作要点：一般而言， D黄色线由下转上为买入信号，由上转下为卖出信号。KD都在0～100的区间内波动， 50为多空均衡线。如果处在多方市场，50是回档的支撑线，如果处在空方市场，50是反弹的压力线。K白色线在低位上穿D黄色线为买入信号，K线在高位下穿
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2024-01-12 17:48:23
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超融合定义中最重要的部分集中在三个要素上。首先，超融合系统通过统一的管理界面统一存储和计算(有时还有网络)。其次，超融合基础设施系统是软件定义的，并且在很大程度上依赖于虚拟化。第三，超融合基础设施依赖于行业标准的x86硬件而不是专有系统。在该定义中，供应商提供具有很多变化的解决方案。有些产品具有紧密集成的超融合一体机。其他提供支持各种硬件的纯软件解决方案，还有一些提供了用于创建自己的超融合基础设施
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2024-03-28 03:17:07
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KDJ指标中文名为随机指标(Stochastics)，最早起源于期货市场。由美国的乔治*莱恩(George Lane)博士所创，它是波动于0—100之间的超买超卖指标，由K、D、J三条曲线组成，其中J值可靠性最差，因为它敏感性太强，K值次之，D值稍稳定些。在设计中综合了动量指标、强弱指数和移动平均线的一些优点，在计算过程中主要研究高低价位与收盘价的关系，即通过计算当日或最近数日的最高价、最低价及收
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2024-04-03 15:31:39
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在现代互联网服务中，使用 Redis 作为缓存和存储解决方案的场景越来越普遍。然而，在处理高并发场景时，尤其是在电商平台的超买和超卖问题上，Redis 的使用需要格外小心。本文将分享如何有效解决这些超买和超卖问题，涉及环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展。
## 环境准备
确保你的技术栈能够支持有效地使用 Redis。以下是一个版本兼容性矩阵，它展示了常用的技术栈和支持的
# MySQL 超卖与超买现象的探讨
## 引言
在电商、酒店、航班等行业中，超卖（Overbooking）和超买（Overpurchase）是普遍存在的现象。这种情况通常发生在库存管理不善或系统处理不当的情况下，会导致客户对商品或服务的期待无法实现，从而造成经济损失和品牌形象受损。本文将探讨超卖和超买的原因，并展示如何通过MySQL来管理相关数据，避免此类问题的发生。
## 超卖与超买的定
原创
2024-09-17 04:06:57
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# 如何实现“超卖”系统：Java 实践
在现代电商系统中，超卖（Over-selling）是一个常见但复杂的业务需求。超卖允许商家在有限的库存中，接受超出实际库存量的订单，从而对外销售更多商品。这种实现往往涉及到多个环节，包括库存管理、订单处理等。为了帮助新手开发者了解如何实现这一功能，本文将进行详细的步骤解析。
## 实现流程概述
在实现超卖系统的过程中，我们会按照以下步骤进行：
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原创
2024-09-30 03:21:15
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GitHub的简单使用第一步 创建GitHub账号1. 打开GitHub官网。2. 点击绿色按钮Sign up for GitHub，填写用户名，邮件地址和密码。注意：用户名只能包含字母和"-"字符密码至少包含一个字母，一个数字和七个字符3. 点击绿色按钮Create an account，创建账号。4. 在下一个页面点击绿色按钮Finish sign完成注册。现在，你的GitHub账号就创建好了
原创
2021-12-22 09:07:30
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文章目录前言4.3 优惠券秒杀4.3.4 库存超卖问题及其解决4.3.4.1 问题分析4.3.4.2 问题解决4.3.5 一人一单需求4.3.5.1 需求分析4.3.5.2 代码实现4.3.5.3 并发问题4.3.5.4 悲观锁解决并发问题4.3.5.5 集群环境下的并发问题4.4 分布式锁4.4.1 分布式锁介绍4.4.2 Redis分布式锁的实现核心思路4.4.3 代码实现分布式锁 前言Re
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2024-09-24 10:13:31
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超算云服务深度学习环境配置登录超算云服务连接服务器1. 通过SSH连接服务器2. 通过第三方软件连接服务器（Xshell）配置深度学习环境1. 查看服务器已安装模块2. 调用Anaconda模块3. 创建Python3.7的虚拟环境4. 虚拟环境下安装CUDA10.2+Pytorch1.6.05. 虚拟环境下安装CUDA版本的DGL方法1. 从[DGL官网](https://www.dgl.ai
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2023-09-07 10:26:07
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论文：FSRNet: End-to-End Learning Face Super-Resolution with Facial PriorsGithub：https://github.com/tyshiwo/FSRNethttps://github.com/cs-giung/FSRNet-pytorch CVPR2018人脸超分是超分领域的一个子集。论文使用人脸关键点facial la
目录Frequency Separation for Real-World Super-ResolutionAbstractMethodGuided Frequency Separation Network for Real-World Super-ResolutionAbstractMethod Frequency Separation for Real-World Super-Res
函数是组织好的、可重复使用的、用于执行特定任务的代码块。在 Python 中，使用def关键字来定义函数。")
一、 VMware vSAN 简述 通过超融合基础架构 (HCI)，可将存储、计算和网络连接功能整合到一个系统中。这种经过简化的解决方案可使用软件和 x86 服务器来替代专门构建的昂贵硬件。 vSA
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2023-08-13 17:28:41
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# -*- coding: utf-8 -*-
# python:2.x
__author__ = ‘Administrator‘
#超类01
#它是一个内建类型，用于访问属于某个对象超类特性
print super#
#如果已习惯于通过直接调用父类将self作为第一参数来访问的特性，可能会出现混乱
#经典方法
class M(object):
def s(self):
print u‘不是超类方
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2023-07-29 15:01:08
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首先，通过账号密码登录并行超算云服务后，点击界面上的SSH如果第一次使用，需要先安装一下所需要的环境。它里面已经部署好一些环境了，如Anaconda、CUDA、gcc等。我们可以通过 module avail来查看可用的软件列表我已经将实验室的环境配置在这里面，所以可以用 module load anaconda/2021.11我这里是已经配置好了一个虚拟环境，如果没有配置的话，应该是只有一个ba
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2023-07-31 13:10:56
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