一、什么是MACD指标MACD有两条线，快线和慢线。快线对应的是12周期的指数移动平均EMA12和26周期的指数移动平均EMA26的差值。 当价格走势越来越“一去不复返”时，EMA12和EMA26的差值就会拉大，快线数值就会增加。慢线则是快线的9周期指数移动平均。慢线是快线的均线，走势会比快线更平滑。 而柱状图则是快线和慢线之差。因此，柱状图对应的0点就是快线慢
tailf 27.log | grep 'Classcomment/praise' 'Classcomment/praise' 接口名：查看请求固定接口的时间，实时tailf 27.log 实时查看日志文件tailf 和 tail -f 的区别tailf 总是从文件开头一点一点的读， 而&n
what：不会出现操作一半的情况； bin log ：是server层的归档日志，不足以实现崩溃恢复（crash-safe）； redo log ：是物理日志，具有崩溃恢复的能力； diff： 1、适用对象： bin log： 是 MySQL 的 Server 层实现的，所有引擎都可以使用； redo log ：是 InnoDB 引擎特有的； 2、写入内容： b
自动启停熄火1s就启动，是属于无效怠速启停，会白白浪费蓄电池的电量，还会带来一些磨损，不过问题不算很大，不要太担心。对车有什么影响对电瓶的影响东华大学有个论文，《汽车12V起停系统若干关键技术研究》上面讲。蓄电池的荷电状态，就是土话讲的“电量”，会因为车子的频繁启停，持续下降，造成蓄电池的深度放电现象，就好像：熬夜会透支身体是一样的。放电深度和循环寿命次数之间是指数关系，一次
场景：下订单，扣库存。我的想法是把下订单的任务放到队列里面 一个个进行处理，这样库存在扣减的时候，就不会出错了。就是生产者与消费者用户在UI中点击“提交订单”时，把任务放到队列，等待队列处理这个任务的结果，根据结果(成功或者失败)进行页面跳转但是有一个问题：队列处理后，如何把结果通知生产者？以RabbitMQ为例子，有哪位大神可以给出代码.回复内容：场景：下订单，扣库存。我的想法是把下订单的任务放
# 项目方案：利用HBase中的数据进行统计分析
## 背景介绍
在实际项目中，我们通常会将数据存储在HBase中，但是如何有效地对HBase中的数据进行分析和挖掘呢？本文将提出一个项目方案，通过HBase中的数据进行统计分析，实现数据的可视化展示。
## 方案实施步骤
1. 连接HBase：首先，我们需要连接到HBase集群，获取所需的数据。可以使用Java API或者Shell命令来操作H
原创
2024-03-17 05:38:25
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1,什么是redis?Redis是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库Redis与其他key-value缓存产品有以下三个特点:Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行性使用Redis不仅仅支持简单的key-value,同时还提供list, set, zset, hash等数据结构的存储Redis支持数据的备份,即ma
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2024-06-29 15:30:12
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使用GDAL读取HDF，NetCDF等数据集中的数据时，一般需要两个步骤，第一，获取数据集中的子数据集；第二，通过第一步获取的子数据集读取图像数据。一般的HDF图像中会有很多个子数据集，比如常用的MODIS数据，使用Envi打开会弹出下面的对话框来让用户选择需要打开的子数据集（如图1）。图1 Envi打开Modis数据 从图1中可以看出，Envi是把所有的子数据集的波段都进行了列举，不过这点和G
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2024-03-18 09:15:14
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在Python中，处理折叠数据（即嵌套或分组的数据）是一个常见的任务。折叠数据通常以字典、列表或Pandas数据框的形式出现。以下部分将详细探讨如何查看和分析这些数据类型，包括代码示例、表格展示以及使用甘特图的方式进行可视化。
### 1. 折叠数据的定义和结构
折叠数据通常指的是数据以层次结构存储，比如字典中的字典、列表中的字典等。在Python中，最常用的数据结构是字典（dict）和列表（
原创
2024-10-23 04:48:36
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linux装iftop查看服务器流量,监控服务器带宽的方法 在类Unix系统中可以使用top查看系统资源、进程、内存占用等信息。查看网络状态可以使用netstat、nmap等工具。若要查看实时的网络流量，监控TCP/IP连接等，则可以使用iftop。 一、iftop是什么？ iftop是类似于top的实时流量监控工具。 官方网站：http://www.ex-parrot.com/~pd
CSRF1. 题目CSRF，全称Cross-site request forgery，翻译过来就是跨站请求伪造，是指利用受害者尚未失效的身份认证信息（cookie、会话等），诱骗其点击恶意链接或者访问包含攻击代码的页面，在受害人不知情的情况下以受害者的身份向（身份认证信息所对应的）服务器发送请求，从而完成非法操作（如转账、改密等）。2. Lowa. 代
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2024-06-22 14:37:10
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# Java中Cursor数据查看与分析
在Android开发中，数据库操作是必不可少的一个环节。SQLite是一种轻量级的数据库，它被广泛用于Android开发中。在进行数据库查询时，我们通常会使用Cursor来获取查询结果。但是，对于初学者来说，如何查看Cursor中的数据可能会有些困惑。本文将通过一个实际问题，来介绍如何在Java中查看和分析Cursor中的数据。
## 实际问题
假设
原创
2024-07-23 08:26:50
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前面有一篇讲了关于抓包工具fiddler和charles，这里再写写我是怎样用charles辅助调试接口。这篇文章写了个头，没时间就一直放着没写，今天刚好周六，也早点下班了（苦逼的周六加班党），就把这个写完吧，其实这两天有点感冒头晕晕的，尽量不写错吧。经常会有这样的场景:场景一: 想看看其他的App是怎样设计请求，怎样设计返回数据格式，某一个功能点请求分几个实现的。最近我在用某听书软件听鬼故事（^
2017-2018-1 20155305 《信息安全系统设计基础》第七周学习总结教材内容总结1.程序员可见状态Y86程序中的每条指令都会读取或修改处理器状态的某些部分，称为程序员可见状态。其中包括：8个程序寄存器：%eax,%ecx,%edx,%ebx,%esi,%edi,%esp和%ebp。条件码：ZF(零)、SF（符号）、OF（有符号溢出）程序计数器（PC）：存放当前正在执行的指令的地址存储器
在数据库中，schema（发音 “skee-muh” 或者“skee-mah”，中文叫模式）是数据库的组织和结构，schemas andschemata都可以作为复数形式。模式中包含了schema对象，可以是表(table)、列(column)、数据类型(data type)、视图(view)、存储过程(stored procedures)、关系(relationships)
YOLO数据集统计标签框尺寸分布YOLO数据集统计标签框尺寸分布在深度学习中，使用YOLO算法进行目标检测时，需要准备符合YOLO数据集格式的数据。其中，每个标签框由5个参数确定：标签、框中心的x坐标、框中心的y坐标、框的宽度、框的高度。本文将介绍如何使用Python统计YOLO数据集中标签框的尺寸分布。准备工作首先，需要准备符合YOLO数据集格式的数据。数据集中应包含图片和对应的标签文件。标签文
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2024-06-22 16:08:39
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# MongoDB数据如何查看
MongoDB是一种非关系型数据库，以JSON格式存储数据。在MongoDB中，我们可以通过多种方式查看数据，包括使用MongoDB的Shell命令行工具、使用可视化工具如MongoDB Compass、编写应用程序等。
本文将介绍如何使用MongoDB的Shell命令行工具来查看数据，并提供相应的示例代码。
## Shell命令行工具
Shell是Mong
原创
2023-07-21 02:40:31
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# 项目方案：基于Redis的数据分析与监控系统
## 概述
在实际项目中，我们经常需要对数据进行监控和分析，Redis作为一个高性能的内存数据库，具有很好的数据处理和存储能力，可以用来构建一个高效的数据分析与监控系统。本项目将基于Redis实现一个数据分析与监控系统，可以实时监控数据变化、存储历史数据、生成报表等功能。
## 方案设计
### 数据存储与读取
1. 使用Redis的Stri
原创
2024-07-03 03:33:21
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# 如何利用HBase数据进行用户行为分析
## 背景
在今天的互联网时代，用户数据是非常宝贵的资产之一。通过对用户行为数据的分析，我们可以更好地了解用户的喜好和习惯，从而优化产品和服务，提升用户体验。
HBase是一个分布式的NoSQL数据库，适合存储大规模的数据，尤其适合存储半结构化和非结构化数据。我们可以利用HBase来存储用户行为数据，并通过HBase提供的API来进行数据分析和查询
原创
2024-03-08 04:28:32
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# 如何在 Ubuntu 系统中查看 Redis 中的缓存数据
Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统，广泛应用于缓存、消息代理等场景。在使用 Redis 的过程中，你可能需要查看缓存中的数据，以确保你的应用正常运行并优化性能。本文将介绍在 Ubuntu 系统中如何查看 Redis 中的缓存数据，解决相应的实际问题，并提供示例代码和流程图。
## 1. 安装与启动 Redis
在正式查
原创
2024-08-03 05:32:43
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