**Day51|309. 最佳买卖股票时机含冷冻期**在股市中，买卖股票的时机至关重要。然而，在现实世界中，我们还需要考虑到冷冻期（即手续费）的影响。这篇文章将探讨如何找到最佳买卖股票时机，包括冷冻期。**问题描述**假设我们有一个时间序列数据集，包含股价的历史记录。我们的目标是找出最佳买卖股票时机，考虑到冷冻期。**解决方案**我们可以使用以下策略来找到最佳买卖股票时机：1. **移动平均线（MA）策略**：我们可以使用 MA 策略来确定趋势方向。例如，我们可以使用50 天和200 天的 MA 来判断短期和长期趋势。2. **布林带（Bollinger Bands）策略**：我们可以使用 Bollinger Bands 来确定股价波动

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2024-12-25   |   标签：算法leetcode动态规划职场和发展

**Spring Cloud 微服务开发必备组件**在实际开发 Spring Cloud 微服务时，我们需要选择合适的组件来构建我们的微服务系统。下面我们将讨论哪些组件是必须引入的，哪些组件是可以根据项目需求不引入的。**必须引入的组件**1. **Spring Cloud Starter Netty**:这是一个基本的组件，用于提供 HTTP 和 TCP 通信功能。xmldependency groupIdorg.springframework.cloud/groupId artifactIdspring-cloud-starter-netty/artifactId

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2024-12-25   |   标签：spring组件

**堆排序为什么不稳定？！**堆排序是一种常见的排序算法，它通过构建一个最大堆或最小堆来实现排序。然而，在实际应用中，我们经常会遇到这样一种情况：堆排序对相同值的元素排序时，可能会出现不稳定的结果。这篇文章将深入剖析堆排序为什么不稳定。**什么是稳定性？**在排序算法中，稳定性是一个非常重要的概念。一个稳定的排序算法保证了当两个或多个元素的值相同时，它们的原始顺序不会被破坏。换句话说，如果两个元素的值相同，那么它们在排序后仍然保持原来的顺序。**堆排序的基本思想**堆排序是通过构建一个最大堆或最小堆来实现排序的。最大堆是一个完全二叉树，每个节点都大于其子节点，而最小堆则相反，每个节点都小于其子节点。在堆排序中，我们首先将数组转换为最大堆，然后不断地从堆顶取出元素，并将其放

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2024-12-25   |   标签：算法排序算法数据结构

** layui 实现动态添加选项卡**在 layui 中，选项卡是非常常用的组件之一。然而，在实际开发中，我们经常需要动态添加选项卡，而不是简单地通过 HTML代码来实现。这时，我们就需要使用 JavaScript 来实现动态添加选项卡的功能。**第一步：准备工作**首先，我们需要在 layui 中引入必要的 CSS 和 JS 文件。我们可以在 layui 的官网上下载这些文件，也可以直接从 CDN 上引入。htmllink rel=stylesheet href= /script src= /**第二步：创建选项卡容器**接下来

shili8   |   开发语言：HTML/CSS   |   发布时间：2024-12-25   |   标签：前端框架layui前端javascriptecmascript

**深度学习中的自我监督学习**在深度学习中，自我监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）是一种重要的研究方向。SSL旨在通过利用数据自身的结构和特征来训练模型，而不需要额外的标注数据。这篇文章将介绍SSL的基本概念、优点和挑战，以及一些常见的SSL方法。**什么是自我监督学习**自我监督学习是一种机器学习算法，旨在通过利用数据自身的结构和特征来训练模型，而不需要额外的标注数据。这种方法可以帮助模型学习到数据中存在的模式和关系，从而提高其泛化能力。**SSL 的优点**1. **节省标注成本**: SSL 不需要额外的标注数据，因此可以大大减少标注成本。2. **提高泛化能力**: SSL 可以帮助模型学习到数据中存在的模式和关系

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2024-12-25   |   标签：okhttp

**动手学深度学习——softmax回归的从零开始**在前面的章节中，我们已经了解了线性回归、逻辑回归等基本模型。然而，在实际问题中，分类任务往往涉及多类别，而不是二元分类。在这种情况下，softmax回归就显得尤为重要。**什么是softmax回归**softmax回归是一种用于多类别分类的线性模型，它通过将输出映射到概率分布来实现。与逻辑回归不同，softmax回归可以处理多个类别，而不是二元分类。**softmax函数**softmax函数是softmax回归中最重要的一部分，它将输入的向量转换为一个概率分布。softmax函数的定义如下：f(x) = exp(x_i) / Σexp(x_j)其中，x_i 是输入向量中

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2024-12-25   |   标签：

**最小二乘拟合平面——直接求解法**在机器学习和统计学中，线性回归是最常用的算法之一。它通过找到一个直线或平面的最佳拟合来预测目标变量的值。在本文中，我们将讨论如何使用最小二乘法直接求解平面拟合问题。**什么是最小二乘法？**最小二乘法是一种用于寻找最优估计的方法。它通过找到一个参数集，使得预测值与实际值之间的差异（即残差）最小化来实现。这一方法基于以下假设：误差服从正态分布，并且均值为零。**什么是平面拟合？**平面拟合是一种用于寻找一个二维平面的最佳拟合的方法。它通过找到一个参数集，使得预测值与实际值之间的差异最小化来实现。这一方法通常用于多元线性回归中。**直接求解法**在本节中，我们将讨论如何使用直接求解法求解平面

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2024-12-25   |   标签：平面

**Python 内置高阶函数**在 Python 中，高阶函数是指那些接受其他函数作为参数或返回函数的函数。这些函数可以让我们以更灵活和高效的方式编写代码。在本文中，我们将重点讨论四个常用的内置高阶函数：`map()、reduce()、filter()` 和 `sorted()`。###1. map()`map()` 函数用于将一个或多个函数应用于一个序列中的每个元素。它返回一个迭代器，包含了所有函数的结果。**示例代码**def square(x): return x **2numbers = [1,2,3,4,5] squares = list(map(square, numbers)) print(squares)

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2024-12-25   |   标签：python开发语言

**FL Studio21 的功能**FL Studio21 是一款强大的数字音频工作室（DAW），提供了广泛的功能来满足音乐创作、编辑和混音的需求。下面是 FL Studio21 的一些主要功能：### **1. 新增的界面设计**FL Studio21 引入了一种全新的界面设计，更加直观和易用。新界面提供了更好的组织结构和更高效的工作流程。### **2. 全新混音器**FL Studio21 的混音器（Mixing Console）得到了大幅度改进，提供了更多的功能和控制选项。用户可以轻松地调整每个声道的音量、频率和其他参数。### **3. 多轨道编辑**FL Studio21 支持多轨道编辑，允许用户同时编辑多个音

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**Java 中的字符串操作**在 Java 中，`String`、`StringBuffer` 和 `StringBuilder` 三个类都是用于处理字符串的，但它们有不同的特性和使用场景。###1. String 类`String` 是 Java 中最常用的字符串类，它是不可变的，这意味着一旦创建了一个 `String` 对象，就不能改变它的内容。每次对 `String` 进行修改时，实际上是创建了一个新的 `String` 对象。**示例代码**javapublic class StringExample { public static void main(String[] args) { // 创建一个不可变的String对象 Strin

shili8   |   开发语言：JAVA Web   |   发布时间：2024-12-25   |   标签：pythonjava开发语言