《零起点,python大数据与量化交易》,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍。
有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期“前海智库·zw大数据”项目,刚刚启动。
因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录。
说是v0.1版,但核心框架已经ok;从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活。
完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:“什么时间可以完成。”
配合zwPython,这个已经是套完整的:大数据分析、量化交易学习教材;质素方面,相信比市面上90%的同类作品强。
有兴趣的网友,可以自己百度,编写脚本,另外可以加入Q群:124134140(zwPython大数据量化交易).
进群后,请大家多多发言,有时间,我也会和大家互动。

zw量化实盘·魔鬼训练营 金融行业的:生存训练,Win
or Home(要么全赢,要么滚蛋)
ps,10.21,
刚才百度 没想到zwPython成了关键词: python 量化交易的第一品牌,完全没做任何seo优化 



 
关于关于大数据、高频交易和AI人工智能,字王的观点一向是:
凡是无法通过“足彩数据”实盘测试的大数据方案、算法,都是在耍流氓

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7100d4220102vkwb.html

  
关于足彩的几个误区
  • 足彩虽然容易与赌球混淆,但却是最好的大数据研究对象,没有之一
  • 微软、百度、谷歌,目前都有专业团队,在做足彩大数据,并定期发布
  • 说白了,足彩相当于十倍配资的股票
  • 国内足彩的确很黑,比欧平低10%左右,
  • 彩票的发明人和股票,据说都是同一个英国爵士
  • 必胜足彩交易所,成立当年,获得了英国MBA商业创新大奖
  • 高盛n年前,就开始足彩套利业务,维基百科有介绍
  • 黑天鹅(红牛吧)足彩,是首家公开进行、实盘测试的足彩大数据模型
  • 黑天鹅,是业内率先以:盈利率,而不是:胜率(百度目前还是),测试足彩大数据算法模型
  • 黑天鹅算法盈利率90-95%,是目前业内最高的,比百度高约20-30%
  •  

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黑天鹅(红牛吧)足彩·实盘测试·近期数据统计(2015.8-10)
  • 8月,单选,胜率:59.41%(101/170),盈利率,121%,二串一(2x1),胜率:46.34%(19/41),盈利率,143.02%,
  • 9月,单选,胜率:48.75%(39/80),盈利率,101%,二串一(2x1),胜率:35.%(7/20),盈利率,94.74%
  • 10月,单选,胜率:64.71%(11/17),盈利率,135%,二串一(2x1),胜率:33.33%(1/3),盈利率,130%

    目前已经比较稳定,盈利率应该是行业最高的,比百度强,再测试一段就OK了。



 

(python大数据·思维导图)

大数据,量化交易,属于目前比较前沿的IT技术,相关用户,绝大部分是非IT行业的市场管理人员和金融工作者,没有任何编程基础。
同时,更多的普通民众,在日常工作、生活、投资时,例如,购买股票、基金、足彩,也迫切需要一些专业的数据分析知识和软件,作为更加专业的投资工具。

目前,量化投资、高频交易领域,一线操盘手自己编程,将投资策略直接程序化,已经成为国际大投行的标配。
在数据处理领域,特别在量化交易方面,python已成为“统治级”编程语言。
伴随中国政府金融领域的扩张战略,以及与国际金融接轨,大量海龟派金融人员回归,有专家称,“未来五年(2020),专业投资人,不懂python编程,就像不懂英语,不会电脑操作,面临下岗的可能。”
因此,便有了这本:《零起点,python大数据与量化交易》

零起点
  • IT零起点,无需任何电脑编程基础,会打字、会word,就能看懂本书,利用本书配套的Python软件包,轻松学会如何利用python,对股票、足彩数据,进行专业分析,量化投资分析
  • 投资零起点,无需购买任何专业软件,本书配套的zwPython软件包,采用开源模式,提供100%全功能、全免费的工业级数据分析平台。
  • 配置零起点,所有软件、数据,全部采用苹果“开箱即用”模式,绿色版本,无需安装,解压即可,直接运行系统。
  • 理财零起点,无需任何专业金融背景,采用通俗易懂的语言,配合大量专业图表,实盘操作案例,轻松掌握各种量化投资策略。
  • 数学零起点,全书没有任何复杂数学公式,只有最基本的加减乘除,初中以上文化,即可看懂

根据作者多年一线实践经验,本书在大数据分析领域,首次提出了许多原创的、缘自一线实战的观点和理论,例如:暗数据、“小数据”理论,黑天鹅算法,大部分还附有python源码,方便读者直接使用。
此外,本书还介绍了,采用黑天鹅算法实现的,国内首个通过足彩实盘测试的大数据方案:zw足彩数据分析平台。
【补充说明】

本书内容偏重于数据分析,特别是量化交易方面的数据分析,是因为
  • 实践工作中,除了移动、百度、阿里等超大型,数据密集型企业外,99%以上的企业,包括上市公司,并不具备,也不需要真正的TB级大数据分析软件、硬件环境,计算集群和cuda都很少
  • 金融领域,国内A股市场,数千股票,历年裸数据合集,不超数据10G,千万级规模
  • 目前大数据领域,尚处于萌芽阶段,算法、模型每年变化都很大,因此这方面的内容,以定性为主
  • 大数据分析的核心,是数据分析算法,书中介绍的都是经典算法,通用性很强

字王 回复 :目前忙“黑天鹅”算法的实盘测试,暂时没时间写书。

急的话 自己下个zwPython 带pandas数据分析、demo演示代码,有中文教材,绿色版,解压即可,

配合目录作为大纲,自己边看边学,码码python脚本,效果更好

blog首页“置顶”有百度网盘的下载地址(6月8日 15:36)

《零起点,python大数据与量化交易》目录


第1章、大数据简介
  • 大数据思维导图
    • 数据挖掘
    • 计算统计学
    • 语义分析
    • 人工智能
    • 并行运算框架
    • GPU超算平台
  • 发展简史
    • 大数据史前模式
    • 从3V到4V
    • 云计算时代
  • 大数据主要应用领域
  • 大数据技术流派
    • Hadoop生态圈
    • MapReduce
    • NoSQL数据库
    • Storm流处理分布式计算框架
    • SPark内存计算与通用并行计算框架
    • IBM数据流Stream体系
    • Oracle
  • Python与大数据
    • Python,统治级数据编程语言
    • Pandas数据分析
    • Nltk文本语义分析
    • Scikit人工智能和机器学习
    • Numpy/scipy矢量数据和科学计算
    • sympy符号计算
    • Gpu并行超速运算
    • Opencv图像视频处理
    • TVTK/mayavi可视化计算
第2章、量化交易简介
  • 套利交易
  • 金融工程学
  • 计量金融学
  • 技术分析
  • 高频交易
  • 足彩,被误解的投资模式
    • 年收益269%的神奇投资术
第3章、小数据更酷
  • 失败的经典:啤酒与尿布
  • 小数剧理论
    • 龙格现象
    • 孤子分布
    • 哥白尼原则
    • 零膨胀
    • 极值理论
      • 任何程序化交易系统都有“半衰期”
    • 0与1:计算的本质
      • 阴阳八卦易经
    • 暗数据与全数据
    • 二八定理
      • 帕累托分析法
      • 齐夫定律
      • 分析模型比数据规模更重要
      • 实战案例:百万社区数据库
      • 实战案例:神奇的魔鬼英语:500单词看懂原著
    • 大数原则
      • 平庸原理
      • 实战案例:史上最强网络推广案例:惠普笔记本数码混搭
    • 每次只解决一个问题
    • 量化投资第一季:单一指数模型
第4章、神一般的黑天鹅算法
  • 黑天鹅是新常态
  • 主要特点
    • 运算速度快一个数量级
    • 数据规模小一个数量级
    • 全数据建模小数据匹配
    • 黑天鹅算法PK现代与传统
      • 与传统抽样数据库算法比较
      • 与其他大数据方案算法比较
  • 黑天鹅算法基本流程
    • 从4V到1V
    • 数据预处理
      • 衍生数据扩充
      • 指数压缩
      • 数据归一化
        • 标准分数
        • T-统计量
        • 学生化残差
        • 标准化矩
        • 变异系数
        • 离差指数
    • 建立参数v知识库
    • 建立黑天鹅判别模型库
    • 寻找黑天鹅
第5章、Python,“统治级”数据处理语言
  • Hello,zw
  • 基础语句
  • Basic模式
  • Python一卡通
  • Python常用模块
    • numPy数据分析
    • Matplotlib可视化计算
  • Pandas数据分析平台
    • 内置数据分析函数
    • 数据存读
    • 数据聚合
    • 时间序列分析
    • 股票数据分析
    • 足彩数据分析
  • 大数据与Python十倍速性能优化
    • 软加速:矢量优先
    • 软加速:cpython
    • SSD加速大法
    • KBD全内存数据库
    • Gpu终极加速方案
第6章、大数据十大经典算法Python版
  • AdaBoost机器学习迭代分析算法
  • Apriori关联分析算法
  • C4.5分类决策树算法
  • CART分类回归树算法
  • decision tree
    决策树数据分类算法
  • EM最大期望关联分析算法
  • kNN 机器学习最近邻分类算法
  • k-means聚类分析算法
  • Na?ve
    Bayes朴素贝叶斯数据分类算法
  • PageRank引用分析算法
  • SVM向量机数据分类算法
  • 其他经典算法
    • Apriori框架的图挖掘算法
      • AGM图论节点图数据挖掘算法
      • FSG图论边框数据挖掘算法
    • Pattern-growth框架图挖掘算法
      • gSpan右路径扩展算法
    • 闭合子图挖掘算法
      • CLOSEGRAPH图挖掘算法
    • 闭合完全连通子图挖掘算法
      • CLAN图挖掘算法
      • Cocain图挖掘算法
    • FP-Growth模式树分类算法
    • logistic回归算法
    • Affinity
      propagation聚类算法
    • LDA模型
    • HMM隐性马可夫模型
    • SOA模型
第7章、数据源与在线数据采集
  • 案例:搜索引擎链接数
  • 案例:百度TOP100指数
  • 案例:行业关键词与衍生关键词
  • 案例:企业竞争情报搜集
  • 常用在线数据API接口
第8章、从故事开始学统计
  • 趣味统计学
    • 尔斯伯格悖论
    • 生日问题
    • 蒙特卡罗方法
    • 德国坦克问题
    • 无限猴子定理
    • 墨菲定律
  • 常用统计数值编程
    • 极值:极大值,极小值,极差/全距
    • 均值:算术平均数,几何平均数,调和平均数,希罗平均数,加权平均数,幂平均/赫尔德平均,毕达哥拉斯平均,平均数不等式
    • 方差等:均方差,平均差,偏度,峰度
    • 其他统计值:累积和、总数,众数,中位数,四分位数
  • 常用统计图表
    • 四种基本图表:直方图Histogram,长条图Bar Chart,圆饼图/比例图Pie Chart,折线图/趋势图Line chart
    • 金融类图表:K线图Candlestick chart,均线图Moving Average chart,布林带图Bollinger Bands,BBands
    • 统计类图表:箱形图,双标图,标准九分图,概率图,半对数线图,散点图,茎叶统计图,统计地图
    • 其他图表:时间轴图表,流程图,山形图Area_chart,瀑布图Waterfall chart,量化波形图Streamgraph,落差图GapChart,泡泡图Bubble chart,极区图,雷达图Radar_chart,示意地图Cartogram
第9章、从故事开始学量化交易
  • 趣味理财学
    • 一月效应
    • DCA懒人理财术
    • 兴登堡凶兆
    • 死猫反弹
    • 布拉普预测
    • 祖鲁法则
    • Gordon高登模型
    • 奥卡姆剃刀与KISS法则
    • 神奇公式
    • MM定理
  • 混沌理论
  • 三种基础模型:资产配置模型,行业模型,股票模型。
  • 四大特点:纪律性,系统性,套利思想,概率取胜
  • 量化投资策略
    • 量化选股:估值法,趋势法,资金法
  • 量化择时
  • 股指期货套利:现货构建,套利定价,保证金管理,冲击成本,成分股调整
  • 商品期货套利
  • 统计套利:
    • β中性策略
    • 协整策略
    • 期权套利:水平套利,垂直套利,转换套利,反向转换套利,跨式套利,蝶式套利,飞鹰式套利
  • 算法交易:被动型算法交易,主动型算法交易,综合型算法交易
  • 组合投资与资产配置
  • 其他策略
    • 股票价差套利
    • 博彩套利
    • ETF套利
    • 衍生品套利
    • 公司并购套利
    • 市政债券套利
  • 宽客兵器谱
    • KDB内存数据库
    • Quant交易数据分析平台
    • Q语言
    • Matlab
    • Python
  • HFT高频交易常用策略和技术
    • 造市交易
    • 收报机交易
    • 事件套利
    • 统计套利
    • 新闻交易
    • 低延迟策略
    • 订单属性策略
    • 夺取优先权
    • 算法监听
    • 监听大买卖盘
    • 黑池交易平台
    • 信号触发
    • 触发补偿
第10章、统计学与数据分析基础
  • 概率分布
    • 离散分布:均匀分布,二项分布,正态分布,几何分布,超几何分布,超几何分布和二项分布的关系,泊松分布,泊松分布近似,泊松试验,复合泊松分布
    • 连续分布:均匀分布,指数分布,对数分布,伽马分布,高斯/正态分布,肥尾分布,重尾分布,正态分布和二项分布,帕斯卡分布,韦伯分布,伯努利分布
    • 其他统计分布模式:Gamma伽玛分布,卡方分布,F分布,Β分布,β-二项式分布,稳定分布,三角形分布,联合分布,条件概率分布,柯西分布,
  • 统计检验
    • 皮尔森卡方检定,学生t检验
    • 假设检验
    • 交叉验证
    • 零假设检验
    • F检验
    • Jarque-Bera检验
    • 柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验
    • 迪基-福勒检验,扩张的Dickey-Fuller检定
    • 核密度估计
    • 邹检验
  • 其他统计分析方法
    • 抽样
    • 置信区间
    • 贝叶斯概率
    • 最大似然估计
    • 赤池信息量准则
  • 回归分析
    • 线性回归:简单线性回归,最小二乘法,复回归分析,对数线性回归
    • 非线性回归:逻辑回归,偏回归,自回归,ARMA自回归滑动平均模型,ARIMA差分自回归滑动平均模型,格兰杰因果关系,向量自回归模型,曲线拟合分析,分量回归,泊松回归
  • 零膨胀
  • 过拟合
  • 方差分析
    • 方差:协方差,自协方差,互协方差,均方差,异方差,偏差,SD标准差,CV标准离差率,最小方差无偏估计,最小均方差估计
    • 方差和:SST总平方和,SSM模型平方和
    • R2回归系数
    • 变异量(数)
    • 期望值
  • 时间序列分析
    • RATS模型
    • ARCH模型
  • 数据关联分析
    • 常用关联参数:耦合,显著性差异,净相关,Gamma相关系数,Spearman等级相关系数,Kappa一致性系数,Kendall等级相关系数,Kendall和谐系数,Pearson相关系数,Phi相关系数,列联相关系数,四分相关系数,点二系列相关系数,二系列相关系数,皮尔逊积差系数,斯皮尔曼等级相关系数
    • 关联分析模型:杜宾-瓦特森统计量,邻里成分分析,朴素贝叶斯分类器,PCC皮尔逊积矩相关系数,自相关函数,关联式规则,ROC曲线
  • 数据关联度分析
    • 三大主流方法:最小平方误差,MLE极大似然,贝叶斯相关
    • 其他方法:MME矩关联度,Cramér-Rao不等式,MMSE最小均方差,MAP最大后验概率,MVUE最小方差非偏关联度,BLUE最佳线性非偏关联度,非偏关联度,Particle filter,MCMC,卡尔曼滤波,维纳滤波
  • 聚类分析
    • 核心关联度函数:欧式距离,曼哈顿距离,infinity norm,马氏距离,余弦相似性,汉明距离
    • QT聚类算法
    • 图论聚类算法
    • 线性判别分析
    • PCA主成分分析
  • 常用统计分析模型
    • 维纳过程
    • 布莱克-舒尔斯模型
    • 赫尔怀特模型
    • 马尔可夫过程
    • 陈琳模型
第11章、现代投资组合理论
第12章、趋势为王
  • 趋势判断型量化投资策略
  • 波动率判断型量化投资策略

第13章、三大基本建模策略

  • 顺势系统
  • 逆势系统
  • 形态操作

第14章、三大量化投资模型

  • 单元交易模型
  • 双元交易模型:长短线模型
  • 三元及多元模型

第15章、组合交易策略

  • 价值策略组合
  • 动量策略组合
  • 融合策略组合
  • 混合策略组合
第16章、无风险套利交易策略
  • ETF套利交易策略
  • 股指期货期现套利交易策略
  • 国债期货套利交易策略
第17章、风险套利交易策略
  • 阿尔法套利
  • 统计套利
第18章、交易模型主要考核指标
  • 利润率V
  • 胜率/盈亏比率k
  • 最大单次盈利
  • 最大单次亏损
  • 最大连续盈利次数
  • 最大连续亏损次数
第19章、足彩数据分析
  • 凯利指数
  • 同注分彩法
第20章、量化投资常用实盘操作策略
第21章、日内交易
  • GFTD日内程序化交易策略
第22章、常用量化投资策略
  • 阿尔法回报策略
  • Beta贝塔系数策略
    • smart beta策略
  • CAPM资产定价模型
  • crb指数模型
  • Dynamic Breakout 策略
  • EMH效率市场模型
  • EPS每股盈余模型
  • IFATS交易策略
  • GARCH交易模型
  • TWAP时间加权平均策略
  • Pivot Points策略
  • R-Breaker交易策略
  • VWAP成交量加权平均策略
第23章、分析图表类
  • K线图交易策略
    • 美国线交易策略
    • 开盘区间突破策略
  • 一目均衡表交易策略
  • 趋势线交易策略
    • CMI趋势性交易策略
    • 趋势追踪选股模型
    • MA移动平均线策略
    • 支撑线和压力线交易策略
    • n日突破交易策略
    • 移动止赢交易策略
    • 移动止损交易策略
    • 牛熊线择时模型
  • BBands布林带交易策略
    • 夹板交易模型
  • 点线图交易策略
  • 艾略特波浪理论
  • 型态学交易策略
  • 道氏理论
  • 轴点分析策略
    • 0轴交易策略
    • 中点交易策略
  • 半衰交易策略
  • 夏普比率策略
第24章、投资指数类
  • BIAS乖离率交易策略
  • EP盈利收益率策略
  • Kdj交易策略
  • rsi 交易策略
  • 波动率交易策略
  • Kurtosis峰值交易策略
  • Skewing偏度交易策略
  • Macd交易策略
  • PBR市净率
  • PER市盈率
  • PEG收益率
  • WACC加权平均资本成本
  • ROA资产收益率
  • ROE股本回报率
  • NPV净现值
  • 真实波动幅度均值
  • 累积/分布指数
第25章、其他交易策略
  • 蝶式套利策略
  • 三角套利策略
  • 机会点策略
  • 海龟交易法则
  • 多因子选股模型
  • 盈利预期模型
  • 戴尔指数
    • 基尼系数
    • 劳伦茨曲线
  • 黄金分割点
  • 斐波那契回调
  • 赫斯特指数
  • 费雪方程式
  • 三因子模型
  • 詹森指数
  • 凯斯-席勒指数
  • 抛物线指标
  • 商品通道指数
  • 金钱流
  • OBV平衡成交量/能量潮
  • OMAV交易策略
  • Trix指标
  • 威廉指标
  • 振荡指标
  • 价值型策略
  • 收益型策略
  • m2行业轮动策略
  • 市场情绪轮动策略
  • 资金流选股策略
  • 动量选股策略和反转选股策略
  • 一致预期模型
  • 筹码选股模型
  • 情绪指标择时策略
  • 有效资金择时模型
  • svm择时模型
  • swarch模型
第26章、人工智能量化交易算法
  • 模式识别短线择时算法
  • rbf神经网络股价预测
  • 基于遗传算法的新股预测
  • 金融时序数据预测
  • 趋势拐点预测
  • 灰色马尔可夫链股市预测
第27章、、黑天鹅算法2.0实战
  • 数据预处理
    • 衍生数据扩充
    • 指数压缩
    • 数据归一化
      • 标准分数
      • T-统计量
      • 学生化残差
      • 标准化矩
      • 变异系数
      • 离差指数
  • 建立参数v知识库
  • 建立黑天鹅判别模型库
  • 寻找黑天鹅
  • 数据回溯与验证
附录,zwPython用户手册

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