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外汇稳定盈利方法介绍

常见的K线组合有哪些

整数的阶: a 与 n 互素,使得 a x ≡ 1 ( m o d n ) a^ \equiv 1\left(\bmod n\right) a x ≡ 1 ( m o d n ) 成立的最小正整数 x 称为a模n的阶,记为 o r d n ( a ) ordn\left(a\right) o r d n ( a ) 原根:当 o r d n ( 常见的K线组合有哪些 a ) = ϕ ( n ) ordn\left(a\right) = \phi\left(n\right) o r d n ( a ) = ϕ ( n ) 时,称a为模n的原根

关于常见的Sampling方式

pianpiansq 于 2016-09-10 13:54:29 发布 3890 收藏 4

关于摩尔条纹的问题,这个是由于每个Sampling点在x方向和y方向的间隔是一样的所导致的,也就是说是那种Regular Samples而不是Random Samples

4. 不要用Regular Samples,虽然这个完全避免了以上三点,但是这个会造成摩尔条纹。

1. n-rooks sampling

2. jittered sampling

3. multi jittered sampling

Realistic Ray Tracing, Second Edition

N-群问题 假设我们有一个棋盘,其中有典型8 x 8正方形瓷砖。 车子是可以在整个板上水平和垂直移动棋子。 编写一个程序,该程序将放置一块已经放置N个车位木板,并使用以下规则为该程序放置更多车位。 车钩必须以不会相互碰撞方式放置。 该程序应为放置N个白嘴启动板配置接受输入。 (起始设置始终符合以前规则。) 我们希望可以在不违反规则情况下始终放置8个车队(包括出发台)。 文献资料 该项目生成文档当前托管在 安装说明 若要运行此程序,将需要以下所有技术。 节点 纱线/ NPM 吉特 如果确定您具有所有必需安装,则可以跳至步骤4。 执行以下命令以确保在您计算机上安装了NodeJS。 如果是这样,您将收到包含计算机上Node版本输出。 node -v # v14.16.0 执行以下命令以确保您计算机上安装了NPM或Yarn。 如果是这样,您将在计算机上收到包

程序说明: 本程序为lisp语言编写AutoCAD二次开发程序,包括lisp源程序代码。 本程序适合AutoCAD二次开发初学者学习之用,代码比较简单,所用函数也都是基本函数,并且程序中包含详细注释。适合大学测绘、采矿等工科类学生学习使用。 本程序程序功能: 绘制独立坐标格网,手动输入网格间距,绘制格网,并标记格网坐标(格网和标注分别在不同图层)。

07-23 13万+

通常,我们会遇到很多问题无法用分析方法来求得精确解,例如由于式子特别,真解不出来; 一般遇到这种情况,人们经常会采用一些方法去得到近似解(越逼近精确解越好,当然如果一个近似算法与精确解接近程度能够通过一个式子来衡量或者有上下界,那么这种近似算法比较好,因为人们可以知道接近程度,换个说法,一般一个近似算法被提出后,人们通常都会去考察或寻求刻划近似程度式子)。 本文要谈随机模拟就是一类近

08-18 1928

NLP之文本生成原理(一)--Sampling问题NLP之文本生成原理(一)--Sampling问题1. Greedy Decoding1.1 Greedy Search1.2 Beam Search1.3 Greedy Decoding与Beam Search存在问题2. Sampling引入随机性2.1 随机Sampling(常见的K线组合有哪些 vocab(y~i~))2.2 随机Sampling存在问题2.3 top-k sampling2.4 Neucleus Sampling NLP之文本生成原理(一)–Sampli

01-24 288

题目连接 这道题 是有规律,规律呢比较简单,相信大家都已经知道了,下面关键是如何处理溢出问题了;由于题目中 n 是 0到30 ,C(n, m) 用longlong int 存储话不会溢出,但是和后面A(n,m)相乘时候可定会溢出(long long int也不行),在 C(n, m)这里,我进行了除去公约数运算,假设 C(n,m)= num, 然后 num * 常见的K线组合有哪些 A(n,m)

05-17 377

04-14 335

文章目录采样方法欠采样(Undersampling)过采样(Oversampling)SMOTE(Synthetic Minority Oversampling TechniqueADASYN除了采样,还有什么方法? 采样方法 现在数据集,N有 a+b条数据,类A 有a个数据,类b 有b个,且b > a. 欠采样(Undersampling) 将大数据集变小。 从B中随机生成a个数据,即 random(B,a)。 最终组成数据集 N’ = A.a + B.a 过采样(Oversampling) 将小

几种常见的MQ总结对比

anita9999 于 2020-06-27 12:12:08 发布 16185 收藏 123

面试官问你这个问题,期望的一个回答是说,你们公司有个什么业务场景,这个业务场景有个什么技术挑战,如果不用 MQ 可能会很麻烦,但是你现在用了 MQ 之后带给了你很多的好处。

先说一下消息队列常见的使用场景吧,其实场景有很多,但是比较核心的有 3 个:解耦、异步、削峰。
解耦

看这么个场景。A 系统发送数据到 BCD 三个系统,通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢?那如果 C 系统现在不需要了呢?A 系统负责人几乎崩溃.

在这个场景中,A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合,A 常见的K线组合有哪些 系统产生一条比较关键的数据,很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。A 系统要时时刻刻考虑 BCDE 四个系统如果挂了该咋办?要不要重发,要不要把消息存起来?头发都白了啊!

如果使用 MQ,A 系统产生一条数据,发送到 MQ 里面去,哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据,直接从 MQ 里消费即可;如果某个系统不需要这条数据了,就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来,A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据,不需要维护这个代码,也不需要考虑人家是否调用成功、失败超时等情况。

总结:通过一个 MQ,Pub/Sub 发布订阅消息这么一个模型,A 系统就跟其它系统彻底解耦了。

面试技巧:你需要去考虑一下你负责的系统中是否有类似的场景,就是一个系统或者一个模块,调用了多个系统或者模块,互相之间的调用很复杂,维护起来很麻烦。但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的,如果用 MQ 给它异步化解耦,也是可以的,你就需要去考虑在你的项目里,是不是可以运用这个 MQ 去进行系统的解耦。在简历中体现出来这块东西,用 MQ 作解耦。
异步

再来看一个场景,A 系统接收一个请求,需要在自己本地写库,还需要在 BCD 三个系统写库,自己本地写库要 3ms,BCD 三个系统分别写库要 300ms、450ms、200ms。最终请求总延时是 3 + 300 + 450 + 200 = 953ms,接近 1s,用户感觉搞个什么东西,慢死了慢死了。用户通过浏览器发起请求,等待个 1s,这几乎是不可接受的。

一般互联网类的企业,对于用户直接的操作,一般要求是每个请求都必须在 200 ms 以内完成,对用户几乎是无感知的。

如果使用 MQ,那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中,假如耗时 5ms,A 系统从接受一个请求到返回响应给用户,总时长是 3 + 5 = 8ms,对于用户而言,其实感觉上就是点个按钮,8ms 以后就直接返回了,爽!网站做得真好,真快!

每天 0:00 到 12:00,A 系统风平浪静,每秒并发请求数量就 50 个。结果每次一到 12:00 ~ 13:00 ,每秒并发请求数量突然会暴增到 5k+ 条。但是系统是直接基于 MySQL 的,大量的请求涌入 MySQL,每秒钟对 MySQL 执行约 5k 条 SQL。

一般的 MySQL,扛到每秒 2k 个请求就差不多了,如果每秒请求到 5k 的话,可能就直接把 MySQL 给打死了,导致系统崩溃,用户也就没法再使用系统了。

但是高峰期一过,到了下午的时候,就成了低峰期,可能也就 1w 的用户同时在网站上操作,每秒中的请求数量可能也就 50 个请求,对整个系统几乎没有任何的压力。

如果使用 MQ,每秒 5k 个请求写入 MQ,A 系统每秒钟最多处理 2k 个请求,因为 MySQL 每秒钟最多处理 常见的K线组合有哪些 2k 个。A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求,每秒钟就拉取 2k 个请求,不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就 ok,这样下来,哪怕是高峰期的时候,A 系统也绝对不会挂掉。而 MQ 每秒钟 5k 个请求进来,就 2k 个请求出去,结果就导致在中午高峰期(1 个小时),可能有几十万甚至几百万的请求积压在 MQ 中。

这个短暂的高峰期积压是 ok 的,因为高峰期过了之后,每秒钟就 50 个请求进 MQ,但是 A 系统依然会按照每秒 2k 个请求的速度在处理。所以说,只要高峰期一过,A 系统就会快速将积压的消息给解决掉。
消息队列有什么优缺点

所以消息队列实际是一种非常复杂的架构,你引入它有很多好处,但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉,做好之后,你会发现,妈呀,系统复杂度提升了一个数量级,也许是复杂了 10 倍。但是关键时刻,用,还是得用的。

如何选择MQ

一般的业务系统要引入 MQ,最早大家都用 ActiveMQ,但是现在确实大家用的不多了,没经过大规模吞吐量场景的验证,社区也不是很活跃,所以大家还是算了吧,我个人不推荐用这个了;

后来大家开始用 RabbitMQ,但是确实 erlang 语言阻止了大量的 Java 工程师去深入研究和掌控它,对公司而言,几乎处于不可控的状态,但是确实人家是开源的,比较稳定的支持,活跃度也高;

不过现在确实越来越多的公司会去用 RocketMQ,确实很不错,毕竟是阿里出品,但社区可能有突然黄掉的风险(目前 RocketMQ 已捐给 Apache,但 GitHub 上的活跃度其实不算高)对自己公司技术实力有绝对自信的,推荐用 RocketMQ,否则回去老老实实用 RabbitMQ 吧,人家有活跃的开源社区,绝对不会黄。

所以中小型公司,技术实力较为一般,技术挑战不是特别高,用 RabbitMQ 是不错的选择;大型公司,基础架构研发实力较强,用 RocketMQ 是很好的选择。

如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景,用 Kafka 是业内标准的,绝对没问题,社区活跃度很高,绝对不会黄,何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。

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Principle

递归公式: S n + 1 ≡ a S n + b ( m o d m ) S_ \equiv aS_ + b \left(\bmod m\right) S n + 1 ​ ≡ a S n ​ + b ( m o d m )

若 g c d ( a , m ) 常见的K线组合有哪些 = 1 gcd\left(a, m\right) = 1 g c d ( a , m ) = 1 , 则周期 T = o r d m ( a ) T = 常见的K线组合有哪些 ordm\left(a\right) T = o r d m ( a )

整数的阶: a 与 n 互素,使得 a x ≡ 1 ( m o d n ) a^ \equiv 1\left(\bmod n\right) a x ≡ 1 ( m o d n ) 成立的最小正整数 x 称为a模n的阶,记为 o r d n ( a ) ordn\left(a\right) o r d n ( a )

原根:当 o r d n ( a ) = ϕ ( n ) ordn\left(a\right) = \phi\left(n\right) o r d n ( a ) = ϕ ( n ) 时,称a为模n的原根

Crack methods

unknown b

因为 s 1 = a ∗ s 0 + b ( m o d m ) s_ = a * s_ + b \left(\bmod m\right) s 1 ​ = a ∗ s 0 ​ + b ( m o d m )

所以 b = s 1 − a ∗ s 0 ( m o d m ) b = s_ - a * s_ \left(\bmod m\right) b = s 1 ​ − a ∗ s 0 ​ ( m o d m )

unknown (a, b)

s 1 = a ∗ s 0 + b ( m o d m ) s_ = a * s_ + b \left(\bmod m\right) s 1 ​ = a ∗ s 0 ​ + b ( m o d m )

s 2 = a ∗ s 1 + b ( m o d m ) s_ = a * s_ + b \left(\bmod m\right) s 2 ​ = a ∗ s 1 ​ + b ( m o d m )

s 2 − s 1 = a ∗ ( s 1 − s 0 ) ( m o d m ) s_ - s_ = a * \left(s_ - s_\right) \left(\bmod m\right) s 2 ​ − s 1 ​ = a ∗ ( s 1 ​ − s 0 ​ ) ( m o d m )

a = ( s 2 − s 1 ) / ( s 1 − s 0 ) ( m o d m ) a = \left(s_ - s_\right) / \left(s_ - s_\right) \left(\bmod m\right) a = ( s 常见的K线组合有哪些 2 ​ − s 1 ​ ) / ( s 1 ​ − s 0 ​ ) ( m o d m )

img

求模等式方程组的通法

基于LLL,对构造的格基进行约化

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-AeLJXI9P-1616997030766)(imgs/image-20210203152457151.png)]

构造矩阵进行LLL约化是在解决模等式和CVP等问题时很实用的方法

unknown (a, b, m)

假设我们有一组数据data = (N为大素数,𝑘𝑖为𝐹𝑁下的随机数),则reduce(gcd, data)很大概率即为N或N乘上一些很小的因子.(∵ 假设len(data)=n,则在𝑘𝑖视作完全随机的情况下,reduce(gcd, data)有除N外的素因子p的概率约为 1 p n \frac> p n 1 ​ ,∴ 在p或n足够大的时候该方法能有效求解N)

引入序列 T n = S n + 1 − S n T_ = S_ - S_ T n ​ = S n + 1 ​ − S n ​

T n + 1 = S n + 2 − S n + 1 = a ( S n + 1 − S 常见的K线组合有哪些 n ) = a T n ( m o d m ) T_ = S_ - S_ = a\left(S_ - S_\right) = aT_\left(\bmod m\right) T n + 1 ​ = S n + 2 ​ − S n + 1 ​ = a ( S n + 1 ​ − S n ​ ) = a T n ​ ( m o d m )

T n + 2 = S n + 3 − 常见的K线组合有哪些 S n + 2 = a ( S n + 2 − S n + 1 ) = a T n + 1 = a 2 T n ( m o d m ) T_ = S_ - S_ 常见的K线组合有哪些 = a\left(S_ - S_\right) = aT_ = a^T_\left(\bmod m\right) T n + 2 ​ = S n + 3 ​ − S n + 2 ​ = a ( S n + 2 ​ − S n + 1 ​ ) = a T n + 1 ​ = a 2 T n ​ ( m o d m )

∴ T n T n + 2 − ( T n + 1 ) 2 = 0 ( m o d m ) \therefore T_T_ - \left(T_\right)^ = 0\left(\bmod m\right) ∴ T n ​ T n + 2 ​ − ( T n + 1 ​ ) 2 = 0 ( m o d m )

也就是说我们可以利用n组s,生成几个mod m为0(m的倍数)的一组data(通过 T n T n + 2 − ( T n + 1 ) 2 T_T_ - \left(T_\right)^ T n ​ T n + 2 ​ − ( T n + 1 ​ ) 2 求得),就可以求得它们的最大公因数( reduce(gcd, data) ),也就是模数m,得到了m,就可以进而转化为unknown(a, b)。