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  • 开发一个简谱学习小工具:几分钟记住 Do Re Mi 的网页应用
    前言   最近在学习简谱,遇到了一个小痛点:每次看到 1 2 3 这些数字时,大脑总要停顿半拍才能反应过来对应的是 Do Re Mi。在实际演唱或练习时,这种延迟经常导致卡壳,影响流畅度。 相信很多音
    • kuse2002
    • 3小时前
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    Vue.js
    开发一个简谱学习小工具:几分钟记住 Do Re Mi 的网页应用
  • 深拷贝与浅拷贝
    **浅拷贝** 只复制对象的第一层属性,引用类型只复制引用地址,新旧对象共享同一内存,修改引用类型的内容会相互影响。 实现`浅拷贝`的方法: 1. 直接赋值 2. Object.assign({}
    • 用户67262718638
    • 3小时前
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    JavaScript
  • ⚡_实时系统性能优化:从毫秒到微秒的突破[20260101050604]
    Hyperlane is a lightweight and high-performance Rust HTTP server library designed to simplify networ
    • Github开源项目
    • 3小时前
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    ⚡_实时系统性能优化:从毫秒到微秒的突破[20260101050604]
  • ⚡_延迟优化实战:从毫秒到微秒的性能突破[20260101045630]
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    • Github开源项目
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    架构 算法
    ⚡_延迟优化实战:从毫秒到微秒的性能突破[20260101045630]
  • 量化因子 105:主动买入冲击
    主动买入冲击因子衡量了高频交易数据中,主动买入交易量对股票价格收益率的边际影响。该因子旨在捕捉市场微观结构中,买方力量对股价的推动效应。由于投资者普遍存在亏损厌恶心理,卖方力量对股价的冲击往往更为显…
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    • 3小时前
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    算法
    量化因子 105:主动买入冲击
  • 力扣32.最长有效括号(简单易懂)
    题目如图所示: 我们可以用栈去判断字符串每个位置是否是有效的,有效就用数组标记为1 不有效就为0,然后最后通过数组去找出最长连续为1的子串就行 例如: "()(()"的mark为[0, 0, 1, 0
    • Assby
    • 3小时前
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    算法
    力扣32.最长有效括号(简单易懂)
  • Promise的总结
    一、基本概念 Promise 是异步编程的解决方案,用于处理异步操作 代表一个未来才会知道结果的事件(通常是异步操作) 状态一旦改变就不会再变 二、三种状态 pending(进行中)  - 初始状态
    • Yesterday不想说话
    • 3小时前
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  • ⚡_实时系统性能优化:从毫秒到微秒的突破[20260101044655]
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    • Github开源项目
    • 3小时前
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    面试 GitHub
    ⚡_实时系统性能优化:从毫秒到微秒的突破[20260101044655]
  • lecen:一个更好的开源可视化系统搭建项目--页面、模板、元组--全低代码|所见即所得|利用可视化设计器构建你的应用系统-做一个懂你的人
    本文介绍了利用可视化设计器构建应用系统的页面管理功能。系统采用统一文件渲染所有页面,页面由数据视图、请求链接和执行寄连三部分组成。用户可通过新增功能创建页面并配置相关字段,支持查看、设计、编辑、复制
    • 晴虹
    • 3小时前
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    低代码 前端 后端
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  • Awesome CAD — 精选开源 CAD 项目列表(中文版)
    这是一个精选的开源 CAD 项目清单,涵盖 2D/3D CAD 软件、Web CAD、脚本式建模、几何内核、DXF/DWG 解析库、约束求解器及数据集,面向 CAD 开发者、工程师与研究人员,强调实用
    • mlightcad
    • 3小时前
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    GitHub
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  • 母婴电商主图不用愁!AI替代商拍,3种婴儿车场景高效出片
    母婴卖家谁懂?白底主图没点击率,搭实景费钱又低效,竞品场景图亮眼却没预算请团队!直到用了图生图商品换背景功能,3种核心模式一键出片,新手也能轻松搞定全场景素材! 为什么母婴人一定要试AI工具?
    • 图生生
    • 3小时前
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    人工智能
    母婴电商主图不用愁!AI替代商拍,3种婴儿车场景高效出片
  • 🌐_网络IO性能优化:从TCP到HTTP的层层优化[20260101043721]
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    • Github开源项目
    • 3小时前
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    程序员 开源
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  • 🧠_内存管理深度解析:如何避免GC导致的性能陷阱[20260101043127]
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    • 3小时前
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    Vue.js Java
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  • 量化因子 104:关注度校正预期收益率
    关注度校正预期收益率旨在利用股票关注度对分析师预期收益率进行调整,以消除分析师情绪偏差的影响。该因子假设,分析师的目标价格预测不仅受基本面因素驱动,也受其自身情绪影响;而对于关注度高的股票,由于研究…
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    • 3小时前
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    算法
    量化因子 104:关注度校正预期收益率
  • 量化因子 103:新闻文本分析:行业共现变动
    该因子衡量在新闻文本中,与特定股票同时出现的行业数量的环比变化。基于信息扩散和网络效应的假设,新闻中行业与公司同时出现的情况,可能反映了潜在的跨行业或跨公司关联关系。该关系在一定程度上具有收益预测能…
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    • 4小时前
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    算法
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  • 量化因子 102:超大单-小单资金流同步秩相关性
    该因子衡量超大单和小单资金流在一段时间内的同步性,具体而言,是通过计算过去20个交易日内超大单净流入资金序列与小单净流入资金序列之间的Spearman秩相关系数。该因子旨在捕捉市场中大资金与小资金行…
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    • 4小时前
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    算法
    量化因子 102:超大单-小单资金流同步秩相关性
  • 量化因子 101:分析师覆盖度
    衡量特定时间段内(例如,过去三个月)对某上市公司发布研究报告的卖方分析师(或机构)的数量。该指标旨在反映市场对该公司的关注程度和信息透明度。
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    • 4小时前
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    算法
    量化因子 101:分析师覆盖度
  • 量化因子 100:负收益成交额加权非流动性
    该因子衡量股票在负收益日内的非流动性水平,通过将负收益日的收益率绝对值除以当日成交额,并按月取平均值得到。该值越高,表示股票在下跌时流动性越差,投资者可能需要更高的风险溢价来补偿该非流动性风险。
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    • 4小时前
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    算法
    量化因子 100:负收益成交额加权非流动性
  • 量化因子 99:Amihud非流动性冲击
    Amihud非流动性冲击因子 (Liquidity Shock, LIQU) 衡量了股票流动性在时间维度上的相对变化,具体表现为当前非流动性水平与过去一段时间(此处为12个月)非流动性平均水平的差异…
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    • 4小时前
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    算法
    量化因子 99:Amihud非流动性冲击
  • 量化因子 98:卖方冲击成本
    卖方冲击成本因子衡量了高频交易数据中,主动卖出交易量对股票价格的即时影响程度,反映了市场在面临卖方压力时的流动性状况。该因子在控制了市场风险因素后,使用Fama-MacBeth横截面回归方法,发现其…
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    • 4小时前
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    算法
    量化因子 98:卖方冲击成本
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