马踏棋盘算法介绍马踏棋盘算法也被称为骑士周游问题将马随机放在国际象棋的8×8棋盘Board[0～7][0～7]的某个方格中，马按走棋规则(马走日字)进行移动。要求每个方格只进入一次，走遍棋盘上全部64个方格骑士周游（马踏棋盘）问题的解决步骤和思路创建棋盘 chessBoard , 是一个二维数组将当前位置设置为已经访问，然后根据当前位置，计算马儿还能走哪些位置，并放入到一个集合中(A...

策略回测，也称之为策略回溯测试，是指利用交易市场的历史数据和模拟交易对量化策略执行的有效性和可行性、以及一些指标进行验证和评估的过程。通过策略回测，可以模拟历史的一段交易时段内，根据交易策略产生的交易信号进行实际交易所产生的实际交易结果，通过结果的分析从而判断和评估策略的性能和特性。策略回测则是量化交易中不可或缺的环节，它帮助投资者检验交易策略的有效性和稳健性，避免在实际市场中盲目应用而导致损失。

随着国内许多机构的量化行业的兴起，也出现了一批量化算法做的比较好的算法交易厂商，例如跃然，卡方，非凸等。量化行业在国外参与市场占比已经达到了惊人的75%，但是在国内二级市场的整体参与度不是很高。因此，在国内的二级市场中，量化交易依旧有着极大地市场前景，相比于纯粹的人工盯盘和下单，量化交易有个相对于稳定的收益率和低回撤，较为稳定的为客户持续收益。虽然国内的二级市场有极大的前景让量化交易在人工智能，A

m 一个工程中的源文件不计其数，按期类型、功能、模块分别放在若干个文件中，MakeFile文件定义了一系列的规则来制定哪些文件需先要编译、哪些文案需要后编译、哪些文件需要重新编译、甚至于进行更加复杂的操作，因为Makefile文件就像是一个shell脚本一样，也可以执行操作系统的命令

汇编语言程序设计（第二版） 刘慧婷 王庆生 主编 课后参考答案第一章1.1 什么是机器语言？什么是汇编语言？简述汇编语言的特点。机器语言就是用二进制编码组成的机器指令的集合和一组使用机器指令的规则。汇编语言是对机器指令中的操作码用英文单词的缩写描述，对操作数用标号、变量、常量描述。汇编语言的特点：（1）与机器有关：移植性差，但可直接控制硬件。（2）程序效率高。（3）局限性：受指令的限...

数据挖掘算法Apriori算法的实现1.算法简介Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。2主要...

数据挖掘十大经典算法之–ID31.算法介绍ID3是Quinlan提出的一个著名的决策树生成方法。ID3的基本概念如下：1.决策树中的每一个非叶子节点对应着一个非类别属性，树枝代表这个属性的值，一个叶子结点代表从树根到叶子结点之间的路径对应的记录所属类别的属性值。2.每一个非叶子结点都将与属性中具有最大信息量的非类别属性相关联。3.采用信息增益来选择出能够最好的将样本分类的属性。2.信...

数据挖掘算法FP-tree算法的实现1.算法简介FP-Tree算法全称是FrequentPattern Tree算法，就是频繁模式树算法，他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的，不过不同的是，FP-Tree算法是Apriori算法的优化处理，他解决了Apriori算法在过程中会产生大量的候选集的问题，而FP-Tree算法则是发现频繁模式而不产生候选集。但是频繁模式挖掘出来后，产生关联..

数据挖掘十大经典算法原理1. Apriori算法Apriori是一种关联规则的频繁集算法，其核心思想是通过候选集生成金额情节向下检测两个阶段来挖掘频繁集。它使用支持度寻找频繁集。使用置信度确定强关联规则。2. KNN算法KNN算法的主要思想是计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和待分类元组距离最近的k个训练数据，k个数据中哪个类别的占多数，则该待测元组就属于哪个类别。3. C4.5算法...

Linux Deamon守护进程是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或者等待处理某些事件的发生