mongodb sort: Executor error during find command: OperationFailed: Sort operation used more than

网络李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 54 次浏览 • 2018-07-09 10:31 • 来自相关话题

mongodb 排序出现内存溢出:
 Error: error: {
"ok" : 0,
"errmsg" : "Executor error during find command: OperationFailed: Sort operation used more than the maximum 33554432 bytes of RAM. Add an index, or specify a smaller limit.",
"code" : 96,
"codeName" : "OperationFailed"
}
使用limit函数限制其输出就可以了:
 
db.getCollection('老布').find({}).sort({'created_at':-1}).limit(1000) 查看全部
mongodb 排序出现内存溢出:
 
Error: error: {
"ok" : 0,
"errmsg" : "Executor error during find command: OperationFailed: Sort operation used more than the maximum 33554432 bytes of RAM. Add an index, or specify a smaller limit.",
"code" : 96,
"codeName" : "OperationFailed"
}

使用limit函数限制其输出就可以了:
 
db.getCollection('老布').find({}).sort({'created_at':-1}).limit(1000)

每天给小孩子看英语视频可以让小孩学到什么?

闲聊绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 54 次浏览 • 2018-07-07 11:10 • 来自相关话题

结论是Nothing。
 
没有互动,没有实际使用,语言没有用武之地,最终只是当做一种娱乐消遣。
那么多看美剧的,问问他们的英语水平,会不会比7岁的在国外长大的小孩的英语水平高? 不会,至少他们连流畅沟通都做不到。
 
结论是Nothing。
 
没有互动,没有实际使用,语言没有用武之地,最终只是当做一种娱乐消遣。
那么多看美剧的,问问他们的英语水平,会不会比7岁的在国外长大的小孩的英语水平高? 不会,至少他们连流畅沟通都做不到。
 

最新版的chrome中info lite居然不支持了

python爬虫李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2018-06-25 18:58 • 来自相关话题

更新到了v67版本后,info lite居然不见了. 我晕.
只好降级......
 
版本 65.0.3325.162(正式版本) (64 位)
这个版本最新且支持info lite的。
 
 
更新到了v67版本后,info lite居然不见了. 我晕.
只好降级......
 
版本 65.0.3325.162(正式版本) (64 位)
这个版本最新且支持info lite的。
 
 

python sqlalchemy ORM 添加注释

python李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2018-06-25 16:17 • 来自相关话题

需要更新sqlalchemy到最新版本,旧版本会不支持。
 
在定义ORM对象的时候,
class CreditRecord(Base):
__tablename__ = 'tb_PersonPunishment'

id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(180),comment='名字')
添加一个comment参数即可。
 
  查看全部
需要更新sqlalchemy到最新版本,旧版本会不支持。
 
在定义ORM对象的时候,
class CreditRecord(Base):
__tablename__ = 'tb_PersonPunishment'

id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(180),comment='名字')

添加一个comment参数即可。
 
 

新股开板后五日均线上穿10日均线

股票李魔佛 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 153 次浏览 • 2018-06-24 09:25 • 来自相关话题

windows 7 python3 安装MySQLdb 库

python李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 98 次浏览 • 2018-06-20 18:04 • 来自相关话题

python3下没有MySQLdb的库,可以直接到这里下载mysqlclient库来替代。https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#mysqlclient
 
python3下没有MySQLdb的库,可以直接到这里下载mysqlclient库来替代。https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#mysqlclient
 

工行的app实在是烂到家了,怎么点击都打不开

闲聊量化大师 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2018-06-20 00:12 • 来自相关话题

都什么年代了,完全和招行这些app无法比,而且看起来就跟网页的网银时代一模一样的垃圾作风(只兼容IE,页面杂乱),垃圾的研发延续到app端,实在无法忍,十次九次打开失败,有导致整个系统假死的,或者系统突然极其卡顿,或者没有任何反应。
都什么年代了,完全和招行这些app无法比,而且看起来就跟网页的网银时代一模一样的垃圾作风(只兼容IE,页面杂乱),垃圾的研发延续到app端,实在无法忍,十次九次打开失败,有导致整个系统假死的,或者系统突然极其卡顿,或者没有任何反应。

赢呗DDW转账失败,一直显示 0 of 12 确认区块

投资量化大师 发表了文章 • 0 个评论 • 467 次浏览 • 2018-06-17 14:39 • 来自相关话题

斐讯开通了天天牛后,需要用电脑端转账到官方的天天牛账户进行确认,后期也需要充值DDW才能参与世界杯的竞猜活动,购买其他的天天牛。 具体教程【斐讯 天天牛绑定教程】
 
刚开始是可以转账成功的,可是后面最近今天却一直卡在0 of 12 确认区块, 无论你选择了多转账费用还是选择少的转账费用,都无法转账成功。




点击查看大图
 
后来咨询了客户后才知道,原来最近斐讯在打击黄牛(刷天天牛),所以天天链的邀请码系统关闭了,而且转账是因为网络拥堵的原因,导致转账卡住了。 而且客服说了,当前转账失败的金额,等到DDW网络正常后会正常转入到天天牛的账号。所以不用担心金额会消失,只需要耐心等待网络修复。
  查看全部
斐讯开通了天天牛后,需要用电脑端转账到官方的天天牛账户进行确认,后期也需要充值DDW才能参与世界杯的竞猜活动,购买其他的天天牛。 具体教程【斐讯 天天牛绑定教程
 
刚开始是可以转账成功的,可是后面最近今天却一直卡在0 of 12 确认区块, 无论你选择了多转账费用还是选择少的转账费用,都无法转账成功。
send.PNG

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后来咨询了客户后才知道,原来最近斐讯在打击黄牛(刷天天牛),所以天天链的邀请码系统关闭了,而且转账是因为网络拥堵的原因,导致转账卡住了。 而且客服说了,当前转账失败的金额,等到DDW网络正常后会正常转入到天天牛的账号。所以不用担心金额会消失,只需要耐心等待网络修复。
 

大小非为什么这么热衷股权质押

回复

股票量化大师 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 111 次浏览 • 2018-06-15 18:33 • 来自相关话题

python量化分析: 股票涨停后该不该卖, 怕砸板还是怕卖飞 ?

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 299 次浏览 • 2018-06-14 19:34 • 来自相关话题

相信大家都有过这样的经验,某个股票忽然直线拉升打到涨停板,然后就会纠结当天要不要卖掉,如果股票没封住,注定会回落,这样会失去部分的利润。 但是又怕卖了后,封死涨停板,然后当天再也买不回来,然后第二天呢,高开就不想去追,或者去追高使得持有该股的成本变高了。
 
那么触及涨停板的个股我们应该继续持有,还是卖掉,还是卖掉做T接回来呢?
接下来用数据说话。【数据使用通联实验室的数据源】
 
首先获取当前市场上所有股票all_stocks = DataAPI.SecTypeRegionRelGet(secID=u"",ticker=u"",typeID=u"",field=u"",pandas="1")
然后获取每一个股票的日k线数据,可以设定一个时间段,我抓取了2012年到今天(2018-06-14)的所有数据,如果是次新股,那么数据就是上市当天到今天的数据。
抓取到的数据包含以下的字段:




点击查看大图 

但是实际用到的字段只有几个, 开盘价,最高价,涨幅,昨天收盘价。
这里我排除了一字板开盘的个股,因为里面含有新股,会导致数据不精确,【后续我会统计,一字板开盘盘中被砸开的概率】,而且数据也排除了ST的个股,因为本人从来不买ST股,所以不会对ST进行统计。fbl =

for code in all_stocks['secID']:
df = DataAPI.MktEqudGet(secID=code,ticker=u"",tradeDate=u"",beginDate=u"20120101",endDate=u"",isOpen="",field=u"",pandas="1")
df['ztj']=map(lambda x:round(x,2),df['preClosePrice']*1.1)
df['chgPct']=df['chgPct']*100

# 非一字板
zt = df[(df['ztj']==df['highestPrice']) & (df['openPrice']!=df['highestPrice'])]
fz= df[(df['ztj']==df['highestPrice']) & (df['openPrice']!=df['highestPrice'])&(df['closePrice']==df['highestPrice'])]
try:
f = len(fz)*1.00/len(zt)*100
fbl.append((code,f))
except Exception,e:
print e
print code
fbl就是封板率的一个列表,包含了每只股票的触及涨停价后封板的概率。 然后对整体的数据取平均值:dx= dict(fbl)
x = np.array(dx.values())
print x.mean()
最后得到的结果是:
64.0866513726

所以保持住涨停的概率还是大一些。所以站在概率大的一边上,触及涨停的时候应该继续持有,会有62.5%会到收盘保持涨停价。
 
(待续)
 
原创文章,转载请注明出处: 
http://30daydo.com/article/331 
  查看全部
相信大家都有过这样的经验,某个股票忽然直线拉升打到涨停板,然后就会纠结当天要不要卖掉,如果股票没封住,注定会回落,这样会失去部分的利润。 但是又怕卖了后,封死涨停板,然后当天再也买不回来,然后第二天呢,高开就不想去追,或者去追高使得持有该股的成本变高了。
 
那么触及涨停板的个股我们应该继续持有,还是卖掉,还是卖掉做T接回来呢?
接下来用数据说话。【数据使用通联实验室的数据源】
 
首先获取当前市场上所有股票
all_stocks = DataAPI.SecTypeRegionRelGet(secID=u"",ticker=u"",typeID=u"",field=u"",pandas="1")

然后获取每一个股票的日k线数据,可以设定一个时间段,我抓取了2012年到今天(2018-06-14)的所有数据,如果是次新股,那么数据就是上市当天到今天的数据。
抓取到的数据包含以下的字段:
cd11.PNG

点击查看大图 

但是实际用到的字段只有几个, 开盘价,最高价,涨幅,昨天收盘价。
这里我排除了一字板开盘的个股,因为里面含有新股,会导致数据不精确,【后续我会统计,一字板开盘盘中被砸开的概率】,而且数据也排除了ST的个股,因为本人从来不买ST股,所以不会对ST进行统计。
fbl = 

for code in all_stocks['secID']:
df = DataAPI.MktEqudGet(secID=code,ticker=u"",tradeDate=u"",beginDate=u"20120101",endDate=u"",isOpen="",field=u"",pandas="1")
df['ztj']=map(lambda x:round(x,2),df['preClosePrice']*1.1)
df['chgPct']=df['chgPct']*100

# 非一字板
zt = df[(df['ztj']==df['highestPrice']) & (df['openPrice']!=df['highestPrice'])]
fz= df[(df['ztj']==df['highestPrice']) & (df['openPrice']!=df['highestPrice'])&(df['closePrice']==df['highestPrice'])]
try:
f = len(fz)*1.00/len(zt)*100
fbl.append((code,f))
except Exception,e:
print e
print code

fbl就是封板率的一个列表,包含了每只股票的触及涨停价后封板的概率。 然后对整体的数据取平均值:
dx= dict(fbl)
x = np.array(dx.values())
print x.mean()

最后得到的结果是:
64.0866513726

所以保持住涨停的概率还是大一些。所以站在概率大的一边上,触及涨停的时候应该继续持有,会有62.5%会到收盘保持涨停价。
 
(待续)
 
原创文章,转载请注明出处: 
http://30daydo.com/article/331 
 

为啥抖音这些那么火 ?

闲聊李魔佛 发表了文章 • 2 个评论 • 112 次浏览 • 2018-06-13 15:59 • 来自相关话题

精神鸦片
 
为什么大家不喜欢看书和学习,因为看书和学习不能获得即可的精神快感,需要时间沉淀。而玩游戏和抖音不一样,你马上就能获得精神上的快感。
精神鸦片
 
为什么大家不喜欢看书和学习,因为看书和学习不能获得即可的精神快感,需要时间沉淀。而玩游戏和抖音不一样,你马上就能获得精神上的快感。

斐讯 天天牛绑定教程

投资量化大师 发表了文章 • 7 个评论 • 2171 次浏览 • 2018-06-12 13:37 • 来自相关话题

天天牛邀请码 8vozbf 可以领取4代牛

 最近斐讯推出了天天牛养成计划。 不过官方没有任何的指示教程,所以个人分享一个教程给大家。
 
1. 先把把旧的钱包备份一下 ,切记!! 而且一定要记得自己设的密码,官方的说法是,如果钱包文件不见了(重装系统),那么里面的币就找不到了,或者你忘记了自己设的密码,那么里面的币也同样没了。
备份很简单,点击 赢呗钱包菜单的 账户-》备份-》账户, 这是会看到一个 keystore 的文件夹,把这个额文件夹拷贝出来就可以了。
 
2. 升级电脑版的赢呗钱包。 因为旧版的钱包没有转出DDW币这个功能。




点击查看大图

有这个转币功能才能转币到天天牛的官方账号进行绑定
 
下载地址: http://www.phicomm.com/cn/index.php/Products/none_details.html
拉到最底下,就可以看到下载链接了。 最好到这个官方网站下载。
 
安装后,设置赢呗钱包的数据包文件夹,最好新建一个,不要和旧的公用一个文件夹,不然很容易吧你旧的钱包给覆盖了,假如你忘记了备份。
 
安装完成后,点击 账户, 备份,我的账户, 这个时候会弹出一个keystore的文件夹, 这时,就需要把上面第一步备份的keystore文件夹替换这个新的文件夹就可以了。 这样就备份完成了。
 
然后重新打开赢呗钱包,这个时候会同步数据,刚开始显示的账户余额是0的,不要紧,慢慢等数据同步完成了就会看到你的新钱包余额了。 记住你的钱包地址,下一步要用到。




点击查看大图
 
3. 然后打开斐讯商城app,进入到天天牛游戏页面, 会提示绑定页面:
首先填入你自己的赢呗钱包的地址,上一步记下的地址。
 
然后需要转币到天天牛的官方账户, 记住你要转的币的数目,这个数目每个人都不一样。
点击下一步。 
 
4. 然后到电脑上,点击转出 按钮。 然后出现的转出页面中会看到转出页面有一个天天牛的下拉菜单




点击查看大图
 
在转出金额那里填入第3部需要转币的金额,一般就零点几个,不会很多。 然后点击转出。 注意,实际转出的币数会多一点,因为每次转需要少量的手续费。
 
转币完成后,需要等待1,2分钟,等待区域链网络同步。
 
一定同步完成了,最底下就会显示你的交易记录了。




点击查看大图
 
这是app上会显示你已经绑定成功了。 
 
这里提供一个邀请码给大家: 8vozbf 
填了后可以领取一只6代牛或者4代牛。 算给我一点写文章的动力吧。
或者你有不要DDW,尽管转给我我哈。 地址:0x2f92eF844DBAa9981b54817FfDc56b778dcA99f3
 




点击查看大图

如果遇到其他问题,可以在下面留言。
 
最近又出现了新问题:
赢呗DDW转账失败,一直显示 0 of 12 确认区块
可以点击进去看详情。
 
原创文章,转账请注明:
http://30daydo.com/article/329
  查看全部
天天牛邀请码 8vozbf 可以领取4代牛

 最近斐讯推出了天天牛养成计划。 不过官方没有任何的指示教程,所以个人分享一个教程给大家。
 
1. 先把把旧的钱包备份一下 ,切记!! 而且一定要记得自己设的密码,官方的说法是,如果钱包文件不见了(重装系统),那么里面的币就找不到了,或者你忘记了自己设的密码,那么里面的币也同样没了。
备份很简单,点击 赢呗钱包菜单的 账户-》备份-》账户, 这是会看到一个 keystore 的文件夹,把这个额文件夹拷贝出来就可以了。
 
2. 升级电脑版的赢呗钱包。 因为旧版的钱包没有转出DDW币这个功能。
qianbao.PNG

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有这个转币功能才能转币到天天牛的官方账号进行绑定
 
下载地址: http://www.phicomm.com/cn/index.php/Products/none_details.html
拉到最底下,就可以看到下载链接了。 最好到这个官方网站下载。
 
安装后,设置赢呗钱包的数据包文件夹,最好新建一个,不要和旧的公用一个文件夹,不然很容易吧你旧的钱包给覆盖了,假如你忘记了备份。
 
安装完成后,点击 账户, 备份,我的账户, 这个时候会弹出一个keystore的文件夹, 这时,就需要把上面第一步备份的keystore文件夹替换这个新的文件夹就可以了。 这样就备份完成了。
 
然后重新打开赢呗钱包,这个时候会同步数据,刚开始显示的账户余额是0的,不要紧,慢慢等数据同步完成了就会看到你的新钱包余额了。 记住你的钱包地址,下一步要用到。
捕获.PNG

点击查看大图
 
3. 然后打开斐讯商城app,进入到天天牛游戏页面, 会提示绑定页面:
首先填入你自己的赢呗钱包的地址,上一步记下的地址。
 
然后需要转币到天天牛的官方账户, 记住你要转的币的数目,这个数目每个人都不一样。
点击下一步。 
 
4. 然后到电脑上,点击转出 按钮。 然后出现的转出页面中会看到转出页面有一个天天牛的下拉菜单
cap2.PNG

点击查看大图
 
在转出金额那里填入第3部需要转币的金额,一般就零点几个,不会很多。 然后点击转出。 注意,实际转出的币数会多一点,因为每次转需要少量的手续费。
 
转币完成后,需要等待1,2分钟,等待区域链网络同步。
 
一定同步完成了,最底下就会显示你的交易记录了。
fin.PNG

点击查看大图
 
这是app上会显示你已经绑定成功了。 
 
这里提供一个邀请码给大家: 8vozbf 
填了后可以领取一只6代牛或者4代牛。 算给我一点写文章的动力吧。
或者你有不要DDW,尽管转给我我哈。 地址:0x2f92eF844DBAa9981b54817FfDc56b778dcA99f3
 
Screenshot_2018-06-12-12-44-18-849_斐讯商城.png

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如果遇到其他问题,可以在下面留言。
 
最近又出现了新问题:
赢呗DDW转账失败,一直显示 0 of 12 确认区块
可以点击进去看详情。
 
原创文章,转账请注明:
http://30daydo.com/article/329
 

斐讯 天天牛邀请码8vozbf 可以领取0代牛

网络量化大师 发表了文章 • 0 个评论 • 268 次浏览 • 2018-06-12 12:47 • 来自相关话题

天天牛邀请码8vozbf 可以领取0代牛
萌宠斐讯“天天牛”

斐讯“天天牛”更具升值潜力

“天天牛”是斐讯首款基于天天链的区块链休闲宠物养成游戏。所有的“天天牛”的养成都将记录在区块链上,这些宠物将是独一无二的,一旦被你拥有,就无法被任何人复制、修改或销毁,令这些宠物极具“收藏”价值。

另一个让斐讯“天天牛”与众不同的是,其形象设计的丰富可爱。相比其他如百度的莱茨狗、小米的加密兔,以及Social Lending的蜂巢星球等让人“无法直视”的宠物造型外,斐讯“天天牛”则是萌萌哒,令人刮目相看。

通过上图可以看出“天天牛”的形象不一,实际上其可由8种一级基因和256种二级基因随机组合而成,萌系造型让游戏变得更为有趣,可玩性更高。

此外,斐讯“天天牛”的数量也相对稀少,获取难度要大一些。而其他诸如莱茨狗、加密兔、蜂巢星球等区块链游戏,放出数量都相对宽松,无形中降低了各自宠物的升值空间。具体如下:

·莱茨狗,只要你有百度账号即可随时领养。

·加密兔,虽然每天11点整限量开放领养,但早点过去都能抢的到。

·蜂巢星球,注册成为用户即送5只蜜蜂,其他如邀请、关注等行为也会送蜜蜂。

可以说,相比其他一线公司区块链宠物的数量泛滥,斐讯“天天牛”仅针对斐讯橙汁Plus会员提供高阶牛,令该萌宠的总体数量有限。不过,物以稀为贵,自然也会更加凸显斐讯“天天牛”的珍贵身价。

“天天牛”怎么领?

据斐讯官网称,斐讯橙汁Plus会员可通过免费的方式从斐讯商城领取一只1代牛,具体流程为:领牛仔----养牛仔----成为天天牛----根据游戏玩法增值。

首先是,领牛仔。领取入口在斐讯商城APP,以H5页面且账号互通形式领取。

·橙汁Plus会员可免费领取一只1代牛和一只4代牛,本着限量领取,先到先得原则,在预领期内领完即止。

·新用户只要注册成功,即可领取一只4代牛,同样数量有限,预领期内领完即止。

·预领阶段每个账号最多只可领取2只。

所有牛仔的外观和数值展示上,只体现代数,使用通用牛形象。真实数值和形象,在牛仔养成天天牛且游戏正式上线后再体现。

其次是,养牛仔。养成过程是与商城进行互动性任务,即要在预领页连续7天签到,完成任务即可达成养成,而在游戏上线后牛仔可自动“孵化”为“天天牛”。

从“牛栏”页面的介绍可知,天天牛具有基因和天赋两个特征以及体重值、成长值、生育值、掘金值、幸福值5个不同的属性。天天牛分为天神牛,天尊牛和0-6代天天牛,天赋数量依次递减,代数越大,天赋数量越少。仅0-6代是由系统产出,天神与天尊级别是需要靠玩家们收集天赋进化而出,增值空间更为巨大。

依托天天链生态场景快速增值

在“天天牛”上线之前,斐讯首款区块链硬件设备“天天链N1”早已公开发布,并受到了广泛的关注。作为“天天链N1”区块链技术的延展应用,“天天牛”用户只需“充值在线时长”,并贡献出自己的带宽和存储空间,就能够得到一定的数字资产“日日赢”。

作为具备虚拟价值的数字资产的“日日赢”不仅可以令用户的“天天牛”得到进化、繁衍、交易,甚至未来即将上线的种植、大富翁玩法也会产生更高价值,同时也可以让用户在斐讯商城上兑换相应的服务产品,比如大容量存储服务、网络加速服务、数字娱乐服务等,相信未来还会有更多的应用场景陆续推出。 查看全部
Screenshot_2018-06-12-12-44-18-849_斐讯商城.png


天天牛邀请码8vozbf 可以领取0代牛
萌宠斐讯“天天牛”

斐讯“天天牛”更具升值潜力

“天天牛”是斐讯首款基于天天链的区块链休闲宠物养成游戏。所有的“天天牛”的养成都将记录在区块链上,这些宠物将是独一无二的,一旦被你拥有,就无法被任何人复制、修改或销毁,令这些宠物极具“收藏”价值。

另一个让斐讯“天天牛”与众不同的是,其形象设计的丰富可爱。相比其他如百度的莱茨狗、小米的加密兔,以及Social Lending的蜂巢星球等让人“无法直视”的宠物造型外,斐讯“天天牛”则是萌萌哒,令人刮目相看。

通过上图可以看出“天天牛”的形象不一,实际上其可由8种一级基因和256种二级基因随机组合而成,萌系造型让游戏变得更为有趣,可玩性更高。

此外,斐讯“天天牛”的数量也相对稀少,获取难度要大一些。而其他诸如莱茨狗、加密兔、蜂巢星球等区块链游戏,放出数量都相对宽松,无形中降低了各自宠物的升值空间。具体如下:

·莱茨狗,只要你有百度账号即可随时领养。

·加密兔,虽然每天11点整限量开放领养,但早点过去都能抢的到。

·蜂巢星球,注册成为用户即送5只蜜蜂,其他如邀请、关注等行为也会送蜜蜂。

可以说,相比其他一线公司区块链宠物的数量泛滥,斐讯“天天牛”仅针对斐讯橙汁Plus会员提供高阶牛,令该萌宠的总体数量有限。不过,物以稀为贵,自然也会更加凸显斐讯“天天牛”的珍贵身价。

“天天牛”怎么领?

据斐讯官网称,斐讯橙汁Plus会员可通过免费的方式从斐讯商城领取一只1代牛,具体流程为:领牛仔----养牛仔----成为天天牛----根据游戏玩法增值。

首先是,领牛仔。领取入口在斐讯商城APP,以H5页面且账号互通形式领取。

·橙汁Plus会员可免费领取一只1代牛和一只4代牛,本着限量领取,先到先得原则,在预领期内领完即止。

·新用户只要注册成功,即可领取一只4代牛,同样数量有限,预领期内领完即止。

·预领阶段每个账号最多只可领取2只。

所有牛仔的外观和数值展示上,只体现代数,使用通用牛形象。真实数值和形象,在牛仔养成天天牛且游戏正式上线后再体现。

其次是,养牛仔。养成过程是与商城进行互动性任务,即要在预领页连续7天签到,完成任务即可达成养成,而在游戏上线后牛仔可自动“孵化”为“天天牛”。

从“牛栏”页面的介绍可知,天天牛具有基因和天赋两个特征以及体重值、成长值、生育值、掘金值、幸福值5个不同的属性。天天牛分为天神牛,天尊牛和0-6代天天牛,天赋数量依次递减,代数越大,天赋数量越少。仅0-6代是由系统产出,天神与天尊级别是需要靠玩家们收集天赋进化而出,增值空间更为巨大。

依托天天链生态场景快速增值

在“天天牛”上线之前,斐讯首款区块链硬件设备“天天链N1”早已公开发布,并受到了广泛的关注。作为“天天链N1”区块链技术的延展应用,“天天牛”用户只需“充值在线时长”,并贡献出自己的带宽和存储空间,就能够得到一定的数字资产“日日赢”。

作为具备虚拟价值的数字资产的“日日赢”不仅可以令用户的“天天牛”得到进化、繁衍、交易,甚至未来即将上线的种植、大富翁玩法也会产生更高价值,同时也可以让用户在斐讯商城上兑换相应的服务产品,比如大容量存储服务、网络加速服务、数字娱乐服务等,相信未来还会有更多的应用场景陆续推出。

CDR最近风头火势

股票量化大师 发表了文章 • 0 个评论 • 109 次浏览 • 2018-06-10 22:48 • 来自相关话题

2007年,时值美股高峰,证监会顺势推出QDII。当时购买也要排队摇号。
 
当年成立的南方全球,到现在,净值都低于1。现在,证监会又推出CDR。
 
银行和券商卖力吆喝,号称1元起售,普惠金融。农民都明白,指导种啥就亏啥。
 
China Southern Fund's QDII products still lose money after 11 years.















 
  查看全部
2007年,时值美股高峰,证监会顺势推出QDII。当时购买也要排队摇号。
 
当年成立的南方全球,到现在,净值都低于1。现在,证监会又推出CDR。
 
银行和券商卖力吆喝,号称1元起售,普惠金融。农民都明白,指导种啥就亏啥。
 
China Southern Fund's QDII products still lose money after 11 years.

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DfJNb7DU8AAPzHQ.jpeg


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python3中定义抽象类的方法在python2中不兼容

python李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 123 次浏览 • 2018-06-10 20:54 • 来自相关话题

在python3中新式的定义抽象类的方法如下:from abc import ABCMeta,abstractmethod

class Server(metaclass=ABCMeta):

@abstractmethod
def __init__(self):
pass

def __str__(self):
return self.name

@abstractmethod
def boot(self):
pass

@abstractmethod
def kill(self):
pass
 
但是这个方法在python2中会提示语法错误。
 
在python2中只能像下面这种方式定义抽象类:
 from abc import ABCMeta,abstractmethod

class Server(object):
__metaclass__=ABCMeta
@abstractmethod
def __init__(self):
pass

def __str__(self):
return self.name

@abstractmethod
def boot(self):
pass

@abstractmethod
def kill(self):
pass
这种方式不仅在python2中可以正常运行,在python3中也可以。但是python3的方法只能兼容python3,无法在python2中运行。
 
原创地址:
http://30daydo.com/article/326
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在python3中新式的定义抽象类的方法如下:
from abc import ABCMeta,abstractmethod

class Server(metaclass=ABCMeta):

@abstractmethod
def __init__(self):
pass

def __str__(self):
return self.name

@abstractmethod
def boot(self):
pass

@abstractmethod
def kill(self):
pass

 
但是这个方法在python2中会提示语法错误。
 
在python2中只能像下面这种方式定义抽象类:
 
from abc import ABCMeta,abstractmethod

class Server(object):
__metaclass__=ABCMeta
@abstractmethod
def __init__(self):
pass

def __str__(self):
return self.name

@abstractmethod
def boot(self):
pass

@abstractmethod
def kill(self):
pass

这种方式不仅在python2中可以正常运行,在python3中也可以。但是python3的方法只能兼容python3,无法在python2中运行。
 
原创地址:
http://30daydo.com/article/326
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sklearn中的Bunch数据类型

深度学习李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 163 次浏览 • 2018-06-07 19:10 • 来自相关话题

在sklearn中自带部分数据 如 datasets 包中




 
那么这个
<class 'sklearn.utils.Bunch'>
是什么数据格式 ?
 
打印一下:




好吧,原来就是一个字典结构。可以像调用字典一样使用Bunch。
比如 data['image'] 就获取 key为image的内容。
 

原创地址:http://30daydo.com/article/325 
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在sklearn中自带部分数据 如 datasets 包中
k1.PNG

 
那么这个
<class 'sklearn.utils.Bunch'>
是什么数据格式 ?
 
打印一下:
k3.PNG

好吧,原来就是一个字典结构。可以像调用字典一样使用Bunch。
比如 data['image'] 就获取 key为image的内容。
 

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招行信用卡的账单日当天消费算下一个月还吗?

闲聊量化大师 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2018-06-07 17:50 • 来自相关话题

比如某人的招行信用卡的账单日是20号,那么在20号当天消费,是算入下一个的还款周期里面的。
举个例子:
5月20日是账单日,那么根据招行的规定,那么在6月9就是还款日。 
如果在5月20日当天用信用卡消费了,那么这一笔是算入到下个月的还款周期,也就是到7月9日还款。
因为这一笔会记到6月20的月账单里面。而6月20的账单是到7月9日才还款的。 查看全部
比如某人的招行信用卡的账单日是20号,那么在20号当天消费,是算入下一个的还款周期里面的。
举个例子:
5月20日是账单日,那么根据招行的规定,那么在6月9就是还款日。 
如果在5月20日当天用信用卡消费了,那么这一笔是算入到下个月的还款周期,也就是到7月9日还款。
因为这一笔会记到6月20的月账单里面。而6月20的账单是到7月9日才还款的。

sklearn中SGDClassifier分类器每次得到的结果都不一样?

深度学习李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 179 次浏览 • 2018-06-07 17:14 • 来自相关话题

如下代码:sgdc = SGDClassifier()
sgdc.fit(X_train,y_train)
sgdc_predict_y = sgdc.predict(X_test)
print 'Accuary of SGD classifier ', sgdc.score(X_test,y_test)
print classification_report(y_test,sgdc_predict_y,target_names=['Benign','Malignant'])
每次输出的结果都不一样? WHY
 
 
因为你使用了一个默认参数:
SGDClassifier(random_state = None)
 
所以这个随机种子每次不一样,所以得到的结果就可能不一样,如果你指定随机种子值,那么每次得到的结果都是一样的了。
 

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如下代码:
sgdc = SGDClassifier()
sgdc.fit(X_train,y_train)
sgdc_predict_y = sgdc.predict(X_test)
print 'Accuary of SGD classifier ', sgdc.score(X_test,y_test)
print classification_report(y_test,sgdc_predict_y,target_names=['Benign','Malignant'])

每次输出的结果都不一样? WHY
 
 
因为你使用了一个默认参数:
SGDClassifier(random_state = None)
 
所以这个随机种子每次不一样,所以得到的结果就可能不一样,如果你指定随机种子值,那么每次得到的结果都是一样的了。
 

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求港股数据获取PYTHON代码

股票李魔佛 回复了问题 • 3 人关注 • 1 个回复 • 721 次浏览 • 2018-06-07 16:09 • 来自相关话题

可转债2018 下半年策略

股票李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 126 次浏览 • 2018-06-05 01:28 • 来自相关话题

平摊10至20个转债,一个转债解决至少130,在90以下的转债到成功赎回收益率在50%以上,就是10个转债不幸有一个违约,那你还是赚的,转债的最终目的还是促成转股,下有保底债券收益!
我现在只建了一成仓,跌到88以下开始慢慢摊,不急!!
不要被表象所迷,转债毕竟是债,是有底的东西 跟那时的A类也一样,吐弃不等于烂!
慢慢吃!! 查看全部
平摊10至20个转债,一个转债解决至少130,在90以下的转债到成功赎回收益率在50%以上,就是10个转债不幸有一个违约,那你还是赚的,转债的最终目的还是促成转股,下有保底债券收益!
我现在只建了一成仓,跌到88以下开始慢慢摊,不急!!
不要被表象所迷,转债毕竟是债,是有底的东西 跟那时的A类也一样,吐弃不等于烂!
慢慢吃!!

斐讯天天链挖矿每天有多少个? 用的联通网络

投资量化大师 发表了文章 • 0 个评论 • 1596 次浏览 • 2018-06-05 00:56 • 来自相关话题

上个月撸了个斐讯天天链N1和一个移动硬盘H1,然后激活了白金会员。 准备挖矿之旅。
 
家里接的是小区垄断的宽带,上网检测了下IP,是联通的网络,正常速度8M左右。 






按照教程,注册激活,把硬盘格式化,然后开着天天链。每天都开着,一直在线,指示灯保持常亮。
然后每天打开日日盈app查看收益,少的可怜,平均一天0.8个,1个都不到。 目前木鸡上天天链的虚拟币DDW价格才0.4元一个,也就是4毛钱一个币,然后每天只能赚3毛钱,我去,电费都亏了。





挖了29天,才25个币。 而且现在是每天越挖越少。 币价越来越低。搞得家里的wifi网络和有线网络也变得卡了。
 
所以果断关掉天天链,真是费电不讨好。
 
附一张4月的币价:






 
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http://www.30daydo.com/article/262 查看全部
上个月撸了个斐讯天天链N1和一个移动硬盘H1,然后激活了白金会员。 准备挖矿之旅。
 
家里接的是小区垄断的宽带,上网检测了下IP,是联通的网络,正常速度8M左右。 

联通.PNG


按照教程,注册激活,把硬盘格式化,然后开着天天链。每天都开着,一直在线,指示灯保持常亮。
然后每天打开日日盈app查看收益,少的可怜,平均一天0.8个,1个都不到。 目前木鸡上天天链的虚拟币DDW价格才0.4元一个,也就是4毛钱一个币,然后每天只能赚3毛钱,我去,电费都亏了。

1Screenshot_2018-06-05-00-47-41-376_日日赢.png

挖了29天,才25个币。 而且现在是每天越挖越少。 币价越来越低。搞得家里的wifi网络和有线网络也变得卡了。
 
所以果断关掉天天链,真是费电不讨好。
 
附一张4月的币价:

code11.PNG


 
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51jb 脚本之家真逆天

每日总结李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2018-06-04 17:51 • 来自相关话题

几乎所有IT类的pdf电子书都可以在这个脚本之家获取的到,比很多专业的电子书网站都要强!
前列推荐!!!
几乎所有IT类的pdf电子书都可以在这个脚本之家获取的到,比很多专业的电子书网站都要强!
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ubuntu samba连接斐讯天天链N1 提示 Host is down.

Linux李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 443 次浏览 • 2018-06-02 16:48 • 来自相关话题

配置:
斐讯天天链N1 + 斐讯硬盘H1
ubuntu 和天天链在同一个内网中。
 平时个人在ubuntu下使用的mount命令不管用。 提示 Host is down
如果直接用gui连接,是没问题的(打开文件夹,选择连接服务器,然后服务器地址填 smb://192.168.1.1 ) 然后就可以访问天天链的硬盘。 
但是为什么使用mount命令就不行了呢 ?
 
通过不断更改参数,发现问题出在斐讯samba的版本用的是老旧的vers 1.0. 这时需要你在mount命令中制定版本。
 sudo mount -t cifs -o username=root,password=xxxxx,uid=1000,gid=1000,vers=1.0,_netdev //192.168.1.88/HDisk /home/use/net
通过上述的命令, 就可以把斐讯的硬盘mount到本地,并且有权限可以读写。
记得加上
uid=1000,gid=1000, 不然会没有权限读写,只能一直使用sudo 才能读写哦。
 
 
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配置:
斐讯天天链N1 + 斐讯硬盘H1
ubuntu 和天天链在同一个内网中。
 平时个人在ubuntu下使用的mount命令不管用。 提示 Host is down
如果直接用gui连接,是没问题的(打开文件夹,选择连接服务器,然后服务器地址填 smb://192.168.1.1 ) 然后就可以访问天天链的硬盘。 
但是为什么使用mount命令就不行了呢 ?
 
通过不断更改参数,发现问题出在斐讯samba的版本用的是老旧的vers 1.0. 这时需要你在mount命令中制定版本。
 
sudo mount -t cifs -o username=root,password=xxxxx,uid=1000,gid=1000,vers=1.0,_netdev //192.168.1.88/HDisk /home/use/net

通过上述的命令, 就可以把斐讯的硬盘mount到本地,并且有权限可以读写。
记得加上
uid=1000,gid=1000, 不然会没有权限读写,只能一直使用sudo 才能读写哦。
 
 
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python获取每天的涨停个股数据 和昨天涨停的今天表现

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 396 次浏览 • 2018-06-02 10:47 • 来自相关话题

python获取每天的涨停个股数据 和昨天涨停的今天表现
 




今日的涨停信息





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股票涨停数量求助~~

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股票老叔叔 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 133 次浏览 • 2018-06-01 17:10 • 来自相关话题