猿编程pathon产量定义

电脑史上最牛逼的设置，让性能直接飙升百分之二百！不管你是什么配置的电脑，也一定要做好这个设置，否则电脑就会越用越费。同时按住键盘， win 加二就会打开运行窗口，在里面输入 macconfig， 回车，在打开的窗口里找到引导，点击高级选项，将处理器个数勾选，再把这里的数值改为最大，就可以激发电脑的最高性能。接着点击确定，点击应用，点击确定选择重新启动，重新启动后，你电脑性能就会直接飙升了。

用写好的网格交易策略进行回测，这里有十档，十档的网格，那么最多的时候有可能会开到十首，那么我们这里资金给他改为两百万， 回测时间是八月十五到今天十二月十六，网格基准值我们给他调为七千三，把一为一格，这是完整的代码，直接开始回测， 胜率八十七点八八英镑比一点零五，收益七十四年画四百四十三，这个就很恐怖了，最大回测白酒下脬四点六都是很好的。这个回测区间其实主要是因为指数在这边横了几个月了， 所以取这个中间值去做回测，其实是开了天眼的。如果是后续我们还是判断 横盘震荡，那么还可以继续用这个策略去跑，因为效果是非常不错的。但是如果这边破位向下或者是突破向上，那么这个网格都有可能会失效，但是从目前的这个收益情况来看，还是不错的。两百万到最后变成三百四十八万， 我们可以随便选取一个时间来看一下这个交易的逻辑跟我们符不符合。十二月十五日一点三十四分是买平，那么前面应该是迈开，那应该看十二月十二日迈开，七三七五迈开， 十二月十二日七三七五高点迈开，接下来之后在十二月十五日 买屏，七二九九跌破七千三这一档的时候买屏，这样看这个其实策略写的应该是没问题的， 总之这个是根据当下的行情去判断的，这个基准值七千三来进行回测的，如果是用七千五回测，或者是用六千七，或者是七千回测，效果可能没这么好，我们用七千回测一次，试一下，直接运行， 很明显升率会有所下降，收益也有所下降，年化是百分之二百七，最大回测是七点六六，年化下坡三点七，所以用不同的基准来回测，效果其实都是不一样的。 所以网格的核心就是判断他是走正当行情的话，那么网格的效果是非常不错的。不过像这边走这个大单边趋势，那么用网格的话，如果你设的基准是在五千五或者五千六，那么推到七千多，那一定是会爆仓的。 所以对于网格的使用，我觉得还是需要对市场的这个运行的走势需要有一个判断的前提，不然走 大单边的情况下会非常难受。当然你也可以直接把整个区间都设为网格基准，我就设在六千五可以吧，就设在六千五，然后往下每往下一百个点做一个网格，一直到五千五，往下十档，五千五，往上十档到七千五， 这个大的区间作为一个网格来进行交易，我觉得应该也是 ok 的 吧。我们可以回测一下，把它设在六千五，从这个合约有的时候开始，我们进行回测一下六千五，一百个点大概是百二，我们就设百二吧。先测一把，看一下 这个是全覆盖的，全覆盖的上下高低，两千个点的全覆盖， 这个回测结果出来了，胜率八十一，盈亏比一点二九，收益率二十七，年化四十七，我觉得用这个全覆盖的包仓的概率是比较低的，那收益也是正的，所以我觉得这个网格其实还是挺好的，只是这个参数的设置以及对行情的判断还是需要一定的经验， 我们可以打开这个图形界面，看一下它的这个开仓情况，整个的开仓情况一开始做多打到一档停掉下来再接多再平又平，接多平接多平平平，就这样子一直操作， 所以我觉得还是 ok 的。 这个档位的设置以及是偏趋势多头还是偏趋势空投，我们这边其实都是可以提前设定的，所以策略其实没有好坏，关键在于用的时候是否符合这个行情的走势，这个网格交易策略我们就学习完了。

这两天程序员的圈子可能被一个新闻刷屏了，就是美团的开发团队开始要求前端开发人员转全站开发，就是以后借助 ai 的 开发工具啊，这种就没有前段后段之分了。 嗯，当然这肯定是一个趋势了，因为我们知道自从切的 gdp 出来之后，引爆的这一次 ai 的 技术革命开始以来啊， ai 技术应用在辅助软件开发方面简直是日新月异，感觉几个月就有新的技术出来。 我们开玩笑就说人人都可以当程序员，就是只要是产品经理把这个需求描述的足够详细给大模型，大模型就能直接做出来。 哎，当然啊，就是现在我们看到的一些效果啊，都是说从零到一都很惊艳。比方说你一个全新的需求啊，给他说帮你做一个 app 啊，做一个小程序啊，做一套管理系统啊，你给他描述清楚一个需求，文档他直接能出来， 但是有很多的就是老系统有一些历史包袱，你讲不清的。 就像以前换一个产品经理啊，换一个开发大家，如果是文档或者注是写的不清楚，你都不知道那行代码为什么要那么写，但是你如果真注掉了，它肯定还有问题。现在很多人都说 ai 的 辅助软件开发工具啊， 也救了一些，就是老的程序员，为什么呢？是因为这种技术的革新啊，技术的门槛，语言的门槛，借助于 ai 开发工具，然后都能直接跨越了。现在最值钱的就是要懂业务的，就这种老程序员 啊，为什么？因为老成员沟通的技能，然后还有这种对业务的熟悉程度啊，这种都比较好，他能很清晰的知道这里边的坑，知道这里边比较复杂的逻辑，业务逻辑， 然后通过这种什么 pro mode， 一 些给 ai 大 模型交互的方式，准确的输出给 ai 大 模型，我大胆预测一下未来啊。 嗯，第一点就是无论 ai 辅助软件开发的技术再怎么发展，也救不了老程序员的事业， 因为市场淘汰老程序员，他最主要最根本的原因还是因为他的工资太高，对于企业来说，你的投入产出比是最重要的，就是他能降低投入，提高产出，他宁愿用一些信任，即使你不属于他的业务流程，他还会给你时间去熟悉的。 然后第二点就是在未来，程序员和软件开发人员的需求量会急剧下降，现在看到的都是一个人加 ai 的 工具，都可以顶三个人的效率，所以说在未来可能空空。当然我们可能也注意到一些新闻， 现在计算机科学技术已经不是第一热门的专业了，对吧？第三点呢，就是程序员未来会越来越卷，无论是对于淘汰的程序员还是能找到工作的程序员，都会更卷的，所以大家做好心理准备吧，未来已来，好，拜拜。

大家好，这里是想下班的源。由于沉迷于游戏开发无法自拔，导致很久没有分享视频了，今天和大家分享一个自己开发游戏过程中首搓的延时对列服务。 延时对列在业务开发中经常会被用到，比如面试题里经常提到的如何实现订单三十分钟后自动取消这种功能。而游戏中也经常需要这种功能， 比如卡牌类游戏中三十秒后玩家如果还没有出牌，就自动进入下一个玩家出牌的阶段。 这种功能最简单的方式当然可以直接利用 java 的 现成池来实现，但业务服务器会经常需要发布新版本而重启，这就会导致原来存于内存中将要执行的延时消息丢失。 所以延时消息还是需要持久化和单独部署，从而避免业务服务器频繁重启导致问题。但市面上这种支持延时队列的中间件还是太重了， 主播那三瓜两枣买的服务器部署业务服务已经很吃力了，所以需要一个非常轻量级的严式队列服务，于是就自己手搓了一个。这个手搓的服务有多轻量级呢？这么说吧，连分都没有打听，可知心的价报不到十兆。 这个服务通过阶梯对外暴露 h t、 d、 b 接口，然后利用时间轮算法实现高精度的延时控制，并通过瑞典斯对消息进行持久化。目前已在阶梯一上开元，有需要的小伙伴可以自提哦！另外不妨加个关注，点个赞吧，谢谢！

说项目这件事，好，我们说大厂对于应届生的要求，这里面需要加前提啊，你到底是应届生还是社招生， 要求完全不一样。大厂对于应届生的要求 对于项目来说要求很低，真心不高，只要你算法基础知识过关，这个项目呀，就是个锦上添花的事情，听懂没？ 在大厂的眼里啊，你们应届生那个做的做的这些项目你做的再深，在大厂的眼里呢，也都是个小卡拉咪。 但是在大厂的眼里，如果你的算法过关，那我可以随意的培养你，我放到你任何项目组里头，你都能够顶起事来， 都能够顶得起来，立得起来，理解吧，所以看重的是基础，而很多的中小厂，我说的是很多大概率的是看重什么， 招之即来，来之能战啊，来了就能干活。至于你说你基础知识有多丰厚，对我来说意义不大， 那么这个时候的项目呢？就是和实战最接近的项目，是最能打动的，最能打动面试官的。什么叫和实战最接近项目呢？不同语言不同方向的要求不一样。拿找我来举例子，分布式为服务， 如果能，后面后面都是加分项了啊。大模型大并发，这都是加分 项，服了这个讯飞了，连个大字都没有吗？大并发，嗯，大模型大并发是吧？这是基础要求， 这是加分项哈，这是最好的，这是说你的基础知识和那个算法到底过不过关，关系没那么大，所以这个要求不一样。所以什么样的项目能打动啊，来看看能不能满足这些。