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原创怎样理解bazel构建的项目

当你接触一个 Bazel 项目时，首先查看 WORKSPACE 文件了解外部依赖，然后深入到各个子目录的 BUILD 文件，理解代码是如何被组织成库、二进制文件和测试的。构建过程在受控、隔离的环境中进行，尽可能减少外部环境（如本地安装的库、环境变量）的影响。通过精细的依赖分析、高级缓存（本地和远程共享）、并行执行和增量构建，最大化构建和测试的速度。Bazel 根据目标及其依赖关系，构建完整的依赖图，确定每个目标需要执行哪些具体的构建动作（编译、链接等），并检查依赖是否满足。支持分布式构建和缓存。

2025-04-02 19:46:35 645

原创 docker的文件系统Overlay2

│ ├── diff # 该层的实际文件内容（相当于 Lower Dir）由于多个容器可能共享相同的镜像层（Lower Dir），但每个容器有自己的 Upper Dir，因此。│ ├── lower # 指向父层的引用（如 `l/ABC123`）├── merged/ # 合并后的文件系统（容器看到的视图），用于管理容器镜像的分层存储和容器运行时文件系统的合并。├── upper/ # 可写层（Upper Dir）

2025-04-02 19:15:30 307

原创胡润全球富豪榜，是不是很垃圾？

对比福布斯（Forbes）、彭博亿万富翁指数（Bloomberg Billionaires Index），胡润的估值方法更依赖中国本土数据，国际部分可能不够严谨。胡润主要依赖公开信息（如财报、股权披露、媒体报道）估算财富，但许多富豪的资产（如非上市公司、隐性资产、家族信托）难以精确统计，可能导致偏差。胡润百富的核心业务是商业咨询和活动策划，榜单发布常伴随商业合作（如冠名、论坛推广），可能被质疑“付费上榜”或排名倾向性。尽管有争议，但胡润榜仍被媒体、金融机构广泛引用，尤其在中国商业圈内有一定参考性。

2025-04-02 06:26:32 245

原创对倒交易的目的

庄家通过账户间对倒抬高股价，无需动用大量真实资金。例如：A账户高价挂单，B账户买入，实际资金仅在账户间转移，但股价被推高。成交量是散户关注的重要指标，对倒能制造"价量齐升"的错觉。：例如，庄家想在10元价位护盘，可能通过自买自卖挂单，既消耗空方力量，又稳定市场情绪。：在多数市场（如A股、港股、美股），对倒操纵属于明确违规，可能面临证监会调查或处罚。：通过对倒放大成交量，使股票呈现"活跃"假象，诱导散户误以为有资金进场而跟风买入。：在关键支撑位或阻力位（如均线、整数关口）对倒托盘，避免破位引发恐慌性抛售。

2025-04-02 06:23:29 246

原创量化工具-

实时行情（价格、成交量、盘口订单）、历史数据、财务数据（财报、ROE等）、另类数据（社交媒体情绪、卫星图像、供应链数据等）。基于统计学、机器学习（如随机森林、LSTM）或传统技术分析，编写交易规则（例如：“5日均线上穿20日均线时买入”）。提取技术指标（均线、MACD）、基本面因子（市盈率、现金流）、统计因子（波动率、相关性）等，供策略回测使用。拆分大单为小单（TWAP、VWAP）、隐藏订单（冰山订单）、动态调整报价（做市商策略）。通过网格搜索、遗传算法等调整策略参数（如均线周期、止损阈值），避免过拟合。

2025-03-31 14:57:53 382

原创股票市场的送水人

这类公司的本质是**“股票市场的送水人”**，通过技术或流量在金融产业链中分一杯羹，而非直接参与市场交易。其盈利高度依赖用户规模和数据壁垒，但需警惕无牌照跨界经营的法律风险。

2025-03-31 14:55:06 285

原创股票融资融券交易中关键指标

截至当日收盘后，投资者尚未偿还的融券数量（即借券卖出后未买回还券的股票数量）。：截至当日收盘后，投资者尚未偿还的融资总金额（即向券商借钱买股后未还的部分）。：融资偿还额增加，说明投资者在主动降杠杆，可能看跌或获利了结。：当日投资者通过融券（借券卖出）做空股票的总数量（单位：股）。：融资余额增加，说明投资者借钱买入股票增多，市场看涨情绪强。：若股价上涨导致空头被迫平仓（偿还融券），可能加速股价上涨。：融券偿还量增加，说明空方在回补仓位，可能看跌情绪减弱。：当日投资者偿还融资负债的总金额（即还钱给券商）。

2025-03-30 08:02:28 295

原创融资融券科普

（Margin Trading and Short Selling）是证券市场的两种重要杠杆交易方式，允许投资者借钱买股票（融资）或借股票卖出（融券）。你认为某只股票会涨，但资金不足 → 向券商借入资金买入 → 股票上涨后卖出，还钱+利息，赚取差价。杠杆通常1:1（保证金比例50%），即100万本金可借100万，总仓位200万。：在下跌市中赚钱（如借股票100元卖出，跌至80元买回，赚20元）。若股票上涨，亏损无上限（如涨到200元需高价买回，亏100元）。杠杆较低（因风险更高），利息年化8%-10%。

2025-03-30 07:25:10 280

原创股票里RSI是一个什么指标

RS=N日内平均上涨点数N日内平均下跌点数RS = \frac{\text{N日内平均上涨点数}}{\text{N日内平均下跌点数}}RS=N日内平均下跌点数N日内平均上涨点数。）一起使用，提高准确性。单独依赖 RSI 可能会出现误判，尤其是在。，Relative Strength Index）是一个。在实战中，RSI 可以结合其他技术指标（如。中，RSI 可能长时间处于超买或超卖状态。，用于衡量股票或其他资产在一定时期内的。RSI 的计算基于一定周期（通常是。

2025-03-10 14:33:43 359

原创均线、MACD、KDJ、RSI，那这4个指标，在什么情况下是最值得购买的股票？

那么该股票可能处于一个较好的买点。我们可以从多个角度来分析何时是。：股价突破 5 日、10 日均线，且均线形成多头排列。：从超卖区（30 以下）反弹，突破 50 进一步确认。：说明短期市场可能出现强势反弹，尤其是在底部区域。：K 线和 D 线在低位金叉，J 线向上突破。：说明市场买盘强劲，趋势可能反转向上。：说明市场已经超卖，买方力量开始增强。：0 轴下方形成金叉，红柱放量。，金叉说明上涨趋势正在形成。：MACD 反映的是。

2025-03-10 14:23:48 1838

原创 MACD图里的那条signal是什么意思？

是MACD指标的辅助工具，用于平滑MACD线并帮助识别趋势变化。它与MACD线的交叉点是技术分析中常用的买卖信号来源。在你的代码中，Signal Line 已经在MACD图中绘制为一条红色线，与蓝色MACD线和柱状图一起展示。

2025-02-25 07:13:51 494

原创 MACD 是一个什么指标？

虽然MACD指标存在一些局限性，但在实际应用中，如果与其他指标结合使用，并结合基本面和市场环境进行分析，可以有效地提高投资决策的准确性。MACD，全称是Moving Average Convergence Divergence，即移动平均聚散指标，是一种常用的技术分析指标，用于判断股票价格趋势的强度、方向、动能以及可能的反转点。DIF = EMA(12) - EMA(26)，默认情况下，短期EMA周期为12天，长期EMA周期为26天。DEA = EMA(DIF, 9)，默认情况下，DEA的周期为9天。

2025-02-25 05:11:12 1846

原创股票软件里的KDJ是一个什么指标线？

KDJ

2025-02-25 05:09:35 1508

原创 GitLab 与 Gerrit对比

我来帮你详细对比分析 GitLab 和 Gerrit 这两个代码审查和协作平台:代码审查流程:功能特性比较:适用场景:GitLab 更适合:Gerrit 更适合:选择建议:总的来说,GitLab 和 Gerrit 各有特色,需要根据团队规模、项目需求和管理要求来选择。GitLab 更加全面易用,Gerrit 则在代码审查方面更专业严格。

2025-02-22 06:47:03 216

原创在devops里的自动部署中，argocd是否属于自动部署？

是的，ArgoCD确实属于DevOps中的自动部署工具，而且是一个非常重要的GitOps工具。让我详细解释一下：ArgoCD的主要特点是：在自动部署流程中的典型应用场景：它与传统的CI/CD工具（如Jenkins）的主要区别在于：

2025-02-18 11:57:18 173

原创作为监控prometheus与zabbix是不是很类同？

核心差异： Prometheus是为云原生和微服务架构设计的，采用拉取(pull)模式收集数据，特别擅长处理动态和容器化环境。Zabbix是传统的企业级监控系统，主要采用推送(push)模式，更适合监控静态的物理机和虚拟机环境。

2025-02-18 11:52:04 160

原创怎样搭建DevOps工具链

此外还需要考虑使用统一的 Web UI(如Jenkinsfile、Spinnaker)来集中展示和控制整个工具链。整个工具链的选型需要结合团队实际技术栈、人员技能、成本和可维护性等诸多因素权衡考虑。搭建DevOps工具链需要结合实际情况选择合适的工具,并将它们整合起来形成自动化的工作流程。

2025-02-18 08:41:38 183

原创训练一个大模型的捷径——deepseek

现有的大模型通常已经经过大规模的数据训练，并且能在多种任务上进行零-shot推理（即在没有显式训练数据的情况下进行推理）。通过与模型的交互，不断优化目标任务的完成质量，强化学习可以帮助模型逐步提升在特定任务上的表现。总体而言，尽管计算资源有限，利用现有的强大模型仍然可以达到较高的效果，并且通过一些技术如知识蒸馏、强化学习等，可以进一步提高模型的性能。是的，从现有的大模型中通过一问一答的方式“学习”到所需的知识是一种有效的做法，尤其是在算力有限的情况下。

2025-02-03 16:23:07 322

原创 ACID和微服务中的数据一致性的区别

所以在微服务开发中,我们通常不追求强一致性,而是在可用性和一致性之间寻找平衡,采用最终一致性的解决方案。这样既能保证系统的可用性,又能在可接受的时间范围内达到数据一致。而在微服务架构中,由于服务分布式部署,很难像单体数据库那样实现严格的ACID特性。ACID实际上是数据库事务的特性，而不是专门针对微服务的概念。1、CAP理论中选择AP(可用性和分区容错性),牺牲强一致性。

2025-01-21 17:41:25 112