同级别走势的中枢震荡有重叠,即意味当下级别走势类型是不能延续啦.走势级别开始升级.根据走势分解定理,可知走势能划分出至少三段当下级别的走势类型. 有三段同级别完成的走势类型,就必须有三个同级别的中枢.这三个同级别中枢的组合结构,也就是同级别中枢重叠后的走势分类. 由于以有两个同级别中枢的存在,所以主要就是看第三个同级别中枢与第2个中枢的组合. 1 第三个中枢与第二个中枢没有重叠,那么就是组成了趋势结构.这个趋势的强度,决定了更大级别走势是否能延续. 2 第三个中枢与第二个中枢有重叠,那么就看这第…

1.有这样一个面图层shp文件(区域相重叠),需要做出如下右图的效果: 2.导入shp文件后,右键shp文件,属性->符号系统 3.高级->符号级别 将面积最大的图层的级别设为最小,面积最小的图层设为最大.应用即可.…

http://ssdb.io/docs/zh_cn/index.html 用户案例 如果你在生产环境中使用 SSDB, 欢迎你给我发邮件(ssdb#udpwork.com), 我很愿意把你加入到下面的用户列表中. 邮件中请包含如下信息: 产品/公司/团队名称 LOGO(作为附件) 网站链接 公司/产品介绍 SSDB的使用简介, 作用描述 懒投资 懒投资 是由源码资本及中国福布斯富豪夏佐全先生联手投资的优质理财平台. 懒投资使用 SSDB 存储会话 Session, 网站定制, 缓存等数据, 并作…

SQLServer事务的隔离级别 数据库是要被广大客户所共享访问的,那么在数据库操作过程中很可能出现以下几种不确定情况. 更新丢失(Lost update) 两个事务都同时更新一行数据,但是第二个事务却中途失败退出,导致对数据的两个修改都失效了.这是因为系统没有执行任何的锁操作,因此并发事务并没有被隔离开来. 脏读(Dirty Reads) 一个事务开始读取了某行数据,但是另外一个事务已经更新了此数据但没有能够及时提交.这是相当危险的,因为很可能所有的操作都被回滚. 不可重复读(Non-repe…

最邻近分类是分类方法中比较简单的一种,下面对其进行介绍 1.模型结构说明        最邻近分类模型属于"基于记忆"的非参数局部模型,这种模型并不是立即利用训练数据建立模型,数据也不再被函数和参数所替代.在对测试样例进行类别预测的时候,找出和其距离最接近的个样例,以其中数量最多的类别作为该样例的类预测结果. 最邻近分类模型的结构可以用下图来说明,图中叉号表示输入的待分类样例,对其分类时选定一个距离范围(虚线圆圈表示的范围),在该范围内包含有个样例(除去待分类样例外,这里=5),这里所…

无限级分类在开发中经常使用,例如:部门结构.文章分类.无限级分类的难点在于“输出”和“查询”,例如 将文章分类输出为<ul>列表形式: 查找分类A下面所有分类包含的文章. 1.实现原理 在<无限级分类实现思路>一文中介绍了几种常见的实现方法,各有利弊.其中“改进前序遍历树”数据结构,便于输出和查询,但是在移动分类和常规理解上有些复杂. 2.数据结构 id fid title 1 0 中国 2 1 江苏 3 1 安徽 4 8 江阴 5 3 芜湖 6 3 合肥 7 3 蚌埠 8 2 无…

在使用navigation的pushViewController进行push的时候,两个页面间的动画会出现卡顿一下再推出的效果,是因为iOS7 viewController背景颜色的问题,看到大神的博客上说:其实不是卡顿,是由于透明色颜色重叠后视觉上的问题,只要在新push里设置下背景颜色就好了 例如:在推出的那个控制器的viewDidLoad设置一下背景颜色就OK了 self.view.backgroundColor = [UIColor grayColor];…

两个或多个块级盒子的垂直相邻边界会重合.结果的边界宽度是相邻边界宽度中最大的值.如果出现负边界,则在最大的正边界中减去绝对值最大的负边界.如果没有正边界,则从零中减去绝对值最大的负边界.注意:相邻的盒子可能并非是由父子关系或同胞关系的元素生成.但是边界的重叠也有例外情况: 1.水平边距永远不会重合.2.在规范文档中,2个或以上的块级盒模型相邻的垂直margin会重叠.最终的margin值计算方法如下:a.全部都为正值,取最大者:b.不全是正值,则都取绝对值,然后用正值减去最大值:c.没有正值,则…

CSS外边距margin上下元素重叠 转载:http://www.gaoyouyou.com/view/77.htm 两个或多个块级盒子的垂直相邻边界会重合.结果的边界宽度是相邻边界宽度中最大的值.如果出现负边界,则在最大的正边界中减去绝对值最大的负边界.如果没有正边界,则从零中减去绝对值最大的负边界.注意:相邻的盒子可能并非是由父子关系或同胞关系的元素生成.但是边界的重叠也有例外情况: 1.水平边距永远不会重合.2.在规范文档中,2个或以上的块级盒模型相邻的垂直margin会重叠.最终的mar…

Sklearn上关于决策树算法使用的介绍:http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 1.关于决策树:决策树是一个非参数的监督式学习方法,主要用于分类和回归.算法的目标是通过推断数据特征,学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型.如下如所示,决策树通过一系列if-then-else 决策规则 近似估计一个正弦曲线. 决策树优势: 简单易懂,原理清晰,决策树可以实现可视化 数据准备简单.其他的方法需要实现数据归一化,创建虚拟变量,删除空白变量…