Nginx 自己没有处理日志的滚动问题，它把这个球踢给了使用者。一般情况下，你可以使用 logrotate 工具来完成这个任务，或者如果你愿意，你可以写各式各样的脚本完成同样的任务。...本文笔者介绍如何滚动运行在 docker 中的 nginx 日志文件(下图来自互联网)。...创建滚动日志的脚本 创建 rotatelog.sh 文件，其内容如下： #!...下图是笔者测试过程中每 5 分钟滚动一次的效果： 为什么不在宿主机中直接 mv 日志文件？ 理论上这么做是可以的，因为通过绑定挂载的数据卷中的内容从宿主机上看和从容器中看都是一样的。...)： 结合上面的两个问题，我们可以写出另外的一种方式来滚动 docker 中的 nginx 日志。
在查找如何使用Python实现滚动回归时，发现一个很有用的量化金融包——pyfinance。...索提诺比率（Sortino Ratio）：与夏普比率思路一致，核心在于分母应用了下行波动率概念（Downside Risk），计算标准差的时候，不采用均值，而是一个设定的可接受最小收益率（r_min），...收益率序列中，超出这个最小收益率的收益距离按照0计算，低于这个收益率的平方距离累积，这样标准差就变成了半个下行标准差。...对应的，索提诺比率的分子也采用策略收益超出最低收益的部分。与夏普比率相比，索提诺比率更看重对（左）尾部的预期损失分析，而夏普比率则是对全体样本进行分析。...本文主要介绍了pyfinance中returns模块的应用，其他模块的应用将在后续推文中进行介绍。
最后有四个关键的结果： 首先，数据是如何预处理的问题，其中滚动百分比排名优于滚动或扩展窗口Z-Score。...滚动窗口 VS 扩展窗口 表2基于排序法，比较了不同数据滚动方法的测试结果，可以看出更好的准确性并不是更好的夏普比率的先决条件。这是由于滚动窗口能够更快的适应市场的变化，在最重要的时候保持正确。...剔除后可以看到使用滚动百分比排名的逐步判别分析的夏普比率从0.892下降到0.761。无岭回归从0.626下降到0.608。有趣的是，回归树看到从0.639到0.714的改进。...模型解释变量的稳定性 使用滚动窗口，不同时期的同一个变量的解释性也在不断的变化。 本次回测所选变量的换手率为37%。在26%的月份中，股息收益率是被选择的变量。...在19%的月份中，国债收益率是被选择的变量。在17%的月份中，一年期股票风险溢价是被选择的变量。仅使用二次判别分析对股息收益率进行预测，使用一天的滞后，准确率为58.0%，年化夏普比率为0.827。
SwiftUI 是一个强大的框架，它简化了在苹果平台上构建用户界面的过程。SwiftUI 中的一个基本组件是 ScrollView，它允许用户通过滚动导航内容。...ScrollGeometry 和 onScrollGeometryChange 视图修饰符的引入解决了这些挑战，为开发者提供了更多的控制和对滚动行为的深入了解。...在此示例中，我们使用 CGFloat 来跟踪内容偏移的 Y 轴。转换闭包：从 ScrollGeometry 实例中提取所需信息。...动作闭包：处理滚动几何的变化，通过比较旧值和新值，允许我们相应地更新状态属性。...总结今天，我们探讨了 SwiftUI 中的新 ScrollGeometry 类型和 onScrollGeometryChange 视图修饰符。
背景: 弹层里边有可滚动区域时，在移动端的坑我就不多说了。 找了很多解决滚动穿透的方案，最终都不能完美解决。 一气之下自己js撸了一个。 效果图： ?...原理： 1、解决滚动穿透：通过给弹层绑定touchmove和mousewheel事件，取消默认行为实现。...2、取消默认行为后不能滚动：给需要滚动展示的区域绑定touchstart、touchmove和mousewheel事件，监听触发区域的Y值，对应修改可滚动区域的translateY值，实现滚动效果。...} 47 $(this).css('transform', `translate(0px, ${transY}px)`); 48 /* 移动时，滚轮的变化监听...let y = e.originalEvent.deltaY; 70 if (y > 0) { 71 /* 向下翻滚轮 wheelDeltaY的值与之相反
daily_pct_change.rolling(min_periods).std() * np.sqrt(min_periods) vol.plot(figsize=(10, 8)) plt.show() 这里根据金融资产的每日价格百分比变化计算其滚动波动率...这段代码将每日价格变化的百分比用于计算资产的滚动波动率。过程包括设定 min_periods 变量表示一年的一个季度，计算滚动标准差，然后将结果乘以 min_periods 的平方根，实现年化计算。...通过对每日平均收益进行标准化，使用标准差来计算夏普比率，以确定风险调整后的收益。 夏普比率的年化值是将其乘以 252 的平方根，代表一年中的典型交易日数。...夏普比率的数值越高，表示投资组合单位风险所获得的超额收益越高，因此夏普比率可以用来度量投资组合的风险调整后表现。通常情况下，夏普比率越高，投资组合的绩效越好。...它通过计算252天窗口内的滚动最高调整收盘价，以确定从该最高价到当前价格的每日跌幅（以百分比表示）。该代码还计算了同一时期的最大每日跌幅，这代表了从峰值下降的最大百分比。
前言WWDC 24 已经结束，我决定开始写一些关于 SwiftUI 框架即将推出的新特性的文章。今年，苹果继续填补空白，引入了对滚动位置更细粒度的控制。本周，我们将学习如何操作和读取滚动偏移。...新的 ScrollPosition 类型SwiftUI 框架引入了新的 ScrollPosition 类型，使我们能够通过偏移量、滚动视图的边缘、视图标识符等组合滚动位置。...我们还放置了两个按钮，允许你快速滚动到滚动视图中的第一个或最后一个项目。ScrollPosition 类型提供了许多重载的 scrollTo 函数，使我们能够处理不同的情况。...我们将这个偏移量存储在 scrollOffset 状态属性中，并在视图底部显示当前的滚动位置。...总结在本文中，我们深入探讨了 SwiftUI 框架中 ScrollView 的新特性，特别是如何通过 ScrollPosition 类型实现更精确的滚动控制。
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
并监听竖轴滚动的高度 _initScroll() { this.wrapperScroll = new BScroll(this....$refs.wrapper, { click: true, //better-scroll 默认会阻止浏览器的原生 click 事件。...当设置为 true，better-scroll 会派发一个 click 事件，我们会给派发的 event 参数加一个私有属性 _constructed，值为 true。...("scroll", pos => { // 当允许滚动并滚动的y轴小于0 if (this.menuIndexChange && pos.y 的bug //横纵向右偏移16 this.
在公众号的开发中，遇到ios中iframe的scroll滚动事件失效，在此做下记录。 因为接口获取的数据必须放在iframe中展示，滚动到底部按钮变亮，如图： 代码如下： <!
每次训练都用上一个月末的因子去预测股票下一个月的收益，验证集主要用于超参数优化。连续变量的因子在模型中以截面的Rank值作为输入。本文使用了以下模型，模型滚动训练，每一年重新训练一次。...，全样本（All）测试中的模型表现说明： OLS模型的R方为0.81%，说明OLS还是有一定的预测能力。...因子重要性 我们一共使用了94个股因子和11个宏观因子，采用以下方法测试因子在模型中的贡献度：将目标因子的值全部设定为0，并计算模型R方的下降程度，以此判断该因子对于模型的重要程度。...(chpmia)和行业调整后的账面市值比(bm_ia)。...对于我们的基准策略NN4，当我们假设往返成本为80个基点时，在极端情况下，多空设置中的夏普比率从2.91下降到2.34。使用更现实的20个基点的假设，夏普比率仅下降到2.76。
因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响 控制A时，B对y的影响 控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。 一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用hcl颜色方案，不推荐使用rainbow等颜色方案了。...，常用于着色离散变量； sequential的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有
前言我们的滚动 API 中又有一个重要的新增功能：滚动可见性。现在，你可以获取可见标识符列表，或者快速检查并监控 ScrollView 内视图的可见性状态。...它设计得易于使用，允许你将其附加到具有滚动目标布局的任何 ScrollView 上。让我们通过一个示例来探讨这个修饰符的使用。...要了解有关 scrollTargetLayout 视图修饰符的更多信息，请查看我的文章《掌握 SwiftUI 中的 ScrollView：滚动几何》。...完整示例上面对视图修饰符有了初步了解，它的设计得易于使用，允许你将其附加到具有滚动目标布局的任何 ScrollView 上。让我们通过一个示例来探讨这个修饰符的使用。...运行这个 Demo，你会看到一个带有多个文本视图的 ScrollView，当你滚动时，控制台会打印当前可见的项。
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...，与apply的用法一样 STATS：需要对原数据集操作用到的统计量 FUN：操作需要用到的四则运算，默认为减法"-"，当然也可以修改成"+","*","/"，即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值
❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法
清空有3种方法： 1）新生成一个，旧的由系统自己主动回收 2）使用delete 3）使用setLength 将三种方法循环1000万次，代码： 1.public class sbbm...注意append的字符串要都不同样，否则会由于java 的String pool对结果造成影响（即3好于2） 结果： 1.Way2=9438 2.Way1=6281 3.Way3=6469 能够将各方法多反复几次
1.str() 在很多语言里可以将其他类型转化为字符串，不过在R中会返回数据类型。...","virginica": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 2.通过链接读取数据 site 的网站...(5),y=runif(5)) names(df) <- 1:2 取第一列，如果是这样则会报错： df$1 报一个“错误: unexpected numeric constant in "df$1"”的错误...但是这样可以： df$`1` df$后tab键提示出来也是会有反引号的。...： irisSL <- iris$Sepal.Length # 分成五个bins cut(irisSL, 5) # 也可以按我们想要的范围分割 cut(irisSL, breaks = seq(1,8,1
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