如果你想记录日志文件【新建日志记录文件】 touch my.log chmod u+w my.log nohup npm run dev > my.log 2>my.log & exit 如果没有报错，...【不记录日志】 nohup npm run dev >/dev/null 2>&1 & exit
目录 描述 /usr/X11R6 存放X-Windows的目录； /usr/games 存放着XteamLinux自带的小游戏； /usr/doc Linux技术文档； /usr/include 用来存放...Linux下开发和编译应用程序所需要的头文件； /usr/lib 存放一些常用的动态链接共享库和静态档案库； /usr/man 帮助文档所在的目录； /usr/src Linux开放的源代码，就存在这个目录.../var/local /usr/local 中安装的程序的可变数据(即系统管理员安装的程序).注意，如果必要，即使本地安装的程序也会使用其他/var 目录，例如/var/lock ..../var/log 里的文件经常不确定地增长，应该定期清除. /var/run 保存到下次引导前有效的关于系统的信息文件.例如， /var/run/utmp 包含当前登录的用户的信息....相关文章 linux重要的目录之etc
如果说 lateinit var 和普通的var 有什么区别的话，可以看这篇文章 定义了 aa 是 lateinit String ,而 bb 是 String?。...class Test { lateinit var aa: String var bb: String?...; } public final void setAa(@NotNull String var1) { Intrinsics.checkParameterIsNotNull(var1...>"); this.aa = var1; } @Nullable public final String getBb() { return this.bb;...} public final void setBb(@Nullable String var1) { this.bb = var1; } } 可以从 java 代码看出，
games 存放着XteamLinux自带的小游戏； /usr/doc Linux...技术文档； /usr/include 用来存放Linux下开发和编译应用程序所需要的头文件...帮助文档所在的目录； /usr/src Linux.../var/run 保存到下次引导前有效的关于系统的信息文件.例如， /var/run/utmp 包含当前登录的用户的信息....原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-usr-var.html
中间件分类 ASP.NET Core 中间件的配置方法可以分为以上三种，对应的Helper方法分别是：Run(), Use(), Map()。...Run()，使用Run调用中间件的时候，会直接返回一个响应，所以后续的中间件将不会被执行了。...Run()： 这是一个使用Run方法调用的中间件，Run方法会终止整个中间件管道，它应该返回某种类型的响应。 Use(): Use看起来和Run差不多，但是多了一个next参数。...在本例中，我们下面还使用了Run方法注册了另一个中间件。因为中间件会按照它们注册的顺序进行调用，所以在第一个Use方法里执行next.Invoke()的时候，就会执行下面Run所调用的中间件。
在老的 Linux 发行版本中，系统运行分成不同的运行级别（run level），不同的级别所启动的服务搭配有所不同。...较新的 Linux 发行版本，比如 CentOS 7+，已经将运行级别替换成另一个新的概念--目标（target）。本文会为大家做一个比较，并对两者间的区别做以诠释。...运行级别 Run Level 大家都知道 Windows 有安全模式，它是Windows的最小模式，和普通模式相比，安全模式可以让用户更好地进行系统检测以及错误修复。...Linux 的运行级别是个类似的机制，不同的运行级别有不同的作用： ?...在 Linux 早期，计算机的CPU是单核的，一次只能处理一项任务，所以 init 的设计有它的合理性。
资产组合VaR建模方法回顾 文章中总结了通过DCC模型估计组合向前一日VaR的方法，整体思路如下： 通过Garch族模型估计各资产的波动率 通过DCC模型估计各资产间的相关系数，结合1得到资产组合的协方差矩阵...文章中总结了通过蒙特卡洛方法估计组合向前K日VaR的方法，也可以仅计算组合向前一日VaR（本文只考虑向前1日的情况），文章中也对比了蒙特卡洛方法与DCC方法得到的结果，差异并不大。...随后可以根据权重计算组合收益进而估计VaR。...； 蒙特卡洛模拟估计VaR 第一步：生成符合copula函数的随机数; 第二步：通过随机数得到各资产收益的模拟序列； 第三步：根据各资产权重得到组合收益序列，取p分位数作为VaR估计值 3.实证分析 数据...：S&P500、US 10yr T-Note Fixed Term（同上一篇） 区间：2001-2010 蒙特卡洛模拟次数：10000次 数据和代码在后台回复“VaR5”获取 仅估计最后一天的VaR。
1.模型推导 和单个资产类似，资产组合的VaR定义依然由下式给出 ? 不同的地方在于，这里的波动率应换成组合的波动率，分布函数应换为组合的分布函数。...需要说明的一点是，如果我们假设所有的单个资产收益率都服从正态分布，资产组合的收益率是单个资产收益率的加权和，也服从正态分布，这种情况下，计算VaR只需要对组合的波动率给出估计。...基于DCC-RM模型的VaR ? 基于DCC-Garch模型的时变相关系数 ? 其中，红色线为DCC-RM估计得到的相关系数，绿色线为DCC-Garch估计得到的相关系数，整体趋势一致。...基于DCC-Garch模型的VaR ? 其中，红色线为DCC-RM估计得到的VaR，绿色线为DCC-Garch估计得到的VaR，整体趋势一致。...43data['VaR_DCC'] = -norm(0,1).ppf(0.01)*(data['SP_sigma2']*0.5**2 + data['US_sigma2']*0.5**2 + \
RUN Loop是什么？ 1。runloop是事件接收和分发机制的一个实现。 2。什么时候使用runloop? 当需要和该线程进行交互的时候。主线程默认有runloop。...run loop需要处理的event source 有两种：input sources(常是其他线程的异步的event)和 timer sources（定时器）。...run loop，正如其名称所示，是线程进入和被线程用来响应事件以及调用事件处理函数的地方。...需要在代码中使用控制语句实现run loop的循环，也就是说，需要代码提供while 或者 for循环来驱动run loop。...Run Loop Modes 一个runloop mode就是input sources、timer和observers的集合。每次执行runloop，都需要指定一个mode。
-h|--help 描述 dotnet run 命令为从源代码使用一个命令运行应用程序提供了一个方便的选项。...对于此生成的任何要求，例如项目必须首先还原，同样适用于 dotnet run。...若要运行应用程序，dotnet run 命令需从 NuGet 缓存解析共享运行时之外的应用程序依赖项。 因为它使用缓存的依赖项，因此，不推荐在生产中使用 dotnet run 来运行应用程序。...示例 运行当前目录中的项目： dotnet run 运行指定的项目： dotnet run --project ....，然后运行项目： dotnet run --verbosity m
0、Run/Debug Configurations的坑 在安装完PyCharm后，配置好Settings里的Project Interpreter，这里就是配置pythoy的解释器。...之后运行的时候按Ctrl + Shift + F10 运行编辑器的配置，帮你自动配置好Run/Debug Configurations并运行， 而运行另一个文件或新文件时再按Ctrl + Shift...+ F10，会重新自动配置好Run/Debug Configurations并运行。
I had acannot run programd:cannot run programd:, but I copied the in the lib as well.
首先对VaR的定义做一回顾，上一篇提到，如果我们假设资产标准化的收益率符合正态分布，那么VaR的理论表达式为 ? 上式右边第一项为资产收益率的波动率，第二项为正态分布分布函数的逆函数在p处的值。...从而，VaR可以表示为 ? 其中， ?...VaR 用训练集得到的参数计算VaR，结果如图，其中RM方法为上一篇中介绍过的。 ? 看上去很接近，没什么差别，用与上一篇相同的方法构造投资组合，曲线图如下。...,label = 'VAR_EVT') plt.plot(X,data5.VAR_norm,label = 'VAR_EVT') plt.plot(X,data5.VAR_t,label = 'VAR_t...(d)') plt.plot(X,data5.VAR_CF,label = 'VAR_CF') plt.plot(X,data5.VAR_RM,label = 'VAR_RM') SP.set_xticks
---- VaR定义 这里所说的VaR并非时间序列中的向量自回归模型(vector autoregression)，而是在险价值(Value at Risk)。...也就是说，金融资产的收益率有1-p的概率不会小于-VaR，有p的概率会小于-VaR。如果能准确估计出金融资产未来一段时间内的VaR，对于企业做出投资决策有重要意义。...---- VaR估计 1. HS方法 根据VaR的定义可以看出，如果我们能得到股票收益率的分布函数，就可以直接算出VaR。最简单的估计方法HS,WHS就从这种考虑出发，但不考虑去估计分布。...对比HS和RM方法估计的指数VaR在08年金融危机前后的变化情况。 可以看出，RM方法得到的VaR在金融危机时迅速升高，之后逐渐降低，HS就不说了。 ?...的策略 教材中最后通过VaR设计了一个简单的投资策略，用不同方法下得到的VaR指导投资，把结果进行对比，再次说明RM优于WHS,WHS优于HS。
在大部分情况下使用 var 声明隐式类型的变量，编译器会自动选择合适的类型来处理。...例如： var s = new Student(); 从上面的代码中我们可以看出变量 s 的类型是 Student ，但是这段代码还有一个问题，就是变量的命名。...首先局部变量类型推断不等于动态类型检查，var 声明的变量不是动态变量，c# 会根据赋值符号等号右边的值的类型来确定等号左边的变量类型。其次，编译器会自动判断类型。...首先 var 声明的变量会让代码阅读起来有些困难，因为有可能我们所认为的类型和编译器最终的类型不一样，进而导致在代码中错误的维护开发导致 bug 。...这是因为 var 声明的变量编译器会自动推断其类型，但是开发人员看不到推断出来的类型。其次，如果使用隐式类型的变量的真实类型是内置的数值类型的话会产生类型转换精度下降的问题。
用VAR可以很好的解决这个问题： ? VAR的工作原理是它先录制一个变量，再配合使用Return把录制好的内容拿出来反复多次利用。...这个例子中有两个小细节，注意第二个VAR引用了上一个VAR定义的Sales，也就是说VAR可以引用之前定义好的VAR；第二个细节是在PowerBI公式栏中输入的时候，智能提示会特别提醒你使用已经定义好的...VAR，极大地方便了你的书写。...现在学会了VAR，可以先把Earlier引用的列用VAR来定义： ? 两个公式输出的结果是一样的。...基于上面的四大好处，没有用过VAR的你，有点心动了吧。虽然没有VAR我们一样可以完成工作，但这个函数我极力地推荐大家使用，只为更好。
SQL聚合函数 VARIANCE, VAR_SAMP, VAR_POP 返回数据集统计方差的聚合函数。...大纲 VARIANCE([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] expression [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING]) VAR_SAMP...([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] expression [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING]) VAR_POP([ALL | DISTINCT...VAR_POP:总体方差。 如果数据集中的所有值都具有相同的值(无可变性)，则返回0。 如果数据集只包含一个值(没有可能的可变性)，则返回0。 如果数据集没有值，则返回NULL。...VAR_POP的计算是: (SUM(expression**2) * COUNT(expression)) - (SUM(expression) **2) _______________________
var tmp = "small"; function f(){ console.log(tmp); if(false){ var tmp = "big"; }}f() 第二种场景，用来计数的循环变量泄露为全局变量...var s = 'hello';for (var i = 0; i < s.length; i ){ console.log(s[i]);}console.log(i); // 5
var 的“创建”和“初始化”都被提升了； function 的“创建”、”初始化“和”赋值“都被提升了； let 的“创建”过程被提升了，但是“初始化”没有提升。...举例： function fn(){ console.log(a)//undefined var a =3; console.log(b)//undefined let b =4; } { console.log
之前几篇总结的方法都是对于向前一日VaR的建模，都以是以VaR=波动率乘以分布函数逆函数为基础。...最后求出VaR ? ?...= pd.DataFrame(index = range(ndays)) VaR['ndays'] = np.arange(1,ndays+1) VaR['VaR'] = 0...= pd.DataFrame(index = range(ndays)) VaR['ndays'] = np.arange(1,ndays+1) VaR['VaR'] = 0...= pd.DataFrame(index = range(n)) VaR['ndays'] = np.arange(1,n+1) VaR['VaR'] = 0 VaR['
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