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    C语言中只读指针变量与只读变量指针

    只读指针变量和只读变量指针看着好像有点绕; 只读指针变量:意思是只读指针的变量 只读变量指针:只读变量的指针 本文的主角是const关键字 如果我们开发的时候,定义了某个变量,不想让别人修改时,就可以使用...printf("%d \n",*p);//222 //指向地址b p = &b; printf("%d \n",*p);//20 可以修改指针变量的值; 也可以修改指针变量的地址; 只读指针变量...//只读指针变量 //这是一个const指针指向的int类型的变量 //const指针指向的整型变量 int *const cp1 = &a; *cp1 = 2;//值可以修改 *cp1...= &b; //cp1 = &b; //指针不能修改 值可以修改; 地址不能修改; 只读变量指针 //一个const指针指向的一个const整型的变量 int const *const...ccp; //*ccp = 22;//error 不能修改 //*ccp = &a;//error 不能修改 值不能修改; 地址也不能修改; 所以这个叫只读变量指针。

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    解决 Linux 挂载 NTFS 分区只读不能写的问题

    有没有小伙伴也是跟我一样电脑上同时装有 Windows 和 Linux 双系统的呢?...但是对于还不太熟悉 Linux 的小伙伴来说,起初总是会踩到各种各样的坑。...平时的时候看看剧打打机啥的就进去 Windows,敲代码做项目的时候就进去 Linux。在 Linux 的时候,就直接挂载 NTFS 格式的那个 D 盘,因为我的代码都在那个盘里。...这时候再回到 Linux 中重新挂载这个 D 盘时,就不会出现只读不能写的情况了。 说到这里,我得唠嗑几句。...这次遇到的坑,其实算不上什么坑,并且我们得承认 Linux 的这个数据保护措施做的很到位,如果我在 Windows 中将电脑休眠了而在 Linux 中还能正常读写的话,那个后果是可想而知的。

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    VaR系列(五):Copula模型估计组合VaR

    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。

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    Kubernetes 1.30:只读卷挂载终于可以真正实现只读了

    令人惊讶的是,在 Linux 上的某些条件下,只读挂载并不是完全只读的。从 v1.30 版本开始,这类卷挂载可以被处理为完全只读;v1.30 为递归只读挂载提供 Alpha 支持。...默认情况下,只读卷装载并不是真正的只读 卷挂载可能看似复杂。...新的挂载选项:递归只读 Kubernetes 1.30 添加了一个新的挂载选项 recursiveReadOnly,以使子挂载递归只读。...recursiveReadOnly: Enabled 这是通过使用 Linux 内核 v5.12 中添加的 mount_setattr(2) 应用带有 AT_RECURSIVE 标志的 MOUNT_ATTR_RDONLY...CRI 运行时: containerd:v2.0 或更新版本 OCI 运行时: runc:v1.1 或更新版本 crun: v1.8.6 或更新版本 Linux 内核: v5.12 或更新版本 接下来

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    VaR系列(三):DCC模型估计组合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 + \

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