请问一下这个函数为什么执行一次就行,第二次就不行呢?

maya8maya85 2016-08-01 11:30:35
void get_videoinfo(char bFile[MAX_PATH])
{
av_register_all();
avformat_network_init();

vs = (VideoState *)av_mallocz(sizeof(VideoState));

AVFormatContext *pFormatCtx = NULL;

pFormatCtx = avformat_alloc_context();

if (avformat_open_input(&pFormatCtx, bFile, NULL, NULL) < 0)//重新选过bFile文件,就断在这里了,是没有释放好吗?
{
return;
}

// 获取流信息
if (avformat_find_stream_info(pFormatCtx, NULL) < 0)
{
return;
}

currentvwidth = pFormatCtx->streams[0]->codec->width;
currentvheight = pFormatCtx->streams[0]->codec->height;
currentvduration = (int)pFormatCtx->duration;

avformat_close_input(&pFormatCtx);
pFormatCtx = NULL;
av_freep(vs);
vs = NULL;
avformat_network_deinit();
}
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maya8maya85 2016-08-03
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引用 7 楼 usbdev 的回复:
楼上正解。 另外建议你的字符串参数传递,用引用减少内存复制; 这种资源类的管理用RAII方式。
什么正解。。。资源没释放,这个好解决啊,还有char bFile[MAX_PATH]是用不上的参数
everlost 2016-08-03
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楼上正解。 另外建议你的字符串参数传递,用引用减少内存复制; 这种资源类的管理用RAII方式。
zgl7903 2016-08-03
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中间的两个return 非常容易造成问题 return 时有资源没有释放
maya8maya85 2016-08-03
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没人会吗?。。。。。。
maya8maya85 2016-08-01
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引用 1 楼 shenyi0106 的回复:
因为它只被调用的一次
请问一下,如果我再选文件的话,如何可以重新获取视频的信息呢?
maya8maya85 2016-08-01
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引用 2 楼 VisualEleven 的回复:
那你自己Debug模式下F10单步执行一下,看看哪个函数调用失败了?
你是没看到我注释吗?
Eleven 2016-08-01
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那你自己Debug模式下F10单步执行一下,看看哪个函数调用失败了?
shenyi0106 2016-08-01
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因为它只被调用的一次
智能合约虚拟机赋予了区块链运行去中心化应用(Dapp)的能力。它让区块链演化为“操作系统”,孕育出繁荣的Dapp生态。一款优秀的VM不仅仅是要完成确定、高效、安全地执行合约字节码的功能,它应该足够通用,能最大化节省开发者的成本,甚至能形成独立的开发者生态。从架构上来说,VM为智能合约提供计算资源和运行容器,区块链的共识、执行模块与VM是完全解耦的。在区块链2.0项目中,我们看到大部分项目将VM作为区块链项目的一个子模块,一同编译进二进制中;Fabric更进一步,链码被编译成独立的程序,运行于独立的docker容器中,通过grpc与节点交互。如此,可将数据与逻辑彻底分离;在未来,VM可能以硬件的形式安装在“矿机”中,通过更底层的如PCIe接口与区块链进行通信。业界的Nervos CKB使用RISC-V实现VM,为演化成硬件模块做准备。架构设计验证层验证层会对合约字节码及传参进行一些验证,包含ABI验证,环境检查与版本检查三个环节。ABI验证:利用合约ABI对用户发送的合约调用及参数进行校验。环境检查:检查虚拟机执行环境是否符合预期检查Config字段。字节码是否合法。exports是否包含apply与memory,以及类型是否正确;是否包含start(被禁用);是否包含import,import的模块是否合法。解释器模块是否ready。版本检查:检查合约版本,选择对应版本的解释器。注入层注入层主要对合约字节码注入一些必要的代码,以及构建相应的执行上下文。Gas MeteringGas metering是用于统计每一个操作所须花费的Gas。原理非常简单:实现Env_api方法useGas。将wasm字节码恢复成易于解析的格式化文本(如JSON)。将useGas注入到格式化文本中将格式化文本重新恢复成wasm字节码。这里有一个值得考虑的问题:**Gas Metering能否放到编译期去做?**在编译器做Gas metering注入的好处是只须要注入一次,节省了执行时的开销。但这样的弊端也很明显:Gas Table本属于区块链协议的一部分,但却被放到合约编译器中,恶意用户只须要更改编译器的Gas Table即可完成作恶,作恶成本大大降低。若Gas Table需要修改,无法再对已部署的旧合约更新Gas Metering,导致新老合约的Gas收费标准不一致。在每次执行时进行一次Gas Metering注入,虽然牺牲了一些执行效率,但换来了Gas灵活变更的特性,这对于不断调整、迭代的公链项目是至关重要的。一种更好的方案,是将Gas Table以合约形式部署,无须硬分叉便可更改Gas Table的参数。Env API 注入Env_api是区块链提供给合约层用于与区块链进行交互的接口。注入原理如下:合约字节码(wast)中包含形如(import env getAddress (func ...))的代码段。意为从env模块中导入getAddress函数。env模块从哪来呢?由虚拟机利用解释器的API构建原生模块,并实现预先设计的Env_api。这里的Env_api都须要用原生语言实现。利用解释器的moduleResolver在执行代码前注入。经以太坊基金会Go-team的gary推荐,这里隆重介绍下EVMC这个项目。它提供了一套虚拟机和客户端之间的通用交互接口。不同的VM只需要实现这些接口,即可为以太坊客户端提供交互功能。如此将客户端与虚拟机实现相互分离,更能够根据实际情况灵活切换底层虚拟机实现。上下文构建我们还需要给合约执行构建合理的上下文环境,提供必要的内部模块和数据以供合约使用,包括:区块链账本实例,提供区块、交易等信息的调用接口。状态数据库实例,提供状态数据的增删改查的调用接口。当前Transaction与Action的相关数据。当前区块高度和区块时间。执行执行层是虚拟机的核心模块,负责执行合约字节码并返回结果。它必须具备以下几个特性:确定性:即相同入参和上下文,无论在什么设备上运行,何时运行,运行几次,都必须获得相同结果。高效执行:虚拟机的执行时间不大于共识算法给于交易执行的最大时间。停机与回滚:须要有相应停机机制。在执行失败时须要对本次执行涉及的所有状态变更进行回滚。沙箱环境:即保证合约与合约之间、合约与宿主系统之间的资源隔离。能够防备恶意和故障合约的不良影响。Apply执行合约字节码,实际是调用合约代码中的apply函数。合约上下文,包括用户指定调用的合约方法名和对应入参,通过Env_api在实际apply实现中获取,最终调用相应的合约方法。栗子详见系列第二篇。Memory合约除了应导出apply函数外,还须要导出memory对象。memory对象是wasm编译器在合约编译时自动注入,通常会开辟一页内存(64KB) (memory $0 1)。解释器会初始化一个线性字节数组作为内存供wasm使用,wasm与区块链数据交互是依靠内存共享的形式,通过该字节数组进行传递。(这也是为何在Env_api设计里,很多数值的传参是offset与length的组合)Wasm的内存数组是按照| static memory | dynamic memory |的次序划分,static memory中存放编译期的字符串或数组,dynamic memory用于运行期的数据存储,并且可以动态扩容。为了防止dynamic memory无限制地扩容,需要有合理的收费机制与内存分配上限。AssemblyScript提供了一个额外的位于static memory之前的预留空间,称为reserved memory。这使得我们在运行期可以将一些变长数据(如字符串,数组等)以Global的形式导入wasm。这样wasm无须调用Env_api即可直接使用上下文的变量,如发送方、接收方、合约地址、当前调用的合约方法名等。状态存储对VM最本质的需求是对状态存储的需求,这种存储是达成共识的、不可逆的,从而实现了去中心化应用中数据的信任存储。Ethereum1出现的状态爆炸问题给我们敲响了警钟——只收取每一次读写操作的费用,而不收取占用存储的费用,是不合理的。如果不对占用存储收费,则用户可以无限制地占用区块链的稀缺存储资源;且由于没有好的数据清理机制,区块链的状态就会不断增长,即所谓“爆炸”。状态存储付费是很自然想到的方案。如何设计合理的状态存储付费方案,有两个底层逻辑需要考虑:用户应当为占用链上的稀缺存储资源付出成本。这里的成本是广义的,可以是代币价值、机会成本与承担额外风险等形式。状态存储的使用属性最大化,投资属性最小化。须要避免出现用户大量囤积存储资源,提高资源利用率。EOS使用【RAM】来解决状态收费的问题。开发者须要使用代币向系统合约购买RAM,存储状态数据须要消耗对应大小的RAM资源,当数据删除时RAM资源也会相应释放,并且可以卖回给系统拿回代币。但开发者须要承担RAM和代币价值波动风险。如何对RAM定价呢?EOS创新性地引入了Bancor算法对RAM进行模拟市场定价。Bancor算法有两个特点:数字货币价格取决于存储金金额和代币流通量,真实模拟了市场供需关系;人机交易,无须对手盘,这使得“巨鲸”可轻易做多或做空,导致价格波动剧烈。也正因为上面两个特性,EOS主网刚上线时,出现了大量RAM资源被囤积,RAM价格被瞬间拉至高位,又在随后的一周内快速下降,造成了“割开发者韭菜”的情况。V神在2018年曾提出过使用【状态租金】来解决状态爆炸问题。状态租金很像当前云计算服务的商业模式,用户不仅花费购买占用空间大小,还须购买占用时间。对于状态租金方案的具体设计,我们仍然须要考虑以下几个问题:用户体验:当状态出租时间快到期时,如何提醒用户续费?时间到期后状态数据是否立马清除?不同级别的数据是否有区别的对待?(云服务厂商都会提供到期后的赎回期,以防止关键数据被意外删除)支付对象:哪些数据需要支付租金?除了合约的状态数据必然要支付租金以外,账户本身的元数据(balance, nonce等)是否也要付租金?如果需要,时间到期后清零,势必损害用户的资金安全(与区块链保护数字资产的理念相背),同时nonce为0后可能会遭受重放攻击。如果不需要,仍然无法抑制因新账户的创建而产生的状态爆炸问题。定价:链上存储资源的稀缺程度,与区块链的生态价值及当下的市场需求密切相关。如何建立一个合理定价模型便是个非常重要的问题。Ethereum Research中有大神对状态租金的方案进行了细化,引入了激励机制用于租赁过期的发现和确认,并且允许在状态数据删除后申请恢复。Nervos CKB结合了状态买卖和状态租金的长处,利用原生代币代表占用全局状态的权利,且汇率恒定,即1 CKB代表1 Bytes的存储空间。同时巧妙地利用【二级发行】机制为代币持有者(存储空间占有者)设置了【通胀税】,以作为支付给矿工的状态租金。靠通胀收取租金的方式既保留了RAM方案的买断存储空间的使用模式,解决了上面所提到的用户体验的问题,又将定价转移到了通胀部分对应的法币价值,完全由二级市场进行价值发现。但这使得状态空间的上限严格等同于当前代币流通量,在初期可能会限制生态的发展。合约安全我们在第一篇中有提到,合约安全分为编译期安全和执行期安全。本篇主要阐述执行期安全的设计思路。执行期安全也成为运行期安全,主要由VM针对以下两方面提供保障:数据安全:不能随意篡改其他用户或其他合约的状态数据。资源安全:CPU、内存、硬盘资源的分配与回收。数据安全加密数字资产真正实现了人类梦寐以求的“私有财产神圣不可侵犯”,它象征着真正的自由。为了捍卫这份“自由”,数据安全是重中之重。VM需要为以下两个方面提供安全保障:用户数据的安全,即利用密码学算法判断是否有修改状态数据的权限。合约状态数据的隔离,即任何合约都不能直接修改其他合约的状态数据,即使该用户拥有权限。第一个维度很好理解,合约会提供根据用户地址和交易签名进行身份权限审查的功能(甚至可提供基于多密钥对的权限管理),以判断本次合约调用是否有权限修改相应的数据。这也是“私有财产神圣不可侵犯”的根源。第二个维度需要特别解释一下。这里的不能直接修改其他合约的状态数据,是指不能在合约A的方法中直接修改合约B的数据。为什么?因为这会导致状态变更无法追溯,带来不确定性。我们知道,区块链环境中只能通过交易(Transaction)来触发状态变更,交易本身就是状态变更的日志。若允许在合约A中直接修改合约B的状态数据,则这次修改是并未生成相关日志的,使得状态修改无法追溯,与区块链“可追溯”的特性相违背。以太坊中跨合约调用也是没有保留日志的。笔者认为这是因为以太坊合约是不可升级的,一旦部署后地址和代码都是不可变更的,因此可结合交易和代码具体片段来追踪状态变更记录。但以太坊并没有提供相关的索引,这导致对状态修改的记录追踪基本不可能,因此我认为这是一个设计上的重大缺陷。在EOS中,我们看到跨合约调用是生成了新的action,并被加入到原action列表中,在链上保留了状态修改的日志。能否利用静态代码分析的方式确定跨合约的对方地址和相关合约方法,从而追溯到状态变更的细节?当然是可行的,但如果有多层调用(合约A -> 合约B -> ... -> 合约Z),这种方案显然开销是非常大的。尽管以太坊提供了tracer,可以在执行交易的过程中追踪跨合约调用的对象,但如果我想查找导致合约X某状态变更的所有历史操作,上述方案必须遍历并模拟执行所有的历史交易,显然是不可取的。我们认为,跨合约交易正确的做法,是通过内联交易的形式调用合约B的方法从而间接修改合约B数据。即生成一个新的交易来触发目标合约的状态变更。该交易也会应放入区块中,视为由原交易生成的日志。这样可为状态变更保留操作记录,也符合“可追溯”的特征。资源安全智能合约通常运行在由虚拟机提供的沙箱环境,我们需要对其能够使用的资源进行适度的把控。这些资源包括三类:CPU、内存、硬盘。下面我们以QA的形式对涉及到的问题进行解答——CPU资源Q1: 合约运行最大能占用多少个进程,多少个线程?一个;一个或多个。Q2: 是否允许合约内开辟新线程?不允许。合约不应有操作系统级别的调用,而应由虚拟机层来确定性地分配CPU资源(线程数)。Q3:多线程下如何保证线程安全?多线程下,不应通过加锁来保证线程安全,原因是加锁无法保证执行顺序,带来不确定性。正确的做法是在执行前通过静态分析、注解等手段对合约调用进行归类。互斥资源的调用顺序遵循交易发送的顺序;非互斥资源的合约调用可以并行执行。Q4: 如何控制执行时间?利用Gas机制控制合约执行时间(在本系列第一篇已提到),避免过度占用CPU时间。Q5: 如何捕捉错误与处理?合约执行的错误不应导致虚拟机的进程终止,虚拟机应当提供错误捕获和处理的机制。常规的做法时合约运行时的错误以error的形式抛出,虚拟机层捕获后做失败处理,包括终止交易执行、状态回滚、资源回收等。内存资源Q1:合约运行最大能占用多少内存?节点能分配多大的内存给虚拟机,是由矿工决定。这本质上经济学问题:扩大内存分配无疑会增加成本,而这部分提升的执行效率能为矿工带来多少收益。若可用内存过少,部分交易执行失败,可能导致分叉;若可用内存过多,又会造成资源浪费,降低矿工收益。Q2: 内存能否动态扩张?可以,但须要付费。为了防止内存无限制扩张,虚拟机还应对合约的内存占用设置上限。Q3: 如何避免内存泄漏?不应交由合约开发者控制内存回收,虚拟机应当实现GC机制。Q4: 如何避免内存溢出?Wasm虚拟机中内存实则为字节数组,本身带有边界控制,能有效防止内存溢出。磁盘资源Q1: 单个合约最多能够存储多少数据?这也是经济学问题,应该设置合理的硬盘占用计费。Q2: 能否修改其他合约的持久化数据?不能直接修改,因为这会影响到【数据安全】章节中提到的确定性。虚拟机为合约创建的上下文环境中,包含相互隔离的数据空间。可以通过创建新的上下文环境进行数据修改,这样的操作视为一次新的合约调用(保留日志)。Q3: 如何防止未知的数据丢失(如磁盘损毁)?当发生数据丢失时,节点执行合约会得到不同的状态结果,导致区块被认定为非法,区块链无法延长。这里需要区块链系统具备状态一致性的检测机制,在解决硬盘故障后采用同步主链块并重放交易的方式进行恢复。系统合约系统合约是指区块链系统在启动时预先部署的,可升级、可治理的合约,提供如权限控制、资源租赁、代币质押等基础服务。系统合约通常有以下三个特点:公开透明,无暗箱操作。可通过Env_api被用户合约调用。合约通过治理进行代码变更,无须硬分叉。系统合约可采用普通合约的实现方式,并在系统预定的合约地址部署。未来优化方向智能合约的并行执行合约并行执行是提升智能合约执行效率的一大思路。这里的并行执行并不是指单个合约方法内部的并行,而是合约间的并行。实现合约并行执行,我们需要考虑两个重要的问题:如何检测本次合约执行所访问的资源对象?如读写状态数据、读取账户余额等互斥操作。如何做合约执行的合理调度?即哪些合约能够并行执行,哪些必须串行?一种容易想到的思路是这样的:通过静态代码分析检测出合约方法可能访问到的资源,对会访问相同资源的合约调用归为同一个组。每个组的执行可以并行化,组内执行则串行化(根据交易发送顺序)。然而,实际设计时需要考虑的因素就复杂很多:如何设计一个完备的算法,准确地检测合约方法可能访问到的资源(包括跨合约调用中的资源访问)?如何设计一个高效的调度算法,将合约调用准确分组?合约并行执行后所带来的性能提升,是否能够追回以上两个算法所带来的开销?预言机预言机是智能合约获取链外数据的桥梁。这些数据通常由第三方可信数据源提供,如天气数据、赛事数据、数字货币价格等。在传统的互联网应用中,我们可以简单地通过HTTP API获取到这些数据。但在智能合约却不行,原因是HTTP调用通常是异步的,时间不可预估且不具备确定性。因此,需要一个专门的基础设施来为智能合约提供这些链外数据。预言机的设计原则中需要考虑三个要点:获取链外数据并保证数据的真实可用。以确定性、同步的方式被智能合约调用获取。预言机网络本身的安全性和可用性。隐私保护密码学的研究推动了隐私领域的创新。隐私研究主要涉及零知识、多方计算、全同态加密等领域。多方计算 MPC 允许一组人基于他们的输入进行联合计算,而不需要每个人显示其输入值。 例如,Alice 和 Bob 想要知道谁拥有的比特币更多,那么在不需要他们披露自己拥有多少比特币的情况下就能达到这个目的。遗憾的是,目前多方计算的局限性在于它在实践中使用效率极低。全同态加密 (Fully homomorphic encryption) 则允许人们在加密的数据上计算。几十年来,这一直是密码学领域中的一个未解决的问题,直到 2009 年,斯坦福大学博士生克雷格·詹特利 Craig Gentry 使用「理想格」构建了第一个全同态加密方案。如果 Bob 想在 Alice 的数据上执行任意计算,比如训练机器学习模型,同时不必要求 Alice 显示明文数据,理想格加密方案就能派上用场。全同态加密和多方计算一样,目前仍然基本上停留在理论阶段,在实践中的使用效率太低。 
本课程目前总计105课时,并且不定期的进行新知识点的补充,目的是打造一部围绕MySQL的全体系课程。课程涵盖11大章节,分别是:第1章基础&技巧:这部分的重点是会讲解一些容易被开发人员忽略的技巧,例如utf8mb4字符集问题、如何使用外部临时表提高查询效率、快速创建同结构表及快速复制数据、截断表和删除数据使用和差异、以及怎样使用help语句查看帮助文档。第2章六大数据类型:这部分的重点是对MySQL的8种数字类型、5种日期和时间类型、10种字符串类型、枚举类型、集合类型和时间戳类型的区别和使用进行深入讲解。第3章数据库函数大全:MySQL中有上百种函数之多,使用函数可以快速的解决我们很多开发问题,但是由于我们掌握的函数不够多,往往没有办法实际应用,本章节重点是让你掌握更多好用而你不知道的函数使用。第4章数据库引擎精讲:本章节带您深入到MySQL的体系架构,深入理解innoDB、MyISAM、MEMORY、ARCHIVE引擎的区别和使用原则。第5章数据库索引精讲:索引是保障我们查询效率的重点,本章节从逻辑存储和物理存储的底层入手,深入剖析索引的存储结构和查找方法,掌握聚簇索引、非聚簇索引、前缀索引等的存取原理和使用技巧。第6章调优工具:工欲善其事必先利其器,本章节带你掌握读写比例查询、缓存设置、执行计划和Profile调优工具。第7章参数调优和索引调优:怎么样让SQL执行的更快、数据库的性能更强,怎样充分利用索引进行不断的优化。本章节会为您讲解16种MySQL的优化策略。第8章SQL调优:SQL语句是我们日常使用的重点,怎么样写出一手高性能的SQL语句,其实是具有一定技巧的,本章节讲解8种优化策略,让数据SQL执行性能更强。第9章分库分表:在面对海量数据的时候单表和单个数据库的性能始终会存在瓶颈,本章节为您讲解分库分表的原理和技巧,怎么样使用Merge引擎分表、深入掌握MySQL数据库分区表的能力。第10章高可用架构和安全管理:本部分涵盖MySQL的高可用架构,主备架构、主从架构、主从从架构、互为主从架构。数据的同步复制、半同步复制、异步复制。主从复制原理和主从延迟的问题,以及在管理和开发层面怎样保证数据库安全。第11章MySQL日志:对MySQL的7种日志进行讲解,包括errorlog错误日志、general log查询日志、slow log慢日志、binlog 二进制日志、redlog重做日志。课程会附带配套文档和SQL脚本。有问题可以直接联系作者,24小时线上答疑。
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多进程多线程综合实战读取CSV写入csv单线程统计行数多线程统计行数多进程统计行数多线程检索数据第一步多线程检索赵琳多线程检索找到通知其他人退出多线程检索开放数据并保存同一个文件作业day24up  多进程多线程综合实战多进程检索第一步多进程检索开房数据求平均市值多线程解决平均市值多进程统计平均市值单线程BFS抓取邮箱多线程并行抓取邮箱多线程采集邮箱并保存csv归并多线程归并文件day25down 文件格式处理doc处理系统处理doc与docx文件处理的小结读取并写入xls与xlsx读取网络pdf中文pdftelnet简介登陆Linux登陆Windows小结day25up  时间编程与单元测试时间的简单风格时间格式化抓取年月日计算时间差时间函数计算时间差date小结python2与3的差异内置函数筛选内置函数map内置的函数sorted新浪数据抓取实时文档测试单元测试函数单元测试一个类day26  综合实战播放音乐设置背景鬼程序协程简介协程传递数据wmv协程编号协程生产者消费者模式office自动化操作wordoffice办公自动化操作exceloffice办公自动化操作outlookoffice办公自动化access开发环境配置访问mdb格式访问accdb格式实现CGI程序显示页面环境变量cgi处理前后端day26down  破解wifi实战扫描wifi扫描网卡区分链接成功或者失败wifi密码爆破工具设计Linux破解简介day27down  飞机大战实战命令行下脱裤创建一个pygame窗体窗体加载背景图片处理消息飞机移动实现基本框架飞机框架飞机销毁双机对战双机对战加载子弹双机与敌机出现发射子弹day27up  数据库实战jython的安装MySQL简介数据库的一般操作MySQL数据类型数据表的创建于删除数据的查询数据的插入数据的删除数据的更新联合查询字段一致数据查询排序排序与分组join与nullmysql用python编程查询数据python数据库增删查改项目简介other  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《从编程小白到量化宗师之路》系列课程是一套综合性实战课程,涵盖股票,期货,虚拟货币等的交易方法和策略手段。《基于BackTrader开发一套WorkForward前向分析框架》是本系列的第二个中级课程。课程宗旨是缩短个人或小型投资者与大型机构投资者之间的的差距。目前市场上的所有量化策略编写系统,都是从获取一段时间的数据开始,利用指标或者各种模型,进行订单的买卖操作,直到跑完这段时间的数据,运行出结果,并给出各种各样的统计分析,就结束了!?然而实际上,这远没有结束,我们就以指标为例,不同时间不同的行情,指标的效果有很大的差别,更别说不同的年份有不同的行情,只使用一段时间测试怎么足够?一次性用所有数据,又是一种极端过拟合,更何况,你不能使用2019年测试好的策略,用在2018年之前的任何时间,这些限制,正是金融时间序列数据的不同之处。为了解决这个问题,就应该使用WorkForward前向分析,也就是通常意义上的“边走边看,走一步看一步”。这本应该是最基础的功能,然而市面上大多数的量化分析系统,完全没有提到或者提供这项功能,让初步入门的量化学习者还要自己组装这一基础功能。本课程基于backtrader,实现了一个默认支持workforward分析的框架,用户只需要设定需要的产品数据,比如股票和期货,然后设定训练时间,测试时间,预热时间(课程会讲到),编写策略后, 就可以运行WorkForward前向分析功能。用户以后只需要专注于策略编写,大大减轻了使用量化交易系统的负担。课程内容从讲解机器学习中用到的交叉验证和为什么金融时序要使用前向分析(WorkForward)开始,详细讲解了前向分析框架的每一个函数,每一个参数的用途,并使用边实际运行代码边讲解的方法,通透的讲述了前向分析框架使用到的各个部分,为同学们透彻理解前向分析框架的代码提供了十分方便的途径。 

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        VC/MFC社区版块或许是CSDN最“古老”的版块了,记忆之中,与CSDN的年龄几乎差不多。随着时间的推移,MFC技术渐渐的偏离了开发主流,若干年之后的今天,当我们面对着微软的这个经典之笔,内心充满着敬意,那些曾经的记忆,可以说代表着二十年前曾经的辉煌……
        向经典致敬,或许是老一代程序员内心里面难以释怀的感受。互联网大行其道的今天,我们期待着MFC技术能够恢复其曾经的辉煌,或许这个期待会永远成为一种“梦想”,或许一切皆有可能……
        我们希望这个版块可以很好的适配Web时代,期待更好的互联网技术能够使得MFC技术框架得以重现活力,……

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