请问这种情况应该用什么类型的数据？

laconic 2003-08-20 07:58:37

设计了一个报警记录的表，结构为
单元号 | 报警类型 | 报警时间 | 录波数据
录波数据是由几百个decimal数据组成，应该把录波数据定义为什么类型呢？
text或ntext可以吗？

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laconic 2003-08-20

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我觉得再建个录波数据表不是很合适啊，因为每种类型的故障都要采样10个周期的电流和电压波形，每个周期采12个点，总不能把每个点作为表的一列把。
我现在考虑怎么把一次故障的录波数据（240个数据）作为一个整体保存？

pengdali 2003-08-20

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create table 录波数据表(单元号 int,录波数据 decimal)
与报警记录的表对应。

如果你只是静态的存储，用text就可以了，应为你没有汉字。

klbt 2003-08-20

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也可以考虑再建立一个录波数据表，并建立一对多的关系。

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。执行层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。

本课程主要讲解如下内容：引言NumPy多维数组ndarrayNumPy创建数组1、KNN算法背景02、KNN中距离度量03、KNN分类算法流程04、手写KNN分类算法05、KNN回归算法流程 06 量化交易量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特点： 1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。 2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。 3、套利思想。定量投资通过多面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。 4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。 1、统计套利 [1] 统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利的主要思路是先找出相关性most好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系（协整关系），当某一对品种的价差（协整方程的残差）偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较常采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。 2、算法交易。算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括most后需要成交的资产数量。算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。被动型算法交易most成熟，使用也most为广泛，如在国际市场上使用most多的成交加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。算法交易的交易策略有三：一是降低交易费用。大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场。这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四个金融资产，如根据外汇市场利率平价理论，国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联，如果市场价格与该理论隐含的价格偏差较大，且超过其交易成本，则可以用四笔交易来确保无风险利润。股指期货的期限套利也可以用算法交易来完成。三是做市。做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单，以便从买卖差价中获利。此外，还有更复杂的策略，如“基准点“算法被交易员用来模拟指数收益，而”嗅探器“算法被用来发现most动荡或most不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险most小化和收益most大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括： 1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。 2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。 3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。 4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。 5、单一投资品种导致的不可预测风险。为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有：保证历史数据的完整性；在线调整模型参数；在线选择模型类型；风险在线监测和规避等。量化策略是指使用计算机作为工具，通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策。量化策略既可以自动执行，也可以人工执行。 [2] 一个完整的量化策略包含哪些内容？一个完整的策略需要包含输入、策略处理逻辑、输出；策略处理逻辑需要考虑选股、择时、仓位管理和止盈止损等因素。选股量化选股就是用量化的方法选择确定的投资组合，期望这样的投资组合可以获得超越大盘的投资收益。常用的选股方法有多因子选股、行业轮动选股、趋势跟踪选股等。 1 多因子选股多因子选股是most经典的选股方法，该方法采用一系列的因子（比如市盈率、市净率、市销率等）作为选股标准，满足这些因子的股票被买入，不满足的被卖出。比如巴菲特这样的价值投资者就会买入低PE的股票，在PE回归时卖出股票。 2 风格轮动选股风格轮动选股是利用市场风格特征进行投资，市场在某个时刻偏好大盘股，某个时刻偏好小盘股，如果发现市场切换偏好的规律，并在风格转换的初期介入，就可能获得较大的收益。 3 行业轮动选股行业轮动选股是由于经济周期的的原因，有些行业启动后会有其他行业跟随启动，通过发现这些跟随规律，我们可以在前者启动后买入后者获得更高的收益，不同的宏观经济阶段和货币政策下，都可能产生不同特征的行业轮动特点。 4 资金流选股资金流选股是利用资金的流向来判断股票走势。巴菲特说过，股市短期是投票机，长期看一定是称重机。短期投资者的交易，就是一种投票行为，而所谓的票，就是资金。如果资金流入，股票应该会上涨，如果资金流出，股票应该下跌。所以根据资金流向就可以构建相应的投资策略。 5 动量反转选股动量反转选股方法是利用投资者投资行为特点而构建的投资组合。索罗斯所谓的反身性理论强调了价格上涨的正反馈作用会导致投资者继续买入，这就是动量选股的基本根据。动量效应就是前一段强势的股票在未来一段时间继续保持强势。在正反馈到达无法持续的阶段，价格就会崩溃回归，在这样的环境下就会出现反转特征，就是前一段时间弱势的股票，未来一段时间会变强。 6 趋势跟踪策略当股价在出现上涨趋势的时候进行买入，而在出现下降趋势的时候进行卖出，本质上是一种追涨杀跌的策略，很多市场由于羊群效用存在较多的趋势，如果可以控制好亏损时的额度，坚持住对趋势的捕捉，长期下来是可以获得额外收益的。择时量化择时是指采用量化的方式判断买入卖出点。如果判断是上涨，则买入持有；如果判断是下跌，则卖出清仓；如果判断是震荡，则进行高抛低吸。　　常用的择时方法有：趋势量化择时、市场情绪量化择时、有效资金量化择时、SVM量化择时等。

MySQL 教程MySQL 是流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。在本教程中，会让大家快速掌握 MySQL 的基本知识，并轻松使用 MySQL 数据库。什么是数据库？数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。我们也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据速度相对较慢。所以，现在我们使用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储和管理大数据量。所谓的关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。RDBMS 即关系数据库管理系统(Relational Database Management System)的特点：1.数据以表格的形式出现2.每行为各种记录名称3.每列为记录名称所对应的数据域4.许多的行和列组成一张表单5.若干的表单组成databaseRDBMS 术语在我们开始学习MySQL 数据库前，让我们先了解下RDBMS的一些术语：数据库: 数据库是一些关联表的集合。数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。列: 一列(数据元素) 包含了相同类型的数据, 例如邮政编码的数据。行：一行（=元组，或记录）是一组相关的数据，例如一条用户订阅的数据。冗余：存储两倍数据，冗余降低了性能，但提高了数据的安全性。主键：主键是唯一的。一个数据表中只能包含一个主键。你可以使用主键来查询数据。外键：外键用于关联两个表。复合键：复合键（组合键）将多个列作为一个索引键，一般用于复合索引。索引：使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。类似于书籍的目录。参照完整性: 参照的完整性要求关系中不允许引用不存在的实体。与实体完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件，目的是保证数据的一致性。MySQL 为关系型数据库(Relational Database Management System), 这种所谓的关系型可以理解为表格的概念, 一个关系型数据库由一个或数个表格组成, 如图所示的一个表格: 表头(header): 每一列的名称;列(col): 具有相同数据类型的数据的集合;行(row): 每一行用来描述某条记录的具体信息;值(value): 行的具体信息, 每个值必须与该列的数据类型相同;键(key): 键的值在当前列中具有唯一性。MySQL数据库MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL 是开源的，目前隶属于 Oracle 旗下产品。MySQL 支持大型的数据库。可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。MySQL 使用标准的 SQL 数据语言形式。MySQL 可以运行于多个系统上，并且支持多种语言。这些编程语言包括 C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby 和 Tcl 等。MySQL 对PHP有很好的支持，PHP 是目前流行的 Web 开发语言。MySQL 支持大型数据库，支持 5000 万条记录的数据仓库，32 位系统表文件最大可支持 4GB，64 位系统支持最大的表文件为8TB。MySQL 是可以定制的，采用了 GPL 协议，你可以修改源码来开发自己的 MySQL 系统。Redis 教程REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统，是跨平台的非关系型数据库。Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库，并提供多种语言的 API。Redis 通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是字符串(String)、哈希(Hash)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。

为什么区块链必须是高并发的？ 1. 摩尔定律早已结束目前，提高并发性是解决人类计算能力的主要方向了。但是并发的编程模型一直受到来自上下两方的压力。2000年开始之际，人们已经意识到摩尔定律失效了。你不太可能期待着今年写的C代码在明年的时候能够被更快的处理器运行了。因为处理器性能的提升主要是通过堆积更多的core来完成。所以为了编写更快的代码，你要做的是编写并发式的程序，同时使用更多的核、更多的CPU、更多的机器。对于并发式的编程模型这就是来自于下方的压力。当今的主流商业应用软件都是跑在web端的，7乘24小时百万级以上的并发访问。人们已经无法想象一个运行在桌面的单机程序实现同样的商业价值。对于编程模型来说，这是来自于上方的压力。所以当我们谈论区块链时，我们需要明白支持并发性才能满足市场的需求。2. 线程模型并不理想线程模型是上世纪90年代提出的并发模型，线程模型广泛应用在Java虚拟机、CLR、.net虚拟机中，甚至应用于Erlang这样更高级的系统。线程模型失败的地方在于如果你在读一段Java或C sharp代码，你无法明白有多少个线程在里面。我们可以讨论并行性和并发性，也可以讨论并发式和分步式，前提是我们必须搞清这几个概念。并行性指同步进行的多项活动之间并不共享信息。就像一条八车道的公路，根本没有换道，那就是并行。当你开始允许换道时，不同的活动和线程之间出现交互，那就是并发。分布式就是把每一笔交易想像成一辆车，换道就是切换到不同的处理器上。分布式必然需要面对故障模式，如果允许单独某个任务失败，就带来了本地(local)的概念。线程有不同的概念，包括有操作系统线程和cpu内核的物理线程等等。我谈论的是虚拟机上提供并发性的编程模型。线程模型的问题是本质上在编程语言的语义层面并没有提供并发性的支持。我用语言集成查询作为一个例子，证明语言集成将最终胜出。语言集成查询开始于微软的函数式编程大牛Eric Meyer。数据存储的两个方法是：1，提供一个支持数据存储的库；2，提供一个查询的语言特性。在第一种情况下，并没有类型系统（type system）帮助你对查询进行语义检查。在后一种情况下，类型系统和编译器参与检查确保查询处于良好状态并且不会中断。在过去的十五年中，语言集成查询已经是最热门的话题之一。所以时间将会证明，语言整合的方法会稳步胜出。回到并发的话题，采用库的方法就是线程模式的思路。在语义层面的扩展就是Rholang、 Pict 或者Vim等移动进程演算（mobile process calculi ）的思路。type system保证了你在读一段Rholang程序时，能够看到有多少个进程在进行。同样的，如果你采用 pi calculus 或者 ambient calculus也可以具有同样的优势。3. DAO事件其实是一个并发问题并发性成为一种语法现象。因为它是语法，是可以对代码进行分析并检查各种并发属性的语法。一个非常好的示例是竞争条件（race condition）：两个事件是否有可能以任意顺序发生？DAO事件其实是一个并发问题，是竞争条件。如果有对应的语言表示，就可以通过语法分析（也称为静态分析），捕获这些错误。即使是熟悉并发问题的老程序员，仍然会不时地搞错，例如用餐哲学家(dining philosophers)或其他类型的问题，所在为并发编写算法是非常困难的。当我在八十年代末和九十年代初期在Rosette工作时，我注意到即使使用非常强大的编程语言，并发编程也是非常困难的事情。不幸的是编程理论停止了二三十年，市场好像卡住了。我惊诧于Javascript一直统治着浏览器平台。我计划开发一个基于Rholang的浏览器语言，使用Rholang从头编写浏览器。4.现在的区块链都错了大多数交易是孤立不相关的。大多数人的财务状况都是彼此分开的。当你去喝咖啡时，地球另一面的人在买菜，你们的交易不相关，在区块链世界中，这一点非常重要。如果我们必须对这些交易进行系列化，我们就走进了死胡同。所有的交易都必须经过一个虚拟机。如果那个虚拟机是顺序的（sequential），Transaction将不得不按线性排列，这正是以太坊虚拟机的模式。在这种情况下，无论是DAG还是区块，那都无所谓了。在区块链上使用序列化模型时，不可能有语言层面的并发的显式表示。因此无法使用静态分析来获得并发行为，并发都隐藏在幕后。这就像一个干净和纯粹的函数式语言和Java之间的区别。使用与lambda演算接近的函数式语言，你所看到的就是你所获得的。所有执行实际上都在代码中。而对于Java来说，程序中存在着一堆隐藏的状态：堆栈、线程数以及类似的东西都在代码中。

　面试的时候，设计模式会经常被问到。其实我们在写代码中或多或少会用到一些模式，面试官问你设计模式的问题，更多是看你有没有总结过。如果一直都是在那垒代码，你当然会认为这是个很难的问题。所以我们需要总结一下设计模式。 1. SINGLETON 单例模式　　单例模式：单例模式确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例单例模式。单例模式只应在有真正的“单一实例”的需求时才可使用。　　俺有6个漂亮的老婆，她们的老公都是我，我就是我们家里的老公Sigleton，她们只要说道“老公”，都是指的同一个人，那就是我(刚才做了个梦啦，哪有这么好的事)。 2. FACTORY METHOD 工厂方法模式　　工厂方法模式：核心工厂类不再负责所有产品的创建，而是将具体创建的工作交给子类去做，成为一个抽象工厂角色，仅负责给出具体工厂类必须实现的接口，而不接触哪一个产品类应当被实例化这种细节。　　请MM去麦当劳吃汉堡，不同的MM有不同的口味，要每个都记住是一件烦人的事情，我一般采用Factory Method模式，带着MM到服务员那儿，说“要一个汉堡”，具体要什么样的汉堡呢，让MM直接跟服务员说就行了。 3. FACTORY 工厂模式　　工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：如何创建及如何向客户端提供。　　追MM少不了请吃饭了，麦当劳的ji翅和肯德基的ji翅都是MM爱吃的东西，虽然口味有所不同，但不管你带MM去麦当劳或肯德基，只管向服务员说“来四个ji翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产ji翅的Factory。 4. BUILDER 建造模式　　建造模式：将产品的内部表象和产品的生成过程分割开来，从而使一个建造过程生成具有不同的内部表象的产品对象。建造模式使得产品内部表象可以独立的变化，客户不必知道产品内部组成的细节。建造模式可以强制实行一种分步骤进行的建造过程。　　MM超级爱听的就是“我爱你”这句话了，见到不同地方的MM，要能够用她们的方言跟她说这句话哦，我有一个多种语言翻译机，上面每种语言都有一个按键，见到MM我只要按对应的键，它就能够用相应的语言说出“我爱你”这句话了，国外的MM也可以轻松搞掂，这就是我的“我爱你”builder。（这一定比美军在伊拉克用的翻译机好卖） 5. PROTOTYPE 原型模式　　原型模式允许动态的增加或减少产品类，产品类不需要非得有任何事先确定的等级结构，原始模型模式适用于任何的等级结构。缺点是每一个类都必须配备一个克隆方法。　　跟MM用QQ聊天，一定要说些深情的话语了，我搜集了好多肉麻的情话，需要时只要copy出来放到QQ里面就行了，这就是我的情话prototype了。原型模式：通过给出一个原型对象来指明所要创建的对象的类型，然后用复制这个原型对象的方法创建出更多同类型的对象。 6. ADAPTER 适配器模式　　适配器（变压器）模式：把一个类的接口变换成客户端所期待的另一种接口，从而使原本因接口原因不匹配而无法一起工作的两个类能够一起工作。适配类可以根据参数返还一个合适的实例给客户端。　　在朋友聚会上碰到了一个美女Sarah，从拉斯维加斯来的，可我不会说粤语，她不会说普通话，只好求助于我的朋友kent了，他作为我和Sarah之间的Adapter，让我和Sarah可以相互交谈了(也不知道他会不会耍我)。 7. BRIDGE 桥梁模式　　桥梁模式：将抽象化与实现化脱耦，使得二者可以独立的变化，也就是说将他们之间的强关联变成弱关联，也就是指在一个软件系统的抽象化和实现化之间使用组合/聚合关系而不是继承关系，从而使两者可以独立的变化。　　早上碰到MM，要说早上好，晚上碰到MM，要说晚上好；碰到MM穿了件新衣服，要说你的衣服好漂亮哦，碰到MM新做的发型，要说你的头发好漂亮哦。不要问我“早上碰到MM新做了个发型怎么说”这种问题，自己用BRIDGE组合一下不就行了。 8. COMPOSITE 合成模式　　合成模式：合成模式将对象组织到树结构中，可以用来描述整体与部分的关系。合成模式就是一个处理对象的树结构的模式。合成模式把部分与整体的关系用树结构表示出来。合成模式使得客户端把一个个单独的成分对象和由他们复合而成的合成对象同等看待。　　Mary今天过生日。“我过生日，你要送我一件礼物。”“嗯，好吧，去商店，你自己挑。”“这件T恤挺漂亮，买，这条裙子好看，买，这个包也不错，买。”“喂，买了三件了呀，我只答应送一件礼物的哦。”“什么呀，T恤加裙子加包包，正好配成一套呀，小姐，麻烦你包起来。”“……”，MM都会用Composite模式了，你会了没有？ 9. DECORATOR 装饰模式　　装饰模式：装饰模式以对客户端透明的方式扩展对象的功能，是继承关系的一个替代方案，提供比继承更多的灵活性。动态给一个对象增加功能，这些功能可以再动态的撤消。增加由一些基本功能的排列组合而产生的非常大量的功能。　　Mary过完轮到Sarly过生日，还是不要叫她自己挑了，不然这个月伙食费肯定玩完，拿出我去年在华山顶上照的照片，在背面写上“较好的的礼物，就是爱你的Fita”，再到街上礼品店买了个像框（卖礼品的MM也很漂亮哦），再找隔壁搞美术设计的Mike设计了一个漂亮的盒子装起来……，我们都是Decorator，最终都在修饰我这个人呀，怎么样，看懂了吗？ 10. FACADE 门面（外观）模式　　门面模式：外部与一个子系统的通信必须通过一个统一的门面对象进行。门面模式提供一个高层次的接口，使得子系统更易于使用。每一个子系统只有一个门面类，而且此门面类只有一个实例，也就是说它是一个单例模式。但整个系统可以有多个门面类。　　我有一个专业的Nikon相机，我就喜欢自己手动调光圈、快门，这样照出来的照片才专业，但MM可不懂这些，教了半天也不会。幸好相机有Facade设计模式，把相机调整到自动档，只要对准目标按快门就行了，一切由相机自动调整，这样MM也可以用这个相机给我拍张照片了。 11. FLYWEIGHT 享元模式　　享元模式：FLYWEIGHT在拳击比赛中指最轻量级。享元模式以共享的方式高效的支持大量的细粒度对象。享元模式能做到共享的关键是区分内蕴状态和外蕴状态。内蕴状态存储在享元内部，不会随环境的改变而有所不同。外蕴状态是随环境的改变而改变的。外蕴状态不能影响内蕴状态，它们是相互独立的。将可以共享的状态和不可以共享的状态从常规类中区分开来，将不可以共享的状态从类里剔除出去。客户端不可以直接创建被共享的对象，而应当使用一个工厂对象负责创建被共享的对象。享元模式大幅度的降低内存中对象的数量。　　每天跟MM发短信，手指都累死了，最近买了个新手机，可以把一些常用的句子存在手机里，要用的时候，直接拿出来，在前面加上MM的名字就可以发送了，再不用一个字一个字敲了。共享的句子就是Flyweight，MM的名字就是提取出来的外部特征，根据上下文情况使用。 12. PROXY 代理模式　　代理模式：代理模式给某一个对象提供一个代理对象，并由代理对象控制对源对象的引用。代理就是一个人或一个机构代表另一个人或者一个机构采取行动。某些情况下，客户不想或者不能够直接引用一个对象，代理对象可以在客户和目标对象直接起到中介的作用。客户端分辨不出代理主题对象与真实主题对象。代理模式可以并不知道真正的被代理对象，而仅仅持有一个被代理对象的接口，这时候代理对象不能够创建被代理对象，被代理对象必须有系统的其他角色代为创建并传入。　　跟MM在网上聊天，一开头总是“hi,你好”,“你从哪儿来呀？”“你多大了？”“身高多少呀？”这些话，真烦人，写个程序做为我的Proxy吧，凡是接收到这些话都设置好了自己的回答，接收到其他的话时再通知我回答，怎么样，酷吧。 13. CHAIN OF RESPONSIBLEITY 责任链模式　　责任链模式：在责任链模式中，很多对象由每一个对象对其下家的引用而接起来形成一条链。请求在这个链上传递，直到链上的某一个对象决定处理此请求。客户并不知道链上的哪一个对象最终处理这个请求，系统可以在不影响客户端的情况下动态的重新组织链和分配责任。处理者有两个选择：承担责任或者把责任推给下家。一个请求可以最终不被任何接收端对象所接受。　　晚上去上英语课，为了好开溜坐到了然后一排，哇，前面坐了好几个漂亮的MM哎，找张纸条，写上“Hi,可以做我的女朋友吗？如果不愿意请向前传”，纸条就一个接一个的传上去了，糟糕，传到第一排的MM把纸条传给老师了，听说是个老一手女呀，快跑! 14. COMMAND 命令模式　　命令模式：命令模式把一个请求或者操作封装到一个对象中。命令模式把发出命令的责任和执行命令的责任分割开，委派给不同的对象。命令模式允许请求的一方和发送的一方独立开来，使得请求的一方不必知道接收请求的一方的接口，更不必知道请求是怎么被接收，以及操作是否执行，何时被执行以及是怎么被执行的。系统支持命令的撤消。　　俺有一个MM家里管得特别严，没法见面，只好借助于她弟弟在我们俩之间传送信息，她对我有什么指示，就写一张纸条让她弟弟带给我。这不，她弟弟又传送过来一个COMMAND，为了感谢他，我请他吃了碗杂酱面，哪知道他说：“我同时给我姐姐三个男朋友送COMMAND，就数你最小气，才请我吃面。” 15. INTERPRETER 解释器模式　　解释器模式：给定一个语言后，解释器模式可以定义出其文法的一种表示，并同时提供一个解释器。客户端可以使用这个解释器来解释这个语言中的句子。解释器模式将描述怎样在有了一个简单的文法后，使用模式设计解释这些语句。在解释器模式里面提到的语言是指任何解释器对象能够解释的任何组合。在解释器模式中需要定义一个代表文法的命令类的等级结构，也就是一系列的组合规则。每一个命令对象都有一个解释方法，代表对命令对象的解释。命令对象的等级结构中的对象的任何排列组合都是一个语言。　　俺有一个《泡MM真经》，上面有各种泡MM的攻略，比如说去吃西餐的步骤、去看电影的方法等等，跟MM约会时，只要做一个Interpreter，照着上面的脚本执行就可以了。 16. ITERATOR 迭代子模式　　迭代子模式：迭代子模式可以顺序访问一个聚集中的元素而不必暴露聚集的内部表象。多个对象聚在一起形成的总体称之为聚集，聚集对象是能够包容一组对象的容器对象。迭代子模式将迭代逻辑封装到一个独立的子对象中，从而与聚集本身隔开。迭代子模式简化了聚集的界面。每一个聚集对象都可以有一个或一个以上的迭代子对象，每一个迭代子的迭代状态可以是彼此独立的。迭代算法可以独立于聚集角色变化。　　我爱上了Mary，不顾一切的向她求婚。Mary：“想要我跟你结婚，得答应我的条件” 我：“什么条件我都答应，你说吧” Mary：“我看上了那个一克拉的钻石” 我：“我买，我买，还有吗？” Mary：“我看上了湖边的那栋别墅” 我：“我买，我买，还有吗？” Mary：“我看上那辆法拉利跑车” 我脑袋嗡的一声，坐在椅子上，一咬牙：“我买，我买，还有吗？” …… 17. MEDIATOR 调停者模式　　调停者模式：调停者模式包装了一系列对象相互作用的方式，使得这些对象不必相互明显作用。从而使他们可以松散偶合。当某些对象之间的作用发生改变时，不会立即影响其他的一些对象之间的作用。保证这些作用可以彼此独立的变化。调停者模式将多对多的相互作用转化为一对多的相互作用。调停者模式将对象的行为和协作抽象化，把对象在小尺度的行为上与其他对象的相互作用分开处理。　　四个MM打麻将，相互之间谁应该给谁多少钱算不清楚了，幸亏当时我在旁边，按照各自的筹码数算钱，赚了钱的从我这里拿，赔了钱的也付给我，一切就OK啦，俺得到了四个MM的电话。 18. MEMENTO 备忘录模式　　备忘录模式：备忘录对象是一个用来存储另外一个对象内部状态的快照的对象。备忘录模式的用意是在不破坏封装的条件下，将一个对象的状态捉住，并外部化，存储起来，从而可以在将来合适的时候把这个对象还原到存储起来的状态。　　同时跟几个MM聊天时，一定要记清楚刚才跟MM说了些什么话，不然MM发现了会不高兴的哦，幸亏我有个备忘录，刚才与哪个MM说了什么话我都拷贝一份放到备忘录里面保存，这样可以随时察看以前的记录啦。 19. OBSERVER 观察者模式　　观察者模式：观察者模式定义了一种一队多的依赖关系，让多个观察者对象同时监听某一个主题对象。这个主题对象在状态上发生变化时，会通知所有观察者对象，使他们能够自动更新自己。　　想知道咱们公司**MM情报吗？加入公司的MM情报邮件组就行了，tom负责搜集情报，他发现的新情报不用一个一个通知我们，直接发布给邮件组，我们作为订阅者（观察者）就可以及时收到情报啦。 20. STATE 状态模式　　状态模式：状态模式允许一个对象在其内部状态改变的时候改变行为。这个对象看上去象是改变了它的类一样。状态模式把所研究的对象的行为包装在不同的状态对象里，每一个状态对象都属于一个抽象状态类的一个子类。状态模式的意图是让一个对象在其内部状态改变的时候，其行为也随之改变。状态模式需要对每一个系统可能取得的状态创立一个状态类的子类。当系统的状态变化时，系统便改变所选的子类。　　跟MM交往时，一定要注意她的状态哦，在不同的状态时她的行为会有不同，比如你约她今天晚上去看电影，对你没兴趣的MM就会说“有事情啦”，对你不讨厌但还没喜欢上的MM就会说“好啊，不过可以带上我同事么？”，已经喜欢上你的MM就会说“几点钟？看完电影再去泡吧怎么样？”，当然你看电影过程中表现良好的话，也可以把MM的状态从不讨厌不喜欢变成喜欢哦。 21. STRATEGY 策略模式　　策略模式：策略模式针对一组算法，将每一个算法封装到具有共同接口的独立的类中，从而使得它们可以相互替换。策略模式使得算法可以在不影响到客户端的情况下发生变化。策略模把行为和环境分开。环境类负责维持和查询行为类，各种算法在具体的策略类中提供。由于算法和环境独立开来，算法的增减，修改都不会影响到环境和客户端。　　跟不同类型的MM约会，要用不同的策略，有的请电影比较好，有的则去吃小吃效果不错，有的去海边浪漫最合适，单目的都是为了得到MM的芳心，我的追MM锦囊中有好多Strategy哦。 22. TEMPLATE METHOD 模板模式　　模板方法模式：模板方法模式准备一个抽象类，将部分逻辑以具体方法以及具体构造子的形式实现，然后声明一些抽象方法来迫使子类实现剩余的逻辑。不同的子类可以以不同的方式实现这些抽象方法，从而对剩余的逻辑有不同的实现。先制定一个珠峰逻辑框架，而将逻辑的细节留给具体的子类去实现。　　看过《如何说服女生上床》这部经典文章吗？女生从认识到上床的不变的步骤分为巧遇、打破僵局、展开追求、接吻、前戏、动手、爱抚、进去八大步骤(Template method)，但每个步骤针对不同的情况，都有不一样的做法，这就要看你随机应变啦(具体实现)。 23. VISITOR 访问者模式　　访问者模式：访问者模式的目的是封装一些施加于某种数据结构元素之上的操作。一旦这些操作需要修改的话，接受这个操作的数据结构可以保持不变。访问者模式适用于数据结构相对未定的系统，它把数据结构和作用于结构上的操作之间的耦合解脱开，使得操作集合可以相对自由的演化。访问者模式使得增加新的操作变的很容易，就是增加一个新的访问者类。访问者模式将有关的行为集中到一个访问者对象中，而不是分散到一个个的节点类中。当使用访问者模式时，要将尽可能多的对象浏览逻辑放在访问者类中，而不是放到它的子类中。访问者模式可以跨过几个类的等级结构访问属于不同的等级结构的成员类。　　情人节到了，要给每个MM送一束鲜花和一张卡片，可是每个MM送的花都要针对她个人的特点，每张卡片也要根据个人的特点来挑，我一个人哪搞得清楚，还是找花店老板和礼品店老板做一下Visitor，让花店老板根据MM的特点选一束花，让礼品店老板也根据每个人特点选一张卡，这样就轻松多了。

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