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企业中MySQL高可用集群架构三部曲之MM+keepalived

各位老铁们,老张与大家又见面了。看到各位在博客里面给我的留言和访问量的情况,我很是欣慰,也谢谢大家对我的认可。我写这些博客,就是想把自己对于MySQL数据库的一些看法和自己平时的实战经验分享出来,我们可以一起探讨,共同进步。也保证今后只要一有空就更新博文,推出更多的干货。 我的学生经常对我说:“张老师,每次我遇到报错,有时还是会百度,但是最烦的是不知道百度哪篇帖子说的是正确的".其实这些呢,都是因为自己还没有对MySQL数据库核心知识的不熟悉,和对技术掌握的不牢固。平时下得功夫还是不到位。我们做技术这个行业,还是需要自己给自己加发条,促使自己每天都要学习一些新的知识。理论配合实验一起,先要学会多问自己几个问题,一个实验多做几遍,可能会得到不同的实验效果。学习知识要踏实下来,学会多做实验总结。我想今后再遇到报错,可能自己就会有一个清晰的解题思路,这个需要一定时间的磨练。 也有人经常问Oracle和MySQL到底有啥区别,其实MySQL数据库上手很简单,难的是后期架构的设计与维护。老张三部曲中第一部曲MHA希望对大家在线上部署方面有帮助。 今儿给大家介绍第二部曲,MM+keepalived...

股票量化交易回测框架pyalgotrade源码阅读(一)

PyAlgoTrade是什么呢? 一个股票量化交易的策略回测框架。 而作者的说明如下。 To make it easy to backtest stock trading strategies. 简单的来说,是一个用于验证自己交易策略的框架。 适用以下场景: 我有个前无古人后无来者的想法,我觉得我按照这个想法去买股票稳赚不赔,但是为了稳妥起见,我需要测试一下这个我的这个想法到底用没有用,怎么测试呢? 大概下面两种方法 一:弄个模拟交易的软件,每天按照自己的想法买入卖出,然后看看一个月或者一年后的收益如何。 优点:更贴近现实,至少当下的现实 缺点:测试周期大,数据有限 二:我相信我的这个想法不是针对现在或者未来有用,甚至是在以前应该也是起作用的,那么我可以将历史数据调出来,用于测试,看看在历史行情中收益如何。 优点:数据充分,可以反复测试。 缺点:可能不能贴近现实 而pyalgotrade就是为了提供给使用者基于历史数据回测的框架,即为了让你更好的使用上述的第二种方法。 注:无论怎么测,肯定都有偏差的, 因为都是猜,就像×××,你算好了各种概率,想好了各种策略,但是你能保证的只是你...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。