1.MySQL脱离开源25字看懂mysql不在开源
2.硬核福利量化交易神器talib中28个技术指标的源码出售Python实现（附全部源码）
3.南宫28这类源码怎么搭建的？
4.Redis源码学习(28)-Redis中有序集合对象类型的实现（下）
5.第28篇:深入理解RPython-RTyper/Backend组件
6.28交友28交友的专注

MySQL脱离开源25字看懂mysql不在开源

       MySQL脱离开源？字看懂！

       年月日，源码出售Oracle公司在其官方网站上发布了一则公告，源码出售称在MySQL社区版(Community Edition)发布的源码出售8.0.版本起，将不再提供对MySQL社区版的源码出售LTS (Long-Term Support)支持，该版本仅提供个月的源码出售大漠中控台源码支持期。

       针对上述公告，源码出售业界开始流传一项消息：MySQL离开了开源领域。源码出售然而，源码出售这种说法是源码出售否正确呢？

       事实上，MySQL其实并没有离开开源领域，源码出售MySQL社区版依然是源码出售自由的开源版本，开源协议依然是源码出售GPL协议。

       但是源码出售，业界普遍认为此举是源码出售Oracle公司的商业策略之一，旨在另外推出收费的MySQL企业版(Enterprise Edition)，并通过收取维护费用提升其盈利能力。

       对于用户而言，如果需要长期支持，还需要购买MySQL企业版或选择其他开源软件，以确保生产环境的持续运营和数据安全。

       MySQL社区版的用户也不必担心，因为MySQL社区版的代码依然开源免费，对于绝大多数项目而言，社区版已经足够了。只有那些需要长期支持、更安全稳定的大型企业应用才需要购买MySQL企业版。

       MySQL并没有真正离开开源领域，但是传奇竞技源码在哪商业策略的调整使得企业需要更加谨慎地选择使用MySQL的版本，以确保开源软件的长期稳定性和可靠性。

       代码示例：

       MySQL社区版8.0.源代码：

       /get/Downloads/MySQL-8.0/mysql-8.0..tar.gz

       MySQL企业版官方网站：

       /products/enterprise/

       GPL开源协议：

       https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.en.html

       LTS支持期：

       https://en.wikipedia.org/wiki/Long-term_support#Software

       以上仅供参考，具体使用请遵守相关协议和政策。

硬核福利量化交易神器talib中个技术指标的Python实现（附全部源码）

       本文将带您深入学习纯Python、Pandas、Numpy与Math实现TALIB中的个金融技术指标，不再受限于库调用，从底层理解指标原理，提升量化交易能力。

       所需核心库包括：Pandas、Numpy与Math。重要提示：若遇“ewma无法调用”错误，建议安装Pandas 0.版本，或调整调用方式。

       我们逐一解析常见指标：

       1. 移动平均（Moving Average）

       2. 指数移动平均（Exponential Moving Average）

       3. 动量（Momentum）

       4. 变化率（Rate of Change）

       5. 均幅指标（Average True Range）

       6. 布林线（Bollinger Bands）

       7. 转折、支撑、阻力点（Trend, Support & Resistance）

       8. 随机振荡器（%K线）

       9. 随机振荡器（%D线）

       . 三重指数平滑平均线（Triple Exponential Moving Average）

       . 平均定向运动指数（Average Directional Movement Index）

       . MACD（Moving Average Convergence Divergence）

       . 梅斯线（High-Low Trend Reversal）

       . 涡旋指标（Vortex Indicator）

       . KST振荡器（KST Oscillator）

       . 相对强度指标（Relative Strength Index）

       . 真实强度指标（True Strength Index）

       . 吸筹/派发指标（Accumulation/Distribution）

       . 佳庆指标（ChaiKIN Oscillator）

       . 资金流量与比率指标（Money Flow & Ratio）

       . 能量潮指标（Chande Momentum Oscillator）

       . 强力指数指标（Force Index）

       . 简易波动指标（Ease of Movement）

       . 顺势指标（Directional Movement Index）

       . 估波指标（Estimation Oscillator）

       . 肯特纳通道（Keltner Channel）

       . 终极指标（Ultimate Oscillator）

       . 唐奇安通道指标（Donchian Channel）

       

参考资料：

乐学偶得系列笔记，开源项目ultrafinance。

       深入学习并应用这些指标，将大大提升您的量化交易与金融分析技能。

南宫这类源码怎么搭建的？

       南宫这类源码的搭建过程跟普通网站搭建流程差不多。jd通常.cc涉及一系列技术步骤，以下是一个基本的搭建流程，供您参考：

       一、准备工作

       获取源码：首先，您需要获取南宫的源码。这通常可以通过购买、下载或其他合法途径获得。杭州定制网站源码请确保您有权使用该源码，并遵守相关法律法规。

       准备服务器环境：您需要一台支持PHP和MySQL的服务器。服务器可以是虚拟主机或云服务器，具体取决于您的需求和预算。确保服务器环境支持PHP7以上版本和MySQL数据库。

       数据库准备：在服务器上创建一个新的MySQL数据库，并为其分配一个用户名和密码。这将用于存储南宫网站的数据。

       二、上传和配置源码

       上传源码：使用FTP客户端（如FileZilla）将南宫的源码文件夹上传到服务器的指定目录。

       配置数据库连接：在源码中，找到数据库配置文件（如db.php或config.php），并修改其中的数据库连接信息，包括数据库名称、用户名、密码和主机地址。

       导入数据库：使用MySQL数据库管理工具（如phpMyAdmin）导入源码中包含的数据库文件（通常为.sql格式）。这将创建所需的数据库结构和初始数据。

       三、安装和设置

       访问安装向导：通过浏览器访问您的网站地址，通常会自动跳转到安装向导页面。如果没有，您可能需要手动访问安装脚本（如install.php）。

       填写安装信息：在安装向导中，填写必要的信息，如管理员账号、密码、实战擒牛源码网站名称等。这些信息将用于网站的日常管理和访问。

       完成安装：按照安装向导的提示完成安装过程。安装完成后，您将被重定向到网站的前台或管理后台。

       四、测试和调试

       测试网站功能：在网站前台和管理后台进行功能测试，确保所有功能都能正常工作。

       调试和优化：如果发现任何问题或错误，及时进行调试和优化。这可能包括修改代码、调整配置或更新服务器环境。

       五、维护和更新

       定期备份：定期备份网站数据和数据库，以防数据丢失或损坏。

       安全更新：关注南宫源码的更新和安全公告，及时应用安全补丁和更新。

       内容更新：根据需要更新网站内容，保持网站的时效性和吸引力。

       请注意，以上步骤仅供参考，具体搭建过程可能因源码版本、服务器环境和个人需求而有所不同。在搭建过程中，请务必遵循相关法律法规和道德规范，确保网站内容的合法性和健康性。

Redis源码学习()-Redis中有序集合对象类型的实现（下）

       Redis提供了删除有序集合中元素的命令ZREM，其可以删除不存在的handler源码怎么用成员，执行成功后返回被删除元素的数量。这个操作是通过zremCommand函数实现的，它首先查找对应的有序集合，然后循环调用zsetDel进行删除，当集合成员减为0时，会从内存数据库中移除。

       除此之外，Redis还有一组命令ZREMRANGEBYRANK、ZREMRANGEBYSCORE与ZREMRANGEBYLEX，用于根据排名、分值或字典顺序批量删除有序集合成员。它们都通过zremrangeGenericCommand函数，结合不同删除类型接口来执行操作。

       有序集合的集合操作包括ZUNIONSTORE和ZINTERSTORE，用于计算交集和并集，支持权重参数和聚合方式（默认SUM）。操作完成后，destination集合会被覆盖。

       区间获取命令如ZRANGE和ZREVRANGE，以及ZRANGEBYSCORE和ZREVRANGEBYSCORE，提供了基于排序和分值的区间成员获取功能，通过genericZrangebyscoreCommand函数实现。

       ZRANGEBYLEX和ZREVRANGEBYLEX命令则基于字典顺序获取区间成员，同样有类似的实现基础。

       Redis的ZCOUNT和ZLEXCOUNT命令分别用于计算指定分值区间内的成员数量，前者根据底层编码选择不同的计算策略，后者仅在所有成员分值相同时有效。

       统计元素个数的ZCARD命令，通过zsetLength接口获取，而ZSCORE用于获取指定成员的分值，不存在或成员不存在则返回nil。

       排名操作ZRANK和ZREVRANK由zrankGenericCommand实现，利用zsetRank接口获取元素排名。

       有序集合的弹出数据操作ZPOPMIN和ZPOPMAX，以及阻塞版本BZPOPMIN和BZPOPMAX，通过genericZpopCommand函数处理，根据集合非空状态决定是否阻塞。

第篇:深入理解RPython-RTyper/Backend组件

       RTyper组件在RPython的复杂Python编译中，主要作用是作为Annotator的类型注释转换为目标底层语言能够识别的类型信息的中介。在实际使用中，RTyper组件几乎不需要导入额外的RPython模块。表1整理了RTyper组件与C代码之间的映射关系，为日后查阅相关C代码提供了便利。

       以下是一个简单的示例代码，封装在一个名为triangle.py的脚本文件中。执行指令后，RPython生成的C代码被放置在临时目录中，如下图所示。在临时目录中，存在大量的命名为platcheck_的C源码文件，这些文件根据当前系统环境（包括C编译器特性、常量等）进行了定制化生成。

       例如，查看一个名为platcheck_.c的文件，其中测试了当前系统环境下的浮点数相关库和C头文件，通过手动编译这些测试代码，可以查看一些常量的值。这表明RPython编译PyPy源代码和自定义Python代码时，会使用C编译器从环境中提取系统平台信息。

       在临时目录下的testing_1子目录中，主要源代码实现集中在该目录内，如下图所示。由RPython内置Python代码实现被翻译为C源码实现，其他文件可以通过观察C源码文件的命名风格来对应找到对应的Python源码实现。

       在testing_1目录下，GC、RPython相关函数库的C代码和示例代码实现共计行。其中，Python代码相关的C版本实现被放入一个名为implement.c的文件中，包含对应Python函数名称的C版本实现。例如，对应main函数的C代码实现和calc_triangle_area函数的C代码实现。

       值得注意的是，RPython生成的C代码中的代码风格可能与常规C程序猿编写的代码有所不同，大量使用goto语句，这对于C程序猿来说可能是一个挑战，但对C编译器来说可能是最优的代码设计方案。这些goto语句将代码分割成小代码片段，在一个C函数内部进行内联优化，减少不必要的程序栈帧开销。

       阅读RPython生成的C代码时，可以遵循以下步骤：首先，参照Python源代码，找出变量x、y、z对应的C版本变量，并找到对应调用的C版本函数。例如，在pypy_g_main函数的第行，可以找到对应pypy_g_calc_triangle_area的调用。通过关键字查找，可以找到变量l_v、l_v、l_z_0的出处，进而找到RPyField宏定义的第一个传入参数的数据类型。

       RPyField是一个宏定义，需要在PyPy源码的rpython/translator/src目录中的头文件中查找出处。通过加载rpython/translator/src目录下的相关头文件，可以找到如RPyField宏定义的实现。例如，RPyField宏定义中的第一个参数是一个指向某个数据结构成员的指针。

       在阅读过程中，需要关注Python中的赋值操作如何在C代码中体现，以及如何通过反推找到相关操作的宏定义或函数。例如，查找从反推找到变量l_v关联的操作OP_ADR_ADD函数。在实际操作中，C语句通常简单地在CPU寄存器之间传值，不会产生额外的函数栈开销。

       总结而言，理解RPython生成的C代码需要一定的技巧和方法。通过遵循上述步骤，可以更好地阅读和理解复杂代码。下篇文章将深入分析示例代码中的pypy_g_calc_triangle_area函数，并与Cython编译后的示例代码进行比较，提供更详细的分析。

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