1.网络语言oj是评测评测什么意思
2.新版同花顺，怎么没有公式评测系统了
3.cena评测系统版本
4.Python | 加一行注释，源码让你的网源程序提速10+倍！numba库十分钟上手指南
5.Svelte 原理浅析与评测

网络语言oj是评测评测什么意思

       网络语言oj是信息学在线评测平台。OJ是源码Online Judge系统的简称，用来在线检测程序源代码的网源滑动接听页面源码正确性。OJ系统能够编译并执行代码，评测评测使用预设的源码数据对这些程序进行测试。提交的网源代码一般会在受限的环境下运行，包括时间限制、评测评测内存限制、源码安全限制等。网源OnlineJudge系统最初使用于ACM-ICPC国际大学生程序设计竞赛和OI信息学奥林匹克竞赛中的评测评测自动判题和排名。现广泛应用于世界各地高校学生程序设计的源码训练、参赛队员的网源训练和选拔、各种程序设计竞赛以及数据结构和算法的学习和作业的自动提交判断中。

新版同花顺，怎么没有公式评测系统了

       重新建立一个选股公式，复制以下源码

       股:=((3*C+H+L+O)/6+0.*REF((3*C+H+L+O)/6,1)+0.*REF((3*C+H+L+O)/6,2)+0.*REF((3*C+H+L+O)/6,3)+0.*REF((3*C+H+L+O)/6,4))/2.;

       市:=EMA((MA(HHV((3*C+H+L+O)/6,2),5)+MA(HHV((3*C+H+L+O)/6,2),)+MA(HHV((3*C+H+L+O)/6,2),)+MA(HHV((3*C+H+L+O)/6,2),))/4,),COLOR,LINETHICK2;

       有:=EMA((MA(LLV((3*C+H+L+O)/6,2),5)+MA(LLV((3*C+H+L+O)/6,2),)+MA(LLV((3*C+H+L+O)/6,2),)+MA(LLV((3*C+H+L+O)/6,2),))/4,),COLOR,LINETHICK2;

       风险:=(有+市)/2;

       投资:=MA((SUM(IF( CLOSE>REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)-SUM(IF( CLOSE<REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)-0.5*SUM(IF( CLOSE=REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)),1)/REF(MA((SUM(IF( CLOSE>REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)-SUM(IF( CLOSE<REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)-0.5*SUM(IF( CLOSE=REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)),1),1)>1;

       需:=REF(MA((SUM(IF( CLOSE>REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)-SUM(IF( CLOSE<REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)-0.5*SUM(IF( CLOSE=REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)),1)/REF(MA((SUM(IF( CLOSE>REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)-SUM(IF( CLOSE<REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)-0.5*SUM(IF( CLOSE=REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)),1),1)>1,1)<1 AND MA((SUM(IF( CLOSE>REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)-SUM(IF( CLOSE<REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)-0.5*SUM(IF( CLOSE=REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)),1)/REF(MA((SUM(IF( CLOSE>REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)-SUM(IF( CLOSE<REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)-0.5*SUM(IF( CLOSE=REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0)),1),1)>1;

       谨慎:=需 AND (EMA(MA(VOL*CLOSE/,2),2))/>REF((EMA(MA(VOL*CLOSE/,2),2))/,1) AND (EMA(MA(VOL*CLOSE/,2),2))//REF((EMA(MA(VOL*CLOSE/,2),2))/,1) ;

       买:C>MA(AMOUNT/V/,3) AND MA(AMOUNT/V/,3)<REF(MA(AMOUNT/V/,3),1) AND REF(MA(AMOUNT/V/,3),1)<REF(MA(AMOUNT/V/,3),2)

       AND REF(MA(AMOUNT/V/,3),2)<REF(MA(AMOUNT/V/,3),3) AND 谨慎;

       新建公式以后，进入同花顺的选股平台，选入新建公式，即可开始选股

cena评测系统版本

       自年起，Cena评测系统开始了一系列版本更新，以优化用户体验和解决已知问题。年月日，筹码意愿倍增公式源码首次发布了0.3版本，其后紧跟着是0.3.1、0.3.2和0.3.3版本，这些版本主要在软件的基础功能和稳定性上进行了改进。

       年，Cena评测系统推出了5.0版本，随后在同年发布了5.1版本，这一时期对用户界面进行了重设计，体现了开发者对于用户体验的重视。同年，源代码也开放给了用户，增强了社区参与和透明度。

       年6月日，发布了0.5.3版本，解决了可能存在的部分问题。到了年月日，系统升级到了0.6版本，这次更新着重解决了Windows 7环境下可能遇到的卡死问题，以及多核CPU的计时准确性问题。

       年5月日，进一步推出了0.6.3版本，针对之前版本的不足进行了修正，确保了系统的稳定运行。年，Tcp定时器源码Cena评测系统迎来了多次重要更新，如年7月日的0.8.1版本，解决了误报为病毒的问题，而7月2日的0.8版本则针对Windows 7的兼容性和CPU性能测试进行了优化。

       到了年8月日，发布0.8.2版本，开发者寄予厚望，希望这个版本能稳定运行，不再出现崩溃问题。这是至年月1日为止的最新版本。这些迭代展示了Cena评测系统在不断迭代和进步中，致力于提供更好的服务给用户。

Python | 加一行注释，让你的程序提速+倍！numba库十分钟上手指南

       如果你在使用Python进行高性能计算，Numba提供的加速效果可以比肩原生的C/C++程序，只需要在函数上添加一行@jit的装饰。它支持CPU和GPU，是数据科学家必不可少的编程利器。

       之前的文章已经提到计算机只能执行二进制的机器码，C、C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，Python、Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。Q币话费充值源码对于Python，由于解释器的存在，其执行效率比C语言慢几倍甚至几十倍。

       解决Python执行效率低的问题，一种解决办法是使用C/C++语言重写Python函数，但是这要求程序员对C/C++语言熟悉，且调试速度慢，不适合绝大多数Python程序员。另外一种非常方便快捷的解决办法就是使用Just-In-Time（JIT）技术，本文将解释JIT技术的原理，并提供几个案例，让你十分钟内学会JIT技术。

       Python解释器工作原理，Python是一门解释语言，Python为我们提供了基于硬件和操作系统的一个虚拟机，并使用解释器将源代码转化为字节码。字节码在虚拟机上执行，得到结果。

       使用Python example.py执行源代码时，Python解释器会在后台启动字节码编译器，将源代码转换为字节码。字节码是一种只能运行在虚拟机上的文件，Python生成的字节码默认后缀为.pyc，Python生成.pyc后一般放在内存中继续使用，Linux用源码安装软件并不是每次都将.pyc文件保存到磁盘上。pyc字节码通过Python虚拟机与硬件交互。虚拟机的出现导致程序和硬件之间增加了中间层，运行效率大打折扣。

       Just-In-Time（JIT）技术为解释语言提供了一种优化，它能克服上述效率问题，极大提升代码执行速度，同时保留Python语言的易用性。使用JIT技术时，JIT编译器将Python源代码编译成机器直接可以执行的机器语言，并可以直接在CPU等硬件上运行。这样就跳过了原来的虚拟机，执行速度几乎与用C语言编程速度并无二致。

       Numba是一个针对Python的开源JIT编译器，可以对原生代码进行CPU和GPU加速。使用conda或pip安装Numba。只需要在原来的函数上添加一行@jit，即可将一个函数编译成机器码，执行速度提升倍，且随着数据和计算量的增大，numba的性能提升可能会更大。

       Numba的使用场景，只需在函数上加装饰器即可加速程序，但有缺点，只支持Python原生函数和部分NumPy函数，不支持pandas、scikit-learn、tensorflow、pytorch等高级封装。Numba在nopython模式下强制使用加速方式，不进入object模式，保证加速效果。对于计算密集部分，使用nopython优化，其余部分使用Python原生代码，兼顾加速与编译时间。

       编译开销较小，Numba的懒编译技术仅在运行时首次发现@jit才编译代码块，第二次使用时使用缓存，运行时间大大缩短。Eager Compilation优化方式告知Numba输入输出类型，加快编译速度。

       Numba性能评测显示，结合NumPy，可得到接近C语言的速度。Numba功能多样，包括@vectorize装饰器使函数向量化，以及使用GPU加速等。

       Numba原理基于LLVM和NVVM技术，可将解释语言直接翻译成机器码。无论在金融量化分析、计算机视觉或矩阵和张量处理中，Numba提供比肩C/C++程序的加速效果，是数据科学家的编程利器。

Svelte 原理浅析与评测

       Svelte，这款与众不同的前端框架，以其独特的理念和卓越性能脱颖而出。不同于React和Vue的运行时执行方式，Svelte在构建阶段便直接将组件转换为JavaScript，省去了运行时解释环节，显著提升了性能。在代码量上，一个简单的输入框示例中，Svelte所需的代码量就明显少于React和Vue，展示了其简洁高效的编码风格。

       Svelte的独特之处在于它摒弃了虚拟DOM的概念，转而通过直接操作真实DOM来实现快速响应。这种设计策略使得Svelte能够提供近乎即时的页面加载和运行速度。其性能优化的核心在于，只有当数据发生变化时，才更新相应部分的DOM，从而避免了不必要的全面重绘。

       尽管没有虚拟DOM，但Svelte的性能并未受到影响，反而在代码可维护性上更胜一筹。它的编译器在解析.svelte文件时，会将数据与DOM进行实时映射，并在数据变动时直接更新DOM。这种编译时的处理方式使得Svelte能够以最小的体积实现高效的性能。

       当与React和Vue进行对比时，Svelte的组件编译后可能体积略大，但随着组件数量的增加，其体积优势逐渐减小。特别是在组件数量超过一定阈值后，Svelte与Vue3的体积差距会趋于平缓。尽管Svelte在开源初期的关注度较低，但自年以来，用户对其满意度和兴趣度持续上升，显示出其不可忽视的潜力。

       Svelte的架构由compiler（编译器）和runtime（运行时）两部分构成，编译器负责将Svelte模板转化为浏览器能理解的JavaScript。解析阶段，Svelte会深入处理HTML标签、mustache模板和逻辑渲染，确保实现真正的响应式编程。通过编译过程，它将.svelte文件转化为包含HTML、CSS、instance和module的抽象语法树（AST），其中instance包含了响应式属性和方法，而module则存放非响应的变量和方法。

       在Svelte的更新流程中，关键的flush函数会遍历脏组件列表，调用update方法更新DOM，同时利用高效的脏标记机制，通过位运算存储多个属性状态，以节省内存。官方推荐的SSR框架SvelteKit，不仅支持SSR和TS，还提供了预处理器和serverless特性。虽然早期的Sapper框架在SSR上有所贡献，但SvelteKit作为其后续升级版，表现更佳。

       尽管Svelte的生态系统尚不完善，但它在跨平台支持和复杂组件方面仍有待挖掘。社区已经开发了如svelte-material-ui这样的组件库，以及svelte-testing-library这样的测试工具。虽然Svelte暂时不支持小程序，但通过Electron可以开发桌面应用。对于开发环境，VSCode提供了强大的支持，如Svelte for VS Code插件，支持语法高亮和代码跳转，同时也兼容LESS、SCSS和PostCSS等预处理器。

       总的来说，Svelte以其简洁的语法和按需引入运行时的特点，尤其适合Web组件的开发，且上手成本较低。尽管生态还不够成熟，但其对性能的执着追求和持续优化的承诺，让人对其未来充满期待。想要了解更多，可以参考以下链接进行深入研究：

       性能对比分析

       组件大小分析

       Rich Harris的贡献

       Svelte官方资源：GitHub仓库

       《年前端技术趋势》：详细报告

       深入阅读Svelte源码，如：runtime internal DOM模块和store模块，可以更深入理解其工作原理。

       最后，探索Svelte的其他扩展工具，如路由管理：svelte-routing和svelte-spa-router，以及SvelteKit和Sapper等。