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mapbox自己编译源码支持期。

       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tomcat源码分析环境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。traffic server 源码分析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、滴滴打车类似源码网站名称等。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股票指标源码java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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