Finology 大数据金融

通过大数据以量化金融

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标准参数

-help

-version

X参数

X参数是非标准化参数

-Xint: 解释执行

-Xcomp: 第一次使用就编译成本地代码

-Xmixed: 混合模式，JVM自己来决定是否编译成本地代码

java -Xcomp -version

XX参数

XX参数也是非标准化参数

有两种类型

Boolean: -XX:[+-]启动或禁用name属性

-XX:+UseConcMarkSweepGC

-XX:+UseG1GC

非Boolean类型

-XX:=

-XX:MaxGCPauseMillis=500

-XX:GCTimeRatio=19

-Xmx -Xms

这是XX参数

-Xms = -XX:InitialHeapSize

-Xmx = -XX:MaxHeapSize

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jinfo -flag MaxHeapSize 36247
-XX:MaxHeapSize=4200595456

-Xss = -XX:ThreadStackSize

-XX:+PrintFlagsInitial

-XX:+PrintFlagFinal

=默认值 := 修改过的值

jps -l参数代表：full package name

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# jps -l
42826 sun.tools.jps.Jps
102271 org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch

jstat查看JVM统计信息

jstat -class

-gc, -compiler

S0C, S1C, S0U, S1U: C - 总量 U - 使用量

EC, EU, Eden

OC, OU, Old区

MC, MU: Metaspace区

CCSC, CCSU, 压缩类空间总量/使用量

YGC, YGCT: YoungGC的次数与时间

FGC, FGCT: FullGC次数和时间

GCT: 总的GC时间

导出内存映像文件

内存溢出自动导出，在VM arguments里面写入如下参数

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

-XX:HeapDumpPath=./

使用jmap命令手动导出

jmap -help

jmap -dump:format=b,file=./heap.hprofJV

MAT

http://www.eclipse.org/mat

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使用 mdnice 来编辑公众号文章，我做了一个自定义的样式，记录一下。

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/*自定义样式，实时生效*/

/* simon
 * h2 默认大小为 font-size: 1.375em;
 * padding-left/right 默认为
 */

/* 全局属性
 * 页边距 padding: 30px;
 * 全文字体 font-family: ptima-Regular;
 * 英文换行 word-break: break-all;
 */
#nice {
  line-height: 27.2px;
  min-height: 17px;
  //font-family: -apple-system-font,BlinkMacSystemFont,"Helvetica Neue","PingFang SC","Hiragino Sans GB","Microsoft YaHei UI","Microsoft YaHei",Arial,sans-serif;
  padding-left: 6px;
  padding-right: 6px;
}

/* 段落，下方未标注标签参数均同此处
 * 上边距 margin-top: 5px;
 * 下边距 margin-bottom: 5px;
 * 行高 line-height: 26px;
 * 词间距 word-spacing: 3px;
 * 字间距 letter-spacing: 3px;
 * 对齐 text-align: left;
 * 颜色 color: #3e3e3e;
 * 字体大小 font-size: 16px;
 * 首行缩进 text-indent: 2em;
 */
#nice p {
  line-height: 27.2px;
  text-align: justify;
  font-size: 17px;
  letter-spacing: 0.544px;
  padding-top: 13px;
  padding-bottom: 13px;
  color: rgb(58, 58, 58);
}

/* 一级标题 */
#nice h1 {
  // font-size: 1.8em;
  font-size: 1.5em;
  //color: #009688;
  color: rgb(239, 112, 96);
  margin: 1.2em auto;
  text-align: center;
  //border-bottom: 1px solid #009688;
  border-bottom: 1px solid rgb(239, 112, 96);
}

/* 一级标题内容 */
#nice h1 .content {
}

/* 一级标题修饰 请参考有实例的主题 */
#nice h1:after {
}

/* 二级标题 */
#nice h2 {
  //color: #009688;
  color: rgb(239, 112, 96);
  padding-left: 10px;
  margin: 1em auto;
  // border-left: 3px solid #009688;
  border-left: 3px solid rgb(239, 112, 96);
}

/* 二级标题内容 */
#nice h2 .content {
}

/* 二级标题修饰 请参考有实例的主题 */
#nice h2:after {
}

/* 三级标题 */
#nice h3 {
  margin: 0.6em auto;
  padding-left: 10px;
  // border-left: 2px solid #009688;
  border-left: 2px solid rgb(239, 112, 96)
}

/* 三级标题内容 */
#nice h3 .content {
}

/* 三级标题修饰 请参考有实例的主题 */
#nice h3:after {
}

/* 四级标题 */
#nice h4 {
  margin: 0.6em auto;
  font-size: 1.2em;
  padding-left: 10px;
  // border-left: 2px dashed #009688;
  border-left: 2px dashed rgb(239, 112, 96);
}

/* 五级标题 */
#nice h5 {
  margin: 0.6em auto;
  font-size: 1.1em;
  padding-left: 10px;
  // border-left: 1px dashed #009688;
  border-left: 1px dashed rgb(239, 112, 96);
}

/* 六级标题 */
#nice h6 {
  margin: 0.6em auto;
  font-size: 1em;
  padding-left: 10px;
  // border-left: 1px dotted #009688;
  border-left: 1px dotted rgb(239, 112, 96);
}

/* 无序列表整体样式
 * list-style-type: square|circle|disc;
 */
#nice ul {
}

/* 有序列表整体样式
 * list-style-type: upper-roman|lower-greek|lower-alpha;
 */
#nice ol {
}

/* 列表内容，不要设置li
 */
#nice li section {
}

/* 引用
 * 左边缘颜色 border-left-color: black;
 * 背景色 background: gray;
 */
#nice .multiquote-1 {
  //border-left: 2px solid #888;
  //border-right: 2px solid #888;
  border-left: 2px solid rgb(239, 112, 96);
  border-right: 2px solid rgb(239, 112, 96);
  padding-left: 1em;
  color: #777;
  background: rgb(255, 249, 249);
}

/* 引用文字 */
#nice .multiquote-1 p {
}

/* 链接 
 * border-bottom: 1px solid #009688;
 */
#nice a {
//  color: #009688;
  color: rgb(239, 112, 96);
//  border-bottom: 1px solid #009688;
  border-bottom: 1px solid rgb(239, 112, 96);
}

/* 加粗 */
#nice strong {
}

/* 斜体 */
#nice em {
}

/* 加粗斜体 */
#nice em strong {
}

/* 删除线 */
#nice del {
}

/* 分隔线
 * 粗细、样式和颜色
 * border-top: 1px solid #3e3e3e;
 */
#nice hr {
  margin: 20px 0;
}

/* 图片
 * 宽度 width: 80%;
 * 居中 margin: 0 auto;
 * 居左 margin: 0 0;
 */
#nice img {
}

/* 图片描述文字 */
#nice figcaption {
}

/* 行内代码 */
#nice p code, #nice li code {
  // color: #009688;
  color: rgb(239, 112, 96);
}

/* 非微信代码块
 * 代码块不换行 display: -webkit-box !important;
 * 代码块换行 display: block;
 */
#nice pre code {
}

/* 表格内的单元格
 * 字体大小 font-size: 16px;
 * 边框 border: 1px solid #ccc;
 * 内边距 padding: 5px 10px;
 */
#nice table tr th {
//  border: 1px solid #009688;
  border: 1px solid rgb(239, 112, 96);
//  background-color: #009688;
  background-color: rgb(239, 112, 96);
  color: #f8f8f8;
  border-bottom: 0;
}

#nice table tr td {
  // border: 1px solid #009688;
  border: 1px solid rgb(239, 112, 96);
}

#nice table tr:nth-child(2n) {
  background-color: #f8f8f8;
}

/* 脚注文字 */
#nice .footnote-word {
  // color: #009688;
  color: rgb(239, 112, 96);
}

/* 脚注上标 */
#nice .footnote-ref {
  //  color: #009688;
  color: rgb(239, 112, 96);
}

/* "参考资料"四个字 
 * 内容 content: "参考资料";
 */
#nice .footnotes-sep:before {
}

/* 参考资料编号 */
#nice .footnote-num {
}

/* 参考资料文字 */
#nice .footnote-item p { 
}

/* 参考资料解释 */
#nice .footnote-item p em {
}

/* 行间公式
 * 最大宽度 max-width: 300% !important;
 */
#nice .block-equation svg {
}

/* 行内公式
 */
#nice .inline-equation svg {  
}

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整理得最全的提取Series或DataFrame数据的公式。

提取单个元素

基于位置提取数据

s[index]
s.iat[index]
df.iat[row_index, col_index]

基于 label 提取数据

s[label]
s.at[label]
df.at[row_label, col_label]

提取多个元素

对于 Series

基于位置提取

s[a:b]
s[[a,b,c]]
s.iloc[a:b]
s.iloc[[a,b,c]]

基于标签提取

s[label1:labeln]
s[[label1, label2, label3]]
s.loc[label1:labeln]
s.loc[[label1, label2, label3]]

对于 DataFrame

基于位置

行列 中括号 iloc
单行 df[a:a+1] df.iloc[a]等价于df.iloc[a,:]、df.iloc[[a]]等价于df.iloc[[a],:]
多行 df[a:b] df.iloc[a:b]等价于df.iloc[a:b,:]、df.iloc[[a,b,c]]等价于df.iloc[[a,b,c],:]
单列 - df.iloc[:,a]、df.iloc[:,[a]] （：不能省略）
多列 - df.iloc[:,a:b]、df.iloc[:,[a,b,d]]
行列 - df.iloc[a:b,n:m]、df.iloc[[a,b,c],[n,m]]

基于标签

行列 中括号 loc
单行 - df.loc[label]、df.loc[[label]]
多行 - df.loc[lable1：lable3]、df.loc[[lable1,lable2,…]]
单列 df[clo1]、df[[col1]] df.loc[:,col]、df.loc[:,[col]] （：不能省略）
多列 df[[clo1,col2]] df.loc[:,[col1,col2]] 、df.loc[:,col1:col4]]
行列 - df.loc[lable1：lable3,col1:col4]]、df.loc[[lable1,lable2,…],[clo1,col2]