花荣爆破点技术完整总结

标签: 花荣 爆破 技术 | 发表时间:2014-07-16 21:06 | 作者:花荣
出处:http://blog.sina.com.cn/hjhh

爆破点分析及把握技术是最有效的短线技术,常见的股价爆破点有两类,1、时间爆破点:长假日前后、季度底、报表公布期和预告期、重要股东大会表决、重要承偌时间点、行政审批进程、制度价格触碰时间、除权前一日、制度到期前日、重要成份股更换品种日、事件联动题材(IPO影子等)、期货商品先导、突发题材;2、技术爆破点:连续放量、暴跌、生命线、均线纠集、筹码集中股异动、强势中冷门量比突出、因强势大盘短线突然调整的射击线、尾市单笔急挫、强势调整中筹码集中股、强势中的开盘价量合适股。谁有爆破点补充请写在评论区中,谁愿意开个每日爆破点展望微博专栏我愿意每日转发并与之交流讨论。


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前端技术

- - CSDN博客综合推荐文章
随着互联网产业的爆炸式增长,与之伴生的Web前端技术也在历经洗礼和蜕变. 尤其是近几年随着移动终端的发展,越来越多的人开始投身或转行至新领域,这更为当今的IT产业注入了新的活力. 尽管Web前端技术诞生至今时日并不长,但随着Web技术的逐渐深入,今后将会在以下几方面发力. JavaScript的兄弟们.

SSI技术

- - 开源软件 - ITeye博客
1.       SSI,通常称为“服务器端包含”技术. 使用了SSI技术的文件默认的后缀名为.shtml,SSI技术通过在html文件中加入SSI指令让web服务器在输出标准HTML代码之前先解释SSI指令,并把解释完后的输出结果和HTML代码一起返回给客户端. 2.       SSI技术的优点:SSI技术是通用技术,它不受限于运行环境,在java、dotnet、CGI、ASP、PHP下都可以使用SSI技术;解释SSI的效率比解释JSP的效率快很多,因为JSP规范提供了太多的功能,这些功能都需要servlet引擎一一进行解释,所以效率比较低.

技术选型

- - 企业架构 - ITeye博客
MVC Framwork: SpringMVC3.0 Restful的风格终于回归了MVC框架的简单本质,对比之下Struts2概念太复杂更新又太懒了. Template:JSP2.0且尽量使用JSP EL而不是taglib,万一要写taglib也用纯JSP来编写,一向是SpringSide的推荐,Freemarker们始终有点小众, 而Thymeleaf与美工配合度非常高,可惜也是太少用户了.

技术 in Netflix

- - 后端技术杂谈 | 飒然Hang
综合市面上的公开资料总结了Netflix在技术上面的一些实践和创新,从中能够得到不少启发和提示.

安徽巢湖定向爆破 该倒的没倒

- David - 囧片王
领导说了:总体上是成功的,实事求是地讲,有一定的瑕疵. 村民的家都给炸了,该爆破的牌坊还是安然不动:. 安徽巢湖 该倒的没倒 定向爆破成周围爆破.

技术的异化:读《技术垄断》

- Dynamic - It Talks--上海魏武挥的博客
事实上,我认为国内对马克思或神圣化或妖魔化,都是要不得的. 我们应该还马克思一个伟大的社会学(当然还有哲学、经济学之类)学者的本来面目,而不是把他的话当成教义. 异化就是一个相当精到的学术词语,它所描述的是人们创造发明某物本来为了让人们自己更好地工作生活,结果该物却成了人的主宰. 在很多领域,都有异化的影子,比如宗教,比如官僚体系,当然,也包括技术.

HBase技术介绍

- 三十不归 - 搜索技术博客-淘宝
HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群. 上图描述了Hadoop EcoSystem中的各层系统,其中HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持,Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制.

Web技术整理

- Gabriel - 博客园-首页原创精华区
  Web技术或许是将来最为热门的技术之一. 这里略作一些总结,以及对各种Web技术作一些概要性介绍. (以下内容建立在我的粗略理解之上,欢迎指正).   推荐个学习Web技术比较好的网站,介绍的比较全面.   页面的展示使用超文本标记语言(HTML)来表示. 这是一种标签语言,本身不具有执行能力,只是结构化页面内容.

Hadoop相关技术

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Apache的Hadoop是什么. Apache的Hadoop项目™®开发出可靠的,可扩展的,分布式计算的开源软件. Apache的Hadoop的软件库是一个框架,允许大型数据集通过计算机集群使用简单的编程模型,进行分布式处理. 它的设计规模从单一服务器到数千台计算机,每个提供本地计算和存储. 软件库是用来检测和处理应用层失败的,而不是依靠硬件提供高的有效度,因此在计算机集群上提供高度可用性服务,其中每个都有可能会有失败.