AI技术的发展推动了量化交易的自动化和智能化。在股票预测中，信号挖掘和预测模块是关键。量化特征相关性评估可以通过相关系数分析法和KL方法等来选择预测能力强的变量。利用深度学习网络的embedding信息提取，结合LSTM的深度神经网络模型，能提升股票预测的准确率和交易收益率。各种板块都有稳定的超额收益。足彩预测模型基于赔率和球队基本面特征，可以实现对欧洲五大联赛比赛结果的预测，英超联赛的预测准确率达到了54.55%。预测系统仍需积累更多数据样本和挖掘更多有效特征。

文章主要介绍了前端程序员应该具备的技能。作者提到了一些具体技能，如体积检查、lint工具的使用和开源工具的选择。他强调代码是技术债，需要维护成本，因此应尽量使用开源代码来降低系统复杂度。最后，作者呼吁读者加入腾讯云开发者社群。

文章讨论了在开发和测试阶段如何使用ASan、LSan和Valgrind等工具来检测内存泄漏，并提到在生产环境中采用手动检测的方法。然而，这些工具并不能保证检测出所有的内存泄漏，需要深入理解代码和良好的编程习惯。有效地防止和解决内存泄漏问题可以提高应用程序的稳定性和性能。

本文介绍了后台开发中使用的缓存技术，包括缓存策略、缓存类型、缓存淘汰策略以及常见的缓存问题。缓存是一种存储技术，用于快速获取数据。后台开发中使用缓存可以提升接口响应速度、降低数据源服务负载压力以及减少计算资源浪费。缓存策略分为通读缓存和旁路缓存。缓存类型分为本地缓存和分布式缓存。本地缓存使用简单，无外部依赖，读取速度快。然而，本地缓存的空间有限，分布式缓存可以解决这个问题。分布式缓存使用外部的缓存服务，独立部署，可以提供更多的存储空间，无分布式一致性问题，并支持数据持久化和恢复。常见的分布式缓存服务包括Redis，它支持多种数据结构，多种集群模式，保证高可用和易于扩展。

体系化地看待系统，高维地抽象业务，有效地进行建模，是制约程序员从码农到架构师的能力模型，而往往这些能力模型又很难被具象化地表述出来。

本文作者提出了一种非常具有借鉴意义的视角，从系统、架构和复杂三个方面去理解，用非常具象的比喻让人可以直观地看到各个维度间的分层与站位。

V8 优化原理在腾讯文档中的应用。

每一个像素、每一条代码，都应该承载对地球资源的尊重和对人类福祉的关怀。

分布式事务处理复杂，但可考虑异步对账补偿方案。具体应根据业务需求、场景和成本来选择解决方案。了解机制和吞吐带来的影响，并遵循约定或规范。是否引入第三方事务框架需具体分析，评估价值和成本。根据实际情况进行分析和适应。

探析算法架构之粗排~

本文介绍了微信风控团队面临的挑战和业务安全风控的流程。团队需要解决人力不足、业务场景覆盖和对抗激烈等问题。业务安全风控流程包括分析、特征开发、策略和数据验证。特征开发在风控中至关重要，特征是策略的基石。团队经历了三个阶段建设了一站式的实时特征开发平台，提高了效率。数据质量对用户体验有直接影响，特征质量要高。平台架构采用了平台化方式，提供开箱即用的能力组件解决问题。

👉目录1 这些话你熟悉吗2 找准战场——业务建&

本文介绍了在Linux平台上适配开发QQ音视频通话的过程。作者调研了Linux平台的特点和常见的发行版，选择了x64和arm64架构进行适配。还讨论了不同发行版的软件包管理系统和常见的软件包格式。以桌面版本QQ为例，打包了deb、rpm和AppImage的软件包格式。此外，在SDK开发中，根据不同平台提供了静态库和动态库。

从0到1详解推荐的基础知识与整体框架

Hodor系统是一个防劣化系统，通过扫描数据库、实时监控主干性能和配置告警规则来预防性能劣化。管理端展示防劣化看板和分支性能报告，提供开放能力和自动生成性能看板。测试报告有不通过状态，监控测试用例成功率并告警。未处理告警的业务会被临时下架。系统已在QQ各平台落地，并持续优化运行效率。系统建设经历了近三年的迭代，解决了底层问题并与厂商进行沟通。

每一个像素、每一条代码，都承载着对地球资源的尊重和对人类福祉的关怀。本文将探讨参与做可持续的 UI 设计的设计原则及方法。

掌握Redis的实现细节