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《以交易为生》最早出版于1993年，并畅销国内外。 ”你可能充分理智地已经在下单前决定了自己的交易策略，但等你真正下单的时候，群体意识就开始盯向你。当你变得像鹰一样观察价格，价格变化如你所愿时兴高采烈手舞足蹈，价格变化与你的预测背道而驰时垂头丧气心如刀割，你就已经开始失去了自己的独立性。 一旦上述情况发生在你的身上，请试着努力找回原来的感觉吧。假如这样还是不能恢复平和的心态，那我建议你可以暂时远离市场，观望一下 ” 钱是赚不完的，活在市场才是最重要的！ 不要尝试追逐所有的波动，珍惜自己手上拥有的资金。每天最多上午做两单，下午做两单，但凡做错了严格按照止损策略保护自己的资金。 对于仓位管理：以黄金合约为例，1w的资金最多不可超过1手的合约，更稳健的是只操作0.2-0.5手。

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C++ 基础Q1：C++ 和 C 的区别？主要区别： 面向对象编程 C++ 支持面向对象编程（封装、继承、多态） C 是过程式编程语言 函数重载 C++ 支持函数重载 C 不支持函数重载 命名空间 C++ 有命名空间（namespace） C 没有命名空间 引用 C++ 支持引用（reference） C 只有指针 异常处理 C++ 支持异常处理（try-catch） C 没有异常处理机制 内存管理 C++ 有 new/delete 操作符 C 使用 malloc/free 类型检查 C++ 类型检查更严格 C 类型检查相对宽松 Q2：C++ 中 struct 和 class 的区别？主要区别： 默认访问权限 struct 默认成员是 public class 默认成员是 private 默认继承方式 struct 默认继承是 public class 默认继承是 private 其他方面 功能基本相同，都可以有构造函数、析构函数、成员函数等 struct 在 C++ 中主要用于兼容 C，或者用于简...

ROS 基础什么是 ROS？ROS（Robot Operating System，机器人操作系统）是一个用于编写机器人软件的程序框架，提供了硬件抽象、设备驱动、库、可视化工具、消息传递和包管理等功能。 ROS 的特点： 分布式架构：节点可以在不同机器上运行 语言无关：支持 C++、Python 等多种编程语言 开源：遵循 BSD 许可 丰富的工具：提供调试、可视化、测试等工具 庞大的社区：有大量的软件包和库 ROS 的版本主要版本： ROS 1：第一个主要版本，采用分布式架构 ROS 2：下一代 ROS，改进了实时性、安全性、跨平台支持 ROS 1 版本： ROS Melodic（推荐用于 Ubuntu 18.04） ROS Noetic（推荐用于 Ubuntu 20.04） ROS Kinetic（推荐用于 Ubuntu 16.04） ROS 的应用ROS 广泛应用于： 移动机器人 机械臂 无人机 自动驾驶 服务机器人 科研和教育 ROS 架构ROS 核心概念1. 节点（Node） ROS 中的基本执行单元 每个节点负责一个特定的功能 节点之间可以通信 2....

Redis 基础什么是 Redis？Redis （REmote DIctionary Server）是一个基于 C 语言开发的开源 NoSQL 数据库（BSD 许可）。与传统数据库不同的是，Redis 的数据是保存在内存中的（内存数据库，支持持久化），因此读写速度非常快，被广泛应用于分布式缓存方向。并且，Redis 存储的是 KV 键值对数据。 为了满足不同的业务场景，Redis 内置了多种数据类型实现（比如 String、Hash、Sorted Set、Bitmap、HyperLogLog、GEO）。并且，Redis 还支持事务、持久化、Lua 脚本、发布订阅模型、多种开箱即用的集群方案（Redis Sentinel、Redis Cluster）。 Redis 没有外部依赖，Linux 和 OS X 是 Redis 开发和测试最多的两个操作系统，官方推荐生产环境使用 Linux 部署 Redis。 Redis 为什么这么快？Redis 内部做了非常多的性能优化，比较重要的有下面 4 点： 纯内存操作 (Memory-Based Storage) ：这是最主要的原因。Redis...

Java 基础与面向对象Q1：哪个不属于面向对象特性？题目： 以下哪个不属于面向对象的特性？ 复用 ❌（正确答案） 封装 ✔ 多态 ✔ 继承 ✔ 答案： 复用 知识点解析： 面向对象的四大特性： 封装（Encapsulation） 将数据和方法封装在类中，隐藏内部实现细节 通过访问修饰符（private、protected、public）控制访问权限 提供公共接口供外部使用 12345678910111213public class BankAccount { private double balance; // 封装：私有字段 public void deposit(double amount) { // 公共接口 if (amount > 0) { balance += amount; } } public double getBalance() { return balance; &#...

二叉树基础什么是二叉树？二叉树（Binary Tree）是一种树形数据结构，每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。 二叉树的定义： 每个节点最多有 2 个子节点 子树有左右之分，不能颠倒 第 i 层最多有 2^(i-1) 个节点 深度为 k 的二叉树最多有 2^k - 1 个节点 二叉树节点定义： 12345class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right 二叉树的性质 节点数与深度的关系： 第 i 层最多有 2^(i-1) 个节点（i ≥ 1） 深度为 k 的二叉树最多有 2^k - 1 个节点 叶子节点数： n0 = n2 + 1（n0 为叶子节点数，n2 为度为 2 的节点数） 完全二叉树的性质： 具有 n 个节点的完全二叉树的深度为 ⌊log₂n⌋ + 1 对于节点 i，其父节点为 ⌊i/...

动态规划基础什么是动态规划？动态规划（Dynamic Programming, DP）是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来解决复杂问题的方法。 动态规划的核心思想： 最优子结构：问题的最优解包含子问题的最优解 重叠子问题：递归求解时会重复计算相同的子问题 状态转移方程：建立子问题之间的关系 动态规划 vs 分治法： 分治法：子问题相互独立，不重叠 动态规划：子问题重叠，通过记忆化避免重复计算 动态规划 vs 贪心算法： 贪心算法：每次选择局部最优，不保证全局最优 动态规划：考虑所有可能的选择，保证全局最优 动态规划的适用场景 最优化问题：求最大值、最小值、最优方案 计数问题：求方案数、路径数 可行性问题：判断是否存在满足条件的方案 重叠子问题：递归求解时会有重复计算 动态规划的基本步骤 定义状态：dp[i] 或 dp[i][j] 表示什么 状态转移方程：如何从子问题的解得到当前问题的解 初始状态：边界条件的初始化 计算顺序：确保计算 dp[i] 时，需要的子问题已经求解 返回结果：dp[n] 或 dp[m][n] 等 一维动态规划1. 斐波那契数列（F...

操作系统基础什么是操作系统？操作系统（Operating System, OS）是管理计算机硬件和软件资源的系统软件，为用户和应用程序提供一个统一的接口。 操作系统的功能： 进程管理：创建、调度、终止进程 内存管理：分配、回收、虚拟内存管理 文件系统管理：文件存储、目录管理 设备管理：I/O 设备的管理和调度 网络管理：网络协议栈、网络接口管理 用户接口：命令行界面、图形界面 操作系统的分类 批处理操作系统：批量处理作业 分时操作系统：多个用户同时使用（如 UNIX、Linux） 实时操作系统：实时响应（如嵌入式系统） 分布式操作系统：多台计算机协同工作 网络操作系统：网络资源管理 进程与线程进程（Process）什么是进程？进程是程序在执行过程中的一个实例，是系统进行资源分配和调度的基本单位。 进程的特征： 动态性：进程是程序的执行过程，有生命周期 并发性：多个进程可以并发执行 独立性：进程拥有独立的地址空间和资源 异步性：进程按各自独立的、不可预知的速度推进 进程的组成一个进程通常包括： 程序代码（Text）：可执行代码 数据（Data）：全局变量、静态...

数据结构基础什么是数据结构？数据结构是计算机科学中组织和存储数据的方式，用于高效地访问和修改数据。 常见的数据结构： 线性结构：数组、链表、栈、队列 树形结构：二叉树、堆、B树 图结构：有向图、无向图 哈希结构：哈希表、哈希映射 栈（Stack）什么是栈？栈是一种后进先出（LIFO, Last In First Out）的线性数据结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。 栈的特点： 后进先出：最后入栈的元素最先出栈 只能在栈顶操作：只能在栈顶进行插入（push）和删除（pop） 有限大小：栈的大小通常是固定的 栈的操作： **push(x)**：将元素 x 压入栈顶 **pop()**：删除并返回栈顶元素 **top()/peek()**：返回栈顶元素（不删除） **empty()**：判断栈是否为空 **size()**：返回栈中元素的个数 栈的实现使用数组实现栈12345678910111213141516171819202122232425class ArrayStack: def __init__(self, capacity=100): ...