1.Vue3核心源码解析 (一) ： 源码目录结构
2.Alpha系列——组合优化概述附源码
3.如何评价deepmind公布的台编可生成算法竞赛解题代码的alpha
4.在Linux下实现静态编译linux下静态编译
5.fltapha是什么意思？

Vue3核心源码解析 (一) ： 源码目录结构

       通过软件框架源码阅读，深入理解框架运行机制，译源源码API设计、台编原理及流程成为开发者进阶的译源源码关键。Vue 3源码相较于Vue 2版本的台编改进明显，采用Monorepo目录结构，译源源码源码定律引入TypeScript作为开发语言，台编新增特性和优化显著。译源源码

       启动Vue3源码，台编最新版本为V3.3.0-alpha.5。译源源码下载后进入core文件夹，台编使用Yarn进行构建。译源源码安装依赖后，台编执行npm run dev启动调试模式，译源源码可直观查看完整的台编源代码目录结构。

       核心模块包括compiler-core、compiler-dom、runtime-core、runtime-dom。compiler模块在编译阶段负责将.vue文件转译成浏览器可识别的.js文件，runtime模块则负责程序运行时的处理。reactivity目录内是西部数码源码sql响应式机制的源码，遵循Monorepo规范，每个子模块独立编译打包，通过require引入。

       构建Vue 3版本可使用命令，构建结果保存在core\packages\vue\dist目录下。选择性构建可通过命令实现，具体参数配置在core/rollup.config.js中查看。对于客户端编译模板，需构建完整版本，而使用Webpack的vue-loader时，.vue文件中的模板在构建时预编译，无需额外编译器。浏览器直接打开页面时采用完整版本，构建工具如Webpack引入运行时版本。Vue的构建脚本源码位于core/scripts下。

Alpha系列——组合优化概述附源码

       在股票投资组合管理中，组合优化扮演着核心角色，它主要涉及两个方面：预测（alpha挖掘）与组合优化。本文通过实战视角，详细阐述了各种组合优化场景，并提供了相应的树状目录网页源码实验代码，帮助投资者更深入地理解这一过程。

       在alpha构建阶段，我们分为alpha研究与alpha组合两个流程。研究阶段专注于寻找具有高信息含量、能够产生alpha因子的信息源，并对这些因子的生成来源和结构进行探索与验证，主要通过统计检验和可视化手段实现。组合阶段则将所有alpha因子融合，处理它们之间的相关性，目标是实现信息最大化或alpha最大化，数据质量和预测对alpha的贡献至关重要。

       进入组合构建阶段，我们的目标是综合收益、风险与投资者的偏好或约束。首先，选择合适的风险度量与建模方法，包括协方差矩阵、VAR或risk parity，然后定义目标函数，如收益最大化、风险最小化、ios美团源码夏普比率或信息比率最大化等。最后，根据投资者的偏好或先验信息设定其他约束条件，如空头限制、净杠杆约束、单头寸范围和行业头寸限制等。

       在交易执行阶段，我们关注的是将理想组合转化为实际交易列表的过程。面对交易成本的复杂性，如线性与非线性成本，以及如何有效执行交易等挑战。实际操作中，小资金倾向于激进一次性下单，而大资金则更可能将交易执行交由交易员管理。

       总结来看，从alpha预测向量出发，解决最优化问题是组合优化的核心议题。实践中，常见优化问题包括马科维茨问题（经典均值方差优化）、禁止做空约束、换手率约束、网络培训平台源码持有约束以及交易成本约束等。通过因子模型对协方差进行建模，可以提高风险模型的解释力。综合考虑持有约束、交易成本约束与风险模型，形成全栈优化策略。主动投资部分，基于信息率定义的策略提供给读者实践探索。

       本文旨在展示量化股票投资组合的完整流程，即从alpha生成到组合构建的整合过程。组合优化与alpha预测同等重要，共同支撑着投资决策。希望本文提供的代码与案例能够为读者提供实践指导，进一步加深对组合优化的理解与应用。

如何评价deepmind公布的可生成算法竞赛解题代码的alpha

       深思科技公布了一款能够生成算法竞赛解题代码的AI，名为AlphaCode。这一技术的出现引起了编程界的广泛关注与讨论。

       AlphaCode的挑战在于理解竞赛题目的本质，此过程在代码生成过程中需要频繁回顾题目文本的上下文信息。相较于代码查重、代码互译和代码自动补全等任务，生成算法竞赛代码对于理解题目的要求更为深入。

       在CodeForces平台，已有多个静态的AI代理，它们具备提交记录，但目前尚未参与实际比赛。期待它们像AlphaMaster一样，真实参赛并挑战Div2级别的赛事。未来，AI可能在编程竞赛中取代人类选手，这一趋势正在逐步形成。但关于是否调整比赛规则以适应AI参赛，目前尚无确切信息。

       开发团队为AlphaCode准备的训练集主要来源于CodeForces、CodeChef、Atcoder等公开平台的选手提交源代码。Vjudge等平台也可能成为AI训练数据的宝贵资源。

       当前，AI生成代码主要使用C++和Python两种语言，前者应用广泛，后者则展现出更高的正确率。这可能与Python语法相对统一，使得代码风格相似，易于生成高质量代码。

       未来，AlphaCode有望学习Atcoder的代码库，尤其是ATL模板的使用，这将显著提升其解题能力。相较于依赖动态规划、数学解题和构造题的AI，理解并掌握图论题和数据结构题对AI来说更为可行。Atcoder的代码库中还包含非官方的Python版本，这为AI学习提供更多便利。

       总之，AlphaCode等AI技术的出现，推动了编程竞赛领域的变革，促进编程技能的深化，同时也为出题者提供了新的思考角度，旨在考察参赛者的智能与创新，确保比赛的公平性和挑战性。

在Linux下实现静态编译linux下静态编译

       Linux是一种开源的操作系统，其以多用户和多任务的方式极大地方便了使用者的操作。在Linux下，使用者可以实现静态编译，这样可以节省空间进行建立应用程序，例如基于Linux的系统，软件开发等。

       首先，用户需要准备所需的系统文件和源代码，这些文件是编译程序需要的基础。首先应下载gcc编译系统文件。GCC是GNU软件中使用最广泛的C/C++编译器，对Intel x、Alpha、Sparc等处理器支持都很友好。

       接下来，就是编译源代码的关键步骤了。在命令行窗口内输入C / C++的源代码文件的路径，并配合正确的编译参数，然后点击“回车”，即可编译处理源代码成可执行程序或者可链接库。例如：gcc –c .cpp –b static其中.cpp指的是源文件；–b static表示静态编译，这样编译的结果就是出一个静态程序；–o xx.o 表明编译的结果以xx.o的形式输出。

       在静态编译的过程中，还要处理一些特殊的操作，比如添加函数库或者.h等文件。这些操作可以通过命令行操作完成，输入以下命令：gcc –Y /usr/lib xx.o -b static -o .o其中/usr/lib表示的是函数的路径，编译该文件可以实现常用库的自动链接，xx.o 表示的是编译前的文件，.o 表示编译后的文件，–b static表示静态编译。

       最后，用户可以把编译完成的程序拷贝到需要使用的程序处，并使用chmod 命令对程序文件权限进行修改，以确保程序正常运行。总之，用户已经完成了静态编译工作，即可把程序正确安装到指定的程序路径，这样就可以使用这些程序建立Linux系统的应用程序了。

       总的来说，在Linux下实现静态编译是容易的，只需要准备好源程序、gcc编译系统文件，按照正确的参数命令编译，就可以实现程序的正确静态编译，实现Linux系统的应用程序。

fltapha是什么意思？

       FLTAlpha是一种专为游戏开发而设计的编程语言，其源代码能被编译成多个平台的二进制文件，旨在简化游戏开发流程并提高生产力。FLTAlpha的开发者拥有丰富的经验，他们的愿景是提供一个高效的游戏开发环境，使游戏制作人员能更快地实现自己的创意。FLTAlpha的跨平台特性使程序员在自主开发时能保持高效。开发者致力于使游戏制作更简单快速，从而催生更多创新的游戏内容。FLTAlpha正被越来越多的开发者应用于游戏制作，其未来发展前景广阔。