ISDA ISDA 统计出绝大部分参与方希望用一个后置式的复合利率来作为 RFR，而且用不同年限的 IBOR 和 RFR 的历史差异的均值或中位值作为 IBOR 停止后当天就要使用的基差。...它是使得 VBAS(Tn-1) = 0 的 K 值，因此可解得 下图总结了向后看和向前看的即期利率 和 。前者是直到 Tn 才定盘，而后者在 Tn-1 就开始设定了。...1.3 向后看 vs 向前看的远期利率 向后看的远期利率 定义完即期利率，接下来就要定义远期利率了。...而且我们可以进一步推出 的表达式 注意 是一个单利付息的（和 IBOR 的范式相同）向后看（和 IBOR 方式不同）的远期利率，它的性质如下： 在 Tn-远期测度下是鞅 在 Tn-1 时点等于「向前看的即期利率...当 t > Tn-1 时， 已经在 Tn-1 被定盘而不会改变了，其值为 下图总结了向后看和向前看的远期利率 和 。前者是直到 Tn 才定盘，而后者在 Tn-1 就开始设定了。
Linux 目录修改mv 和 cp 的使用命令方式 目录修改【改】mv 和 cp 一、重命名目录 命令：mv 当前目录 新目录 例如：mv aaa bbb 将目录aaa改为bbb...3.1.2 删除文件 【删】 rm 命令：rm -rf 文件名 3.1.3 修改文件【改】 vi或vim 【vi编辑器的3种模式】 基本上vi可以分为三种状态，分别是命令模式（command...mode）、插入模式（Insert mode）和底行模式（last line mode），各模式的功能区分如下： 1) 命令行模式command mode） 控制屏幕光标的移动，字符、字或行的删除...撤销本次修改并退出编辑 3.1.4 文件的查看【查】 文件的查看命令：cat/more/less/tail cat：看最后一屏 示例：使用cat查看/etc/sudo.conf文件，只能显示最后一屏内容...less：翻页查看 示例：使用less查看/etc/sudo.conf文件，可以使用键盘上的PgUp和PgDn向上 和向下翻页，q结束查看 less sudo.conf tail：指定行数或者动态查看
对常见的 RFR 产品估值就是本帖要讲解的内容，目录如下： 目录 第一章 - 基础知识 1.1 延伸版 T-远期测度 1.2 向前看 vs 向后看的即期利率 1.3 向前看 vs...6 个月的 RFR 复合利率，到目前为止 F 是否向前看或者向后看也没有一致的共识。...此外 RFR 上下限盯的利率指标可以是「向前看」或「向后看」类型，目前没有统一意见，个人偏向「向前看」类型，因为它跟 IBOR 上下限更一致。...RFR 基差掉期 定义 RFR 基差掉期是在向后看浮动利率与向前看浮动利率之间进行互换，浮动利率是和RFR 挂钩且期限为 3 个月或 6 个月的复合利率。...基差产品是不同的，RFR 基差向前看和向后看之间的差异，而 IBOR 基差是不同期限 - 比如 IBOR 3M 和 IBOR 6M - 之间的差异。
要打造自身高水平的“钉耙式”技术栈，典型的方法是“向前看”和“向后看”。...源系统、ETL 服务器和目标系统都有哪些组成部分？操作步骤有哪些瓶颈和亮点？ 无论是向前看还是向后看，都需要把握的一个核心思想就是“数据价值”。任何技能、方案的最终目的都是要充分挖掘数据中潜藏的价值。...在设计 Hive 数据库时，重点关注的环节有分库、表设计、存储 / 压缩格式和计算引擎（默认为 mapreduce，另外较常用的还包括 Tez 和 Spark）的选项。...其典型优化步骤包括减少处理数据量、合理设置 map/reduce 数、小文件合并、优化 Shuffle 过程和 Join、优化数据倾斜等。...基于配置的 ETL 框架设计是实践中很优秀的设计方式，其中框架不包含业务逻辑，后者依靠 Sql 实现或反射注册 Udf 来调用。
---- 如何在编译期间使用 MSBuild 自带的方法 当然，在修改编译期间的代码的时候，你可能需要提前了解项目文件相关的知识： 理解 C# 项目 csproj 文件格式的本质和编译流程 以下是使用...可以阅读我的另一篇博客了解其用途和用法： Roslyn/MSBuild 在编译期间从当前文件开始查找父级文件夹，直到找到包含特定文件的文件夹 MakeRelative 计算两个路径之间的相对路径表示。...Demo\，而 WalterlvPath2 的值会计算为 ..\。...本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
FIFO 页面置换算法为每个页面记录了调到内存的时间，当必须置换页面时会选择最旧的页面 “FIFO 算法当进程分配到的页面数增加时，缺页中断的次数可能增加也可能减少” ?...置换的是队列的首个页面。当需要调入页面到内存时，就将它加到队列的尾部 FIFO 页面置换算法易于理解和编程。...这种页面置换算法确保对于给定数量的帧会产生最低的可能的缺页错误率 FIFO 和 OPT 算法的区别在于：除了在时间上向后或向前看之外，FIFO 算法使用的是页面调入内存的时间，OPT 算法使用的是页面将来使用的时间...OPT 和 LRU 算法的区别在于：LRU 算法根据各页以前的情况，是“向前看”的，而最佳置换算法则根据各页以后的使用情况，是“向后看”的 LRU 性能较好，但需要寄存器和栈的硬件支持 LRU 是堆栈类的算法...每当遇到一个使用位为1的帧时，操作系统就将该位重新置为0； 如果在这个过程开始时，缓冲区中所有帧的使用位均为0，则选择遇到的第一个帧替换； 如果所有帧的使用位均为1,则指针在缓冲区中完整地循环一周，把所有使用位都置为
和 OPT 算法相比，LRU 算法根据各页以前的情况，是 “向前看” 的，而 OOT 算法则根据各页以后的使用情况，是 “向后看” 的。...OPT 算法向前看是无法实现了，那 LRU 这个向后看的算法具体该怎么实现呢？换句话说，这个过去一段时间内最久未被访问过的页面，操作系统是如何找出来的呢？...选择遇到的第一个是第 0 类 “未被访问，未被修改 (Referenced bit = 0，Modified bit = 0)” 的页面用于替换 2）如果第 1) 步失败，则重新扫描，查找第一个是第 1...流程图如下： 总结起来也很简单，简单 CLOCK 算法不就是尽可能地淘汰掉未被访问过的页面嘛，那改进的 CLOCK 算法就是在此基础上，对未被访问过的页面进一步细分，修改过和未被修改过，优先替换『未被修改过的页面...以前的高访问次数的页面的计数寄存器对应的值会慢慢减少，相当于加大了被淘汰的概率 心之所向，素履以往，我是小牛肉，小伙伴们下篇文章再见
它能够简化代码、提高性能和可读性。本文将详细介绍Vue3中的计算属性的概念、使用方式和一些常见的应用场景。图片2....2.2 计算属性的特点与其他数据绑定方式相比，计算属性具有以下几个特点：缓存性：计算属性会缓存依赖的数据，只有当依赖的数据发生变化时才会重新计算。...如果多次访问该计算属性，Vue会直接返回缓存的结果，提高了性能。响应式：计算属性依赖的数据发生变化时，会自动重新计算，并更新绑定到该计算属性的视图。...4.1 数据过滤与排序计算属性可以用于对数据进行过滤和排序。例如，我们有一个包含用户信息的数组，想要根据某种条件对用户进行筛选。我们可以使用计算属性来动态计算符合条件的用户列表。...总结计算属性是Vue3中非常有用的特性之一，它能够根据依赖的数据动态计算出新的值，并具有缓存性、响应式和可读性等特点。本文介绍了计算属性的基本概念、使用方式和常见的应用场景。
文章目录 一、apktool_2.6.0.jar 下载和使用 二、使用 zipalign 工具进行对齐操作 三、使用 apksigner 工具进行签名 四、完整命令行输出 一、apktool_2.6.0....jar 下载和使用 ---- 在 https://ibotpeaches.github.io/Apktool/ 页面下载最新的 apktool 工具 ; 下载完毕后 , 使用 java -jar apktool...修改 apk 文件 , 然后使用 java -jar apktool_2.6.0.jar b out_old -o out.apk 命令 , 重新打包 ; 完整命令行输出 : D:\004_Operate...二、使用 zipalign 工具进行对齐操作 ---- 对齐命令 : D:\001_Develop\001_SDK\Sdk\build-tools\29.0.2\zipalign -f 4 out.apk...out_zipalign.apk 三、使用 apksigner 工具进行签名 ---- 签名命令 : D:\001_Develop\001_SDK\Sdk\build-tools\29.0.2\apksigner
示例1 输入 6 5 3 8 3 2 5 输出 3 3 5 4 4 4 说明 当小Q处于位置3时，他可以向前看到位置2,1处的楼，向后看到位置4,6处的楼，加上第3栋楼，共可看到5栋楼...当小Q处于位置4时，他可以向前看到位置3处的楼，向后看到位置5,6处的楼，加上第4栋楼，共可看到4栋楼。...示例: 输入: [2,1,5,6,2,3] 输出: 10 我下面给出的解法比官方题解还要简洁，注意栈中存的是索引而不是元素，因为要作为宽度计算面积： # 递增栈 # 每次遇到非递增元素 可以计算一次面积...在所有计算的面积中找到最大的即可 # 巧妙的利用了递增栈的性质 class Solution: def largestRectangleArea(self, heights: List[int...和 右上界 因而使用单调栈 // 这里使用递减栈 注意 一定要想清楚使用递增栈还是递减栈 class Solution { public int trap(int[] height) {
0 0 物理块3 1 1 3 3 2 2 2 2 2 7 缺页否 √ √ √ √ × √ × √ √ √ √ × × √ × √ × √ × × LRU算法根据各页以前的情况是向前看的...，而最佳置换算法则是根据各页以后的使用情况，是向后看的。...当需要替换一页时，操作系统就将该位重新置为0； 如果在这个过程开始时，缓冲区中所有帧的使用位均为0，则选择遇到的第一个帧替换； 如果所有帧的使用位均为1，则指针在缓冲区中完整地循环一周，将所有使用位都置为...CLOCK算法的性能比较接近LRU，而通过增加使用的位数目，可以使用CLOCK算法更加高效。在使用位的基础上再增加一个修改位，得到改进型的CLOCK置换算法。...在这次扫描过程中，对使用位不做任何修改。 2）如果第一步失败，则重新扫描，查找（u=0,m=1）的帧，选择遇到的第一个这样的帧用于替换。
举例如下： 缺页7次，总访问次数12次缺页率：7/12 = 58.3% 实际上，LRU算法根据各页以前的情况，是“向前看”的，而最佳置换算法则根据各页以后的使用情况，是“向后看”的。...LRU性能较好，但需要寄存器和栈的硬件支持。 LRU是堆栈类的算法。理论上可以证明，堆栈类算法不可能出现Belady异常。 FIFO算法基于队列实现，不是堆栈类算法。...LRU算法的性能接近于OPT，但是实现起来比较困难，且开销大；FIFO算法实现简单，但性能差。 Clock算法（时钟置换算法） 也称为NRU算法（最近未使用算法）是LRU和FIFO的折中算法。...举例如下： 内存中共分配3个页面资源 改进后的Clock算法(二次机会法） 由 访问位A 和 修改位M 可以组合成下面四种类型的页面： 最近既未被访问，又未被修改(Visit=0, Modify=0...优点：减少磁盘I/O；缺点：几轮扫描，增加开销！
pandas 是基于 numpy 数组构建的， 但二者最大的不同是 pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的，比较契合统计分析中的表结构，而 numpy 更适合处理统一的数值数组数据。...通过几个维度定义成一个“新维度”，实现减少维度数量。...2、使用安全软件和工具：用户可以使用安全软件和工具，例如杀毒软件、防火墙、VPN等，以提高网络安全性。 3、加强密码管理：用户应该加强密码管理，使用强密码、定期更换密码、不重复使用密码等。...3、公民隐私保护的难点和底线界定的争议主要表现在个人隐私权与公共利益的平衡、数据使用的透明度和法律法规的制定和执行等方面。...4、针对网络攻击和数据泄露，可以加强网络安全意识、使用安全软件和工具、加强密码管理等预防和应对措施；针对隐私保护，可以使用隐私保护浏览器、加密通讯工具、关注隐私政策和条款等技巧和工具。
元数据管理的内容可以从以下六个角度进行概括，即“向前看”：“我”是谁加工出来的；“向后看”：“我”又支持了谁的加工；“看历史”：过去的“我”长什么样子；“看本体”：“我”的定义和格式是什么；“向上看”：...为什么这么说呢，现在绝大多数OLTP和OLAP系统都很少使用主外键，绝大多数OLTP系统都比较少使用存储过程，出于开发和迁移的便捷考虑，大多数都采用ORM映射方式或SQL语句，这导致在我们的系统中无法发现表和表之间的关系...1、数据表的访问频率，可以从另一面发现表的价值，可以发现孤立表和热表 2、数据表的更新频率和变化，可以帮我们评估表的有效程度 3、数据表索引的多少和使用与否，可以发现表的设计是否合理 4、和数据表相关的...SQL的查询执行时间，可以发现表的设计是否合理 5、系统数据字典中各SQL中相关表的运行频次和运行效率，可以发现表的设计是否合理，以及表的利用效率 6、系统数据字典中各SQL相关的表的连接属性和次数，可以发现表与表的关系和连接属性...很多企业的基础数据是靠主数据进行流转分发的，而不同业务系统为了自身的便宜往往在原有的主数据基础上进行修改、删除或新增，导致基础数据在不同系统之间出现不一致情况越来越严重，企业会花大量的时间和成本开展账实核查
SQL执行速度大大提高，减少了该表格不提供写服务的时长。...方式：这里的Inplace又区分为2类：是否需要rebuild表格，判断标准为：是否修改行记录格式。...Online DDL可以有效改善DDL期间对数据库的影响： Online DDL期间，查询和DML操作在多数情况下可以正常执行，对表格的锁时间也会大大减少，尽可能的保证数据库的可扩展性； 允许 in-place...TABLE方式 同表格多个DDL处理 在Online DDL之前，都会习惯性的把同个表格的所有DDL语句合并为一个SQL语句，避免重复Rebuild、多次加锁导致不提供DML时长增加等弊端。...–assume-rbr和–switch-to-rbr参数不能一起使用。 2 概念 过程 ① 检查有没有外键和触发器。 ② 检查表的主键信息。
SQL语言： 关系型数据库使用结构化查询语言（Structured Query Language，SQL）作为查询和操作数据的标准语言。...SQL语言具有一体化、高度非过程化、面向集合的操作方式、提供多种方式使用、语言简洁等特点。...数据的逻辑结构是指数据之间的逻辑关系，如表格的模式、关系的定义等。逻辑数据独立性使得数据的逻辑结构与应用程序无关，从而方便了数据的重新定义和修改。...数据独立性的好处是可以简化应用程序的编制，大大减少了应用程序的维护和修改。...因为数据和程序相互独立，所以数据的定义可以从程序中分离出去，加上数据的存取又由数据库管理系统负责，从而简化了应用程序的编制，大大减少了应用程序的维护和修改。
一、压缩与解压介绍 数据压缩是通过一系列的算法和技术将原始数据转换为更紧凑的表示形式，以减少数据占用的存储空间。数据解压缩则是将压缩后的数据恢复到原始的表示形式。...数据可以被压缩打包并减少空间占用的原因有以下几个方面： （1）无效数据的消除：在数据中可能存在大量冗余、重复或无效的信息。压缩算法可以通过识别和移除这些无效数据，从而减小数据的大小。...（3）信息编码：压缩算法使用不同的编码方式来表示源数据，在保证数据可还原的前提下，使用更少的位数来表示信息。例如，Huffman编码、LZW编码等。...LZ77算法：遍历输入数据，寻找重复的模式（前缀）并使用指针来表示。通过将重复的模式替换为指针，可以达到数据压缩的效果。 霍夫曼编码：利用字符出现的频率来设计一种更紧凑的编码方式。...LZ77算法的核心思想是使用一个滑动窗口和一个向前看缓冲区来寻找重复出现的字符串。
代码Push到Github并通过CI构建持续交付流水线，最终自动化部署到云端产品环境，供用户访问使用。 ? 随着用户和访问量的增加，需求和功能也越来越多，系统也变得越发复杂。...向前看是持续集成，向后看是持续交付！ 看到这里可能有些小伙伴会感到有些失望。咋呼半天，不就是将E2E测试整到每个服务的Pipeline里，再把获取版本从最新代码改成产品环境么？有啥厉害的。...所以在“持续交付”的视角下，应该关注的是当前集成单元与产品环境上的其他服务的版本是否兼容，我管这种视角叫：向“后”看。 ? 向前看是持续集成，向后看才是持续交付，如果前后都不看那就是在裸奔。...A服务调用B服务的一个API，我们就称为A和B之间存在了一个契约，即B应该按照这个契约提供一个满足契约要求的API，而A也应该按照这个契约约定的方式来调用B的这个API。...但无论是B擅自修改了API破坏了契约，还是A擅自修改了调用API的方式破坏了契约，都会导致契约被破坏，反应到测试上就是契约测试会失败，反应到产品上就是功能被破坏，出现Bug。
另一方面，许多流分析应用程序遵循类似的模式，并且不需要DataStream API提供的表达级别。他们可以使用特定领域语言以更自然和简洁的方式表达。众所周知，SQL是数据分析的事实标准。...由于许多原因，SQL是数据分析中使用最广泛的语言： • SQL是声明式的：你指定你想要的，但不知道如何计算它。 • SQL可以得到有效优化：优化器会生成一个良好的执行计划来计算结果。...• 可以高效地评估SQL：处理引擎确切地知道要计算什么以及如何有效地执行此操作。 • 最后，大家都知道，许多工具都会讲SQL。 因此，能够使用SQL处理和分析数据流，使流处理技术可供更多用户使用。...此外，由于SQL的声明性和自动优化的潜力，它大大减少了开发高效流分析应用程序的时间和精力。 但是，SQL（以及关系数据模型和代数）设计的时候并没有考虑到流式数据。...当前的处理模型是动态表模型的一个子集。使用我们在这篇文章中介绍的术语，当前模型将流转换为追加模式下的动态表格，即无限增长的表格。
，不仅让国产软件打败了国外软件，而且国产厂商也重新定义了报表软件的标准，此后的工具，就全都是好用的EXCEL方式的操作，和模仿非线性报表的复杂报表模型了 再来说第二次革命 一次革命后，复杂报表的制表方面的难题就基本都解决了...SPL写出来的脚本也是类似报表模板的外置文件，不需要和主应用程序一起编译打包，而且它是解释执行的动态语言，在修改时不会涉及主应用程序，只要把SPL脚本替换就可以，天然就支持热切换 算法外置减少存储过程...保持两者同步修改依然很麻烦，而且存储过程修改时需要申请一定级别的管理员权限做重编译，虽然不象JAVA那样难以做到热切换，但数据库高权限的频繁使用又会带来安全隐患 比JAVA更糟糕的是，数据库及其中的存储过程可能被多个应用共享...，尽量快速地呈现出第一页，之后再通过翻页来加载后面的 这种分页呈现的方式通常是利用数据库的分页机制来实现，但数据库分页不仅有如下这些弊端，而且程序代码和对应的数据库是强耦合的，万一换了数据源，那还得重新做一遍...更好的方式是，取数和呈现做成两个异步线程，取数线程发出 SQL 后就不断取出数据后缓存到本地存储中，呈现线程根据页数计算出行数到本地缓存中去获取数据显示，如下图所示 通过这样的方式，就可以很好的解决大数据量清单式报表的性能难题了具体如何实现可以参考
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