量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 随着国内量化金融的高速发展,行情数据所包含的微观交易结构信息越来越受到券商自营团队、资管团队以及各类基金的重视。这些交易团队迫切希望拥有一个与生产环境类似的投研仿真环境,提升研发的效率和质量。 今天,公众号将为大家分享
复杂而又变化多端的中高频量价因子的研究和开发已经成为众多量化私募最重要的工作之一。DolphinDB作为一个一站式的时序数据存储、分析和实时计算平台,可以帮助金工和IT人员将复杂的因子快速转化成能在研发或生产环境中高效运行的计算机脚本。
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 前言 因子挖掘是量化交易的基础。除传统的基本面因子外,从中高频行情数据中挖掘有价值的因子,并进一步建模和回测以构建交易系统,是一个量化团队的必经之路。金融或者量化金融是一个高度市场化、多方机构高度博弈的领域。因子的有效时
很多情况下,反映一个服务的健康状态,单从其服务可用性并不完全准确,反而服务的某些日志可以准确的反映出这个服务是否处于亚健康状态,是否即将出现异常,从而从一定程度进行故障预测和干预。
DolphinDB为海量结构化数据的极速存储、检索、计算与分析提供了一站式解决方案,特别适合金融行业用来处理大规模数据,尤其是L1,L2以及逐笔委托的行情数据。
随机森林属于 集成学习 中的 Bagging(Bootstrap AGgregation 的简称) 方法。如果用图来表示他们之间的关系如下:
最近,专升本职高生周信静逆袭成MIT博士生的故事,再度刷爆互联网,冲上知乎热搜第一。
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 DB-Engines公布了3月份数据库的最新排名。DB-Engines根据数据库当前的受欢迎程度进行排名,主要使用以下参数来衡量一个系统的受欢迎程度: 该系统在网站上被提及的次数:以搜索引擎查询结果的数量来衡量。目前,我
时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库主要用于指处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据,带时间标签的数据也称为时间序列数据。时序数据的兴起还是榜上了物联网的大风。物联网(Internet of Things,简称IOT)是指通过各种信息传感器实时采集任何需要管理设备的信息,并进行管理。物联网的基础数据具有数据量大、结构单一、时间属性强、查询简单等特点,传统的关系型数据库在面对物联网数据时,显得应对发力,基本上属于功能过剩但性能不足。 目前最新的DB-Engine上时序数据库排名如下:
时序数据库厂商「格睿云Greptime」已于近期完成天使轮融资。据介绍,本轮融资金额在数百万美金级别,由耀途资本领投,九合创投跟投。Greptime成立于2022年4月,是一家时序数据库厂商。公司CEO 庄晓丹曾在蚂蚁集团带领智能监控团队自研超大规模时序数据平台并实践 AIOps 智能运维,CTO 孙宁及技术 VP 冯家纯分别来自滴滴与蚂蚁集团。
2021年9月29日,中国地震台网中心发布《国家地震烈度速报与预警工程数据库、消息中间件采购与定制模块开发采购项目》招标公告,预算 630 万。 废标公告 2021年10月21日发布废标公告:因有效投标供应商不足3家,废标。 浙江智臾科技有限公司(DolphinDB)未通过初审: 符合性审查未通过:未提供时序数据库“集群节点数要求”的有效证明材料。 (二次)招标 2021年11月15日再次发布招标公告,预算 630 万。 项目概述: 集成需求: 采购产品一览表: 中标结果 2021年12月9日
例如,罗马数字2写做II,即为两个并列的1。12写做 XII,即为 X + II 。27 写做XXVII,即为XX+V+II。
今天分享的题目来源于 LeetCode 上的剑指 Offer 系列 面试题45 把数组排成最小的数。
本文探讨了大数据分析所面临的10个最重要的隐私风险。这些风险包括隐私泄露、无法匿名化、屏蔽数据可能泄露个人信息、基于解释的不道德行为、大数据分析并非100%准确、歧视、涉及到的个人几乎没有法律保护、大数据可能永远存在、对电子证据发现的影响以及使专利和版权变得无关紧要。在使用大数据分析时,组织应在实际使用分析之前确定相关的隐私和信息安全影响。
最近几十年,高速发展的互联网,渗透进了我们生活的方方面面,整个人类社会都已经被互联网连接为一体。身处互联网之中,我们无时无刻不在产生大量数据,如浏览商品的记录、成交订单记录、观看视频的数据、浏览过的网页、搜索过的关键词、点击过的广告、朋友圈的自拍和状态等。这些数据,既是我们行为留下的痕迹,同时也是描述我们自身最佳的证据。
这是 LeetCode 上的「1449. 数位成本和为目标值的最大数字」,难度为 「困难」。
给定一个不含重复数字的数组,最大二叉树构建规则如下: 1、根是数组中最大的数字 2、左边的子树是最大数字左边的内容 3、右边的子树是最大数字右边的内容
今天在力扣上做了一道这个题,还算简单,主要是理解规则。解法也有很多种,我这里用的是常规解法,先将输入进来的字符串转换为字符数组,然后进行一系列操作。
本文作者从事数据库相关工作接近四十年,最近开始使用 MongoDB。在开始使用 MongoDB 之前,作者希望有些事情自己已经知道。根据一般经验,对于数据库是什么以及它们能干什么,人们会有先入为主的认识。为了给他人提供方便,本文列出了一些常见的错误。
正向索引用来存储文档的各种属性,从逻辑上讲,正向索引其实就是一个大数组,数组中每个元素就是一个文档的属性集合。 如果正向索引是有Schema的,那么它其实就类似一个关系表或者说二维数组,纵轴是文档,横轴是属性;如果正向索引是Schema Free的,那么它就类似一个Map的数组,每个文档都是一个Map,key是属性名,value是属性值。 文档在正向索引这个大数组中的下标也是有用的,在很多搜索引擎的实现中,这个下标被称为文档的逻辑ID,叫它ID是因为它唯一的标示了某个特定的文档,叫它“逻辑”是因这个ID只在这个索引中有意义,而且文档也许有自己的类似于ID的属性,要避免混淆。 创建正向索引的过程极其简单,只需要在这个大数组后面追加新的文档即可,每次追加一个文档就会给这个文档产生一个新的逻辑ID。 在搜索引擎中,一般不会从正向索引中删除任何文档,如果需要进行删除操作,则在每个文档中设立一个是否删除的标志,已删除的文档置1。
关键字:final 在c++中常量的关键字为const 作用和const一样,不能进行改变。 如果希望某常量可以在一个类的多个方法中进行使用,可以用关键字static final感觉和C++类似哈 如果这个常量用public进行修饰的话,说明其他的类也可以进行访问,当然方法被他修饰的话,也可以被其他的类进行访问。
输入一个正整数数组,把数组里所有数字拼接起来排成一个数,打印能拼接出的所有数字中最小的一个。
如果红黑树元素超过8 则生成一个新的红黑树 并将根节点添加新数组对应位置
ConcurrentHashMap 是 HashMap 的多线程版本,HashMap 在并发操作时会有各种问题,比如死循环问题、数据覆盖等问题。而这些问题,只要使用 ConcurrentHashMap 就可以完美解决了,那问题来了,ConcurrentHashMap 是如何保证线程安全的?它的底层又是如何实现的?接下来我们一起来看。
arkts 的渲染控制有 if/else 条件渲染、foreach 循环渲染、lazyforeach 数据懒加载,和其他的语言差不多我们也来玩玩看
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 沈爱群,徐凌霄,Aileen 在学习深度学习的课程时,数学知识十分重要,而如果要挑选其中最相关的部分,“线性代数”首当其冲。 如果你也跟本文作者一样,正在探索深度学习又困于相关数学概念,那么一定要读下去,这是一篇介绍深度学习中最常用线性代数操作的新手指南。 什么是线性代数在深度学习中,线性代数是一个非常有用的数学工具,提供同时操作多组数值的方法。它提供多种可以放置数据的结构,如向量(vectors)和矩阵(matrices, 即spreadsheets)两种结构,并
我从事数据库相关工作已经很长时间了,但是最近才开始使用MongoDB。在开始使用MongoDB之前,我希望有些事情我已经知道。根据一般经验,对于数据库是什么以及它们能干什么,人们会有先入为主的认识。为了给他人提供方便,本文列出了一些常见的错误。
在之前的内容当中,我们为大家介绍过 ChengYing 的安装原理、产品包制作等内容,本篇就延续之前的内容,和大家展开聊聊 ChengYing 产品线部署相关的设计。帮助对「一站式全自动化全生命周期大数据平台运维管家 ChengYing」感兴趣的开发者更好地了解和使用 ChengYing。
AI 研习社按:人工智能技术发展迅猛的背后不仅得益于庞大的数据量,更需要强大的硬件支持。面对层出不穷的 AI 应用,已经很难采用一种通用的硬件进行高效的数据计算和处理,这也促使了各种类型的 AI 芯片蓬勃发展。
利用KVC的 valueForKeyPath API、谓词的NSPredicate、数组的sortedArrayUsingComparator:API进行实现。
NumPy是Python中一个主要的数组编程库,可进行矢量、矩阵和高维数组的数据计算,在物理、化学和天文学等领域中发挥着重要作用。NumPy库在兼顾了Numeric和Numarray二者优点的基础上,于2005年发布,并在其后15年里支撑了Python所有库的科学和数组计算。
腾讯云数据库TDSQL与中国人民大学最新联合研究成果被SIGMOD 2022接收并将通过长文形式发表。SIGMOD是国际数据管理与数据库领域顶尖的学术会议之一,腾讯云数据库TDSQL论文已连续多年入选VLDB、SIGMOD、ICDE等国际顶级会议。 本次入选论文题目为:CompressDB: Enabling Efficient Compressed Data Direct Processing for Various Databases。论文针对压缩数据的直接操作与处理,提出一项新型数据库处理技术——Co
并发篇 1. 线程状态 要求 掌握 Java 线程六种状态 掌握 Java 线程状态转换 能理解五种状态与六种状态两种说法的区别 六种状态及转换 📷 分别是 新建 当一个线程对象被创建,但还未调用 start 方法时处于新建状态 此时未与操作系统底层线程关联 可运行 调用了 start 方法,就会由新建进入可运行 此时与底层线程关联,由操作系统调度执行 终结 线程内代码已经执行完毕,由可运行进入终结 此时会取消与底层线程关联 阻塞 当获取锁失败后,由可运行进入 Monitor 的阻塞队列阻塞,此时不占用 c
归并排序是一种分而治之算法。其思想是将原始数组切分成较小的数组,直到每个小数组只有一个位置,接着将小数组归并成较大的数组,直到最后只有一个排序完毕的大数组。提到分而治之一般就需要用到递归。
这个环节很显然是避免不了的,这个环节候选人应该注意不要平铺直述自己的简历,而是应该尽量做到熟练清晰的介绍自己的教育背景,工作履历,及自己参与过的几个重大的项目,在里面分别承担了什么样的角色,使用什么技术解决了什么样的问题,以及取得了哪些成绩。如果你这部分说的比较刘畅,有底气,不卑不亢,会给面试官一个很好的第一印象,最起码的,会觉得你思维清晰,能够清晰的认识自己的优缺点,简历上提到的一些点大概率都是你自己的产出。
Spark应用中,Shuffle服务的可靠性和性能直接影响了Spark应用的执行效率,来自Facebook的Brian Cho与Dmitry Borovsky在今年4月份旧金山举行的Spark AI峰会上,分享了他们为Spark/Hive Shuffle优化做的工作,这些工作中的很大部分已经应用于Facebook的大数据平台生产环境,对于超大规模的Spark数据处理优化,有一定的参考借鉴价值。
导读:Python中常会用到一些专门的库,如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib。数据处理常用到NumPy、SciPy和Pandas,数据分析常用到Pandas和Scikit-Learn,数据可视化常用到Matplotlib,而对大规模数据进行分布式挖掘时则可以使用Pyspark来调用Spark集群的资源。
这道题,我刚开始一看,觉得挺简单,多种情况用switch语句分情况选择不就行了,直接上手代码,但是却忽略了题目中的话: 通常情况下,罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但也存在特例,例如 4 不写做 IIII,而是 IV。数字 1 在数字 5 的左边,所表示的数等于大数 5 减小数 1 得到的数值 4 。同样地,数字 9 表示为 IX。这个特殊的规则只适用于以下六种情况:
六月的盛夏时节正是 eKuiper 项目捐献给 LF Edge 基金会一周年之时。六月初,项目圆满完成了在基金会的第一次年度 review,并确立了下一年度升级到 Stage 2 的目标。在此我们衷心感谢各位社区贡献者、合作伙伴和用户,期待新的一年能有更多伙伴加入到社区的建设中。
数组对象与Java中的类似,但是不是很相同。不过,如果我们有了一门语言作为基础,学习其他语言就和玩一样了。
排序是将数据按照一定规则重新排列的过程,常见规则有升序、降序等。排序算法如冒泡排序、快速排序等,广泛用于数据库、搜索引擎等场景,提高数据检索效率。此外,排序也应用于统计分析、机器学习等领域,以获取有序数据集或发现数据间的关联。
例如, 罗马数字 2 写做 II ,即为两个并列的 1。12 写做 XII ,即为 X + II 。 27 写做 XXVII, 即为 XX + V + II 。
在上一篇《并发编程踩坑实录一:盘点JDK中同步容器的两大坑!!》中,我们主要一起学习了JDK中同步容器的两个坑,一个是在使用同步容器时可能会出现 竞态条件 的问题,一个是在使用同步容器时用 迭代器遍历容器 可能会踩坑。
大数据指不用随机分析法这样捷径,而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据,对数据进行储存,对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发,大数据开发课程采用真实商业数据源并融合云计算+机器学习,让学员有实力入职一线互联网企业。
罗马数字是欧洲在阿拉伯数字传入之前使用的一种数码,现在的使用已经非常少了,大概偶尔会在钟表、文章中的标号等地方还能见到。 罗马数字采用七个罗马字母作数字、即 I(1)、X(10)、C(100)、M(1000)、V(5)、L(50)、D(500)。它有一套不同于阿拉伯数字的写法规则,简单来说可以总结为: 相同的数字连写,所表示的数等于这些数字相加得到的数,如 Ⅲ=3; 小的数字在大的数字的右边,所表示的数等于这些数字相加得到的数,如 Ⅷ=8、Ⅻ=12; 小的数字(限于 Ⅰ、X 和 C)在大的数字的左边,所表示
Apache Pulsar是一个企业级的分布式消息系统,最初由Yahoo开发并在2016年开源,目前正在Apache基金会下孵化。Plusar已经在Yahoo的生产环境使用了三年多,主要服务于Mail、Finance、Sports、 Flickr、 the Gemini Ads platform、 Sherpa以及Yahoo的KV存储。 Pulsar之所以能够称为下一代消息队列,主要是因为以下特性:
通过一个相对较小的版本,C# 7.3解决了一些自C# 1和2以来长期悬而未决的问题。 重载解析 从C# 1.0开始,重载解析规则的设计就相当有问题。在某些情况下,它会选两个或更多方法作为候选,虽然所有这些方法中只有一个会被使用。根据这些错误选出的方法的优先级,编辑器要么会报没有匹配的方法,要么会报匹配不明确。 C# 7.3把其中部分检查移到了重载解析期间,而不是重载解析之后,这样,错误的匹配就不会导致编译器错误。改进后的重载候选提案概括了这些检查: 当一个方法组既包含实例又包含静态成员时,如果调用时没有实
由于整型数的位数有限,因此整型数不能满足大整数(超长整数)的运算要求 。大整数计算是利用字符串来表示大整数,即用字符串的一位字符表示大整数的一位数值,然后根据四则运算规则实现大整数的四则运算。
大数据计算中经常会遇到矩阵乘法计算问题,所以Mapreduce实现矩阵乘法是重要的基础知识,下文我尽量用通俗的语言描述该算法。
Leetcode第121题到123题连续出现了三道买卖股票相关的题目,一年前的网易笔试和半年前的百度面试都遇到过121题,不过不用慌,看完本文,你一定能够完美解决买卖股票的问题。那么我们由易到难,依次介绍这三道题目。
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