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SAP MM定价计算方案确定详细图解

讲解一下计算方案中各字段的含义: 1、步骤: 它标识了此条件类型在计算方案中的编号。例如:第一个条件类型应该是步骤10,第2个条件类型应该是步骤20。...当然,它们也可以以间隔1标识步骤,但这样可能会对今后修改计算方案造成不小的麻烦。 2、计数: 系统用它来显示计算方案中一个阶段内的存取编号。...定义计算的基础。例如,如果折扣是定义成百分比形式的,你必须标识哪一步应该用于计算的基础。如果你想从步骤100开始计算,那么在“从”字段中输入100。...6、要求(必须): 表面当系统使用这个定价过程完成定价时,条件是否必需的。例如,如果在定价时总是要包括一个税金条件,可以适当在税金条件中设置该标志符。 7、统计(状态): 应该翻译为统计。...11、计算类型: 指明系统将会在搜索条件类型的值时使用这个列代表的公式替代标准条件计数。在计算比较复杂的税率时一般会用到它。

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量子计算在金融领域的应用:期权定价

本文将对量子计算在期权定价的应用进行介绍。 量子计算在金融领域的应用 1.1 量子计算对于金融行业的意义 麦肯锡和摩根大通等机构的多份报告均指出,金融是最有可能率先通过量子计算获益的行业之一。...量子计算应用于期权定价 2.1量子计算于期权定价的应用 复杂资产(例如股票期权)定价背后的大部分科学都涉及组合计算。...本文针对期权定价经典场景,将量子幅度估计算法应用于我国金融市场的看涨欧式期权定价,以期助力量子算法在金融市场的应用。...根据目标分布分析计算的预期收益:1.0657 ;根据训练分布分析计算的预期收益:0.9805 在金融投资领域,期权定价问题一直是业界和学界的焦点。...未来,随着量子计算机量子比特数的不断增加,量子计算机可以更快、更优地计算各类型衍生品价格,进一步与各类型的期权定价模型相结合,为个人及机构投资者在需要快速响应的金融决策与量化投资中带来更大的价值。

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    什么是实时流式计算

    实时流式计算,也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。...实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么,到底什么是实时流式计算呢?...而实时,流式其实是相对的概念,现在的很多技术更应该说是近实时,微批。但只要能不断的优化这些问题,实时流式的计算的价值就会越来越大。...由于大数据兴起之初,Hadoop并没有给出实时计算解决方案,随后Storm,SparkStreaming,Flink等实时计算框架应运而生,而Kafka,ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善,而随着物联网...,机器学习等技术的推广,实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。

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    什么是实时流式计算

    实时流式计算,也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。...实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么,到底什么是实时流式计算呢?...而实时,流式其实是相对的概念,现在的很多技术更应该说是近实时,微批。但只要能不断的优化这些问题,实时流式的计算的价值就会越来越大。...由于大数据兴起之初,Hadoop并没有给出实时计算解决方案,随后Storm,SparkStreaming,Flink等实时计算框架应运而生,而Kafka,ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善,而随着物联网...,机器学习等技术的推广,实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。

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    Airbnb定价算法揭密

    那么一个系统该如何计算这个罕见又独特的功能的价值呢? 作为最后一个例子,假设你在巴黎拥有一间典型的两居室公寓。你将在接下来的几个星期里度过八月份的假期并向南前往蒙彼利埃。...在动态定价方面,我们的目标是当房主的房子即将可以接受预定时,给房主一个新的提示价格。动态定价并不新鲜,几十年前,航空公司就开始运用,通常会实时调整价格,以确保每个座位最高的上座率和最大的收益。...因此,一旦我们拥有数年的关于大量房产的历史数据可以使用,尽管需要投入更多的计算资源,进行动态定价对我们来说是很有意义的。...随着时间的推移,使算法自行改进更加困难,特别是因为我们希望我们的系统能够让人类轻易地解释甚至影响计算机的“思考过程”。能够处理我们需求的规模和复杂性的机器学习系统通常难以理解。...我们的系统根据数百个属性计算提示价格,例如是否包含早餐以及客人是否能使用私人浴室。然后我们开始训练系统,让它检查提示价格与成交价格。

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    服务器厂商推出弹性定价挑战云计算提供商

    硬件供应商正在推出“即用即付”的模式,这与云计算提供商提供的服务模式有所不同,在这种模式下,用户只需要为其使用硬件时间来计算费用,并在完成工作后交还硬件,而不用直接购买硬件。...服务器厂商推出弹性定价挑战云计算提供商。 ? 一段时间以来,服务器行业中主要的x86服务器供应商的市场销售额一直在稳步下滑,因为越来越多的企业采用云服务,减少或取消了购买本地部署的硬件产品。...硬件供应商正在推出“即用即付”的模式,这与云计算提供商提供的服务模式有所不同,在这种模式下,用户只需要为其使用硬件时间来计算费用,并在完成工作后交还硬件,而不用直接购买硬件。...Dunn表示,在这一点上,采用云计算的企业和云计算服务提供商可以在云端看到更多的活动。 “我们预计将会看到越来越多这样的情况,那么如何将传统工作负载与云原生协调一致?...Jirgal说,思科公司对客户采用云服务进行了研究调查,并研究了消费者对基于消费定价的兴趣。他说,当人们把自己的工作负载放在云端或内部部署时,他们感兴趣的事情非常多。

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    spark实时计算性能优化

    1、  计算提供两种模式,一种是jar包本地计算、一种是JSF服务。 2、  第一步是引入spark,因与netty、JDQ均有冲突,解决netty冲突后,隔离计算为单独服务。...3、  第二步是召回集扩量,发现当召回集由200扩到500后性能下降过快到70ms,利用多线程多核计算,性能到6ms。...已在预发 5、  第四步召回集在扩量,如性能瓶颈是io,则使用jar包本地计算,但与JDQ冲突。需要将线上上报迁移到统一上报服务,服务已有待联调上线。...需要调整接口服务与素材、特征以及计算服务,通过测试得到IO、线程计算结果合并、多核计算的平衡,需排期配合。    ...第五步已基本和开源分布式搜索引擎计算方式类似,后续会持续调研新的优化方式,并引入到线上。

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    Strom-实时计算框架

    所谓实时计算,就是近几年由于数据得到广泛应用之后,在数据持久性建模不满足现状的情况下,急需数据流的瞬时建模或者计算处理。...这种实时计算的应用实例有金融服务、网络监控、电信数据管理、 Web 应用、生产制造、传感检测,等等。...但是,这些数据以大量、快速、时变(可能是不可预知)的数据流持续到达,由此产生了一些基础性的新的研究问题——实时计算实时计算的一个重要方向就是实时计算。...Spark Streaming构建在Spark上,一方面是因为Spark的低延迟执行引擎(100ms+),虽然比不上专门的流式数据处理软件,也可以用于实时计算,另一方面相比基于Record的其它处理框架...实时计算处理流程 互联网上海量数据(一般为日志流)的实时计算过程可以划分为 3 个阶段: 数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段。 ?

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    用Spark进行实时计算

    项目,一个基于 Spark SQL 的全新流计算引擎 Structured Streaming,让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序。...Structured Streaming是Spark2.0版本提出的新的实时流框架(2.0和2.1是实验版本,从Spark2.2开始为稳定版本) 从Spark-2.X版本后,Spark Streaming...Process time 处理时间: 则是这条日志数据真正到达计算框架中被处理的时间点,简单的说,就是你的Spark程序是什么时候读到这条日志的。 事件时间是嵌入在数据本身中的时间。...基于SparkSQL构建的可扩展和容错的流式数据处理引擎,使得实时流式数据计算可以和离线计算采用相同的处理方式(DataFrame&SQL)。 可以使用与静态数据批处理计算相同的方式来表达流计算。...Structured Streaming将实时数据当做被连续追加的表。流上的每一条数据都类似于将一行新数据添加到表中。 ?

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    如何给产品定价

    一般给产品定价,主要从三个角度来考虑 一、成本角度 也就是算清楚自己的成本,包括固定成本和变动成本。对一些有规模效应的产品,我们根据不同的规模算出的成本是不一样的。...针对不同象限可以不同定价策略。 第一象限:实用价值高、情感价值也高的产品。这类产品拥有很大的自主定价权。比如苹果,有时候你不得不说,这就是目前全球最好的产品。...它的定价,更多是根据市场人目标收入来制定的,能最大化自己的利润。 第二象限:实用价值低,情感价值高的产品。这类产品,很大的成本都花在情感价值上。比如星巴克的咖啡,一杯30多块钱。...当然还有更多位于中间象限的产品,它们的定价都是根据市场需求慢慢探索出来的。 三、竞争对手角度 这里的竞争对手我更倾向于是那种同一品类,同一目标用户的产品。...那么在定价上就与竞争对手大同小异了。出路就是想办法做差异化。 总结一下,一个新产品可以从成本、客户的需要程度、竞争对手三个角度综合考虑来定价,这样是比较合适的。

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    SAP SD 定价过程配置

    SD的定价过程:定价过程16个元素的作用: 1.步骤:定价过程中的顺序。 2.计数:对步骤的进一步细化 3.条件类型:定价活动中的定价因素,例如售价、折扣、运费、税费等。...12.计算类型:计算条件类型的条件公式。这个条件类型是如何计算的。 13.基础类型:同样是例程。条件类型基础值的计算公式。...了解定价过程的16个元素的作用,你才能根据企业的需要设计配置满足需求的销售定价计算方式 OK,Let's go to design sale pricing procedures....净价值一般都是用标准条件类型NETW,计算方式也是设定好的,如图1所示,其计算公式都在写好的例程中,即小计1的值-税,因此我们一般讲最终售价记为小计1。 成本VPRS也是有标准的例程如图2: ?...以上就是常用到的条件类型,基本这样就可以随意设计自己的定价过程了。 这里顺带一提信贷控制在定价过程中配置如图3: ? 如果你启用了信贷控制。

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    实时可靠的开源分布式实时计算系统——Storm

    在Hadoop生态圈中,针对大数据进行批量计算时,通常需要一个或者多个MapReduce作业来完成,但这种批量计算方式是满足不了对实时性要求高的场景。...Storm是一个开源分布式实时计算系统,它可以实时可靠地处理流数据。...它是为分布式场景而生的,抽象了消息传递,会自动地在集群机器上并发地处理流式计算,让你专注于实时处理的业务逻辑。...Storm是Apache基金会的孵化项目,是应用于流式数据实时处理领域的分布式计算系统。 ? 应用方面 Hadoop是分布式批处理计算,强调批处理,常用于数据挖掘和分析。...Storm是分布式实时计算,强调实时性,常用于实时性要求较高的地方。

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    Flink实时计算指标对数方案

    这就需要一套实时数据对数方案,本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍,说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。...二、实时数据统计方案 上述流程图描述了一般的实时数据计算流程,接收日志或者MQ到kafka,用Flink进行处理和计算,将最终计算结果存储在redis中,最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示...但是在整个过程中,不得不思考一下,最后计算出来的存储在redis中指标数据是不是正确的呢?怎么能给用户或者老板一个信服的理由呢?相信这个问题一定是困扰所有做实时数据开发的朋友。...比如说:离线的同事说离线昨天的数据订单是1w,实时昨天的数据确实2w,存在这么大的误差,到底是实时计算出问题了,还是离线出问题了呢?...四、总结 实时计算能提供给用户查看当前的实时统计数据,但是数据的准确性确实一个很大的问题,如何说服用户或者领导数据计算是没有问题的,就需要和其他的数据提供方进行比对了。

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    实时数据计算框架演进介绍

    后来随着业务实时性要求的不断提高,人们开始在离线大数据架构基础上加了一个加速层,使用流处理技术直接完成那些实时性要求较高的指标计算,这便是 Lambda 架构。...image.png 4.2 Lambda 架构 随着大数据应用的发展,人们逐渐对系统的实时性提出了要求,为了计算一些实时指标,就在原来离线数仓的基础上增加了一个实时计算的链路,并对数据源做流式改造(即把数据发送到消息队列...),实时计算去订阅消息队列,直接完成指标增量的计算,推送到下游的数据服务中去,由数据服务层完成离线&实时结果的合并。...注:流处理计算的指标批处理依然计算,最终以批处理为准,即每次批处理计算后会覆盖流处理的结果。...5.1 整体设计 整体设计如下图,基于业务系统的数据,数据模型采用中间层的设计理念,建设仓配实时数仓;计算引擎,选择更易用、性能表现更佳的实时计算作为主要的计算引擎;数据服务,选择天工数据服务中间件,避免直连数据库

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    附代码|Flink实时计算TopN

    在上一章代码中使用了timeWindow,使得我们可以操作Flink流中的一个时间段内的数据,这就引出了Flink中的"窗口"概念:在大多数场景下,数据流都是"无限的",因引我们无法等待数据流终止后才进行一些统计计算...窗口操作 根据需求,我们要计算过去60秒内的交易额,所以很容易想到:将时间窗口的时长设置为60秒,然后计算这段时间内每个品类的交易额的和,最后计算Top3就可以了。...假设使用上一章的方法timeWindow(Time.seconds(60)),计算的结果是没有问题的,但是你会发现它是每60秒计算一次,无法满足需求每10秒更新一次榜单。...我们不能忘记一件事:Flink是分布式处理引擎,所以计算是同时发生在各个节点的,当使用windowAll时,数据会汇集一个节点去执行我们指定的计算。...思考 计算TopN时我们用到了WindowAll,实际上它就是全局并发为1的操作,那么它的计算受单台机器的限制,且在实际的业务中业务的复杂和量级都可能会出现数据热点,这时要怎么解决呢?

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