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SQLSERVER 占了500多M内存,原来程序无法一次查询50多W数据,记录下这个问题解决过程。

今天需要使用“数据同步程序”将外网数据库FundYield 数据重新同步到内网,上次成功一次将50W数据查询出来,但这次不行了。...记得上次外网服务器剩余内存较多,SQLSERVER只占用了150M,这次占了500多M,程序无论如何也不能一次查询50W数据来,老是查询超时,但这个数据着急要,只有想办法。  ...系统使用每个表最后修改日期(ZHXGRQ)字段作为更新标记,检查下数据,发现有51W多条数据都是 1999-1-1 ,除非程序将这51W条数据全部一次查询出来,否则只有另外想办法。...OK,所需工作完成,我们只改了一下实体类映射类型和编写了一个实体类查询文件,编译项目,重新发布,开始执行,剩下只是每次修改一下配置文件查询条件,比如我现在正在使用条件: where ID>=...600000 and ID<800000 最后工作就是等待它执行完成,这个任务就OK

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R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险

监控价格走势和特征,并按流程衡量对关键营业收入构成部分影响严重性。 内置价格无法承受预警指标。...在本文中,我们将 使用波动率聚类 拟合AR-GARCH模型 从AR-GARCH模型模拟波动率 衡量风险 ARCH模型 我们已经研究波动性聚类。ARCH模型是对此进行建模一种方法。...这些模型对于金融时间序列特别有用,因为金融时间序列显示较大收益率变动时期以及相对平稳价格变化间歇时期。...可以从z(t)标准正态变量和初始标准波动率开始指定AR + ARCH模型σ(t)2 = z(t)2。然后,我们用方差ε(t)=(sigma2)1 / 2z(t)ε平方来调节这些变量。...绝对观测值ACF表明存在很大波动性聚类。 AR-ARCH估计具有有界标准化残差(残差/标准误差),从而大大降低了这些误差。 看来t分布AR-GARCH解释原油波动大部分趋势。 用哪个模型?

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R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险|附代码数据

监控价格走势和特征,并按流程衡量对关键营业收入构成部分影响严重性。 内置价格无法承受预警指标。...这些模型对于金融时间序列特别有用,因为金融时间序列显示较大收益率变动时期以及相对平稳价格变化间歇时期。...可以从z(t)标准正态变量和初始标准波动率开始指定AR + ARCH模型σ(t)2 = z(t)2。然后,我们用方差ε(t)=(sigma2)1 / 2z(t)ε平方来调节这些变量。...AR-ARCH估计具有有界标准化残差(残差/标准误差),从而大大降低了这些误差。 看来t分布AR-GARCH解释原油波动大部分趋势。 用哪个模型?...多元GARCH 从单变量GARCH到多元GARCH 动态条件相关。 具有随时间变化波动性。 如何使资产收益之间相关性也随时间变化。 为什么?

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R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险|附代码数据

监控价格走势和特征,并按流程衡量对关键营业收入构成部分影响严重性。 内置价格无法承受预警指标。...这些模型对于金融时间序列特别有用,因为金融时间序列显示较大收益率变动时期以及相对平稳价格变化间歇时期。...可以从z(t)标准正态变量和初始标准波动率开始指定AR + ARCH模型σ(t)2 = z(t)2。然后,我们用方差ε(t)=(sigma2)1 / 2z(t)ε平方来调节这些变量。...AR-ARCH估计具有有界标准化残差(残差/标准误差),从而大大降低了这些误差。 看来t分布AR-GARCH解释原油波动大部分趋势。 用哪个模型?...多元GARCH 从单变量GARCH到多元GARCH 动态条件相关。 具有随时间变化波动性。 如何使资产收益之间相关性也随时间变化。 为什么?

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R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析|附代码数据

每日交易量分析和GARCH模型定义 获取数据 利用quantmod软件包中提供getSymbols()函数,我们可以获得2007年至2018年底工业平均指数。...箱形图 我们可以看到2008年最极端值。从2009年开始,除了2011年和2015年以外,其他所有值范围都变窄。但是,与2017年和2018年相比,产生极端值趋势明显改善。...     2013     2014 ## Kurtosis 11.22161 16.12326 18.52581 19.00989 58.56136 箱形图 从2010年开始交易量开始下降,2017年显着增长...eGARCH模型 将sGARCH作为方差模型尝试未获得具有统计显着性系数结果。而指数GARCH(eGARCH)方差模型能够捕获波动率内不对称性。...但是,根据以上报告p值标准化残差加权Ljung-Box检验,我们确认该模型无法捕获所有ARCH效果(我们拒绝了残差内无相关性零假设) )。

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机器学习基础知识详解!

解析(Analytical solution) 就是根据严格公式推导,给出任意变量就可以求出其因变量,也就是问题,然后可以利用这些公式计算相应问题。...当无法藉由微积分技巧求得解析时,这时便只能利用数值分析方式来求得其数值解了。在数值分析过程中,首先会将原方程加以简化,以利于后来数值分析。...这时求解步骤就是将一自变量带入,求得因变量近似,因此利用此方法所求得变量为一个个离散数值,不像解析为一连续分布,而且因为经过上述简化操作,其正确性也不如解析法可靠。...简而言之,解析就是给出具体函数形式,从表达式中就可以算出任何对应值;数值就是用数值方法求出近似,给出一系列对应变量和解。...满秩矩阵或者方阵才有逆矩阵,当一个矩阵不满秩,在对角线上存在为0特征值,求逆时候无法计算从而不可逆,那我们给它加上一个单位矩阵,这样它就不为0, 求解时候加上单位矩阵其实就是对线性回归引入正则化过程

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运筹学教学|十分钟快速掌握割平面法及对偶单纯形法(附Java代码及算例)

过去一段时间里小编一直接触启发式算法,自从学习运筹学以后,就对运筹学精确方法垂涎已久,像什么单纯形法啦,分支定界啦,割平面啦.........解决整数规划问题要比解决一般线性规划问题困难得多,因为整数部分处理无法用简单大于、小于号描述,只能简单粗暴检查是否有小数部分。现在还没有已知多项式时间算法来解决广义MILP问题。...有关单纯形法,也是很基础知识啦,不懂照惯例回去看上面的推文。 这里小编简单介绍下对偶单纯形法。 对偶单纯形法是用来补充纯粹单纯形法无法解决特殊问题缺陷。...怎么样,是不是很简单呢~ 割平面法 无论是分支定界还是割平面法,解决整数约束方法只有一个:“看”变量是否为整数。...privot函数和dualPrivot函数是单纯形法和对偶单纯形法中计算检验数、theta值以及寻找入基、变量函数; Gaussian函数进行入基和基变换后高斯消元变换; printSimplexTable

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大数据与大数据计算

首先大数据指的是数据集,是纯粹数据。其次,由于复杂与庞大,传统数据处理软件无法处理。这样数据集就可以叫大数据。 这个定义其实很模糊,什么叫传统数据处理软件无法处理?也没规定硬件。...因此,个人感觉,应该是普通PC机配置,256内存,12T硬盘,用传统数据库Oracle,MySQL不好用了,感觉单机撑不下了,或者单表数据量几百万以上性能急剧下降无法满足要求。...这时候就叫传统搞不定,需要考虑大数据解决方案。 大数据计算问题 输入:大数据 D,问题 P 参数 输出:问题 P P(D) 这里重点是输入一个大数据。...多项式时间不再是大数据计算问题易判别标准。对于PB、EB需要至少亚多项式,对于ZB、YB至少需要polylog多项式时间才算易。 2、数据资源弱可用性 这个特性主要说是数据质量差。...举个例子:大数据计算框架就像高级包工队,他们有盖1万层高楼能力,这是传统包工队干不了。但没有图纸是没法盖楼来。而图纸就是算法。 总结 大数据是指传统方法处理不了数据集。

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算法攻关 - 指导篇

是不是这里你对于这个切碎有一点理解。...我告诉她我希望是从这个题能够提炼共性,以及能够将变形体在未来很容易解决,所以我需要第一个稳扎稳打,第二个刻意练习这类问题。...就像一个木桶一样,我们不是需要将那个非常长木板提高特别高,而是尽可能匀称,这样我们会能够获得更多水。 1.3、反馈 反馈很重要,前几天跟领导聊完绩效,领导问“你有什么问题,想问么?”...他认为反馈是对于每个人成长必要条件,对于自己也是,如果领导不能给自己反馈,那么第一领导不是非常重视自己,第二你没法不断获得改变建议,则容易偏离航道。...PS:此图借用极客时间课程图,可能后期,我有自己思考和验证会进行调整。

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【运筹学】线性规划数学模型 ( 单纯形法 | 第二次迭代 | 方程组同变换 | 生成新单纯形表 | 计算检验数 | 最优判定 | 线性规划个数分析 )

文章目录 一、第二次迭代 二、方程组同变换 三、生成新单纯形表 四、计算检验数、最优判定 五、最优个数说明 1、唯一最优 2、无穷最优 3、无界 4、总结 六、变量选择说明 上一篇博客...大于等于 0 时 , 该是线性规划 , 将上述代入目标函数中 , 目标函数可以取值到正无穷 , 该是无界 ; 无界情况总结 ( 找不到变量 ) : 找不到变量 : 找到初始基可行..., 其检验数大于 0 , 但是找不到变量 ; 变量选择 : 变量是需要常数项除以对应非基变量系数中大于 0 数 , 取较小那个系数对应变量 ; 这里两个系数都小于 0 ,...找不到变量 , 此时无法继续进行迭代 , 这种情况下目标函数取不到最大值 , 目标函数可以取值无限大 ; 4、总结 根据检验数判定 : 唯一最优 : 检验数全部小于 0 ; 无穷最优 : 检验数有一个等于...0 ; 无界: 能根据检验数找到入基变量 , 假如某个非基变量系数全部小于 0 , 无法找到出击变量 , 此时是无界 ; 线性规划无解情况 : 线性规划中 , 假设是有初始基可行

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【运筹学】线性规划数学模型 ( 单纯形法 | 迭代原则 | 入基 | 基 | 线性规划求解示例 )

, 将基可行代入目标函数中 不是最优情况 : 非基变量系数都是大于 0 数值 , 该基可行不是最优 ; 是最优情况 : 只有当 非基变量系数都是小于等于 0 数时 , 该基可行才是最优..., 如果 x_2 取 40 , 那么在第二个方程中 , 就会出现有变量为负数 , 就不符合约束条件 , 因此 x_2 最大只能取到 10 ; 那么开始增加 x_2 值 , 目标函数..., 自然会产生基变量 ( 可行基对应变量 ) , 与非基变量 , 非基变量取值为 0 , 解出基变量 , 此时基变量与 0 组合成基可行 ; 上一次初始基可行选择时 , x_3..., 本示例中是 2 个 , 如果将 x_2 设置成基变量 , 那么就需要将之前 x_3 和 x_4 中其中一个基变量替换成 x_2 , 被替换变量变成非基变量 ; 因此该迭代过程又称为基...; 这里将出基变量与入基变量选择好了 , x_2 检验数较大 , 选择 x_2 作为入基变量 , x_4 \theta_4 较小 , 选择 x_4 作为变量 ; 入基基操作完成后

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即时配送订单分配策略:从建模和优化-笔记

,导致配送整体效率低下,从用户端来看,还存在大量订单无人抢或者抢了之后造成服务质量无法保证(因为部分骑手无法准确预判自己配送服务能力)场景,用户体验比较差。...一个决策优化问题数学模型,一般包括三个要素: 决策变量,决策变量说明了希望算法来帮助做哪些决策 优化目标,优化目标则是指通过调整决策变量,使得哪些指标得到优化 约束条件,约束条件则是在优化决策过程中所考虑各类限制性因素...无法直接采集得到,需要预测或统计才能获取数据,如商户餐时间、用户驻留时间(骑手到达用户处将订单交付给用户时间)、骑手配送能力等。...这两个层次不断反复迭代,最终获得比较满意。第二个思路是跨学科结合。订单分配问题在业内有两类方法,第一类方法是把订单分配问题转换成图论中二分图匹配问题来解决。...这种做法是一个不错近似方案,优点是实现简单计算速度快,但它缺点是会损失一部分满意。第二类方法是直接采用个性化算法进行订单分配方案优化,优点是不损失获得满意可能性,但实际做起来难度较大。

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神经元相互作用方式有了解析描述,作者:可以模拟大脑动力学了 | MIT

但如果能求出x(t)解析,也就是求出等式右边不包含x(t)这个变量公式,那么计算效率就能得到成倍提升。...在通过一番计算后,研究人员终于得出了这个微分方程近似解析,能很好地近似x(t)数值: 最关键是解析能“一步到位”地求出结果,研究人员表示这比正常求微分方程模型快上1~5倍。...求解出来与原微分方程相似度也极高: 所以CfC提出,究竟解决什么问题?...“液体”神经网络就是为了解决这一点,确实也提升了这类场景计算效率。...论文第一作者,同时也是MIT CSAIL研究所附属机构Ramin Hasani也表示: 一旦我们对神经元和突触联系有一个解析描述,我们就可以用数十亿个细胞建立大脑计算模型

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线性规划

,我们要保证 有一个要大于零(仍然作为基变量情况下最大化 ,因此我们其实要比较就是 哪一个退出基变量可以获得更大 ,其实比较也就是 值,即写在 位置值。...(如果取较大范围,那么就会出现不满足约束条件情况) 在比较 时候,需要注意是只对 大于0值进行考虑,小于零值不作为变量参考依据,或者说 图片 对应变量不会出基。...接着为了能够利用同样方法进行比较,我们需要对原来单纯形表通过行变换获得单纯形表,新单纯形表应该以 作为基变量,具体进行行变换是将原来单纯形表中第三行值乘以 , 然后通过行变换将第一个行...,在选择变量时,一些特殊情况是由于特殊情况导致,这里加以解释: 图片 单纯形法也可以用来求解最小值类型规划问题,但需要注意是求解目标函数为最小值规划问题时在基变量变换上与上述变换方法略有不同...选择变量时,我们要将对应比值最大 来作为变量判断依据。 大M法 单纯形法求解规划问题前提是标准型系数矩阵中有单位矩阵,这在实际问题求解过程中并不能保证。

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深度学习蓄势待发,即将“爆破”欧拉方程

但是计算机无法确定地发现奇点,原因很简单,因为计算机无法处理无限值。如果奇点存在,计算机模型可能会接近方程被爆破那个点,但永远无法直接得到奇点。...(自然界中发现许多流体一样是具有粘性,它们模型是纳维尔-斯托克斯方程;爆破纳维尔-斯托克斯方程将获得克雷数学研究所 100万美元千禧年奖。)...给定流体中每个粒子在某一起始点速度,欧拉方程应该能够预测流体在任何时候流动状况。 但是数学家们想知道,在某些情况下——即使一开始看起来没什么问题——这些方程最终是否会遇到麻烦。...一方面,这样神经网络能够在几乎没有可用数据情况下回答问题。另一方面,PINN能够推断原始方程中未知参数。...问题是,要使其发挥作用,数学家不仅仅是要求解出通常参数(如速度和涡度)方程(使用自相似坐标来书写这些方程),方程本身还有一个未知参数:控制放大率变量

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深度学习蓄势待发,即将“爆破”欧拉方程

但是计算机无法确定地发现奇点,原因很简单,因为计算机无法处理无限值。如果奇点存在,计算机模型可能会接近方程被爆破那个点,但永远无法直接得到奇点。...(自然界中发现许多流体一样是具有粘性,它们模型是纳维尔-斯托克斯方程;爆破纳维尔-斯托克斯方程将获得克雷数学研究所 100万美元千禧年奖。)...给定流体中每个粒子在某一起始点速度,欧拉方程应该能够预测流体在任何时候流动状况。 但是数学家们想知道,在某些情况下——即使一开始看起来没什么问题——这些方程最终是否会遇到麻烦。...一方面,这样神经网络能够在几乎没有可用数据情况下回答问题。另一方面,PINN能够推断原始方程中未知参数。...问题是,要使其发挥作用,数学家不仅仅是要求解出通常参数(如速度和涡度)方程(使用自相似坐标来书写这些方程),方程本身还有一个未知参数:控制放大率变量

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深度学习蓄势待发,即将“爆破”欧拉方程

但是计算机无法确定地发现奇点,原因很简单,因为计算机无法处理无限值。如果奇点存在,计算机模型可能会接近方程被爆破那个点,但永远无法直接得到奇点。...(自然界中发现许多流体一样是具有粘性,它们模型是纳维尔-斯托克斯方程;爆破纳维尔-斯托克斯方程将获得克雷数学研究所 100万美元千禧年奖。)...给定流体中每个粒子在某一起始点速度,欧拉方程应该能够预测流体在任何时候流动状况。 但是数学家们想知道,在某些情况下——即使一开始看起来没什么问题——这些方程最终是否会遇到麻烦。...一方面,这样神经网络能够在几乎没有可用数据情况下回答问题。另一方面,PINN能够推断原始方程中未知参数。...问题是,要使其发挥作用,数学家不仅仅是要求解出通常参数(如速度和涡度)方程(使用自相似坐标来书写这些方程),方程本身还有一个未知参数:控制放大率变量

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R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析

GARCH模型定义 获取数据 利用quantmod软件包中提供getSymbols()函数,我们可以获得2007年至2018年底工业平均指数。...我们可以看到2008年最极端值。从2009年开始,除了2011年和2015年以外,其他所有值范围都变窄。但是,与2017年和2018年相比,产生极端值趋势明显改善。...从2010年开始交易量开始下降,2017年显着增长。2018年交易量甚至超过了2017年和其他年份。 密度图 ?...但是,根据以上报告p值标准化残差加权Ljung-Box检验,我们确认该模型无法捕获所有ARCH效果(我们拒绝了残差内无相关性零假设) )。...显示年条件波动率线线图。

1.5K20

ResNet详解与分析

目录 Resnet要解决什么问题 Residual Block设计 ResNet 网络结构 error surface对比 Residual Block分析与改进 小结 参考 Resnet要解决什么问题...按道理,给网络叠加更多层,浅层网络空间是包含在深层网络空间中,深层网络空间至少存在不差于浅层网络,因为只需将增加层变成恒等映射,其他层权重原封不动copy浅层网络,就可以获得与浅层网络同样性能...更好明明存在,为什么找不到?找到反而是更差? 显然,这是个优化问题,反映出结构相似的模型,其优化难度是不一样,且难度增长并不是线性,越深模型越难以优化。...,逐步加深网络,就可以获得更好性能表现。...需要注意是,BN层解决plain net梯度消失和爆炸,这里1可以避免short cut 路径上梯度消失和爆炸。

2.2K40

从似然函数到EM算法(附代码实现)

什么是EM算法 最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译为期望最大化算法),是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计算法,其中概率模型依赖于无法观测隐性变量...你就会想,只发一枪便打中,由于猎人命中概率一般大于你那位同学命中概率,从而推断这一枪应该是猎人射中。 这个例子所作推断就体现最大似然法基本思想。...,通过我们在本科所学微积分知识,最直接设想是求导,然后让导数为0,那么这个方程得到θ就是(当然,前提是函数L(θ)连续可微)。...3正-2反 A 反正正反反 2正-3反 硬币A被抛15次,在第一轮、第三轮、第五轮分别出现3次正、1次正、2次正,所以很容易估计PA,类似的,PB也很容易计算出来(真实值),如下: PA = (...但是,这个变量z不知道,就无法去估计PA和PB,所以,我们必须先估计z,然后才能进一步估计PA和PB。

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