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高频访问SQLite数据

小应用拖一个巨无霸数据库,有种头重脚轻的感觉。 记得数据库课程的学习中,有提到大型数据库访问的 多层模型(N-tier),目的就是更高效地处理数据。 那我们的文件型数据库有没有可能拥有 N-tier 的思想?尽管与大型数据库的方法不一样,但目的是一致的。 优化操作2 使用缓存;好不容易准备好数据库查询语句,只检索了一条,太浪费时机,将符合检索要求的记录缓存起来。同时将记录被选取的标记放在内存中而不写数据库,这样对数据库来说仅是读操作。 增加了这些数据库访问层后,数据库的读写性能提升明显,业务处理能力也达到了预期,超过了旧系统,主要的优化工作差不多就到此结束了。 .); 通过创建自定义函数,来同步缓存记录和数据库记录。比如:在从数据库读取业务记录时,需要排除已经被标为"删除"的记录。

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R语言highfrequency高频金融数据导入

R中针对高频数据的添加包highfrequency,用于组织高频数据高频数据的清理、整理,高频数据的汇总,使用高频数据建立相关模型 都非常方便。 该函数支持三类的高频数据:  NYSE TAQ数据库中的.txt文件  WRDS数据库中的.csv文件  Tickdata.com的.asc文件 不易获取,因此,输入数据转换成xts,然后进行时间序列分析的过程中存在困难 因此对于原始数据,我们可以整理成sample数据的格式,然后使用xts包先将其转换成xts格式。 对于时间序列数据要注意的一点是时间数据不单独作为一列,仅作为行名存在,否则在进行转换的过程中会出现colnames和列的数目不符合的错误。 因此对于数据可以先进行预处理。 ? 等间隔数据数据同步 ? ? 波动率预测  HAR-模型 ?

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    数据结构高频面试题-树

    本系列针对面试中【经典】数据结构类算法题进行分类和汇总,每篇讲解一种数据结构的高频面试题。本篇的主角是树。 本文结构: 1. 面试前必须知道的[树]的基础知识。 2. [树]的经典手写编程题。

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    数据结构高频面试题-图

    本篇是【数据结构高频算法题】专题的第2篇文章,主角是图,说实话,图的相关算法不是很多,但是这些经典算法在面试中会经常出现,因为:图算法解起来相对复杂,看你计算机基础扎不扎实,写个图算法一目了然,大厂特别爱考哟 冗余连接 图的基础概念 图(Graph):一种表示“多对多”关系的复杂数据结构。 图的组成:图G由一个非空的有限顶点集合V(G)和一个有限边集合E(G)组成,定义为G=(V,E)。

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    【面试高频题】可逐步优化的链表高频

    题目描述 这是 LeetCode 上的 138. 复制带随机指针的链表 ,难度为 中等。 Tag : 「哈希表」、「链表」 给你一个长度为 n 的链表,每个节点...

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    链表高频

    leet, leet-cn 高频共12道,另外加了两道(reverse at k和环形2) 链表定义 class ListNode: def __init__(self, x):

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    堆-高频

    前 K 个高频元素 Top K Frequent Elements Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements

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    高频交易,不错!

    把前几天的讲高频交易的PPT分享给大家 夜深人静,适合静读 必听 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    Python 数据分析之双色球高频数据统计

    基础数据准备 基础数据是通过爬虫获取到。 以下是从第一期03年双色球开奖号到今天的所有数据整理,截止目前一共2549期,balls.txt 文件内容如下 Python 代码实现 分析数据特征和数据处理方式选择 #导入Counter from red_lists 列表中 red_lists.append(list2[j]) #Counter可以快速便捷的对某些对象做一些统计操作,这里是对列表里面的数据进行出现次数统计 print("the blue ball:",l[:6]) if __name__=="__main__": readfile() 执行结果 执行结果对比验证 从官网获取的数据进行对比 总结: Python 在数据处理方面有着非常强大的优势,Python 的 Panda 库也可以非常出色的完成双色球的数据统计,大家有兴趣的可以实验一下。

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    数据面试杀招——Hive高频考点,就怕你都会!

    数据存储位置 Hive 存储在HDFS,数据库将数据保存在块设备或者本地文件系统中。 数据更新 Hive中不建议对数据的改写,而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的。 执行延迟 Hive 执行延迟较高。数据库的执行延迟较低。 数据规模 Hive支持很大规模的数据计算;数据库可以支持的数据规模较小。 由Hive负责管理表中的数据,管理表不共享数据。删除管理表时,会删除管理表中的数据和元数据信息。 外部表 当一份数据需要被共享时,可以创建一个外部表指向这份数据。 一键三连,养成习惯~ 文章持续更新,可以微信搜一搜「 猿人菌 」第一时间阅读,思维导图,大数据书籍,大数据高频面试题,海量一线大厂面经…期待您的关注!

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    【收藏】数据分析必会的Excel高频函数合集

    不过有多少人只是把Excel当作简单的数据录入工具和简单统计工具呢?这里不妄加评论。 比如,当有多张表时,如何将一个excel表格的数据匹配到另外一个表中?这时候就需要使用VLOOKUP函数。 第一个"*"补充的是F89前方数据,后边"*"补充的是SIM卡号后边的数据。 =VLOOKUP("*"&F111&"*",C111:D114,2,0) ? 假如两个数组全部是数值,两种方法返回的结果是一致的,当有包含文本数据时,第一种方法可以返回正确结果,第二种方法会返回错误值#VALUE。 最后用INDEX函数,得到A列第8个元素的内容,最终完成两个条件的数据查询。 以上,就是我这复盘的Excel函数,希望对大家有所帮助。

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    建议收藏:12个Pandas数据处理高频操作

    大家好,我是老表~今天给大家分享几个自己近期常用的Pandas数据处理技巧,主打实用,所以你肯定能用的着,建议扫一遍,然后收藏起来,下次要用的时候再查查看即可。 +pop > 6 常用查询方法query > 7 数据存储时不要索引 > 8 按指定列排序sort_values > 9 apply 函数运用 > 10 Pandas数据合并 > 11 Pandas Dataframe 拷贝 > 12 对于列/行的操作 简单说说 Panda是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具,在Python环境下,我们可以通过pip直接进行安装。 pip install pandas 在Python代码中使用pandas首先需要导入,: import pandas as pd 创建一个示例数据: # 统计一行/一列数据的负数出现的次数 df 进行数据合并前,首先需要确定合并的数据的表头都是一致的,然后将他们依次加入一个列表,最终使用concat函数即可进行数据合并。

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    高频数据采样

    在做量化时,经常会用到下面格式的金融数据。 ? 原因是 OHLC 数据是在一段时间内 (上面 09/01/2013 19:32:23.387 是这段时间的终点) 收集很多 tick 数据的价格而决定的它们的 open, high, low, close ,你就会从大量「tick 级别」的高频数据,选出有代表性「bar 类型」的样本。 你会彻底理解 tick 级别的高频数据和各种预处理技巧,以及从 tick 数据采样到 bar 数据的四种方法:等时采样、等笔采样、等量采样和等额采样。 用到的数据包括: 比特币/美元永续掉期 tick 数据 标普 500 价值股 ETF tick 数据 ?

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    数据面试杀招——Spark高频考点,必知必会!

    下面提供菌哥的回答,供大家参考: 概念 RDD是弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算 的集合。 作用 提供了一个抽象的数据模型,将具体的应用逻辑表达为一系列转换操作(函数)。 十二、当Spark涉及到数据库的操作时,如何减少Spark运行中的数据库连接数? 使用Kryo优化序列化性能 优化数据结构 在可能以及合适的情况下,使用占用内存较少的数据结构,但是前提是要保证代码的可维护性。 ~~ 一键三连,养成习惯~ 文章持续更新,可以微信搜一搜「 猿人菌 」第一时间阅读,思维导图,大数据书籍,大数据高频面试题,海量一线大厂面经,300G大数据全套视频等你获取…期待您的关注!

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    Linux学习,高频问题

    21天打卡 ,从Linux服务器 及 Linux环境下部署,开始 。后续的多数打卡,基于Linux 环境 。

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    大厂高频面试精选

    3.1 防抖 触发高频事件后 n 秒内函数只会执行一次,如果 n 秒内高频事件再次被触发,则重新计算时间; 思路:每次触发事件时都取消之前的延时调用方法: function debounce(fn) inp = document.getElementById('inp'); inp.addEventListener('input', debounce(sayHi)); // 防抖 3.2 节流 高频事件触发 4.3 Map 本质上是键值对的集合,类似集合; 可以遍历,方法很多,可以跟各种数据格式转换。 一般用堆数据结构来辅助实现 DFS 算法。 注意:深度 DFS 属于盲目搜索,无法保证搜索到的路径为最短路径,也不是在搜索特定的路径,而是通过搜索来查看图中有哪些路径可以选择。 将数组扁平化并去除其中重复数据,最终得到一个升序且不重复的数组 Array.from(new Set(arr.flat(Infinity))).sort((a,b)=>{ return a-b;

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    面试高频:反转链表

    思路很简单:1->2->3->4->5,遍历链表,把1的next置为None,2的next置为1,以此类推,5的next置为4。得到反转链表。需要考虑链表只有1...

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    数据开发面试之26个Spark高频考点

    前言         大家好,我是梦想家Alex ~ 今天为大家带来大数据开发面试中,关于 Spark 的 28 个高频考点 。 1、Spark 如何保证宕机迅速恢复?          它支持从多种数据源读取数据,比如 Kafka、Flume、Twitter 和 TCP Socket,并且能够使用算子比如 map、reduce、join 和 window 等来处理数据,处理后的数据可以保存到文件系统 ,最后会生产处一个结果数据流,其中的数据也是一个一个的 batch 组成的 。 如果我们将 map 端划分数据、持久化数据的过程称为 shuffle write,而将reducer 读入数据、aggregate 数据的过程称为 shuffle read。 Spark 中的数据本地性有三种: PROCESS_LOCAL 是指读取缓存在本地节点的数据 NODE_LOCAL 是指读取本地节点硬盘数据 ANY 是指读取非本地节点数据         通常读取数据

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    Given an unsorted array of integers, find the length of longest increasing subse...

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