窗口函数除了能用增量算法实现提升性能外，功能上的要求通常包括：（1）能实现滑动、滚动、累计以及任意定制的窗口类型，（2）能按行数和时间两种度量来推进窗口，（3）多个窗口函数能嵌套执行完成复杂的指标计算。...DolphinDB 数据库系统中，最终归纳形成了一套新型行情中心解决方案。...2、窗口函数 表6：DolphinDB 窗口函数 DolphinDB 支持数十种复杂的滑动、滚动和累计窗口计算函数。...支持均值、最大、最小、中间值等较为简单的窗口计算；也支持最小二乘数估计、person 相关性、协方差、标准差、移动加权平均等较为复杂的函数。满足技术指标中的各类复杂计算。...增量计算 图13：DolphinDB 增量算法 在流数据计算中，有大量的计算需要随着时间窗口移动，例如上图13所示的 moving average，会计算最新10笔数据的均价。
1 超高性能分布式时序数据库神器 前段时间，公众号曾推荐过一个超高性能分布式时序数据库神器：DolphinDB。 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。...具体文章详见： DolphinDB：金融高频因子流批统一计算神器！ 2 直播内容 本周四（6月17日），DolphinDB将为我们在线上分享他们在这块内容的详细介绍与实际应用。...4 关于DolphinDB DolphinDB是一款高性能分布式时序数据库，在同一套系统内，提供了数据库、数据分析与实时流计算功能，最大限度避免了数据在不同系统之间流转带来的性能问题。...每个组件的功能亦针对量化金融的需求进行精心优化。与金融机构现有系统相比，DolphinDB的性能有10-1000倍的提升，实现行情历史数据毫秒级查询与秒级计算响应，以及亚毫秒级实时因子计算。
什么是窗口函数？ 一个窗口函数在一系列与当前行有某种关联的表行上执行一种计算。这与一个聚集函数所完成的计算有可比之处。但是窗口函数并不会使多行被聚集成一个单独的输出行，这与通常的非窗口聚集函数不同。...可以访问与当前记录相关的多行记录； 不会使多行聚集成一行， 与聚集函数的区别； 窗口函数语法 窗口函数跟随一个 OVER 子句， OVER 子句决定究竟查询中的哪些行被分离出来由窗口函数处理。...如果没有 PARTITION BY， 该查询产生的所有行被当作一个单一分区来处理。 ORDER BY 子句决定被窗口函数处理的一个分区中的行的顺序。...PostgreSQL 中的聚合函数也可以作为窗口函数来使用 除了这些内置的窗口函数外，任何内建的或用户定义的通用或统计聚集（也就是有序集或假想集聚集除外）都可以作为窗口函数。...) over(partition by dep_name order by emp_no) FROM public.emp_salary order by dep_name, emp_no; 可见， 窗口函数在需要对查询结果中的相关行进行计算时有很大的优势
这几天，公众号发现了一个超高性能分布式时序数据库神器： DolphinDB 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...摄图网_400062401_banner_光线炫彩背景（非企业商用）.jpg 根据官网介绍，DolphinDB在同一套系统内，提供数据库、数据分析与实时流计算功能，最大限度避免了数据在不同系统之间流转导致的超高延时...python pandas的实现是针对历史数据的，面对生产环境中的流式数据，如果不修改代码，只能采用类似apache spark的处理方法，把数据缓存起来，划分成一个个数据窗口来计算。...此外，还要耗费大量精力确保两套系统的结果完全一致。 类似Flink批流统一的解决方案应运而生。Flink支持SQL和窗口函数，高频因子用到的常见算子在Flink中已经内置实现。...中实现前述因子的流式计算。
DolphinDB 作为分布式计算、实时流计算及分布式存储一体化的高性能时序数据库，在因子的存储、计算、建模、回测和实盘交易等场景中有着得天独厚的优势。...DolphinDB 包含 row 系列函数以及各类滑动窗口函数，在下面两个因子计算例子中，原本复杂的计算逻辑，在面板数据中，可以用一行代码轻松实现。...如果数据在数据库中本身是按股票分区存储的，那么可以非常高效地实现数据库内并行计算。...DolphinDB 流计算解决方案的核心部件是流计算引擎和流数据表。流计算引擎用于时间序列处理、横截面处理、窗口处理、表关联、异常检测等操作。...7.1.2 通过 Function View 实现代码分离 对于已经研发完成，不再需要调试的因子，则通常将因子算法通过 Funciton View 保存到数据库中，并通过数据库的Job来对所有保存到数据库中的因子进行批量调用计算
前言 数据，已经渗透到当今各行各业的价值创造过程中，成为核心生产要素之一。海量数据的挖掘和运用，已经初见成效。各大厂也在不断尝试用新的流式计算框架来对数据进行处理。...其中Flink就是一个非常耀眼的存在。今天，这篇文章就重点介绍一下Flink作为一个实时流处理引擎，其最核心的时间和窗口机制。 Flink中的时间与窗口 大数据处理中有两种经典模式：批处理、流处理。...计数窗口（Count Window）：分为滚动计数窗口和滑动计数窗口。 滚动计数窗口：累积固定个数的元素即视为一个窗口，该类型的窗口无法像时间窗口一样事先切分好。...滑动计数窗口：累积固定个数的元素视为一个窗口，每超过一定个数的原则个数，则产生一个新的窗口。 时间窗口（（Time Window）：分为滚动时间窗口和滑动时间窗口。...滚动时间窗口：表示在时间上按照事先约定的窗口大小切分的窗口，窗口之间不会相互重叠。 滑动时间窗口：表示在时间上按照事先约定的窗口大小、滑动步长切分的窗口，滑动窗口之间可能会存在相互重叠的情况。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...原理 创建两个div嵌套在一起 外层的div设置固定宽度和overflow：scroll 滚动条的宽度=外层div的offsetWidth-内层div的offsetWidth 实现代码 /** *...获取滚动条的宽度 */ getScrollWidth() { const scroll = document.createElement("div"); const scrollIn
最近一个学弟在在进行数据分析时，经常需要计算不同时间窗口的滚动平均线。当数据是多维度的，比如包含多个股票或商品的每日价格时，我们可能需要为每个维度计算滚动平均线。...然后，使用groupby和apply方法，将my_RollMeans函数应用到每个分组对象中的每个元素。这样，就可以为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，并避免数据维度不匹配的问题。...我们可以看到，为每个股票计算了三个时间窗口的滚动平均线，分别为1天、2天和3天。...滚动平均线（Moving Average）是一种用于平滑时间序列数据的常见统计方法。它通过计算数据序列中特定窗口范围内数据点的平均值，来消除数据中的短期波动，突出长期趋势。...这种平滑技术有助于识别数据中的趋势和模式。滚动平均线的计算方法是，对于给定的窗口大小（通常是时间单位），从数据序列的起始点开始，每次将窗口内的数据点的平均值作为平均线的一个点，并逐步向序列的末尾滑动。
在Kivy中管理和创建多个窗口相对比较特殊，因为Kivy默认是单窗口的应用框架。然而，有几种方法可以实现或模拟多窗口的效果。具体情况还是要根据自己项目实现效果寻找适合自己的。...在 Kivy 中，可以使用不同的屏幕（Screen）来实现多个窗口的功能。屏幕是 Kivy 中的基本布局元素之一，它可以包含其他控件，如按钮、标签、输入框等。...我们可以通过切换不同的屏幕来实现多个窗口之间的切换。2、解决方案2.1 创建主屏幕首先，我们需要创建一个主屏幕，作为应用程序的入口。主屏幕通常包含一些导航元素，如按钮或菜单，用于切换到其他屏幕。...以下是一个在 Kivy 中创建多个窗口的代码示例：# 导入必要的库from kivy.app import Appfrom kivy.uix.widget import Widgetfrom kivy.uix.boxlayout...然而我们在标准应用开发中，推荐使用ScreenManager和Popup来处理不同的内容和临时窗口，这通常足以满足大多数应用场景的需求。
Nginx 自己没有处理日志的滚动问题，它把这个球踢给了使用者。一般情况下，你可以使用 logrotate 工具来完成这个任务，或者如果你愿意，你可以写各式各样的脚本完成同样的任务。...本文笔者介绍如何滚动运行在 docker 中的 nginx 日志文件(下图来自互联网)。...创建滚动日志的脚本 创建 rotatelog.sh 文件，其内容如下： #!...下图是笔者测试过程中每 5 分钟滚动一次的效果： 为什么不在宿主机中直接 mv 日志文件？ 理论上这么做是可以的，因为通过绑定挂载的数据卷中的内容从宿主机上看和从容器中看都是一样的。...)： 结合上面的两个问题，我们可以写出另外的一种方式来滚动 docker 中的 nginx 日志。
滑动窗口的处理方式在实际的数据分析中比较常用，在生物信息中，很多的算法也是通过滑动窗口来实现的，比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始，计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值...在pandas中，提供了一系列按照窗口来处理序列的函数。....count() 0 1.0 1 2.0 2 2.0 3 1.0 4 1.0 dtype: float64 window参数指定窗口的大小，在rolling系列函数中，窗口的计算规则并不是常规的向后延伸...以上述代码为例，count函数用于计算每个窗口内非NaN值的个数，对于第一个元素1，再往前就是下标-1了，序列中不存在这个元素，所以该窗口内的有效数值就是1。...对于第二个元素而言，窗口内包含1和2两个元素；对于第三个元素而言，窗口内包含了1,2,3共3个元素，依次类推，就可以得到上述结果。 从上述逻辑可以发现，expanding实现了一种累积的计算方式。
(Time.minutes(1)) // 计算购买数量 .sum(1) Sliding Time Window 我们可以每30秒计算一次最近一分钟用户购买的商品总数。...这种窗口我们称为滑动时间窗口（Sliding Time Window）。在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...100个元素了，就会对窗口进行计算，这种窗口我们称之为翻滚计数窗口（Tumbling Count Window），上图所示窗口大小为3个。...of 100 elements size .countWindow(100) // compute the buyCnt sum .sum(1) Session Window 在这种用户交互事件流中，...如上图所示，就是需要计算每个用户在活跃期间总共购买的商品数量，如果用户30秒没有活动则视为会话断开（假设raw data stream是单个用户的购买行为流）。
但是在实际应用开发场景中，很多时候都需要window（窗口）操作，这就相当于数据在窗口”形成的过程“中不处理数据，当窗口形成之后，才会触发窗口计算。所以，这时候的实时处理就变成了基于窗口微批处理。...SparkStreaming窗口计算上面SparkStreaming就是自带时间窗口的，一个批次中的RDD就代表着一个窗口，对RDD的计算就是窗口计算，所以SparkStreaming没有提供普通窗口的算子...在RDD计算中，一个窗口通常只能计算一个RDD的数据，当本批次RDD计算完之后，默认就会被回收，然后再拉取下一个时间批次的数据生成RDD进行计算。...当我们需要对多个RDD即多个时间窗口进行计算时，就必须要借助滑动窗口的算子来实现。滑动窗口在SparStreaming中，提供了滑动窗口window算子用来一次计算多个窗口的数据。...我们在nc中每10s输入一条数据。通过streams.print输出SparkStreaming中每个RDD的值，再输出window处理后的窗口计算结果。
背景: 弹层里边有可滚动区域时，在移动端的坑我就不多说了。 找了很多解决滚动穿透的方案，最终都不能完美解决。 一气之下自己js撸了一个。 效果图： ?...原理： 1、解决滚动穿透：通过给弹层绑定touchmove和mousewheel事件，取消默认行为实现。...2、取消默认行为后不能滚动：给需要滚动展示的区域绑定touchstart、touchmove和mousewheel事件，监听触发区域的Y值，对应修改可滚动区域的translateY值，实现滚动效果。...} 47 $(this).css('transform', `translate(0px, ${transY}px)`); 48 /* 移动时，滚轮的变化监听...let y = e.originalEvent.deltaY; 70 if (y > 0) { 71 /* 向下翻滚轮 wheelDeltaY的值与之相反
）将数据读取出来，这对数据库的性能提出了高要求。...为了使广大用户更方便地实现因子计算和管理，助力更高效的投研和生产，DolphinDB 结合多年服务金融量化机构的经验，已经实现了部分国内常用因子库，并且支持研究和生产一体化。...为了方便用户计算因子，DolphinDB 实现了所有 191 个因子的函数，并封装在模块 gtja191Alpha 中。...除此之外，DolphinDB 还为大家实现了其他市面常用的因子库，包括 WorldQuant 101 Alpha、TA-Lib、MyTT 等，用户可以直接调用模块，实现因子高效计算。...2、更新因子：量化投研中，重新计算因子数据是常见的场景。
---- 案例一 基于时间的滚动和滑动窗口 需求 nc -lk 9999 有如下数据表示: 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量 9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4...需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口 需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口 代码实现 package...9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4 * 需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口 * 需求2:每5秒钟统计一次...，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口 */ public class WindowDemo01_TimeWindow { public static void...--基于时间的滚动窗口 //timeWindow(Time size窗口大小, Time slide滑动间隔) SingleOutputStreamOperator<CartInfo
---- 案例二 基于数量的滚动和滑动窗口 需求 需求1:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现5次进行统计--基于数量的滚动窗口 需求2:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量...,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口 代码实现 package cn.it.window; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data...9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4 * 需求1:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现5次进行统计--基于数量的滚动窗口 * 需求2:...统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口 */ public class WindowDemo02_CountWindow { public...各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现5次进行统计--基于数量的滚动窗口 //countWindow(long size, long slide) SingleOutputStreamOperator
并监听竖轴滚动的高度 _initScroll() { this.wrapperScroll = new BScroll(this....$refs.wrapper, { click: true, //better-scroll 默认会阻止浏览器的原生 click 事件。...当设置为 true，better-scroll 会派发一个 click 事件，我们会给派发的 event 参数加一个私有属性 _constructed，值为 true。...("scroll", pos => { // 当允许滚动并滚动的y轴小于0 if (this.menuIndexChange && pos.y <= 0) {...防止横竖轴都改变index 解决运动时listenScroll依然监听的bug //横纵向右偏移16 this.
在公众号的开发中，遇到ios中iframe的scroll滚动事件失效，在此做下记录。 因为接口获取的数据必须放在iframe中展示，滚动到底部按钮变亮，如图： 代码如下： <!
在日志滚动的过程中，活动日志会以一个新名称命名，例如 log.1，之前被命名为 log.1 的文件则会被重命名为 log.2，依此类推。...在这一组文件中，最旧的日志文件（假如名为 log.7）会从系统中删除。...日志滚动时文件的命名方式、保留日志文件的数量等参数是由 /etc/logrotate.d 目录中的配置文件决定的，因此你可能会看到有些日志文件只保留少数几次滚动，而有些日志文件的滚动次数会到 7 次或更多...，无论发生的日志滚动是自动滚动还是手动滚动，最近一次的滚动时间都会记录在 logrorate 的状态文件中。...$ grep wtmp /var/lib/logrotate/status "/var/log/wtmp" 2020-3-12-11:52:57 总结 到此这篇关于在 Linux 系统中手动滚动日志的文章就介绍到这了
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