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宏观经济笔记--CPI和PPI

譬如二师兄涨了100%,而在CPI的计算过程中,二师兄的权重是A%,那么如果其他价格都没有变化,CPI就上涨了100% * A%。那么接下来问题就是A是多少?以及,到底会问哪些东西的价格。...既然CPI是用来衡量我们的生活成本的,那么衣食住行肯定是需要的,所以会有食品烟酒、衣着、居住、交通和通讯这四类。值得注意的是,居住这一项含有的是租金和水电燃料,所以房价往上,而CPI岿然不动。...CPI就是这么简单,当你去超市买点东西的时候,如果涨价了,那么,可能这一现象就会体现在当月的CPI中。 那么为什么CPI这么重要呢?因为央行会盯着CPI。...CPI过高的时候,意味着通胀来了,央行在制定货币政策的时候会考虑这一情况。 PPI和CPI本质上是一样的构成方法,只不过背后的东西不一样了。PPI其实是站在中游工业企业的角度来衡量物价。...那么,怎么理解CPI和PPI的上行与下行的。在中国,其实CPI在一般情况下都不是那么重要,只有在极端情况下,CPI足够大的时候,才会去制约货币政策,从而市场担心政策会开始收紧。

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CPI-PPI剪刀差

CPI:居民消费价格指数 根据WIND给出的定义,CPI是度量居民生活消费品和服务价格水平随着时间变动的相对数,综合反映居民购买的生活消费品和服务价格水平的变动情况; CPI涵盖全国城乡居民生活消费的食品烟酒...CPI-PPI剪刀差 CPI和PPI分别从需求端和供给端/生产端描述了经济运行状况,逻辑上讲,由于企业最终要把它们的费用以更高的消费价格的形式转移给消费者,所以用PPI的变动预测CPI变动是有用的。...取2000年到2018年的CPI、PPI数据,可以看到,多数情况下,CPI与PPI差值稳定在一定范围内,但也出现多次CPI和PPI的走势背离的情况。 ?...当CPI与PPI的变动幅度差异很大时,就会出现剪刀差,由于PPI反映工业品价格变化,CPI反映消费品价格同时影响劳动者对劳动报酬的要求,因此CPI和PPI的剪刀差一定程度上也反映了工业企业利润空间的变化...其中,CPI、PPI是物价稳定方面的主要参考指标,CPI反映消费品的物价水平,PPI反映生产品的物价水平。CPI、PPI的同比变化率可作为通胀率的参考指标,为货币政策提供依据。

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Eviews基于多元回归模型OLS的CPI影响因素分析

作为衡量通货膨胀的主要指标,CPI(消费者物价指数)与人们的生活具有最密切的关系。...那么,CPI的大幅增长是否与上述因素密切相关呢? 经济理论分析 通货膨胀和就业率是经济宏观调控的两个重要指标。其中CPI是衡量通货膨胀最及时的指标,也与人们的生活关系最密切。...对CPI影响因素的分析可以以此为依据。 模型建立 理论模型的建立 本文通过建立多元回归模型对CPI的影响因素进行分析。...,试图找到对CPI有较强影响的经济变量,对引起CPI上涨的因素进行分析。...数据如下表: 实证分析 通过以上模型,可以清楚地看到货币供应量、工资率及原材料燃料价格三个因素对我国CPI的量化影响。其中,M2增速每变化一个单位,CPI平均同向变化0.274652个单位。

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AI异常计算点的监控调度

cpi角度计算程序执行的cpu周期,参考如下公式: C表示指令数,假设程序的指令数一定,程序耗费在cpu上的周期数,取决于cpi值,cpi值越大,时钟周期数越多,反映到业务层的耗时也就越久。...下图为计算测试的cpi值与延时的趋势图(存在噪点): ? 三、业务建模 弹性平台采用异常CPI检测算法,使用cpi值监控业务运行状况,运营中捕获cpi异常点。...上图中每个圆代表一簇cpi值,由于映射到同一个cpu使用率区间而聚成簇。对于每一簇cpi值,计算其标准差,作为对应cpu使用率的cpi值所在的分布范围。...检测阶段,对于每个(cpu_usage,cpi)值对,首先根据cpu_usage映射到模型中某个簇中,通过cpi值比对标准差,判断该cpi是否在对应的正常范围内。...四、调度 运行中的AI运算,持续的吃cpu时间片,虽然Linux采用了CFS公平调度策略,但存储引擎与AI计算混部竞争,相比于单跑存储引擎,增加了调度和现场恢复等时延消耗。

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AI 异常计算点的监控调度

cpi角度计算程序执行的cpu周期,参考如下公式: C表示指令数,假设程序的指令数一定,程序耗费在cpu上的周期数,取决于cpi值,cpi值越大,时钟周期数越多,反映到业务层的耗时也就越久。...下图为计算测试的cpi值与延时的趋势图(存在噪点): 三、业务建模 弹性平台采用异常CPI检测算法,使用cpi值监控业务运行状况,运营中捕获cpi异常点。...对于每一簇cpi值,计算其标准差,作为对应cpu使用率的cpi值所在的分布范围。0-n的cpu_usage计算所得cpi值分布范围组成模型。...检测阶段,对于每个(cpu_usage,cpi)值对,首先根据cpu_usage映射到模型中某个簇中,通过cpi值比对标准差,判断该cpi是否在对应的正常范围内。...四、调度 运行中的AI运算,持续的吃cpu时间片,虽然Linux采用了CFS公平调度策略,但存储引擎与AI计算混部竞争,相比于单跑存储引擎,增加了调度和现场恢复等时延消耗。

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给用过SAP CRM中间件的老哥老姐们讲讲SAP CPI

[1240] 尽管距离Jerry开始接触CPI还不到48小时,我仍然想把我刚使用这个工具的第一手体会分享给曾经用过SAP CRM中间件,但尚未有机会接触到CPI的朋友们。...[1240] 而SAP CPI顾名思义,则是云时代下SAP推荐的SAP产品同第三方云产品进行集成的云端中间件解决方案。...SAP开发人员不希望直接去消费第三方云平台上的OData服务,而是期望SAP CPI能暴露一个更加容易访问的API endpoint出来,例如通过postman传一个Product ID给CPICPI...拿到这个ID后,由CPI向第三方云平台发起OData请求,拿到请求响应后,CPI把结果返回给位于SAP产品的消费端。...[1240] 和SAP CRM中间件有各种通过事务码比如SMW01访问的监控应用一样,SAP CPI也有类似的监控程序: [1240] [1240] 希望这个最简单的例子能让还没有接触过SAP CPI的朋友对其作用有个最直观的了解

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谷歌Borg论文阅读笔记(二)—— 任务混部和资源隔离

他们使用CPI(每条计算机指令执行所需的时钟周期)来衡量性能干扰。当CPI增加一倍,CPU密集型程序运行时间就会增加一倍,对应于即时相应的程序,可能就是延时增加了一倍。...实验发现,CPI和2个相同时间间隔的测量成正相关: 机器的整体CPU使用率,以及运行在机器上的tasks。 添加一个task到一台机器上,会增加别的任务0.3%的CPI(使用线性模拟合数据)。...增加10%的CPU利用率会增加2%的CPI。 这是CPU密集型的程序测量的结果,事实上干扰存在于各种资源。 相对而言,专用的cells的CPI要低于混用的cells。...CFS改进: Cgroup中,CPU子系统是依赖于CFS调度算法,这是目前Linux的默认任务调度算法。Google为了减少调度延时和高利用率,调优了CFS调度程序。...在内存不足的时候,Linux会进行内存回收,释放PageCache,将部匿名页调入Swap。 如果还是没有足够的内存,会进入OOM-KILL流程。这个代价是很大的。

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通过一个具体的例子,讲解 SAP Cloud Platform Integration(CPI) 的使用方法

而SAP CPI顾名思义,则是云时代下SAP推荐的SAP产品同第三方云产品进行集成的云端中间件解决方案。...CPI 能够连接系统、服务、人员、数据、人工智能、物联网。...SAP开发人员不希望直接去消费第三方云平台上的OData服务,而是期望SAP CPI能暴露一个更加容易访问的API endpoint出来,例如通过postman传一个Product ID给CPICPI...拿到这个ID后,由CPI向第三方云平台发起OData请求,拿到请求响应后,CPI把结果返回给位于SAP产品的消费端。...和SAP CRM中间件有各种通过事务码比如SMW01访问的监控应用一样,SAP CPI也有类似的监控程序: 希望这个最简单的例子能让还没有接触过SAP CPI的朋友对其作用有个最直观的了解,感谢阅读

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【5分钟+】计算机系统结构:CPU性能公式

程序的时钟周期数 CPU时间 = 执行程序所需的时钟周期数 * 时钟周期时间 公式 指令周期:取出并执行一条指令的时间; 指令周期数CPI:平均每条指令耗费的时钟周期数 CPI = 执行程序所需的时钟周期数.../ 所执行的指令条数 上面的公式换位置 执行程序所需要的时钟周期数 = CPI * 所执行的指令条数 CPU时间 / 时钟周期时间 = CPI * 所执行的指令条数 CPU时间 = CPI...先求得未改进前的 CPI,目前有 FP指令(25%)、非浮点指令(75%),还知道了各自的 CPI 。 ? 方案一改进后,提示的程度等于 (改进前CPI - 改进后CPI)。...整体的 CPI 为 2 其中改进前, FPSQR 的 CPI 20*2% = 0.4 , 其它指令CPI + FRSQR的CPI = 2;其它指令CPI=1.6; 改进后,FPSQR 的 CPI 2*2%...改进后的 CPI 需要时间 1.6 + 改进后的FRSQR的CPI = 1.64。 ? 处理器性能优化的策略 影响CPU性能的三个方面:时钟频率、CPI、指令的条数。

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Bioinformatics|TransformerCPI:通过深度学习以及自我注意机制和标签逆转实验,改善CPI的预测

受这警告的启发,作者探究当前CPI预测模型是否面临类似的问题并总结了以下三个独特的问题。...作者想知道CPI建模是否面临类似的问题,因此重新讨论了先前在Human数据集上训练的CPI-GNN典型模型,以研究隐藏的配体偏差的潜在影响。...作者通过实验,如图1A,得知CPI-GNN模型主要学习如何对不同的配体进行分类,而不是对不同的CPI对进行分类,这些结果表现出配体模式可能误导模型的可能性。 ? 图1....作者希望这些发现可以引起关注,以提高CPI建模的泛化和解释能力。...人类数据集和秀丽隐杆线虫数据集包括DrugBank 4.1和Matador的正CPI对以及使用系统筛选框架获得的非常可信的负CPI样本。

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