这是,IDO老徐最近在进行的21天SQL打卡的作业 & 参考答案的合集,提供给所有软件测试从业者 ;
如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票),设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
需要比较当天价格与前一天、后一天的价格进行比较,常规想法为进行关联,股票ID相等、日期为当天日期减1,为前一天价格,日期为当天价格加1,为后一天价格,然后进行计算;简化方法为使用lag和lead函数,可以避免进行表关联;
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-cooldown/
给定一个数组 prices ,其中 prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。
由于公司zabbix的历史数据存储在elasticsearch中,有个需求是尽可能地把监控的历史数 据存储的长一点,最好是一年,目前的情况是三台ES节点,每天监控历史数据量有5G,目前最多可存储一个月的数据,超过30天的会被定时删除,每台内存分了8G,且全部使用机械硬盘,主分片为5,副本分片为1,查询需求一般只获取一周的历史数据,偶尔会有查一 个月到两个月历史数据的需求。
你可以用guzzlehttp完全取代curl,file_get_content,fopen等函数。这个扩展包使用起来极为顺手。我们在代码量上看下对比。
Wanger,Zabbix运维工程师,熟悉Zabbix开源监控系统的架构,乐于分享Zabbix运维经验,个人公众号“没有故事的陈师傅”
有如下数据,记录每天每只股票的收盘价格,请查出每只股票的波峰和波谷的日期和价格; 波峰:股票价格高于前一天和后一天价格时为波峰 波谷:股票价格低于前一天和后一天价格是为波谷
其实做我们这个行业,求职面试的时候会想,技术面试会问我们什么技术问题?答不上来怎么办?然后会纷纷求助自己的朋友,请教他当时是怎么面试的。问的什么技术问题,我们好提前有个准备。
每天抽一点时间来看看 PHP 源码方面的书,说实话,无法在调试器下观察 PHP 运行状态的上下文实在是一件痛苦的事情。不过还好不是一无所获,虽然内容比较多,但是掌握方法挨着看下去还是可以看一些代码的。而且本身 PHP 源码讲解就有书,所以学习起来还是较为方便的。想要调试源码,我觉得我最好应该找一个前一天充分休息并且是阳光明媚的早上来学习关于调试 PHP 源码的知识,那样可能效率会高一些,但是这样的机会好像又不多。
现象:销售反馈用户自己开通的账户,只收到了提示邮件,账户没有实际生成 前因: 1. 用户开通账户调用接口后,在该接口中再次调用销售系统接口实际开通账户 2. 有同事开发另一功能时提交过销售系统的代码
贪心法,又称贪心算法,贪婪算法,在对问题求解时,总是做出在当前看来最好的选择,期望通过每个阶段的局部最优选择达到全局最优,但结果不一定最优
线上某服务一直运行很稳定,最近突然就cpu百分百,rpc远程调用全部失败,并走了mock逻辑。重启后,一个小时后问题又重现。于是dump线程栈信息,但不仔细看也看不出什么问题。于是就有了一番排查历程。
来源:towardsdatascience 作者:Baijayanta Roy 编译&内容补充:早起Python
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/
另外, 可能有些同学还不太熟悉crontab里边的几个时间, 可以记下"顺口溜 ": 分时日月周
我把每天的持股状态分为四种,那么每天的收益情况就分为四种,这里就用二维dp数组来保存了 dp[i][j],i为天数,j为每天的状态 dp[i][j]各状态存最大收益
离散卷积其实就是系数数组的多项式乘法。例如计算[1, 2, 0, 3]和[1, -2, 5]的卷积:
第一部分是准备数据,随机爬取50w左右的微博用户,然后每天爬取他们前一天发布的微博作为本项目的数据源。
计算平均值最直观的方法,求和除以值的数目。比如求伦敦一个月的气温平均值,你把所有的温度加起来除以一个月的天数即可。下面我们介绍另一种求每一天平均气温的方法,即指数加权平均。
https://github.com/androidmumo/Bing-upyun
网站运营人员对于死链这个概念一定不陌生,网站的一些数据删除或页面改版等都容易制造死链,影响用户体验不说,过多的死链还会影响到网站的整体权重或排名。
1.笔试 : 4.10号左右投的简历,通知4.15参加在线笔试,笔试考的比较基础,跟php有关的不难,跟php不想关的由于没复习到,基本上猜完了,考完之后过了几天就通知一面。 2.一面: 在4.21号左右吧,通知我参加一面,由于本人在武汉,hr小姐姐问我是视频面,还是现场面,她说现场面效果可能会好点。抱着玩的心态,就去了北京现场面试。在面试前,花了一天时间把前端常见面试题、服务器相关的配置、php常见面试题、常见排序算法、数据结构什么的都看了一遍,因为之前看的php相关面经都有前端的题目。一面时
设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下,你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票):
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iii/
公众号与点宽DigQuant量化社区开展了本期研究合作。 大家应该前段时间就知道 Alpha 101 了吧,很多人有去做,但是做的大多数都是简单的进行了一个复现,没有过多的区深究每个因子的涵义。本期推文我们和点宽合作,推出一个系列。来很系统的介绍 Alpha 101 。 社区俱乐部成员把 WorldQuant Alpha 101 的每个因子都了做一次最详细的解释和回测研究,一层一层的去拆分因子,把每个公式都说清楚。我们不讨论这些因子是否都是有效的,我们更多的是希望通过我们分析因子背后的金融意义,帮助大家
节点参数配置说明 参数配置是用以支持代码中所用参数具体做参数值赋值,类似全局变量作用,从而支持节点调度时,参数可以自动被替换执行。 Dataphin调度系统(Voldemort)节点配置的原则
一个docker容器中跑着java应用,是一个定时任务,每天拉取远端文件包存到本机,命名为:decrypt-20181020
本文实例讲述了yii框架结合charjs实现统计30天数据的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
下面是某公司每天的营业额,表名为“日销”。“日期”这一列的数据类型是日期类型(date)。
String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/"; Date dNow = new Date(); //当前时间 Date dBefore = new Date(); Calendar calendar = Calendar.getInstance(); //得到日历 calendar.setTime(dNow);//把当前时间赋给日历 cale
结合t14,t15,t16就可以输出你想要的任何和当前日期、月份相关的日期 例如:我想获取去年今天的完整日期,如:今天是2019-7-31,我要输出的是2018-7-31
Description 有n位同学,每位同学都参加了全部的m门课程的期末考试,都在焦急的等待成绩的公布。第i位同学希望在第ti天 或之前得知所.有.课程的成绩。如果在第ti天,有至少一门课程的成绩没有公布,他就会等待最后公布成绩的课程 公布成绩,每等待一天就会产生C不愉快度。对于第i门课程,按照原本的计划,会在第bi天公布成绩。有如下两种 操作可以调整公布成绩的时间:1.将负责课程X的部分老师调整到课程Y,调整之后公布课程X成绩的时间推迟一天 ,公布课程Y成绩的时间提前一天;每次操作产生A不愉快度。2.增加
本文实例讲述了Linux环境使用crontab命令设置定时周期性执行任务。分享给大家供大家参考,具体如下:
本节内容主要讲的是上图中红框框起来的部分,也就是离线自动化构建用户和物料的画像,这部分内容在新闻推荐系统中是为系统源源不断添加新物料的途径,由于我们的物料是通过爬虫获取的,所以还需要对爬取的数据进行处理,也就是构造新闻的画像。对于用户侧的画像则是需要每天将新注册的用户添加到用户画像库中,对于在系统中产生了行为的用户,我们还需要定期的更新用户的画像(长短期)。下面分别从物料侧和用户侧两个方面来详细解释这两类画像在系统中是如何自动化构建的。
四十九、找出数组中出现一次的元素。10 10 11 11 12 13 12 13 16 只出现一次的数字。要求时间复杂度尽可能低
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这题出自codeforces,链接:https://codeforces.com/gym/102644/problem/A
增量构建的Cube每天都可能有新的增量。日益剧增,Cube可能会包含上百个Segment,查询性能会受到影响。
最近梳理高频动态规划问题,股票问题当然是非常经典的动态规划问题,并且整个系列有好几道题,这里我整理了6道股票系列的经典问题分享给大家,咱们今天聊聊买卖股票的最佳时机。
给定一个整数数组 prices ,它的第 i 个元素 prices[i] 是一支给定的股票在第 i 天的价格。
这篇文章介绍的内容是关于最全最详细的PHP面试题(带有答案),有着一定的参考价值,现在分享给大家,有需要的朋友可以参考一下
本文为Pandas进阶修炼120题系列第三期,前两期戳第一期、第二期。今天的内容主要为Pandas处理金融(股票)数据相关操作,包含异常值处理、数据可视化、指标计算等,我们开始吧!
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