哈量数据处理

【AI量金术师：简易代码领悟高深金融术语】02.马科维茨资产组合模型Python实战

目录1.马科维茨资产组合模型简介1.1模型的起源与发展1.2核心概念2.模型的基本假设2.1投资者行为假设2.2市场环境假设3.模型的应用与局限性3.1实际应用3.2局限性探讨4.Python代码案例：实现马科维茨资产组合模型4.1环境准备与数据获取4.2数据收集4.3计算收益率与协方差矩阵4.4随机生成投资组合4.5绘制有效前沿4.6优化求解最优投资组合5.结论与展望1.马科维茨资产组合模型简介
金融OG·2025-01-23 00:43

Flink 的核心特点和概念

Flink是一个流式处理框架，专注于高吞吐量、低延迟的数据流处理。它能处理无限流（即实时数据流）和有限流（批处理），具有很强的灵活性和可扩展性，广泛应用于实时数据分析、监控系统、数据处理平台等场景。
Ray.1998·2025-01-23 00:12

深入MapReduce——引入

下面我们还是老样子，来数据一下要实现海量计算处理能力，有些什么核心痛点大数据计算核心痛点量级大在稍微大一点的互联网企业，需要计算处理的数据量都开始以PB计了。而传统的计算处理模型中，
黄雪超·2025-01-22 23:41

20250120 Flink 的 缓冲区超时（Buffer Timeout）

同样，在Flink的数据流处理中，缓冲区超时的设置对吞吐量和延迟的权衡至关重要。以下是更详细的原因解析和背后的机制：1.什么是缓冲区超时（BufferTimeout）？
靈臺清明·2025-01-22 22:05

高效消息传递架构：基于 RabbitMQ 与 C# 实现分布式系统的异步通信与解耦

特别是对于需要处理高吞吐量、低延迟和高度可扩展的应用，采用成熟的消息队列中间件如RabbitMQ，可以显著提高系统的可靠性、灵活性和可维护性。
威哥说编程·2025-01-22 22:04

R语言的编程范式

无论是在学术研究、企业分析，还是在数据科学的各个领域，R语言凭借其强大的数据处理能力和丰富的图形化工具，吸引了大批用户。
编程小筑·2025-01-22 21:22

手把手教会你Disruptor的常用使用场景！(含详细代码示例)

Disruptor常见使用场景与代码示例1.引言上期介绍到Disruptor是一个高性能的无锁并发队列，适用于需要极低延迟和高吞吐量的应用场景。
·2025-01-22 20:38

redis热Key问题

如果某一热点key的请求到服务器主机时，由于请求量特别大，可能会导致主机资源不足，甚至宕机，从而影响正常的服务。
思静鱼·2025-01-22 19:09

Redis 7.0 新特性助力：小红书利用 I/O 多线程模型应对高并发挑战

特别是在像小红书这样的社交电商平台上，用户访问量巨大，数据交互频繁，如何在高并发场景下保持系统的稳定性和高效性，成为了一项至关重要的任务。
真想骂*·2025-01-22 19:06

科技护航：分布式 IO 模块与大型 PLC，稳筑地铁安全防线

它具备强大的数据处理与逻辑运算能力，能够精准调控地铁运行的各个环节。从列车的启动、加速、减速到停靠，从站台屏蔽门的开关，到通风、照明系统的有序运作，大型
明达技术·2025-01-22 18:35

RK3568平台（camera篇）音视频基础知识

音视频编码技术在音视频领域有着举足轻重的地位，这是由于音视频原始数据量较大，在传输的过程中如果不进行编码的话，则无法进行传输。
嵌入式_笔记·2025-01-22 18:32

深入Vue 3：从入门到精通

2.更轻量的体积:核心库更小，减少了加载时间，提高了网页性能。3.更灵活的CompositionAPI:使用函数式编程思想，可以更轻松地组织和复用代码。
养军博客·2025-01-22 18:28

41. 网络测试

这些参数通常包括可用性、差错率、吞吐量、时延、丢包率、连接建立时间、故障检测和改正时间等。以下是对网络测试的详细介绍：网络测试的目的确保网络设备（如交换机、路由器、防火墙等）能够达到既定功能。
MineGi·2025-01-22 17:24

几个导致DeepFaceLab训练速度较慢的原因

数据量：DeepFaceLab需要大量的训练数据来训练模型，如果你的数据
AlphaFinance·2025-01-22 17:23

e9000刀片服务器文档,华为E9000融合架构刀片服务器介绍.pdf

产品规格及亮点3产品对比4成功案例ClicktoaddTitle5订购指南ClicktoaddTitle6如何获取资源ClicktoaddTitle12014Q4连续6个季度全球第四2014Q4全球服务器发货量TOP1070100%
大苏牙·2025-01-22 16:15

告别 Excel，拥抱 R 语言：开启数据分析新时代

强大的数据处理能力Excel简单易用，但其处理大数据集时，效率与能力着实有限。R语言作为专业的数据分析工具，处理成千上万的数据行不在话下，还支持丰富
码农老关【关东升】·2025-01-22 16:42

自动化测试框架：DrissionPage

它的语法简洁而优雅，代码量少，对新手友好。支持Windows、Linux和Mac系统，满足不同用户的需求；需要Python3.6或更高版本，确保了代码的现代性和兼容性；支持所
研创通之逍遥峰·2025-01-22 15:07

什么时候用MPP，什么时候用TiDB？

MPP（大规模并行处理）MPP是一种数据处理架构，它通过将任务分割成多个子
狮歌~资深攻城狮·2025-01-22 15:02

Hadoop是什么，怎么部署安装？

HDFS提供了一个高吞吐量的数据访问接口，允许用户在集群中存储大量数据。它通过将文件分割成多个块并分布在集群的不同节点上来实现高可靠性和可
狮歌~资深攻城狮·2025-01-22 15:01

MPP数据库：大数据处理的“高手”

MPP数据库：大数据处理的“高手”最近听到很多朋友讨论大数据处理的技术，其中就有一个词常常被提起，那就是MPP（MassivelyParallelProcessing，大规模并行处理）。
狮歌~资深攻城狮·2025-01-22 15:01

MPP 和 TiDB：大数据处理的两大“巨头”

MPP和TiDB：大数据处理的两大“巨头”在大数据处理的世界里，MPP（MassivelyParallelProcessing）和TiDB都是非常强大的工具，它们都能帮助我们高效地处理海量的数据。
狮歌~资深攻城狮·2025-01-22 15:01

TiDB 的优势与劣势

在传统数据库中，当数据量增加时，我们需要对服务器进行纵向扩展（比如升级硬件）。而TiDB是基于分布式架构
狮歌~资深攻城狮·2025-01-22 15:31

从MySQL迁移到PostgreSQL的完整指南

随着企业数据量的增长和对性能要求的提高，许多公司开始考虑从MySQL迁移到PostgreSQL。
m0_74825718·2025-01-22 14:29

深入解析Python的xmltodict库：简化XML数据处理的利器

一、引言在当今信息技术的世界中，数据的传输和存储形式多种多样。XML（可扩展标记语言）作为一种灵活而强大的数据格式，得到了广泛应用。它不仅在Web服务中用于数据交换，也在许多应用程序中作为配置文件的格式。然而，尽管XML以其良好的结构性和可读性著称，处理XML数据对于开发者来说仍然是一项繁琐的任务，尤其是在需要频繁进行数据解析和操作的场景。为了解决这一问题，Python社区提供了xmltodict
kdayjj966·2025-01-22 14:58

分库分表实践：单 KEY 业务场景

前言随着业务的快速增长和数据量的爆炸性增加，传统的单体数据库架构已经难以满足性能和扩展性的需求。为了解决这一问题，分库分表技术应运而生，成为支撑大规模业务的重要手段。
rain1309·2025-01-22 14:53

数据处理 -- CRC（循环冗余校验）技术文档

CRC（循环冗余校验）技术文档整理CRC32（CyclicRedundancyCheck32-bit）是一种常见的校验和算法，广泛应用于网络通信、文件校验等领域。本文将围绕CRC32的核心思想、具体实现，并结合常见标准、反射（bit-reverse）过程的影响等方面进行介绍。一、CRC32的核心思想CRC32利用一种基于二进制多项式的算法，将输入数据视为一个大整数，并通过一个固定的生成多项式进行模
sz66cm·2025-01-22 14:23

如何学习爬虫技术：从入门到实践的全面指南

一、引言在当今数字化时代，网络上的数据量呈爆炸式增长，能够高效地获取和处理这些数据变得愈发重要。
CodeJourney.·2025-01-22 14:23

SpringCloud微服务架构-海量数据商用短链平台项目 视频教程 下载

SpringCloud微服务架构-海量数据商用短链平台项目视频教程下载├─01.海量数据处理商用短链平台大课介绍（6节）│1.1-海量数据处理-商用短链平台大课介绍.mp4│1.2-短链平台技术栈-观看相关指引
手把手教你学AI·2025-01-22 12:44

Kestra实战指南:构建高效可靠的数据工作流

本文将深入探讨Kestra的安装、配置和使用,帮助您充分利用这个强大的平台来优化您的数据处理流程。©ivwdcwso(ID:u012172506)什么是Kestra?
ivwdcwso·2025-01-22 12:41

美团Android开发200道面试题及参考答案（上）

http三次握手/四次挥手具体过程，信号量的变化，只有两次握手行不行三次握手过程：第一次握手：客户端向服务器发送一个SYN（同步）标志位为1的TCP报文段，其中包含客户端的初始序列号（ISN），此时客户端进入
大模型大数据攻城狮·2025-01-22 11:37

安科瑞低压线路保护器ALP的功能特点

安科瑞戈静怡功能：ALP系列线路保护器集保护、测量、控制、总线通讯为一体，同时提供了远程自动控制、现场直接控制、面板指示、信号报警、操作记录、跳闸报警记录及开关量记录等功能。
acrellv18706162527·2025-01-22 11:36

量子计算：编程世界的未来战场

传统计算机虽然快速，但有些问题对它们来说依然是巨大的挑战，比如大规模数据处理、密码破解、分子模拟等等。而现在，量子计算，作为未来的“超级计算机”，正在悄然改变这一切。
大梦百万秋·2025-01-22 11:35

Python集合运算：数据处理的强大工具

Python集合运算：数据处理的强大工具集合（Set）是Python中一种非常有用的数据结构，它用于存储无序且唯一的元素。
清水白石008·2025-01-22 11:59

Moretl FileSync增量文件采集工具

兼容性的问题.同时,我们发现工厂设备日志一般为增量,为方便MES,QMS等后端系统直接使用数据,我们推出了增量采集功能.另外,我们具备从管理界面直接管理所有采集客户端,使整体运维工作更加高效简单.用途定时全量或增量采集工控机
Moretl·2025-01-22 10:55

GEE UI：基于sentinel-1 SAR数据处理工具（交互式界面）

目录简介代码解释代码引用结果简介GEEUI：基于sentinel-1SAR数据处理工具（交互式界面）代码解释看起来你提供的是一个用于处理Sentinel-1数据的GoogleEarthEngine脚本。
此星光明·2025-01-22 10:53

【STM32F1例程5】RT-THREAD实验

它具备以下特点：1.轻量级：RT-Thread的内核非常小，整个内核的代码量不足3K，可以运行在各种资源受限的嵌入式硬件上。
不会计算机的g_c__b·2025-01-22 10:22

Python处理Excel，学会这十四个方法，工作量减少大半！

在Python中，可以使用openpyxl、pandas等库来处理Excel文件，以下为你介绍十四个常用方法：openpyxl库相关方法创建工作簿功能：创建一个新的Excel工作簿。代码示例fromopenpyxlimportWorkbookwb=Workbook()wb.save('new_file.xlsx')打开工作簿功能：打开一个已存在的Excel工作簿。代码示例fromopenpyxli
tmapi·2025-01-22 09:20

服务治理导论

2.cpu压力过大一个线程处理的内容运算量比较大，一直占用着CPU，如果短时间成百上千的请求同时占用CPU，那么CPU压力也好比较大。
daiwei-dave·2025-01-22 08:14

echarts大数据量，怎么渲染，才能不卡顿

对于大数据量的echarts，应该怎么渲染，才能不卡顿呢？
༄༊࿆锅锅༺·2025-01-22 08:43

Ubuntu系统docker安装步骤

一、使用docker有些什么好处轻量化和快速启动：Docker容器与传统虚拟机相比更为轻量，因为它们共享主机操作系统的内核。这使得容器可以快速启动和停止，节省了资源和时间。
小白--AI·2025-01-22 08:42

SQL拆分字段内容（含分隔符）

我们假设某条数据如下：IDSTRS1公司名称不能小于四个字，行业类别不能为空，职务/岗位不能为空，公司电话不能小于8位且真是有效针对这条数据，我们希望将其拆分成为四份或者五份，以便于后续的数据处理（这里是拆成四份
m0_74824635·2025-01-22 08:12

全面指南：使用JMeter进行性能压测与性能优化（中间件压测、数据库压测、分布式集群压测、调优）

目录一、性能测试的指标1、并发量2、响应时间3、错误率4、吞吐量5、资源使用率二、压测全流程三、其他注意点1、并发和吞吐量的关系2、并发和线程的关系四、调优及分布式集群压测（待仔细学习）1.线程数量超过单机承载能力时的解决方案
vip1024p·2025-01-22 07:34

kafka和mq的区别

，现在基于大数据的背景下也可以做运营数据的分析统计，而redis的主要场景是内存数据库，作为消息队列来说可靠性太差，而且速度太依赖网络IO，在服务器本机上的速度较快，且容易出现数据堆积的问题，在比较轻量的场合下能够适用
xsmxh-1314·2025-01-22 07:33

《探秘鸿蒙Next：非结构化数据处理与模型轻量化的完美适配》

在鸿蒙Next的人工智能应用场景中，处理非结构化数据并使其适配模型轻量化需求是一项关键且具有挑战性的任务。以下是一些有效的方法和策略。数据预处理数据清洗：非结构化数据中往往存在噪声、重复和错误数据。对于文本数据，要去除乱码、特殊字符等；对于图像数据，需处理模糊、损坏的图像。比如在处理鸿蒙Next设备采集的监控图像时，通过OpenCV的HarmonyOS适配库进行图像滤波等操作去除噪声。数据归一化与
·2025-01-22 06:37

微前端架构 qiankun

同时，系统间界面风格和交互差异较大，导致跨系统办理业务时工作量增加。因此，引入微前端架构，以支持团队协作、实现独立部署，并提升开发效率。
qq_36437172·2025-01-22 06:30

如何处理前端调用后端接口时的超时问题？

使用递归和Promise.race()：当数据量较大时，使用递归加then方式处理请
m0_74824044·2025-01-22 06:58

如何有效控制 KV 缓存的内存占用，优化推理速度？

KV缓存是一种妥协：我们以内存的消耗换取计算量的减少。在这篇文章中，我们将了解KV缓存的容量有多大、会带来哪些挑战，以及面对这些挑战最常用的应对策略是什么。01KV缓存的容量有多大？
m0_70960708·2025-01-22 04:13

走进JavaWeb技术世界11：单元测试框架Junit

本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看https://github.com/h2pl/Java-Tutorial喜欢的话麻烦点下Star哈文章首发于我的个人博客
程序员黄小斜·2025-01-22 04:10

Python 操作 Elasticsearch 全指南：从连接到数据查询与处理

全指南：从连接到数据查询与处理引言安装`elasticsearch-py`连接到Elasticsearch创建索引插入数据查询数据1.简单查询2.布尔查询更新文档删除文档和索引删除文档删除索引批量插入数据处理分页结果总结
XMYX-0·2025-01-22 03:04

如何建设和维护数据仓库：深入指南

随着数据量的爆炸性增长，如何高效地建设和维护数据仓库成为企业面临
·2025-01-22 02:30
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