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官方 order 文档：https://www.backtrader.com/docu/order/在策略中我们常常需要限价单来制定策略的运行情况，因此使用订单的参数来确定订单的有效期，比如：上面的订单为：限价单，单价10元/个，卖出500个，有效期1天；1天之后这个订单会转为...
作为投资者，尤其是量化投资者，时常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子中”，即所谓的分散投资策略。于是，从中可以看出分散投资可以降低投资风险，但是，投资者面对几千种各式各样的篮子，选择哪一个篮子，然后每个篮子该放多少个鸡蛋，大多数投资者仅仅凭自己的感觉或者一时冲动；另外，即使投资者选对篮子且鸡蛋数量也控制的很好，可是何时把手里的鸡蛋换成超额收益又是跟着感觉走。针对上述种种问题，量化投资破壳而出
布林带之于交易就像莎士比亚之于文学，如果你想在交易世界中留下印记，这非常重要而且很难避免。布林带是一种技术指标，用于以更好的方式分析市场并帮助我们对资产价格做出更好的假设，即资产是否超买或超卖。本文将讲述布林带的基本原理及如何实现用布林带 构建量化交易策略...
人工智能创新不断 “一体两翼”快速发展 记者：当前，人工智能技术创新不断，应用层出不穷。它究竟走到了哪一步？能否谈谈您是如何看待我国人工智能技术发展现状的？ 徐波：人工智能是一个高度交叉复合、快速发展的领域。如果要对其发展现状作一个全面概括，可以从人工智能 “一体两翼”构成来着手分析。 其中“一翼”是指人工智能的基础理论。人工智能快速发展无疑受益于大数据和大算力发展，但基础还是15年前深
人工智能这把大火近些年来越烧越旺，随着AI技术的广泛应用，不少技术都落到了实地，如人脸识别技术，语音识别技术等等。由此人工智能的人才需求正在逐年矿大，这也吸引了不少想要入门人工智能的小伙伴。虽然大家对人工智能都不陌生，但是对于它的就业行情和薪资，了解的人还是知之甚少。下面我们一起来看看人工智能的就业前景和工资到底怎么样。前言：如果你想学习入门人工智能AI，可以来我建的人工智能Python学习群:[
选品在店铺中占据很重要的位置，选品不够好，质量不过硬，相信店铺也难运营。那么，Shopee选品应该怎么做？我们该如何选品？按照一般的Shopee选品思路是，寻找解决个人需求的产品、通过Shopee寻找热款、再进行罗列选品，但是这些选品方式费时费力，而且不一定奏效。例如“能解决你个人需求的产品不一定适合其他人”，“Shopee的爆款热款可能竞争异常激烈”，更多的选品方式是费时费力的、效率极低的。近两
select后字段换行， 逗号放字段前面。from相对应同一select 空2格后面直接是表的， 不换行是子查询的左括号换行，较from缩进2个空格select换行， 较左括号缩进2个空格where开头与from对齐where里有多个条件， 换行处理and或or相对应where前面空两格group by开头与from、where对齐join、left outer join、 right outer
前言CLK虽然底层提供了自身状态的运行记录并记录到系统表中**(SYSTEM.*)**,但是对于运维人员来说,每次去查看这些数据会比较麻烦,现在 Prometheus + Grafana 的组合比较流行,达到监控+可视化的目的安装Prometheus上传并解压修改配置文件,一定要和文件中的格式保持一致(哪怕是空格也要保持一致)后台启动nohup ./prometheus --config.file
随着数字经济新生态的日趋成熟，AI智能分析也从早年间的“冷门前沿技术”，变成了炙手可热的香饽饽。在精准营销、工业设备智能监测，安防监控、金融投资分析甚至公共医疗领域，都得到了一定应用。如何让AI分析在企业的日常运营中创造更大的价值，已成为当下各行各业最为关注的话题之一。同时，各式各样的AI数据分析工具也如雨后春笋一般涌现，甚至有相关研究者认为该市场已渐趋饱和。▲全球市场中商业AI工具数量的变化曲线
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。 五大核心原理： 一、预测原理：从不能预测转变为可以预测 大数据的核心就是预测，大数据能够预测体现在很多方面。大
一、背景Flink Job端到端延迟是一个重要的指标，用来衡量Flink任务的整体性能和响应延迟（大部分流式应用，要求低延迟特性）。通过流处理引擎竞品对比，我们发现大部分流计算引擎产品，都在告警监控页面，集成了全链路时延指标展示（直方图）。一些低延时的处理场景，例如用于登陆、用户下单规则检测，实时预测场景，需要一个可度量的Metric指标，来实时观测、监控集群全链路时延情况。二、源码分析来源1、本
提到数据湖就要先说一下数据仓库，数据仓库是集成多业务系统数据、面向主题的、专门用于数据查询分析的数据组织形式。当业务系统数据量不断增大、业务系统数量不断增多以后，数据仓库的出现就会成为必然。...
一个优秀的操作系统——LinuxLinux 内核最初只是由芬兰人林纳斯·托瓦兹（Linus Torvalds）在赫尔辛基大学上学时出于个人爱好而编写的。Linux 是一套免费使用和自由传播的类 Unix 操作系统，是一个基于 POSIX 和 UNIX 的多用户、多任务、支持多线程和多 CPU 的操作系统。Linux 能运行主要的 UNIX 工具软件、应用程序和网络协议。它支持 32 位和 64 位
1、shell 的AWK命令调用方法2、shell的sed命令调用方法3、git指令的vebase/tree/charrity4、CP/DCP区别5、try catch exception捕捉错误，else作用是什么？6、Python list如何增加item.7、编写如下python 对二维list进行升序排列的函数。Question:Sort,given2 darray in order of
HCIP大数据，HCIP-Big Data Developer 华为认证大数据开发高级工程师，考试代码H13-723因公司需要，最近这两年我从工程项目开发转为数据开发，负责数据仓库、数据中台的建设。在这期间参与了华为大数据培训，获赠了HCIP大数据考试券，价值300刀（2000RMB）好像。虽然HCIP不如HCIE有含金量，但本着“免费的券不考白不考”的想法，在准备了一个月后，于2024.01.3
这是大数据测试系列第三章，可参考大数据测试系列文章环境服务器信息，是腾讯云服务器，2核cpu，4GB内存，80GB云硬盘，系统为centos 7.6_x64介绍Hadoop是用来处理大数据集合的分布式存储计算基础架构。可以使用一种简单的编程模式，通过多台计算机构成的集群，分布式处理大数据集。hadoop作为底层，其生态环境很丰富。hadoop基础包括以下四个基本模块：hadoop基础功能库：支持其
文章目录1.前言为什么要学习Scala学前寄语Scala简介Scala的诞生函数式编程Scala和java的关系Scala的特点Scala环境搭建SDK下载安装及测试2.IDEA插件安装3.第一个Scala工程4.Scala基础语法注释代码分隔变量和常量定义标识符关键字保留字方法和操作符5.Scala数据类型AnyVal值类型的转换自动类型转换强制类型转换值类型和String类型之间的相互转换6、
一. 官方参考链接Spark Streaming - Spark 3.2.1 Documentationhttp://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html二. Spark Streaming 核心抽象 DStream简介is an extension of the core Spark APItenables s
一 clickhouse-简介ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的一个用于联机分析(OLAP:Online Analytical Processing)的列式数据库管理系统(DBMS:Database Management System) , 主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。 ClickHouse的全称是Click Strea
一. HDFS写数据流程1) 客户端创建一个分布式文件系统(Distributed File System)模块向NameNode发送上传文件的请求, NameNode检查目标文件是否存在, 客户端请求的父目录是否存在2) NameNode返回是否可以上传文件的消息3) 客户端向NameNode发送上传第一个块的请求, 同时要求返回上传的DataNode位置4) NameNode返回可以上传的3个
Flink中的DataStream API相关总结
本例子实现一个从源kafka消费消息进行分组聚合后重新输出到目的kafka的例子，参见代码：`from pyspark import SparkConffrom pyspark.sql import SparkSessionimport tracebackimport builtins as py_builtinfrom pyspark.sql.functions import maxfrom p
Spark 中的流处理库 Spark Streaming。它将无边界的流数据抽象成 DStream，按特定的时间间隔，把数据流分割成一个个 RDD 进行批处理。所以，DStream API 与 RDD API 高度相似，也拥有 RDD 的各种性质。回顾一下 DataSet/DataFrame 的优点（为了方便描述，下文中我们统一用 DataFrame 来代指 DataSet 和 DataFrame
要求：读取hdfs的文件/ggg1.txt到控制台代码如下：会由乱码！！！import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;import org.apache.hadoop.f
Flink TableAPI Over Aggregation操作碰到的问题最近在学习Flink TableAPI Over聚合操作时又碰到了奇怪的问题，在Flink1.13.2版本上，当Order By字段是TIMESTAMP_LTZ类型时，会抛错；但如果是TIMESTAMP类型时就是正常的。测试代码如下：package com.nokia.itms.flink.sql;import java.
了解数据处理过程的基本模式？数据输入(Source)数据处理(Transformation)数据输出(Sink)大数据处理计算模式流计算与批计算对比Flink核心特性1、统一数据处理组件栈，处理不同类型的数据需求（Batch、Stream、Machine Learning Graph）2、支持事件时间（Event Time）、接入时间（Ingestion Time） 、处理时间（Processin
(4) ProcessWindowFunction with Incremental Aggregation(与增量聚合结合)可将ProcessWindowFunction与增量聚合函数ReduceFunction、AggregateFunction结合。元素到达窗口时增量聚合，当窗口关闭时对增量聚合的结果用ProcessWindowFunction再进行全量聚合。既能够增量聚合，也能够访问窗口的
目录0. 相关文章链接1. select算子2. where算子3. distinct算子4. group by算子5. union算子 和 union all算子6. join算子7.group window算子7.1. tumble window算子7.2. hop window算子7.3. session window算子0. 相关文章链接Flink文章汇总1. select算子SELECT
整体架构，这张图算是老生常谈了，不过确实很经典把所有大的概念和细节都展示出来了1，checkpoint是在JM段做的，容错和重启也是在JM做的2，Client 会把任务转换成streamGraph和JobGraph，JM端会生成ExecutionGraph然后分发给TM去执行3，checkpoint可以从最近的一次重启任务，只能保证不丢数，不能保证只处理一次，实际上是至少处理一次，所以还需要结合两
Hadoop学习笔记（四）HDFS部分下一、HDFS 的数据流1.1 HDFS的写数据流程客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 请求上传文件，NameNode 检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。NameNode 返回是否可以上传。客户端请求第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上。NameNode 返回 DataNode 节点
Split 和 Selectsplit:DataStream → SplitStream：根据某些特征把一个 DataStream 拆分成两个或者多个 DataStream。Select:SplitStream→DataStream：从一个 SplitStream 中获取一个或者多个DataStreampackage com.atguigu.transfrom;import com.atguigu
import com.alibaba.fastjson.JSON;import com.hihonor.cloud.crypto.utils.CommonClass;import com.hihonor.cloud.crypto.utils.ConfigUtils;import com.hihonor.cloud.crypto.utils.StreamExecutionEnvironmentIUt
idea编辑器安装下载spark安装包和scala的安装包添加环境变量idea中新建项目启动nc -lk启动流计算程序idea编辑器安装参考笔记：http://www.aboutyun.com/thread-22320-1-1.html给大家准备了资料包：下载地址：https://pan.baidu.com/s/1auAjP4npWDD0o...
Flink和ClickHouse分别是实时计算和（近实时）OLAP领域的翘楚，也是近些年非常火爆的开源框架，很多大厂都在将两者结合使用来构建各种用途的实时平台，效果很好。点击流及其维度建模所谓点击流（click stream），就是指用户访问网站、App等Web前端时在后端留下的轨迹数据，也是流量分析（traffic analysis）和用户行为分析（user behavior analysis）
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