python金融分析小知识(34)——年化收益率、年化波动率以及夏普比率的计算
Hello 大家好，我是一名新来的金融领域打工人，日常分享一些python知识，都是自己在学习生活中遇到的一些问题，分享给大家，希望对大家有一定的帮助！大家好呀 好久不见！最近忙的事情太多了 没来得及给大家更新新的知识，今天就给大家讲讲在进行量化策略回测结果分析的时候最最最常见的指标——年化收益率的
2000-2021年各省GDP包括名义GDP、实际GDP、GDP平减指数（以2000年为基期）
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Hadoop集群配置问题—小记jps没有NameNode的问题
当格式化NameNode后，启动hdfs，发现jps后没有显示NameNode的解决方法
python数据分析及可视化（十四）数据分析可视化练习-上市公司可视化数据分析、黑色星期五案例分析
数据分析可视化练习-上市公司可视化数据分析、黑色星期五案例分析
01-数据分析介绍
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。现状分析:告诉你过去发生了什么。描述型数据分析原因分析:告诉你某一现状为什么发生。验证型数据分析预测分析:预测未来会发生什么。预测型数据分析。
MySQL查询进阶——从函数到表连接的使用你还记得吗
书接上文，今天学习查询的进阶操作，包括函数、分组、分页、子查询和表连接。内容比较实用，建议收藏或者订阅专栏方便学习和复习。这篇博客算是MySQL里最重磅的内容了，希望大家可以妥善吸收并正确利用，一起加油！！！......
Redis 究竟是单线程还是多线程呢？
Redis到底是单线程还是多线程的？首先，Redis是一个高性能的分布式缓存中间件。其复杂性不言而喻，对于Redis整体而言肯定不是只有一个线程。我们常说的Redis 是单线程，主要是指 Redis 在网络 IO和键值对读写是采用一个线程来完成的，这也是 Redis 对外提供键值存储服务的核心流程。
RDD的创建
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Flink 命令行参数介绍
Flink 命令行参数介绍Job Lifecycle Management ｜ Job 生命周期管理Flink Run Command | flink run 命令参数选项Flink Run Command | 通用的参数选项Flink Run Command | yarn-cluster mod
PySpark基础 —— SparkSQL
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数据库数据采集利器FlinkCDC
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2022/7 用python批量将.mat文件转为.jpg/.png/.bmp格式图片
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技术瓶颈？如何解决MongoDB超大块数据问题？
MongoDB数据库实战系列，打造精品专栏。
ChatGPT入门案例｜商务智能对话客服（一）
hatGPT是人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，使得C
为葡萄酒数据集构造SVM分类器和使用随机森林回归模型预测葡萄酒质量
基于python的数据科学导论学习，主要以SVM模型为例，并构建随机森林模型进一步预测。
程序员写博客如何赚钱「5大盈利方向」
现在不少的网站都有介绍用户消费可以提成的制度 ，提成 3%~8% 不等，赚取提成的方式也很简单，只要注册成推广员后，加个链接地址就可以了。现在不少的网站都有介绍用户消费能够提成的准则 ，提成 3%~8% 不等，赚取提成的方式也很简略，只要注册成推行员后，加个链接地址就能够了。下图展现的是，他创立的付
大数据Flink进阶（十五）：Flink On Yarn任务提交
Flink On Yarn任务提交支持Session会话模式、Per-Job单作业模式、Application应用模式。下面分别介绍这三种模式的任务提交命令和原理。为了能演示出不同模式的效果，这里我们编写准备Flink代码形成一个Flink Application，该代码中包含有2个job。
kafka的消息数据积压处理方案详解（两个方向）
通过架构图展示kafka的消息数据积压处理方案，两个原因，两个思路。
PySpark入门
1，通过pyspark进入pyspark单机交互式环境。这种方式一般用来测试代码。也可以指定jupyter或者ipython为交互环境。2，通过spark-submit提交Spark任务到集群运行。这种方式可以提交Python脚本或者Jar包到集群上让成百上千个机器运行任务。这也是工业界生产中通常使
hadoop之MapReduce框架原理
MapReduce是分为两个阶段的，MapperTask阶段，和ReduceTask阶段。Mapper阶段，可以通过选择什么方式（K,V的选择对应不同的方法）来读取数据，读取后把数据交给Mapper来进行后续的业务逻辑（用户写），让后进入Reduce阶段通过Shuffle来拉取Mapper阶段的数据
