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零起点Python大数据与量化交易 第1章 从故事开始学量化 1 1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.1 案例1-1:亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.2 案例分析:Python图表 5 1.1.3 matplotlib绘图模块库 7 1.1.4 案例分析:style绘图风格 10 1.1.5 案例分析:colormap颜色表 12 1.1.6 案例分析:颜色表关键词 14 1.1.7 深入浅出 17 1.2 股市“一月效应” 18 1.2.1 案例1-2:股市“一月效应” 18 1.

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

TPCx-BB是大数据基准测试工具,它通过模拟零售商的30个应用场景,执行30个查询来衡量基于Hadoop的大数据系统的包括硬件和软件的性能.其中一些场景还用到了机器学习算法(聚类.线性回归等).为了更好地了解被测试的系统的性能,需要对TPCx-BB整个测试流程深入了解.本文详细分析了整个TPCx-BB测试工具的源码,希望能够对大家理解TPCx-BB有所帮助. 代码结构 主目录($BENCH_MARK_HOME)下有: bin conf data-generator engines tools

String--StringBuffer--StringBuilder 源码分析.性能比较 站在优秀博客的肩上看问题:https://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3778589.html 看源码发现String是final修饰,记住不可变性. StringBuffer每个方法都有synchronized修饰,加了锁,保证了线程安全,也就导致了效率没那么高. StringBuilder 没有加锁,线程不安全,效率高.  对于三者使用的总结: 1.如果要操作少量的数据

Saiku构建好之后,会将项目的各个模块达成jar包,整个项目也会打成war包 saiku目录结构:   我们选中saiku-server/target/ 下面的zip压缩包.这是个打包后的文件,进行解压: saiku-server/target/目录结构: 我这里是3.8.7的版本,压缩包解压之后进入其中是一个saiku-server目录: saiku-server/target/saiku-server-foodmart-3.8.7/saiku-server目录结构: 此时可以直接用star

最近在做kylin+mondrian+saiku的二次开发的时候,Bulid saiku的源码出现了很多问题,基本上一大部分问题jar找不到问题,很多jar国内网站都找不到.这时候只有手动下载然后注册到MAVEN本地仓库中去. 我把这些包放上来希望对给需要的朋友一些帮助. 如果提示包找不到: 1.首先去http://mvnrepository.com/中去查,查到了就可以下载了. 2.如果找不到就只有去网站上搜索了,国内找不到就只能去google了. 比较难找的包: mondrian-data-

零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析 第1章 足彩与数据分析 1 1.1 “阿尔法狗”与足彩 1 1.2 案例1-1:可怕的英国足球 3 1.3 关于足彩的几个误区 7 1.4 足彩·大事件 8 1.5 大数据图灵(足彩)原则 10 1.6 主要在线彩票资源 11 1.7 主要在线足彩数据源 15 1.8 足彩基础知识 17 1.9 学习路线图 18 第2章 开发环境 19 2.1 数据分析首选Python 19 ================================== =

本文是Python大数据与机器学习系列文章中的第6篇,将介绍学习Python大数据与机器学习所必须的NumPy库. 通过本文系列文章您将能够学到的知识如下: 应用Python进行大数据与机器学习 应用Spark进行大数据分析 实现机器学习算法 学习使用NumPy库处理数值数据 学习使用Pandas库进行数据分析 学习使用Matplotlib库进行Python绘图 学习使用Seaborn库进行统计绘图 使用Plotly库进行动态可视化 使用SciKit-learn处理机器学习任务 K-Means聚

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其他章节请看: vue 快速入门 系列 侦测数据的变化 - [vue 源码分析] 本文将 vue 中与数据侦测相关的源码摘了出来,配合上文(侦测数据的变化 - [基本实现]) 一起来分析一下 vue 是如何实现数据侦测的. Tip: 以下代码出自 vue.esm.js,版本为 v2.5.20.无关代码有一些删减.中文注释都是笔者添加. /** * Define a property. * 定义属性的方法 */ function def (obj, key, val, enumerable) {

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本文作者:hhh5460 大数据分析,内存不够用怎么办? 当然,你可以升级你的电脑为超级电脑. 另外,你也可以采用硬盘操作. 本文示范了硬盘操作的一种可能的方式. 本文基于:win10(64) + py3.5 本人电脑配置:4G内存 说明: 数据大小:5.6G 数据描述:自2010年以来,纽约的311投诉 数据来源:纽约开放数据官网(NYC's open data portal) 数据下载:https://data.cityofnewyork.us/api/views/erm2-nwe9/row

http://blog.csdn.net/xnby/article/details/50782913 一句话总结:spark是一个基于内存的大数据计算框架, 上层包括了:Spark SQL类似HiveQL, Spark Streaming 实时数据流计算,MLlib 机器学习算法包,GraphX 图算法包 底层 SparkCore 实现了基本功能:任务调度,内存管理,错误恢复,存储交互等,SparkCore还包含了对RDD(弹性分布式数据集)的API定义 RDD是Spark对计算任务封装,现在不

s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM,0) 参数一:地址簇 socket.AF_INET ipv4(默认) socket.AF_INET6 ipv6 socket.AF_UNIX 本地进程间通信 参数二:类型 socket.SOCK_STREAM 流式socket,TCP(默认) socket.SOCK_DGRAM 数据报式socket,UDP socket.SOCK_RAW 原始套接字,ICMP,IGMP socket.SOCK

前言 在上一篇中,我们讲解了哈勃沙箱的技术点,详细分析了静态检测和动态检测的流程.本篇接着对动态检测的关键技术点进行分析,包括strace,sysdig,volatility.volatility的介绍不会太深入,内存取证这部分的研究还需要继续. strace机制 上一篇讲到了strace和ltrace都是基于ptrace机制,但是对ptrace机制和strace/ltrace是如何利用ptrace监控系统调用,没有进行详细的讲解.   那什么是ptrace机制呢? ptrace机制是操作系统提

1.简介 Remote Dictionary Server(Redis)是一个基于 key-value 键值对的持久化数据库存储系统.redis 和 Memcached 缓存服务很像,但它支持存储的 value 类型相对更多,包括 string (字符串).list (链表).set (集合).zset (sorted set --有序集合)和 hash(哈希类型).这些数据类型都支持 push/pop.add/remove 及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上