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价格波动带的价格计算规则

首先计算带价的单边宽度: 3456.8 *0.01=34.568 再计算上带价: 3456.8+34.568=3491.368 和下带价 3456.8-34.568=3422.232 考虑到价格的最小变动价位...,对于计算出来的价格就需要进行处理了。...舍入、舍出算法: 在关于波动带和涨跌停板价格计算中的舍入算法,简单来说就是,当原始计算价格落在两个tick中间的话,最终价格取离基准价格更近的那个tick。...按照类似的算法来计算下带价,离开3422.232最近的有效价格点位是3422.2和3422.4。基准价格是3456.8,按照舍入算法,此时的价格波动带上带价就是3422.2。...结语 那么,如果采用舍出的算法,这个价格区间又是如何计算的呢? 本次只介绍了舍入舍出算法在价格计算中的应用。据说BigDecimal有8种舍入舍出算法,赶兴趣的读者可以自行了解一下。

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    2023开放原子全球开源峰会,蚂蚁计算平台开源业内首个工业级流计算引擎

    在高峰论坛上,蚂蚁技术研究院院长、计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 计算平台核心成员——工业级流式计算引擎 TuGraph Analytics。...计算目前已广泛应用在金融、政务、医疗等领域,备受全球研发机构和顶尖科技公司关注。流式计算是一种将流式计算计算结合的交叉创新,融合了流式计算的高度实效性和计算的灵活性,攻坚难度极高。...据了解,蚂蚁从2015年开始探索计算,布局了数据库、流式计算引擎学习等相关技术,打造了世界规模领先的计算集群,于业界首创了工业级流式计算引擎,多次问鼎数据库行业权威测试 LDBC 世界冠军并保持世界纪录...此次开源的工业级流式计算引擎是蚂蚁从2017年开始布局打造,经过五年多工业级应用大考,流式计算做到了在千亿数据规模的“”上秒级延迟计算,是蚂蚁风控的核心基础技术,成功解决了金融场景风险分析难、识别率低...此次流式计算引擎开源,是延续蚂蚁开源核心基础技术的实际动作,希望通过开放成熟的计算技术,服务更广阔的数字化产业,向世界输出中国科技公司的前沿技术影响力。

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    蚂蚁金服, 开源业内首个工业级流计算引擎

    在高峰论坛上,蚂蚁技术研究院院长、计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 计算平台核心成员——工业级流式计算引擎 TuGraph Analytics。...(:陈文光宣布开源业内首个工业级流式计算引擎 TuGraph Analytics) 去年9月,蚂蚁集团开源了 TuGraph 计算平台中的数据库 TuGraph DB。...据了解,蚂蚁从2015年开始探索计算,布局了数据库、流式计算引擎学习等相关技术,打造了世界规模领先的计算集群,于业界首创了工业级流式计算引擎,多次问鼎数据库行业权威测试 LDBC 世界冠军并保持世界纪录...此次开源的工业级流式计算引擎是蚂蚁从2017年开始布局打造,经过五年多工业级应用大考,流式计算做到了在千亿数据规模的“”上秒级延迟计算,是蚂蚁风控的核心基础技术,成功解决了金融场景风险分析难、识别率低...此次流式计算引擎开源,是延续蚂蚁开源核心基础技术的实际动作,希望通过开放成熟的计算技术,服务更广阔的数字化产业,向世界输出中国科技公司的前沿技术影响力。

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    案例|产品介绍(喜力啤酒价格构成

    今天要介绍的是在网上找到的一个喜力啤酒的价格构成: 原图如下: ? 像这种类型风格的产品价格介绍,我们通常会选择在ppt里面做,毕竟ppt是专业的演示设计软件。...关于如何使用ppt裁、抠、去背景,本公众号很早以前就已经推送过相关内容。...裁、抠、换背景,PPT也可以(http://dwz.cn/7KSBdG) 2、规划单元格区域 结合你要制作的产品介绍,合理规划单元格区域,以及行列宽度。 ?...6、图片导出 通过excel的内置照相机功能导出产品介绍。 图表搬家 最终的完成效果对比: (原图与模仿效果) ?...素材没有找到与原图一模一样的图片,价格百分比的字体有差异,右侧的价格说明排版上略有不同,除此之外,基本上保留了原图的主要信息!

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    计算 on nLive:Nebula 的计算实践

    计算之 nebula-plato [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] nebula-plato 的分享主要由计算系统概述、Gemini 计算系统介绍、Plato 计算系统介绍以及...计算系统 的划分 [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] 计算系统概述部分,着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。...[计算 on nLive:Nebula 的计算实践] (:以顶点为中心的编程模型) [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] (:以边为中心的编程模型) 这两种模式以顶点为中心的编程模型比较常见...Gemini 计算系统 Gemini 计算系统是以计算为中心的分布式计算系统,这里主要说下它的特点: CSR/CSC 稀疏/稠密 push/pull master/mirror 计算/通信 协同工作...Nebula 计算 [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] 目前 Nebula 计算集成了两种不同计算框架,共有 2 款产品:nebula-algorithm 和 nebula-plato

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    计算竞争难逃价格战套路

    看起来高端大气上档次的云计算还没有普及到最广大民众,就陷入价格战的惯性轮回,近一个星期时间,包括谷歌、亚马逊、阿里云、微软在内的大小云计算企业相继开始云计算降价血拼。...微软也不甘示弱,表示从3月31日开始,将计算服务的价格下调27%-35%,将存储服务的价格下调44%-65%。...即便普通消费者对上述种种概念并不熟悉,但观察一个个百分比也能对云计算卖出消费品式的“白菜价”感到震惊。这仿佛是在证明IT时代的摩尔定律又轮回到了云计算时代:“每隔18个月,性能翻一倍或者价格降一半。”...阿里云业务总经理陈金培更是预测,云服务每年的价格至少降低30%-40%,每三年的价格是现在的1/4-1/3。 但真的只是价格战决定云计算命运么? 并非所有企业都在打价格战的注意。...但不管何种价格和哪个企业,购买者依然需要支付一定的费用购买相关云计算服务,甚至最终还是被这几家企业牵着鼻子走,这是公有云计算领域的趋势。 也有企业通过联盟的方式寻找出路。

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    价格成云计算普及首道门槛

    “广告做得好”,但中小企业最看重的还是价格因素。...而据IDC预测,未来五年,全球用于云计算服务的支出或将增长3倍,增长速度大约是传统IT行业增长率的6倍。这也能看出云计算生态圈建设迅猛发展的势头。 市场规模在暴涨,而云计算服务价格却在迅猛下跌。...仅在中国市场,云计算服务价格下探趋势一直没有停止。阿里云总裁王文彬曾有著名预测,随着规模经济效应的展现,云计算价格每年将至少降低30%以上。据悉,阿里云在半年内已经数次宣布产品降价,涵盖全线云产品。...仅在6月,其数据库产品RDS价格降幅就达到了历史最高的88%、中国香港国际带宽降价87%。 跟进降价大战的还有亚马逊、谷歌等国际巨头,而亚马逊不惜牺牲财报和股价。...而引领这一风潮的先锋部队,还是价格

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    OLAP计算引擎怎么选?

    大家好,我是一哥,今天聊一聊OLAP技术,一哥认为好的OLAP引擎应该具备以下三个条件:易开发、易维护、易移植。...今天给大家分享一下常见的几种OLAP计算引擎,他们的特性、适用场景,优缺点等,希望对大家在选型应用上有帮助。 Kylin ?...简介 1、Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节。...2、是一个分布式,大规模并行处理(MPP)数据库引擎,包括运行在CDH集群主机上的不同后台进程。 3、Impala主要由Impalad, State Store和CLI组成。 ?...Kylin在如何快速求得预计算结果,以及优化查询解析使得更多的查询能用上预计算结果方面在优化,后续Kylin的版本会优化预计算速度,使得Kylin可以变成一个近似实时的分析引擎

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    动态计算

    Pytorch底层最核心的概念是张量,动态计算以及自动微分。 本节我们将介绍 Pytorch的动态计算。...包括: 动态计算简介 计算图中的Function 计算和反向传播 叶子节点和非叶子节点 计算在TensorBoard中的可视化 一,动态计算简介 ?...Pytorch的计算由节点和边组成,节点表示张量或者Function,边表示张量和Function之间的依赖关系。 Pytorch中的计算是动态。这里的动态主要有两重含义。...第一层含义是:计算的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算创建完毕,每条语句都会在计算图中动态添加节点和边,并立即执行正向传播得到计算结果。 第二层含义是:计算在反向传播后立即销毁。...下次调用需要重新构建计算

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    ERP软件成本结算之计算实际作业价格

    在执行CON2之前,需要计算作业类型实际价格,事务码为KSII,系统路径如下。 KSII初始界面如下 输入成本中心组(或选择所有成本中心)、期间即可。一般先测试运行,无错误提示后再正式运行。...SAP保留两位小数,为了精确,乘以1000的基数得到6,428.57,即1000个AT01的价格为6,428.57。 返回到初始界面,系统弹出提示窗口,选择“是”就可以了。...选择“是”以后,提示重复作业价格计算的结果已过账,回车即可。 执行完KSII之后,可以通过KSBT查看作业价格,路径如下。...如上图所以,“1”表示计划价格,“5”表示实际价格。可以发现,成本中心1000011101下作业类型AT01的计划价格为5.00,实际价格为6.43。

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    大数据高速计算引擎Spark

    第一部分 Spark Core 第1节 Spark概述 1.1 什么是Spark Spark 是一个快速、通用的计算引擎。Spark的特点: 速度快。...Spark实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内 存来高效处理数据流; 使用简单。...Spark可以用于批处理、交互式查询 (Spark SQL)、实时流处理(Spark Streaming)、机器学习(Spark MLlib)和计算 (GraphX)。...1.2 Spark 与 Hadoop 从狭义的角度上看:Hadoop是一个分布式框架,由存储、资源调度、计算三部分组 成; Spark是一个分布式计算引擎,由 Scala 语言编写的计算框架,基于内存的快速...,也可以支持SQL即席查询、实时流式计算、机器学习 和计算等 Spark 在资源管理器YARN之上,提供一站式的大数据解决方案 Spark 为什么比 MapReduce 快: 1 Spark

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    流式计算引擎-Storm、Spark Streaming

    目前常用的流式实时计算引擎分为两类:面向行和面向微批处理,其中面向行的流式实时计算引擎的代表是Apache Storm,典型特点是延迟低,但吞吐率也低。...而面向微批处理的流式实时计算引擎代表是Spark Streaming,其典型特点是延迟高,但吞吐率也高。...比如:Storm和Spark Streaming 4、结果存储:将计算结果存储到外部系统,比如:大量可实时查询的系统,可存储Hbase中,小量但需要可高并发查询系统,可存储Redis。...MapReduce的job,由一系列Spout和Blot构成的DAG 4、Spout:Stream的数据源 5、Bolt:消息处理逻辑 基本架构: 1、Nimbus:集群的管理和调度组件 2、Supervisor:计算组件...Spark Streaming: 基本概念:核心思想是把流式处理转化为“微批处理”,即以时间为单位切分数据流,每个切片内的数据对应一个RDD,进而采用Spark引擎进行快速计算

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    超火动态价格面积:手把手教你!

    具体来说,这种可以叫:Bar Chart Race,有什么国家GDP的、某某沉浮史等等。 今天EasyCharts博主张杰为我们带来了关于动态价格变化面积的NB操作。下面就让我们赶紧看看吧!...正文 我们使用2013年-2019年比特币的价格数据绘制面积动画,其HTML交互效果页面如下图所示,包括2013年04月28日起每天的开盘、最高、最低和收盘的价格。...我们选择一天的最高和最低价的均值作为这一天比特币的价格Price。...我们设置图表每次展示Span_Date=180天的比特币价格数据,所以得到180天的数据集df_temp后,如果使用plt.fill_between()函数可以实现红色填充的面积,如下图所示;如果使用...b 我们将上面的静态面积代码整合成函数。当开始的日期天数据绘制面积;当开始的日期≥时,就选择截止到当前日期的天数据绘制面积。使用函数绘制的不同日期的面积如图所示。 ?

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    落地百余场景、扛过双11,蚂蚁TuGraph流式计算引擎正式开源!

    行业首个工业级流式计算引擎 TuGraph-Analytics,与目前世界范围内有记录的、最快的数据库开源项目 TuGraph DB 来自于一家中国企业,这不仅仅解决了国产基础软件领域的一大难题,健全了开源生态...本次,蚂蚁集团宣布将计算系统中的流计算引擎 TuGraph-Analytics 正式开源。结合蚂蚁计算领域其他项目的优异表现,该引擎又将对开源领域及产业界带来哪些价值?...对于数据模型天然适合模型,同时希望能够更快看到计算的价值的应用,流计算引擎 TuGraph-Analytics 是更加合适的选择。...于是他们将流的能力从两边延伸提供了离在线一体化的能力,使得用户可以基于一套 DSL 支持基于离线的数据进行实验,并在随后的时间内针对计算框架、存储引擎等做了持续性优化,这些工作未来也都将通过开源的方式贡献给社区...TuGraph-Analytics 作为流式计算引擎,偏重于流式实时的分析和计算

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    回炉重造:计算

    有的,那就是我们需要说的计算 计算 我们借用「」的结构就能很好的表示整个前向和后向的过程。形式如下 ? 我们再来看一个更具体的例子 ? (这幅摘自Paddle教程。...白色是卷积核每次移动覆盖的区域,而蓝色区块,则是与权重W1经过计算的位置 可以看到W1分别和1, 2, 5, 6这四个数字进行计算 我们最后标准化一下 这就是权重W1对应的梯度,以此类推,我们可以得到...因此池化层需要将梯度传递到前面一层,而自身是不需要计算梯度优化参数。...静态 在tf1时代,其运行机制是静态,也就是「符号式编程」,tensorflow也是按照上面计算的思想,把整个运算逻辑抽象成一张「数据流」 ?...在静态图里我们可以优化到同一层级,乘法和加法同时做到 总结 这篇文章讲解了计算的提出,框架内部常见算子的反向传播方法,以及动静态的主要区别。

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