需要比较当天价格与前一天、后一天的价格进行比较，常规想法为进行关联，股票ID相等、日期为当天日期减1，为前一天价格，日期为当天价格加1，为后一天价格，然后进行计算；简化方法为使用lag和lead函数，可以避免进行表关联；
给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。
结合t14，t15，t16就可以输出你想要的任何和当前日期、月份相关的日期 例如：我想获取去年今天的完整日期，如：今天是2019-7-31，我要输出的是2018-7-31
我把每天的持股状态分为四种,那么每天的收益情况就分为四种,这里就用二维dp数组来保存了 dp[i][j],i为天数,j为每天的状态 dp[i][j]各状态存最大收益
有如下数据，记录每天每只股票的收盘价格，请查出每只股票的波峰和波谷的日期和价格； 波峰：股票价格高于前一天和后一天价格时为波峰 波谷：股票价格低于前一天和后一天价格是为波谷
一、接口 基金实时信息：http://fundgz.1234567.com.cn/js/001186.js?rt=1463558676006 001186为基金代号 返回值：jsonpgz({"fun
计算平均值最直观的方法，求和除以值的数目。比如求伦敦一个月的气温平均值，你把所有的温度加起来除以一个月的天数即可。下面我们介绍另一种求每一天平均气温的方法，即指数加权平均。
公众号与点宽DigQuant量化社区开展了本期研究合作。 大家应该前段时间就知道 Alpha 101 了吧，很多人有去做，但是做的大多数都是简单的进行了一个复现，没有过多的区深究每个因子的涵义。本期推文我们和点宽合作，推出一个系列。来很系统的介绍 Alpha 101 。 社区俱乐部成员把 WorldQuant Alpha 101 的每个因子都了做一次最详细的解释和回测研究，一层一层的去拆分因子，把每个公式都说清楚。我们不讨论这些因子是否都是有效的，我们更多的是希望通过我们分析因子背后的金融意义，帮助大家
离散卷积其实就是系数数组的多项式乘法。例如计算[1, 2, 0, 3]和[1, -2, 5]的卷积：
下面是某公司每天的营业额，表名为“日销”。“日期”这一列的数据类型是日期类型（date）。
给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。
这是，IDO老徐最近在进行的21天SQL打卡的作业 & 参考答案的合集，提供给所有软件测试从业者 ；
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 关于《LeetCode买卖股票》系列 在LeetCode上，有数道和买卖股票有关的题目，覆盖了简单、中等、困难，要求都是选择低价时间买入、高价时间卖出，以求达到利润最大化 这类题型的特点就是：典型的动态规划题型，掌握套路后，越做越开心，就算难度是困难的题目，也能从容面对 于是，欣宸将此类题目聚集在一起，集中火力分析和解题，构成了《LeetCode买卖股票》
某市气象局网站需要增加一个功能，需要显示出历年来当天温度高于前一天温度的日期。 零、问题来了 1.已知 已知所有气象数据都存储在 Weather 表中，表结构如下： 字段 说明 Id 气象编号 Date 记录日期 Temperature 温度 2.问题 查询出当天温度高于前一天温度的日期。
最近在学习一点股票的知识，可是发现自己在像个小白，找不到门路，可是如果不学习就会变韭菜。人们常说股市就如同赌博，这没有问题。但谁能说去买菜或者买东西不是博弈？只是量级的问题。所以很多问题并没有什么标准和规则，全凭自己如何看待。可是物质的运动规律是可以掌握的，问题是你是否掌握了足够的信息量。以及如何看待其中的关系。写这种文章的意义是什么，对于我来说就是整理思维，我特别喜欢辩证的思考问题，在不断的反驳自己能够让自己深度思考某些问题。然后对于这个世界有比较深入的解。
版权声明：原创勿转 https://blog.csdn.net/anakinsun/article/details/89068729
为了给各个业务出报表，我们每天会处理几百亿条原始日志。例行任务用MR/Spark程序编写，为了保证各业务线在上班前正常看到数据，对例行任务的稳定性提出了要求。由于我们会依赖很多中间层数据，集群偶尔异常、数据存在倾斜等问题，这对我们的程序带来了很大的挑战。针对遇到的问题，采用“兵来将挡，水来土掩”的方案，各个击破
云点播支持控制台本地上传、控制台拉取上传、服务端上传、客户端上传、API拉取上传和直播录制的方式，具体的上传方式请参考文档：媒体上传综述
动态规划求最短路径算法,与穷举法相比优点在于大大降低了时间复杂度; 假如从起点A到终点S的最短路径Road经过点B1,那么从起点A到B1的最短路径的终点就是B1,否则如果存在一个B2使得A到B2的距离小于B1,那么起点A到终点S的最短路径Road就不应该经过B1,而应该经过B2,这显示是矛盾的,证明了满足最优性原理; 假设从A到S需要经过N个时刻,每个时刻有M个状态(B1,B2...BM),那么我们只需要记录对应每个状态的最短路径即可,这样在任意时刻,只需要考虑非常有限的几种最短路径即可(取决于该时刻对应的
这题出自codeforces，链接：https://codeforces.com/gym/102644/problem/A
mysql> select date_sub(curdate(),interval 1 day); +------------------------------------+ | date_sub(curdate(),interval 1 day) | +------------------------------------+ | 2016-04-01 | +------------------------------------+ 如果统计前几天就将括号中的1改成相应的天数即可。如果要算月或年，直接将day改为month或year即可。
在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS（Operational Data Store）数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。
我们在进行敏捷开发的时候，一般都要画燃尽图，在我们理想的思维里面，燃尽图很明白易懂的，而实际使用的时候，你慢慢发现不是这么一回事，这究竟是怎么回事呢？
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性，离线数据、实时数据分别指的是什么，业务应用时，究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。提数据分析需求，想着肯定越实时越好，数据团队怎样
文章内容转自：腾讯医典 新型冠状病毒感染的肺炎疫情仍在蔓延，国家卫计委今天发布的数据，有两点引起公众的关注： 1）全国新增病例数为2656，和此前五天比有大幅的下降； 2）非湖北地区的新增确诊病例数连续5天递减下降。 全国疫情，特别是非湖北地区的疫情是否有根本的好转？湖北地区的疫情在全国人民的支援下，疫情有没有得到有效控制？ 我们继续结合扩散指数和消亡指数来看下。 疫情的两个关键指标：扩散指数和消亡指数 扩散指数：当天的新增确诊病例数相对于前一天的现有病例数的增长率（%）。 消亡指数：当天的新增的治愈和
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/
给定一个整数数组 prices，其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 ；整数 fee 代表了交易股票的手续费用。
目录 波峰波谷定义 准备数据 计算方法 ---- 波峰波谷定义 波峰：当天的价格大于前一天和后一天 波谷：当天的价格小于前一天和后一天 准备数据 CREATE TABLE syc_ads.t1 ( UID string, DT string, Price double )； Insert into syc_ads.t1 VALUES ('00001','2014-06-01',-20), ('00001','2014-06-02',50), ('00001','2014-06-04',15), ('00
在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。
本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面，来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入数仓。
比流量或者订单淘宝可以把我们甩出几条大街。淘宝的兄弟可以自豪地说他们的实时应用已经承受住了双十一全世界范围内最大的单日数据流的冲击。而阿里巴巴中文站的流量和订单与淘宝相比则少的可怜。同时B2B自身业务又存在不同的特点，我们的客单价和笔单价要高得多，因此对于实时数据的误差是零容忍的（比如丢了一个几百万的单子，那实时数据就没有参考价值了）。 所以中文站的实时应用的特点是零误差，事务性，故障可恢复。 在开发实时应用的过程中，我发现当实时计算需要保证数据完全不出错的时候，逻辑就变得复杂起来。效率和精度本身就是不
比如我选择的是对比过去的三个星期，今天早晨8点钟之前，日期范围是三周以前的4月20日到5月10号，而过了8点之后，日期范围又变成4月21日到5月11日了。
文章转自：腾讯医典 新型冠状病毒感染的肺炎疫情仍在全国蔓延，国家卫健委今天发布的数据，全国新增病例为 3062，数据相比于前一天有较大幅度的增加，而增量部分主要来自湖北。在非湖北地区新增病例连续 6 天递减，让大家松一口气的同时，湖北的疫情牵动着全国人民的心。湖北的疫情到底有多严重？ 我们结合扩散指数[1]和消亡指数[2]，看一下非湖北地区和湖北地区的情况。 趋势分析要点： 1.非湖北地区新增病例 6 连降，拐点即将来临。 2.湖北疫情出现反复，新增病例数上升 21.9%，形势依旧严峻。 3.全国疫情扩
首先的说说拉链表到底是个什么东西，DB 一般听到一种表，可能会联想到某种物理方面的技术，如临时表， template table , 继承表，等等， 今天的拉链表本身不是一项物理技术，而是一种逻辑技术。通过某种设计，来达到某些目的的，人为的方法。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iii/
2018年春节还有不到两个月了，各大航空公司已经准备春节的调价。一般来讲提前两个月预订机票价格相对较高，两个月之内航空公司会多次调价。在春节这个特殊的时期，定价很大程度上来自于供需关系。那么如果我确定好出发时间和地点，机票价格大约是怎样的一个趋势？我什么时候该买机票呢？能买到最低的价位是什么？
在上一篇 Obsidian 初体验 中介绍了为什么要开始使用 Obsidian 和我的一些基本用法，本文将继续讲解近一个星期以来的使用心得，包括配置、外观和插件。
贪心法，又称贪心算法，贪婪算法，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择，期望通过每个阶段的局部最优选择达到全局最优，但结果不一定最优
文章内容转自：腾讯医典 新型冠状病毒感染的肺炎疫情仍在蔓延，国家卫计委每天发布疫情情况，变化的疫情数字也牵动着千万人的心。 这些变化的数字中，有什么内在的规律和趋势？又反映出什么疫情发展信号？ 腾讯医典邀请“清华-腾讯互联网创新技术联合实验室”专家进行科学解读。希望通过进一步的数据处理、分析和可视化展示，让更多的人对疫情有更科学的认知。 疫情的两个关键指标：扩散指数和消亡指数 疫情何时出现拐点，是现在大家最受关注的话题。想要准确判断拐点，需要知道两个关键的指标：疫情的扩散指数和疫情的消亡指数。 1.疫情的
一直感觉自己时间不够用，因此学习过 GTD 和番茄时间管理法等，每种管理法都有自己的优缺点，也有自己不习惯的部分。经过一长段时间（接近两年）的实践与改良、结合番茄时间管理法和 GTD 的优点，最后总结了 SGTD 时间管理法，在这里分享给大家。 程序员为什么感觉时间不够用？ 试想一下，你日常工作中会不会经常遇到如下场景： 突然来了一条消息，问你一些事情，PD 又有新需求 突然接到通知，有 BUG 抓紧改 好像今天有快递，什么时候去拿？ 刚完成了工作，咦，现在是不是没事情做了，先刷个微博吧！ 快下班了，我靠，
设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）:
守护撤回了一条消息 【潜水】 A 2019/1/15 8:50:46 之前的做法是先卸数到数据文件，如果调度出问题，第二天还可以从数据文件再重新把数据加载上去，还有什么其他的方法吗 【话唠】B 2019/1/15 8:53:04 增量数据，还是全量 【话唠】B 2019/1/15 8:54:27 源库数据归档备份几天呢，这方法可行？ 【潜水】A 2019/1/15 9:08:21 有的增量有的全量，考虑在不动源库的情况下，源库可能已经有备份机制，在仓库也考虑一下这个情况的处理～ 【活跃】C 2019/1/15 9:26:16 ETL不应该都支持重跑历史么？ 前一天挂了，第二天重跑一下就好了，只要调度工具支持重跑，ETL的代码也要写成支持重跑的。 【冒泡】D 2019/1/15 9:51:28 Indeed 贴源缓冲+作业重跑机制，一般是调度要支持N次自动失败重跑。 【话唠】B 2019/1/15 9:54:37 @C 它这是从源库抽取到ods，正常业务系统源库不保存历史，只保留最新的，如果是ods到dwd，在仓库里，当然可以重跑。 【话唠】B 2019/1/15 9:56:31 n次自动失败重跑，作业预警，发短信，邮件？ 【潜水】A 2019/1/15 10:04:03 @ 是的，只能支持库内重跑，源库只有最新 【潜水】A 2019/1/15 10:05:36 @ @ 现在确实没有失败自动重跑的机制，考虑加一下，请问下你们做etl一般会做卸数到数据文件，备份数据文件的操作吗 【潜水】A 2019/1/15 10:08:05 其实可以直接不用卸数可以直接从源库加载带仓库，但是考虑一个异常情况和数据的备份，为了更安全，加上卸数到数据文件的操作，一般有没有必要呢想了解一下 【冒泡】E 2019/1/15 10:11:48 @A 一般都是要卸载为文件，源库是不断变化的，你的度量会丢失 【群主】北京-胖子哥(1106110976) 2019/1/15 10:12:21 这个里面就可以看到ODS的价值了。 ODS存储短周期，贴源数据 【话唠】B 2019/1/15 10:20:15 @A 你们的源业务系统库，都是啥数据库啊，mysql还是oracle或者其它mongodb，redis，hbase啥的 【冒泡】K 2019/1/15 10:23:30 混杂，Ora、GP、TD都有 【活跃】G 2019/1/15 10:24:32 你讲的是源库到ods当天任务没成功，第二天跑就丢掉了历史变更？ 【冒泡】K 2019/1/15 10:27:23 对 【潜水】A 2019/1/15 10:28:02 源是oracle @ 对，第二天源业务库数据就变了，已经无法从源库取到前一天的数据了 【活跃】C 2019/1/15 10:42:11 你举个场景，看看大家有什么想法，我们很多时候中间状态可以不要 【潜水】A 10:55:19 比如由于源库的表结构变了，没有同步修改仓库；源库有异常的数据加载到仓库出错了；或者源库数据量太大数据加载时候出错了。就是一些比较异常的情况，可能有的也不会发生，就是怕一旦发生什么想象不到的情况，导致某些表的数据没有加载过来，还没有在当天及时处理。 【话唠】B 10:58:53 你们数仓也是基于hive的吗 【话唠】B 11:00:55 我们这边权限控制严格，普通用户没有删表，删字段权限。如果源库做变更了增加字段了，必须发邮件，看看上下游是否有影响，再做同步变更。 【话唠】B 11:02:42 etl报错是难免的，及时的预警，处理，因为各种问题，可以维护个问题集，后边的人报错了，也可以查看。 【潜水】J 11:04:05 源系统变更一般都会做影响分析的吧 【潜水】A 11:18:22 对 是基于hive的 源库的变化都会做影响分析 主要是考虑一些预想外的情况或者疏漏之类的 【潜水】A 11:23:10 非常感谢上面几位的分享建议，我都参考一下想一想
el-date-picker 组件的引入 ---- <el-date-picker class="sd" @change="change" v-model="abc1" type="daterange" r
最近梳理高频动态规划问题，股票问题当然是非常经典的动态规划问题，并且整个系列有好几道题，这里我整理了6道股票系列的经典问题分享给大家，咱们今天聊聊买卖股票的最佳时机。
🪁🍁 希望本文能够给您带来一定的帮助🌸文章粗浅，敬请批评指正！🐅🐾🍁🐥
文章内容转自：腾讯医典 在国家卫健委公布的官方数字中，2月7日0—24时，新增确诊病例数3399例，比2月6日多了256例；其中湖北2841例，仍然占绝大多数。 武汉地区的疫情控制情况如何？全国还有哪些地区疫情也需要特别关注呢？ 腾讯医典邀请“清华-腾讯互联网创新技术联合实验室”的专家，继续为我们带来今日疫情数据解读。 疫情的两个关键指标：扩散指数和消亡指数 我们仍然关注两个重点指标： 1.扩散指数 指的是当天的新增确诊病例数相对于前一天的现有病例数的增长率（%），这个指数越大，就代表疫情扩散的速度越
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