成交量是指时间单位内已经成交的股数或总手数。...我们能看出量价之间的八种关系，即量增价平、量增价升、量平价升、量缩价升、量减价平、量缩价跌、量平价跌、量跌价升，随着上述周期过程，股价也完成了一个从涨到跌的完整循环，下面我们来具体解释一下。...6．量缩价跌：成交量在高位继续减少，股价也开始进入下降通道，这是明确的卖出信号。如果还出现缩量阴跌，这说明股价底部尚远，不会轻易止跌。...运行后，我们能看到11月2日这个买点。 在之前代码基础上改写下，把时间范围改成2018-09-01到2018-12-31，再运行下，能看到如下图所示的效果。 ?...上述代码运行后，我们能得到的卖点是2018-12-05，从上图里我们能看出，在这段时间之后的若干交易日里，张江高科的股价确实有下跌现象。
当然，本文你还会学到一些代码调试技巧，还会看到一些 pandas 的优化手段。 ---- join 比 merge 快很多？...对比一下之前的时间： 解释一下差异： join 的耗时短了很多，因为现在它没有设置行索引的操作 merge 耗时也短了很多，因为现在它内部用了行索引 但是，为什么 merge 耗时仍然比 join 要慢很多...---- pandas 的优化 此时，我们把实验代码中执行 merge 和 join 的先后顺序调换一下： 注意，记录时间的变量的对应关系没有变，所以这不会影响结果表格的左右顺序 看看结果： 现在，...显然，有什么东西在第二次运行的时候，得到了优化。 在之前的源码调试中，我们得知，其实两个表按行索引关联，最核心的计算就是行索引对象的 join 函数。 按这个原理以及之前的调试方式，可以找到一个属性。...道理很简单， pandas 怎么可以知道一个行索引的值是否唯一？显然要遍历一次数据。这个过程在大量数据的时候成本很高。由于索引对象是不可变的，所以可以缓存结果。
那么是否有更好的解决方案呢？答案是有的。 三、Redis水平扩缩容 3.1 设计思路 ?...根据实际的运维数据来看，集群单个实例为20G，集群扩缩容在10分钟之内完成，而低于10G的，5分钟即可完成，大大缩短了扩缩容的周期，并且业务在毫无感知的情况下即可完成扩缩容。...3）水平扩缩容后，在V1和V2切换过程中，检测V2中的实例是否发生过驱逐，如果有则默认分拆失败，不进行切换。...但目前受制于xpipe的架构，对于接入了xpipe的集群，必须先扩缩容后再将DR端的xpipe人工补齐，自动化程度还不足，而补齐xpipe的时间比较长，比如之前是就近读本机房的Redis集群的APP，在扩缩容后可能一段时间里只能跨机房读取...而这种延迟上升又会影响我们对于水平扩缩容逻辑是否正确，是否需要回退的判断。因此后续我们会针对xpipe集群，也做到和普通集群一样，也就是V2集群在扩缩容写流量之前就是带DR架构的集群。
在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行EDA来研究数据集中内在的信息。自动化的EDA软件包可以用几行Python代码执行EDA。...2、Pandas-Profiling Pandas-Profiling可以生成Pandas DataFrame的概要报告。...DataPrep的运行速度这10个包中最快的，他在几秒钟内就可以为Pandas/Dask DataFrame生成报告。...SpeedML官方说，使用它可以基于迭代进行开发，将编码时间缩短了70％。 from speedml import Speedml sml = Speedml('.....通过自动化的工作可以节省我们的很多时间。
而 Modin 能够将 pandas 的运行速度提高好几倍，而无需切换 API 来适应不同的数据规模。 ? 「通过更改一行代码扩展你的 pandas 工作流。」...本质上，用户只是想让 Pandas 运行得更快，而不是为了特定的硬件设置而优化其工作流。这意味着人们希望在处理 10KB 的数据集时，可以使用与处理 10TB 数据集时相同的 Pandas 脚本。...Modin 提供了一个优化 Pandas 的解决方案，这样数据科学家就可以把时间花在从数据中提取价值上，而不是花在提取数据的工具上。 Modin ?...Pandas 的运行时间会随着数据量的变化而线性增长，因为它仅仅使用 1 个内核。而从上图中可能很难看到绿色条形图的增长，因为 Modin 的运行时间实在太短了。...df.groupby Pandas 的「groupby」聚合函数底层编写得非常好，运行速度非常快。但是即使如此，Modin 的性能也比 Pandas 要好。
在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行 EDA 来研究数据集中内在的信息。自动化的 EDA Python 包可以用几行 Python 代码执行 EDA。...2、Pandas-Profiling Pandas-Profiling 可以生成 Pandas DataFrame 的概要报告。...DataPrep 的运行速度这 10 个包中最快的，他在几秒钟内就可以为 Pandas/Dask DataFrame 生成报告。...SpeedML 官方说，使用它可以基于迭代进行开发，将编码时间缩短了 70％。 from speedml import Speedml sml = Speedml('.....通过自动化的工作可以节省我们的很多时间。
2）Yarn-autoscaler Yarn-autoscaler组件提供按负载和按时间弹性伸缩两种扩缩容方式。...图4 扩缩容规则管理--负载伸缩 对于按时间弹性伸缩，用户可以设置不同的时间规则来触发扩缩容，比如设置一次性、按天、按周、按月重复的规则，当规则触发后，进行弹性扩缩容流程，通过创建(删除)EKS集中的Yarn-opterator...图5 扩缩容规则管理--时间伸缩 另外对于云上客户自建的大数据集群，也可以通过将集群导入到EMR的管系统形式来实现弹性扩缩容，提升资源使用的效率。...在镜像和发布周期方面，容器镜像技术精简了应用的运行环境，镜像只需提供应用必须的依赖环境，使其存储空间得到了极大的减少，上传和下载镜像的时间变的更短，快速启动和销毁变的很容易，总体极大的缩短了应用的发布周期...附录 大数据平台是否更应该容器化? Apache Flink on K8s：四种运行模式，我该选择哪种？ 腾讯云大数据云原生技术交流群 欢迎更多关注大数据云原生的小伙伴加入~ ?
//峰值运维负担降低98%从前一个扩缩容工作就要耗时多日，现在直接转化成分钟级的自动化、平台化操作。//开发迭代效率提升90%不再受困于服务器环境初始化、业务系统初始化等繁琐流程，产品能够快速上线。...//每年服务中断时间大幅减少服务中断时间短了，对收入影响更小。简单算笔账：投资腾讯云TKE，预估能带来4422万的净收益现值（NPV），三年期投资回报率（ROI）高达287%。
ofo 容器云研发负责人 编辑：小君君 近几年随着容器技术生态日趋成熟，国内外互联网以及传统 IT 企业都积极拥抱容器技术，并在测试以及生产环境中大量使用容器化部署，容器技术降低了 IT 运维成本，缩短了业务交付周期...开发者在做自己业务的容器化部署时可以选择相应的模板，去补全相应的模板参数，比如：部署路径，是否可以作业务日志搜集。也可以完全手写一个完整的 Dockerfile。...线上业务容器化后，我们会配置自动扩缩策略，先根据 CPU/内存一些经验值作为阈值，运行一段时间后观察负载情况做一些具体阈值调整，包括副本数。...另外，特权容器内可以运行 strace 以及类似的诊断工具对容器进程性能做诊断分析。...最开始的方式是 HPA 自动扩缩。在自动缩容时，会增大业务响应时间，导致依赖的 DNS 业务超时。
2.按需计费：按请求次数及运行时间，一方面可以最大程度利用资源，另一方面真正的按需计费可以降低用户的资源成本。3.弹性伸缩：(1)....执行器从存储引擎获取数据进行计算经过plan cache优化后，一条SQL执行过程省略了前面的解析和查询优化阶段，SQL的执行时间大大缩短了。...当负载下降时，就会进行缩容处理，可以看到在扩缩容的时候，其实是没有等待时间的，CPU可以马上用到最高，也可以立刻用到最低。对应的计费规则也是按照当前使用的资源来进行收费的。...使用以下统计mysql时间命令运行4次，看看效果如何。date +"%T....如何验证Serverless可以自动扩缩容？我们将按照以下5个步骤来进行验证，看看Serverless是否能够真的进行自动扩缩容，来满足我们不同流量的需求，减少运维的操作，达到一个降本增效的效果。
检查点协调恢复 (Coordinated Restore at Checkpoint，CRaC) 是一种在 JIT JVM 中实现启动时间“缩容至零”的新方法，而基于现有的 GraalVM Native...为了缩短“缩容至零（Scale to Zero）”的启动时间，这两个版本对 OpenJDK 的检查点协调恢复（Coordinated Restore at Checkpoint，CRaC） 项目提供了初步支持...CRaC 是 Spring 应用程序以亚秒（sub-second）级启动时间“缩容至零”的新方法。 “缩容至零”意味着除非有请求传入，否则不会运行任何应用程序实例。...Spring Framework 6.1 和 Spring Boot 3.2 提供了对 CRaC 的初始支持，这大大缩短了 Java 应用程序的启动时间，并降低了其达到峰值性能的时间。...OpenJDK 的 CDS 特性会将这些信息保存在一个文件中，并在以后运行时进行加载。这也能将启动时间缩短约 15%。
3.资源弹性扩缩容：匹配业务需求的技术架构，计算存储资源可快速扩缩容； 4.自动化数据资产管理，细粒度掌控资产变化：建立字段级数据资产管理，宏观统计数据资产现状，精细化掌控资产变化，上游字段变动，自动分析下游影响范围并通知责任人...，高优先级的任务可优先被分配运行资源。...数据开发无须关心组件的底层逻辑，数据平台的运维人力从原3个人减为1个人，团队资源可以把精力更多地放在业务需求实现上； 行内每天跑批的任务数从8000增长到近10万，但异常任务基本在个位数，且异常任务的修复时间平均缩短了...80%； 数仓数据处理ETL任务平均运行时间效率上提升2-3倍，任务运行的完成时间从上午10点提前到7点； 灵活开放的架构设计，在后期扩展新的数据源和底层计算存储引擎时均能快速支持到位。...A在数据生产过程中碰到的实际问题，未来我们将从以下几方面去拓展产品能力： 资源利用调节 依靠产品手段调节资源利用的峰谷问题，在节约成本的同时让资源利用率最大化； 数据治理 数据量庞大、生产链路长、数据是否有被使用的问题日益突出
即使对于不能在任何给定时间减少运行或支付的总计算能力的公司，它们也可以在低流量时降低服务器的负载。 弹性伸缩解决方案还可以用来替换异常状态的实例，从而在一定程度上防止硬件、网络和应用程序故障。...在生产工作负载经常变化且不可预测的情况下，弹性伸缩可以提供更长的正常运行时间和更高的可用性。...CA 判断集群的状态是否可以触发缩容，需要满足如下要求： 节点空闲时长要求（默认10分钟）。 集群扩容缓冲时间要求（默认10分钟）。 CA 判断该节点是否符合缩容条件。...业务被缩容之后，针对下次的突发流量是否能快速扩容？特别是如果剩余资源被别的业务抢占，或云上的资源售罄的情况下，临时再扩容是一件风险比较大的事情。...业务的应用之间存在依赖关系时，一个应用扩缩容后，另一个应用是否也该扩缩容？是否会有连锁反应？这些都是可能导致系统故障的风险点。
1、创建访客预约模型：通过模型驱动的可视化开发方式，基于文本、枚举、实数、富文本等丰富的字段类型可快速自定义访客模型，根据业务需求灵活配置诸如访客姓名、联系方式、拜访时间等字段，结合系统预置的用户、部门对象...5、发布应用：神笔应用连接器能够提供应用从设计到运行的全生命周期管理，一键发布多端云原生应用，且支持灵活扩缩容和私有化部署。同时沙盒环境、生产环境等多环境机制能有效保障应用持续迭代升级。...神笔应用连接器的产品能力贯穿于企业应用搭建的各个环节，帮助企业实现各种应用的快速上线，业务人员也可以轻松上手，极大地缩短了应用的开发周期，极速响应企业业务需求。
Tasks Worker：负责执行涉及 Pandas 和模型预测的实际任务，并且计算量也很大。...我遇到的某些功能加快了长时间运行的进程，这些功能侧重于 worker 轮询任务的方式、指定并发性上的任务分配机制、重试机制和处理故障。...对于一个长时间运行且需要从队列中立即处理的任务，如果将乘数改成 1，它将只轮询能够从队列中获取的并发处理能力数量的任务，从而允许另一个 Workers 轮询队列中的消息。...任务时间限制和处理：Celery 任务可以有自己的单独时间限制，如果运行时间过长则会失败。但它也提供了多种处理选项，如软时间限制和硬时间限制异常处理。...由于我们使用的是 SQS Queues，因此可以利用 Kubernetes 事件驱动的自动扩缩器 KEDA（简称）进行扩缩。
使用keras高级API训练神经网络模型 代码承接：人工智能应用工程师技能提升系列1、——TensorFlow2-CSDN博客 import tensorflow as tf import pandas...as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 # 直接获取二维数组·方便索引缩着切分 data = pd.read_csv("tensorflow_test_info.csv...import tensorflow as tf import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import keras from keras.models...import Sequential from keras.layers import Dense, Activation # 读取数据 # 直接获取二维数组·方便索引缩着切分 data = pd.read_csv...在CPU和GPU上无缝运行：Keras模型可以在CPU和GPU上无缝运行，这使得用户能够充分利用硬件资源，提高模型训练速度。
真实场景就是最好的架构师，从 5.0 版本开始 TiDB 缩短了发版周期，采用了更灵活、更敏捷的火车发版模型，每一个用户真实场景需求的输入，在两个月周期内就有可能成为下一个版本交付的功能。”...在突发的大流量写入、集群扩缩容以及在线数据导入和备份等场景下，5.1 版本优化了数据库的长尾查询延迟的稳定性，应对不同的工作负载，延迟能够降低 20% - 70% 。...支持分区表，结合业务逻辑可优化海量数据分析查询所消耗的资源，提升查询速度； 新增多个常用 SQL 函数支持，并优化算子使得查询能够更充分利用 MPP 来加速； 提供便利的强制 MPP 模式开关，用户可自主决定是否开启...20%，P999 响应时间降低 15%； 执行在线导入 200GB 数据，P99 响应时间降低 71%，P999 响应时间降低 70%。...提升大规模集群运维可靠性 TiDB 集群规模越大对生产集群扩缩容、硬件升级以及节点搬迁等日常运维操作的耗时就越久。
工控技术分享平台 尊重原创 勿抄袭 勿私放其他平台 原创投稿 022 聊一聊如何DIY属于自己的功能库 孙浚哲 一、前 言 在进行贝加莱控制系统程序设计时，AS 给开发人员提供了非常丰富的功能库，极大缩...短了系统开发周期，提高工程运行稳定性与高效率。...在 cyclic 程序中添加我们的测试代码，运行仿真并下载程序，通过监控程序，可以看到运 行结果与预期一致。
2万事开头难——扩缩容初探 从简单的地方先做起来，是我们的策略。 大概花了一两个月的时间，我们先进行了扩容。...例如，是否需要自动扩容打开、是否需要将极限送容打开，以及相应的时间段、相应的云、相应的链路以及它的指标是 CPU 还是某个队列，都可以在这个地方配置。...5架构演练——弹性扩缩容演练 弹性系统需要保证全自动运行，所以我们会定期做一些弹性扩缩容演练。接下来与大家分享扩缩容时候遇到的一些问题。...第一，当你扩缩容的时候，肯定不是只有几个服务扩缩容，可能是批量地进行扩缩容，然后去验证上下游扩容的系统是否 OK。这其中的问题是——你有没有足够的钱影响到限额？...极限缩容是为了达成容量和成本之间的平衡的桥梁。达到派送业务有时间效应，晚上的时候比较空闲。
它们或是消耗时间，或是需要增加投资。 可能的解决方案 投资解决：新购有能力处理整个数据集，具有更强 CPU 和更大内存的计算机。或是去租用云服务或虚拟内存，创建处理工作负载的集群。...如果项目资金充裕，或是不惜任何时间代价，那么上述两种方法是最简单也是最直接的解决方案。 但如果情况并非如此呢？也许你的资金有限，或是数据集过大，从磁盘加载将增加 5~6 倍甚至更多的处理时间。...是否有无需额外资金投入或时间开销的大数据解决方案呢？ 这个问题正中我的下怀。 有多种技术可用于大数据处理，它们无需额外付出投资，也不会耗费大量加载的时间。...本文将介绍其中三种使用 Pandas 处理大规模数据集的技术。 压 缩 第一种技术是数据压缩。压缩并非指将数据打包为 ZIP 文件，而是以压缩格式在内存中存储数据。...该需求可使用 pandas.sparse 轻松实现（译者注：原文使用 Sparse Series，但在 Pandas 1.0.0 中已经移除了 SparseSeries）。
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