Apache软件基金会
当前话题为您枚举了最新的 Apache软件基金会。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
编译Apache Hudi使用的Confluent软件包
包括common-config-5.3.4.jar、common-util-5.3.4.jar、kafka-avro-serializer-5.3.4.jar、kafka-schema-registry-client-5.3.4.jar等软件包,用于支持Apache Hudi的编译和运行。
kafka
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2024-07-17
基金行业盈亏业务算法优化探讨
在基金行业,盈亏业务算法的优化是一个重要课题。随着市场波动和投资策略的不断演变,优化这些算法变得至关重要。
spark
0
2024-08-15
使用MATLAB进行共同基金统计分析
讨论了使用MATLAB软件进行共同基金统计分析的方法。报告利用六西格玛技术对共同基金进行了深入分析。
Matlab
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2024-08-28
行运2002 Oracle讨论会
该讨论会专为Oracle 8.05和Oracle 9i用户设计,成功验证了在tomcat、TongWeb和weblogic环境中使用jdbc:thin Oracle驱动。
Oracle
0
2024-09-28
Python实现Fama-French基金数据均值计算代码
Python实现法玛-法国基金类似于法玛(Fama)的练习(法语)(2010年)。目标是确定和评估积极管理者的运气与技能。数据因子数据集可在Ken French网站上获得。资金数据必须自备。实际与模拟:百分位数比较实际基金收益与模拟基金收益的百分比之间的Fama-French风格比较。表格包含假定的阿尔法方差递增水平时的实际基金收益率百分位和模拟收益率的均值百分位。图表包含cdf图,kde图和最佳和最差基金的直方图。全球基金三因素模型α: t统计量:新兴市场基金三因素模型α: t统计量:致谢最初的想法是针对给定的数据集复制Fama,French(2010)的发现。该代码的基本结构由Kyjell Jorgensen的硕士学位论文借鉴而来,并从Matlab重写为Python。参考
Matlab
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2024-07-29
基于echarts的基金交易网站设计与实现
数据库课程设计中,通过结合SSM框架和ECharts技术,实现了一款基金交易网站。该网站提供全面的基金交易功能和数据展示,是一个典型的数据库毕业设计项目。
MySQL
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2024-08-05
深入探索 Cassandra:Viseo 技术分享会
Viseo 技术分享会:Cassandra 深度解析
Viseo 举办的技术分享会,将深入探讨 Cassandra 的核心特性,并分享实际应用案例。
主要议题:
Cassandra 架构与原理
数据模型设计
高可用性与容错机制
性能优化策略
典型应用场景
适合人群:
对分布式数据库感兴趣的技术人员
希望了解 Cassandra 的架构师和开发者
寻求高性能、可扩展数据存储解决方案的企业
通过此次分享会,参与者将能够全面了解 Cassandra,并掌握其使用方法和最佳实践。
NoSQL
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2024-04-30
Apache Spark SQL 和 HBase 的连接器软件包介绍
了解 Spark SQL 和 HBase 连接器软件包,创建驻留在 HBase 区域服务器中的查询数据表。
NoSQL
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2024-05-13
Apache服务器软件版本httpd-2.0.40-21的下载
获取最新版本的Apache服务器软件httpd-2.0.40-21,支持i386架构的操作系统。这个版本提供了稳定性和性能优化,适合于需要高效网络服务的应用场景。
MySQL
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2024-09-01
精通Apache Flink,学习Apache Flink
根据所提供的文档内容,可以了解以下信息:1. Apache Flink简介:Apache Flink是一个开源的流处理框架,支持高吞吐量、低延迟的数据处理,具备容错机制,确保数据处理的准确性。Flink的架构包括Job Manager负责任务调度和协调,Task Manager执行任务。它支持状态管理和检查点机制,实现“恰好一次”状态计算。此外,Flink提供了窗口操作来处理滑动、滚动和会话窗口,以及灵活的内存管理。Flink还包含优化器,同时支持流处理和批处理。2. 快速入门设置:了解Flink的安装和配置步骤,包括在Windows和Linux系统上的安装,配置SSH、Java和Flink,以及启动守护进程和添加额外的Job/Task Manager。还需了解如何停止守护进程和集群,以及如何运行示例应用。3. 使用DataStream API进行数据处理:定义数据源,进行数据转换操作和应用窗口函数,支持物理分区策略,处理事件时间、处理时间和摄入时间。4. 使用批处理API进行数据处理:针对有限数据集,支持文件、集合、通用数据源及压缩文件,包括Map、Flat Map、Filter、Project等转换操作,以及归约操作和分组归约操作。5. 连接器:连接Apache Flink与其他系统,包括Kafka、Twitter、RabbitMQ和E。
flink
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2024-08-21