策略研究

当前话题为您枚举了最新的 策略研究。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。

量化研究策略学习(2)
可自定义Mat缓存文件的存储路径,选择当前路径或全局路径。全局缓存路径需在FactorBaseCfg.xml中设置,默认为QIA安装路径。支持按日或按周回购的枚举。系统根据设定获取债券的杠杆费用。若交易代码列表不包含特定债券标的,该属性可忽略。
REDIS性能优化策略研究
REDIS是一个高性能的键值存储系统,广泛用于缓存、消息队列等应用场景。单个REDIS实例的配置涉及到参数调优和内存管理,主从结构配置可以提高系统的可用性和性能,客户端程序的优化关乎与服务端的交互效率。
固网存量保有策略研究
通过电信用户消费行为分析,本研究建立了客户细分模型,提出政企客户固网存量保有策略,并展示从客户理解到营销执行和评估的营销活动流程。
Oracle数据库成本优化策略研究(二)
接上篇 在上一部分中,我们探讨了Oracle数据库成本优化的基本概念和一些基础策略。本部分将深入探讨更高级的优化技巧,包括索引优化、SQL语句调优以及数据库参数配置等方面。 索引优化 选择合适的索引类型: Oracle提供了多种索引类型,例如B树索引、位图索引、函数索引等。根据数据类型、查询模式和数据分布选择合适的索引类型能够显著提升查询性能。 避免过度索引: 虽然索引可以加速查询,但也会增加数据更新的开销。因此,需要避免创建过多的索引,特别是在数据更新频繁的表上。 使用复合索引: 对于经常一起出现在查询条件中的多列,可以考虑创建复合索引,以减少索引扫描的次数。 SQL语句调优 使用绑定变量: 绑定变量可以避免SQL语句的重复解析,从而提高执行效率。 避免使用“*”号: 在查询中明确指定需要查询的列,可以减少不必要的数据读取。 优化子查询: 子查询可能会影响查询性能,可以考虑使用连接查询或其他方式进行优化。 使用提示: 在某些情况下,可以使用Oracle提供的提示来引导优化器选择更优的执行计划。 数据库参数配置 优化内存分配: 合理配置数据库的SGA和PGA大小,可以有效提高数据库的缓存命中率。 调整磁盘I/O: 通过优化磁盘I/O参数,例如数据文件的条带化,可以提升数据的读取速度。 使用异步I/O: 启用异步I/O可以减少数据库等待磁盘I/O的时间,从而提高数据库的并发处理能力。 总结 Oracle数据库成本优化是一个持续的过程,需要根据实际情况进行调整和优化。通过深入理解数据库的工作原理和优化技巧,可以有效提升数据库的性能,降低运行成本。
网络机器人爬取策略的改进研究
探讨了基于改进的慢开始算法的网络机器人爬取策略。研究背景是网络信息数据挖掘技术,通过分析现有网络机器人的多种工作策略,提出了一种新的慢开始算法改进方案。
期刊条形码误用问题研究与优化策略
期刊条形码误用问题研究与优化策略 研究目的 探究期刊条形码的实际应用情况,识别并分析误用现象,并提出相应的改进策略。 研究方法 以宝鸡文理学院图书馆馆藏期刊为样本进行统计分析,评估条形码的使用情况。 研究结果 在1143种期刊中,39种未使用条形码,1104种期刊使用了条形码。然而,约87%的期刊条形码存在误用情况,包括: 年份码误用: 146种期刊使用年份码表示出版日期,导致信息错误。 条形码重复使用: 部分期刊长期重复使用相同的条形码,例如1999年的条形码至今仍在使用。 ISSN号与条形码不一致: 部分期刊的ISSN号与条形码不匹配。 前缀码误用: 部分期刊使用了错误的前缀码。 缺少校验码: 部分期刊条形码缺少校验码。 附加码含义不清: 部分期刊条形码的附加码含义不明确。 优化策略 为了解决期刊条形码误用问题,需要采取以下措施: 加强对期刊出版单位和图书馆工作人员的培训,提高对条形码规范使用的认识。 建立健全条形码管理制度,明确责任分工,定期进行检查和监督。 开发或引进条形码管理软件,实现自动化管理,减少人为错误。 推广使用标准化的条形码生成软件,确保条形码的准确性。 加强与相关机构的合作,共同研究和解决条形码误用问题。 通过以上措施,可以有效改善期刊条形码的使用状况,提高期刊管理效率和服务质量。
ETL过程中的数据增量抽取策略研究
随着大数据时代的来临,数据仓库作为企业数据管理和分析的核心工具,对企业的决策支持系统越来越重要。数据仓库的建设过程中,ETL(抽取、转换、加载)过程尤为关键。数据抽取阶段,通过时间戳、序列号、快照比较、日志文件和触发器等多种增量抽取策略,有效提升数据更新效率,降低资源消耗。选择合适的抽取策略需考虑兼容性、完备性、性能和侵入性等多个维度。
基于Python的量化投资策略模型构建与实证研究
探讨如何利用Python构建量化投资策略模型。首先介绍构建模型所需的Python基础知识,包括数据爬取、数据库交互、机器学习、深度学习以及自然语言处理等技术。针对每个模块,文章将详细阐述其安装过程、环境搭建步骤以及核心代码解析。 模型构建 为帮助读者更好地理解各个模块之间的联系,将以机器学习选股策略为例,阐述如何将数据爬取、数据库交互、机器学习等模块整合到一起构建完整的量化投资策略模型。 代码实现 文章将在关键代码段落提供详尽的注释,以帮助读者理解代码逻辑和实现细节。读者可以根据自身需求修改代码,构建个性化的量化投资策略模型。
DB2 INSERT 语句性能分析与表空间分配策略研究
基于一次数据量稳定但表空间使用量异常增长的案例,通过对问题进行深入分析、实验验证和理论推导,揭示 DB2 INSERT 语句的内部机制以及表空间的分配策略。研究结果有助于 DBA 理解 INSERT 语句对性能的影响,并为解决表空间异常增长等问题提供理论依据。
大腿假肢穿戴者滑倒时的平衡策略及其应用研究
随着大腿假肢技术的进步,研究人员开始探索穿戴者在滑倒过程中采取的平衡策略,以及这些策略在实际应用中的效果。