动态脚本学习

三思的笔记是学习动态性能表的好材料。三思的写作风格十分优秀，内容浅显易懂，适合各类读者。

在存在无风险资产的情况下，投资组合模型例6假设除了例5中的三种股票外，投资人还有一种无风险的投资方式，如购买国库券。假设国库券的年收益率为5％，如何考虑例5中的问题？ 问题分析表明，无风险的投资方式（如国库券、银行存款等）是有风险的投资方式（如股票）的一种特例，因此例5中的模型仍然适用。只是无风险的投资方式的收益是固定的，所以方差（包括它与其他投资方式的收益的协方差）都是0。 解决问题假设国库券的投资方式记为D，当希望回报率为15％时，对应的LINGO模型如下： MODEL: Title含有国库券的投资组合模型; SETS: STOCKS1/ A, B, C/: mean1; STST1(Stocks1,stocks1): COV1; STOCKS/ A, B, C, D/: mean,X; STST(Stocks,stocks): COV; ENDSETS DATA: mean=0.05;

如何确定设备的最佳保养费用和转售时机，以实现最大经济效益？设备转售价是时间t的函数，初始转售价为x0。随着时间推移，设备磨损加剧，磨损程度由磨损函数tm描述。定期保养可以减缓设备磨损速度，提升转售价，保养效益系数tg影响保养的实际效果。保养费用应根据单位时间产值p和保养效益系数tg选取适当数值，以确保经济效益最大化。

模型的建立涉及决策变量21, xx和3x，分别代表投资者在股票CBA上的投资比例。假设没有其他投资渠道，并且资金全部用于这三种股票投资，则需满足0,, 321 ≥xxx ， 1321 =++ xxx。投资收益率332211 RxRxRxR ++=是随机变量。根据概率论，投资的期望收益为332211 ERxER ++=，投资收益率的方差为∑∑ = = = +++ ++= 3 1 323231312121 3 2 32 2 21 2 1 332211 ),cov(2),cov(2 )( i j jiji RRxxRRxx DRx RxRxRxDV。实际投资者可能面临多个约束条件，这里只考虑年收益率不低于15％的数学期望，即15.0332211 ≥++ ERx。因此，优化模型在约束（19）和（22）下极小化（21）。由于目标函数V为决策变量的二次函数，约束为线性函数，因此这是一个二次规划问题。用LINGO求解模型。

5.9 辅助函数1. @if(logical_condition, true_result, false_result) @if函数评估逻辑表达式logical_condition，若为真，则返回true_result；否则返回false_result。例子5.18 求解优化问题（min ygxf + s.t. ⎩ ⎨ ⎧ ≤ >+ = 0,2100 )( xx xf。

Oracle数据库的动态性能视图是每个Oracle DBA不可或缺的工具。本篇文档将深入探讨如何有效利用这些视图，提升数据库的性能监控和管理能力。通过学习，您将掌握使用动态性能表的技巧，以优化数据库的操作和维护。

模糊综合评价方法是一种综合评判多因素对被评价对象隶属等级的方法，利用模糊关系合成原理进行评估。本方法包括多步骤操作，综合分析评估事物的综合状况。

与之前的方法相似，2.3关于交互效应的双因素方差分析记∑∑∑ = = r i s j t k ijkxrst x 1 1 ， ∑ = • = t k ijkij xt x 1 1 ∑∑ = = •• = s j t k ijki xst x 1 1 1 ， ∑∑ = = •• = r i t k ijkj xrt x 1 1 1将全体数据对x的偏差平方和∑∑∑ = = = −= r i s j t k ijkT xxS 1 1 1 2)( （24）进行分解，可得ABBAET SSSSS +++= （25）其中∑∑∑ = = = •−= r i s j t k ijijkE xxS 1 1 1 2)( ， ∑ = •• −= r i iA xxstS 1 2)(

典型相关分析（Canonical correlation analysis）探索两组变量之间的复杂关联。通过引入类似于主成分分析的思想，找出每组变量的线性组合，以简化相关性分析。从最大化第一对线性组合的相关性开始，逐步找出更多不相关的线性组合，直至提取出所有相关性。这种方法不仅简化了分析过程，还能深入挖掘变量间的潜在关联。

2.6 京东在机器学习平台上深耕多年，依托先进的大数据底层基础架构，将计算、存储、调度等系统协同整合。平台提供数据标注、清洗、建模、上线等一站式服务，用户可在PB级数据上快速进行算法研究和应用。京东的机器学习平台广泛应用于供应链、用户画像、无界零售等领域，构建于基础架构、工具层、任务调度层、算法层及API层组成的架构。详见图17。