今天给大家分享一下，如何通过Python实现高效做T，把握住每一次交易机会，降低持仓成本。...1、先上代码 股票收益，简单说就是高抛低吸：5块钱买进100股，10块钱卖出100股，收益的计算方式为：股数100*价差（10-5）=收入500元。很好理解对吧？...""" 2、如何使用？...于是就有了下面这个快速的代码，帮助你在瞬息万变的股市里，快速做出买卖的决定！ 本次分享的第三方库是：pofinance，一个开源的Python金融库。...因为我每天操作的股数、手续费、单笔最低手续费和印花税都是固定的，所以我只需要填写前2个参数：买入和卖出的价格，就可以快速得到我每次操作的收益。 尤其是在急涨急跌的时候，这行代码可帮大忙了！
(四) 如何计算具有相同日期数据的移动平均？ 数据表——表1 ? 效果 ? 1. 解题思路 具有相同日期数据，实际上也就是把数据进行汇总求和后再进行平均值的计算。其余和之前的写法一致。...建立数据表和日期表之间的关系 2. 函数思路 A....函数汇总 5日移动平均:= var pm=[排名] return if([排名]>5 && [汇总金额]BLANK() , //满足5日均线计算条件 AverageX(Filter(All...Blank() ) 至此同日期数据进行移动平均的计算就出来了。...满足计算的条件增加1项，即金额不为空。 是通过日历表（唯一值）进行汇总计算，而不是原表。 计算的平均值，是经过汇总后的金额，而不单纯是原来表中的列金额。
导读 包括了适用于传统图像的数据处理和深度学习的数据处理。 介绍: 在过去几年从事多个计算机视觉和深度学习项目之后，我在这个博客中收集了关于如何处理图像数据的想法。...对数据进行预处理基本上要比直接将其输入深度学习模型更好。有时，甚至可能不需要深度学习模型，经过一些处理后一个简单的分类器可能就足够了。 最大化信号并最小化图像中的噪声使得手头的问题更容易处理。...相关的代码仓库：https://github.com/bikramb98/image_processing。 1. 先简单再深入: 在应用最新和最好的深度学习解决问题之前，请尝试经典的计算机视觉技术。...进行有意义的增强: 在增强图像时，确保应用的增强技术保留图像的类别并且类似于现实世界中遇到的数据。例如，对狗的图像应用裁剪增强可能会导致增强后的图像不像狗。...随机裁剪等增强如何导致数据损坏的示例 7. 训练集和验证集的数据泄露： 确保相同的图像（比如原始图像和增强图像）不在训练集和验证集中同时出现是很重要的。这通常发生在训练验证集拆分之前就执行数据增强。
本文主要介绍 Flink 的时间概念、窗口计算以及 Flink 是如何处理窗口中的乱序数据。...，数据会源源不断的发送到我们的系统中。...流式计算最终的目的是去统计数据产生汇总结果的，而在无界数据集上，如果做一个全局的窗口统计，是不现实的。 只有去划定一定大小的窗口范围去做计算，才能最终汇总到下游的系统中，用来分析和展示。...611106-20201206105644774-1954287544.png 四、Flink 1.11 版本 中，如何定义水印 所以在 1.11 版本中，重构了水印生成接口。...，以 event 中的时间戳充当了水印，可以这样使用： DataStream dataStream = ...... ; dataStream.assignTimestampsAndWatermarks
本文主要介绍 Flink 的时间概念、窗口计算以及 Flink 是如何处理窗口中的乱序数据。...三、Flink 为什么需要窗口计算 我们知道流式数据集是没有边界的，数据会源源不断的发送到我们的系统中。...流式计算最终的目的是去统计数据产生汇总结果的，而在无界数据集上，如果做一个全局的窗口统计，是不现实的。 只有去划定一定大小的窗口范围去做计算，才能最终汇总到下游的系统中，用来分析和展示。 ?...此时，可以这个事件放到 sideoutput 队列中，额外逻辑处理。 ? 四、Flink 1.11 版本 中，如何定义水印 所以在 1.11 版本中，重构了水印生成接口。...，以 event 中的时间戳充当了水印，可以这样使用： DataStream dataStream = ...... ; dataStream.assignTimestampsAndWatermarks
在优化 SQL 查询以提高性能和减少资源消耗时，可以考虑以下几个方面： 使用索引：为经常被查询的列创建索引，可以大大加快查询速度。同时，避免过多的索引，因为过多的索引会增加写入操作的开销。...编写高效的查询语句：避免使用不必要的连接、子查询和多重嵌套等复杂的查询语句。使用简洁而高效的查询语句，可以减少数据库的负担。 优化数据模型：合理设计数据库的表结构，避免多余的冗余字段和表。...合理使用缓存和分页：使用缓存可以减少对数据库的访问次数，提高性能。而在分页查询中，可以使用游标或者limit关键字来限制返回的结果集，减少资源的消耗。...定期优化和维护数据库：定期进行数据库的优化和维护工作，如重新构建索引、清理无用数据、修复损坏的表等，可以有效提高数据库的性能。...适当进行数据库分区：对于大型数据库，可以考虑将数据进行分区，以减少单个表的数据量，提高查询速度。 避免过多的网络传输：尽量在数据库服务器上进行数据处理，减少网络传输的开销。
在 C++ 中，可以使用以下几种方法来实现高效的多线程并发编程以处理大规模数据计算，并避免常见的竞态条件和死锁问题： 使用互斥锁：使用 std::mutex 类型的互斥锁来保护共享数据的访问。...比如，可以使用 std::parallel_for、std::parallel_reduce、std::parallel_sort 等算法来并行化计算过程。...需要注意的是，在使用多线程并发编程时，还需要注意以下几点： 避免共享数据的频繁访问：尽量减少线程间对共享数据的访问次数，可以通过局部化计算、减少冗余数据等方式来避免。...使用线程安全的数据结构：使用线程安全的数据结构来管理共享数据，如 std::atomic、std::mutex 等。...总之，在 C++ 中实现高效的多线程并发编程需要结合互斥锁、条件变量、原子操作等机制，并正确处理共享数据的访问和同步问题，同时需根据实际情况优化并行化策略和性能。
内容提要： 以用户为中心；最终目标不是让你的网站在任何特定设备上都能运行很快，而是使用户满意。 立即响应用户；在 100 毫秒以内确认用户输入。 设置动画或滚动时，在 10 毫秒以内生成帧。...但因为浏览器需要花费时间将新帧绘制到屏幕上，只有 10 毫秒来执行代码。 在像动画一样的高压点中，关键是不论能不能做，什么都不要做，做最少的工作。...例如，尽可能减少预加载数据，以便你的应用快速加载，并利用空闲时间加载剩余数据。 推迟的工作应分成每个耗时约 50 毫秒的多个块。如果用户开始交互，优先级最高的事项是响应用户。...加载：在 1000 毫秒以内呈现内容 在 1 秒钟内加载你的网站。否则，用户的注意力会分散，他们处理任务的感觉会中断。 侧重于优化关键渲染路径以取消阻止渲染。...你无需在 1 秒内加载所有内容以产生完整加载的感觉。启用渐进式渲染和在后台执行一些工作。将非必需的加载推迟到空闲时间段（请参阅此网站性能优化 Udacity 课程，了解更多信息）。
动态计算：虚拟列表组件会动态计算并调整滚动容器的滚动高度，以确保滚动行为与真实的数据量相匹配，为用户提供准确的滚动体验。...优势 性能提升：通过减少渲染的DOM数量，虚拟列表大幅降低了浏览器的负担，提升了渲染性能，尤其是在处理大量数据时。 响应速度快：用户滚动列表时，界面能够快速响应，因为只需要处理和渲染少量的数据项。...注：这只是一个示例实现，实际应用中可能需要考虑更多的细节和优化，例如处理不同高度的项目、优化大量数据的处理、增加更平滑的滚动处理等。 分批加载 介绍 这个其实也可以归并于惰性加载之中。...浏览器的动画和渲染也是如此。 逐帧渲染的原理基于逐个计算并渲染每一帧动画的方式，以创建连续的动画效果。在Web环境中，逐帧渲染通常依赖于requestAnimationFrame（rAF）方法来实现。...当标签页不在前台时，浏览器也会自动减少requestAnimationFrame的回调频率，以节省计算资源和电能。 帧状态更新： 在每一帧中，您的代码应计算并更新动画的下一状态。
在大型企业级应用中，优化XML数据的存储和检索效率可采取以下措施： 数据库选择：选择适合XML存储和查询的数据库，如Oracle、MySQL、PostgreSQL等。...这些数据库提供了专门的XML存储和查询功能，能够更高效地处理XML数据。 数据库索引：为经常被查询的XML元素或属性创建索引，以加快查询速度。...这样可以减少查询的数据量，并提高查询效率。 数据缓存：将经常使用的XML数据缓存到内存中，以减少数据库查询的次数。使用缓存可以提高访问速度，但需要注意缓存失效和更新的问题。...这种方式可以减少数据库查询的次数，提高效率。 并发控制：采用适当的并发控制策略，如读写锁、乐观锁等，以保证多个并发访问时数据的一致性和正确性。...综上所述，通过选择合适的数据库、优化存储结构、使用缓存和压缩、控制并发和采用异步处理等措施，可以提高XML数据的存储和检索效率，满足高并发访问需求。
腾讯文档团队针对该问题进行优化，通过禁用取色、多卡片离屏渲染等方式实现 FPS 接近 60 帧，提升两倍多。本文将详细介绍其挑战和解决方案，并输出通用的经验方法。希望本文对你有帮助。...智能表格也是一个天然的低代码平台，只要使用开放的增删改查 API 就能实现一个后台管理系统，利用提供的各种视图将数据展示出来。它本质上是一个在线数据库，拥有更丰富的列类型和视图。...当我们优化到这一步发现：在没有出现新的卡片时，滚动的耗时已经非常少了，基本上耗时都在绘制阶段。 绘制阶段的耗时达到了 13 ms 之多。 07 多卡片离屏渲染 绘制阶段要怎么去优化耗时呢？...但在快速滚动的情况下，大部分时间都是没有出现新的分组的，大概率是在可视区内的几个分组移动，所以这种情况下，如果使用整屏渲染，就不得不多去渲染一个分组。...09 总结与思考 腾讯文档团队优化后的FPS接近 60 帧，从 20 多帧提升到 58 帧左右，也就是提升了两倍多。 在这期间，团队总结了相关经验：应该尽量避免滚动的时候有阻塞主线程的耗时操作。
网页不仅应该被快速加载，同时还应该流畅运行，比如快速响应的交互，如丝般顺滑的动画等。...为了保证页面的渲染效果，需要充分了解浏览器是如何处理HTML/JavaScript/CSS的。 渲染流程分为几步？ ?...JavaScript 代码运行在浏览器的主线程上，与此同时，浏览器的主线程还负责样式计算、布局、绘制的工作，如果 JavaScript 代码运行时间过长，就会阻塞其他渲染工作，很可能会导致丢帧。...前面提到每帧的渲染应该在 16ms 内完成，但在动画过程中，由于已经被占用了不少时间，所以JavaScript 代码运行耗时应该控制在 3-4 毫秒。...布局就是计算 DOM 元素的大小和位置的过程，如果你的页面中包含很多元素，那么计算这些元素的位置将耗费很长时间。
持续且快速的版本迭代，很可能产生新问题，使性能劣化。4）应用架构：新版 QQ 依赖一个 NT 核心数据模块（C++ addon），为 UI 提供本地化的数据服务。...聊天列表在静态与滚动过程中，维持消息组件的数量多少决很大程度决定整个 QQ 的内存占用。消息数据从服务端拉取后会存储在本地 DB，根据策略会将当前会话的消息数据缓存在内存中。...只有通过线上内存及性能的采集监控，才有数据指标来观测，从而才能对优化有效性进行验证和决定如何调整优化方向。...其实我们是经过深思熟虑的：首先：全新 QQ 意味着我们应该专注在功能快速迭代上，否则，以 QQ 的体量战线会拉得非常长。...年：解密8亿月活的QQ后台服务接口隔离技术》《以手机QQ为例探讨移动端IM中的“轻应用”》《腾讯原创分享(一)：如何大幅提升移动网络下手机QQ的图片传输速度和成功率》《腾讯原创分享(二)：如何大幅压缩移动网络下
持续且快速的版本迭代，很可能产生新问题，使性能劣化。 应用架构：新版 QQ 依赖一个 NT 核心数据模块（C++ addon），为 UI 提供本地化的数据服务。...聊天列表在静态与滚动过程中，维持消息组件的数量多少决很大程度决定整个 QQ 的内存占用。消息数据从服务端拉取后会存储在本地 DB，根据策略会将当前会话的消息数据缓存在内存中。...聊天消息列表的上屏策略 滚动性能和内存占用之间需要取得平衡，既要最大程度压缩上屏消息数量以节省内存，又要保证滚动性能体验。...只有通过线上内存及性能的采集监控，才有数据指标来观测，从而才能对优化有效性进行验证和决定如何调整优化方向。...其实我们是经过深思熟虑的： 首先，全新 QQ 意味着我们应该专注在功能快速迭代上，否则，以 QQ 的体量战线会拉得非常长。
所以为了解决复杂性的问题，layout 阶段浏览器首先会生成一个和 DOM 树节点大致一一对应的 layout 树，然后遍历该树，将经过计算后得出的位置布局数据填入节点。...但是实际过程中页面是不断更新的，包括滚动、动画、js 等都会改变页面内容。一个完整的渲染过程是很昂贵的，如何高效更新也是讨论的重点。 动态更新过程 ? 首先明确一个概念，帧。...涉及到时间时，每一帧是当前 Web 内容的完整呈现，通常，如果每秒低于 60 帧，滚动和动画就会显得有些卡顿。 ? 第一个优化方向最容易想到，即跟踪改变的部分，复用没有改变的部分。...由于 JS 和渲染都存在于主线程中，因此如果 JS 占据主线程做了耗时的操作，即使渲染很快，页面看起来仍然是比较卡顿的。所以这又引出了下一个优化点，compositing，中文名合成。 ?...最后还是这张图，快速过一下每个步骤，web 内容、生成 DOM 树、解决样式问题、更新布局、生成合成图层、把图层绘制到待显示项列表中、把图层树提交给合成线程、把图层切分为小图块、对图块进行栅格化操作、把
持续且快速的版本迭代，很可能产生新问题，使性能劣化。 应用架构：新版 QQ 依赖一个 NT 核心数据模块（C++ addon），为 UI 提供本地化的数据服务。...聊天列表在静态与滚动过程中，维持消息组件的数量多少决很大程度决定整个 QQ 的内存占用。消息数据从服务端拉取后会存储在本地 DB，根据策略会将当前会话的消息数据缓存在内存中。...[QQ 聊天消息列表的上屏策略] 滚动性能和内存占用之间需要取得平衡，既要最大程度压缩上屏消息数量以节省内存，又要保证滚动性能体验。...只有通过线上内存及性能的采集监控，才有数据指标来观测，从而才能对优化有效性进行验证和决定如何调整优化方向。...其实我们是经过深思熟虑的： 首先，全新 QQ 意味着我们应该专注在功能快速迭代上，否则，以 QQ 的体量战线会拉得非常长。
持续且快速的版本迭代，很可能产生新问题，使性能劣化。 ▶︎ 应用架构：新版 QQ 依赖一个 NT 核心数据模块（C++ addon），为 UI 提供本地化的数据服务。...聊天列表在静态与滚动过程中，维持消息组件的数量多少决很大程度决定整个 QQ 的内存占用。消息数据从服务端拉取后会存储在本地 DB，根据策略会将当前会话的消息数据缓存在内存中。...[QQ 聊天消息列表的上屏策略] 滚动性能和内存占用之间需要取得平衡，既要最大程度压缩上屏消息数量以节省内存，又要保证滚动性能体验。...只有通过线上内存及性能的采集监控，才有数据指标来观测，从而才能对优化有效性进行验证和决定如何调整优化方向。...其实我们是经过深思熟虑的： 首先，全新 QQ 意味着我们应该专注在功能快速迭代上，否则，以 QQ 的体量战线会拉得非常长。
Spring AI的新特性，特别是如何利用全局参数实现CRUD操作和个人待办管理，内容深入、实用性强，对开发者理解智能数据库交互和Spring AI的应用有很大帮助。...滚动加载：捕捉“即将抵达”的瞬间滚动加载的思路并不复杂，但要让它既灵敏又高效，需要关注细节。想象一个用户快速向下滚动时，如果我们实时捕捉滚动事件，并不断检查是否需要加载新图片，很可能造成性能瓶颈。...分页控制：从无尽中寻找秩序为了避免一次性加载过多图片，分页机制将图片数据分块加载。...动态合并数据：每次请求新图片后，将其拼接到现有的 images 数组中，确保新旧图片能无缝显示。总页数计算：利用总图片数量与每页显示数量，推导出整个页面需要的总页数。...在实现的过程中，代码与逻辑的结合需要我们持续优化，为每一帧滚动画面注入丝滑的灵动感。
它基于浏览器的刷新率，调度回调函数的执行，以确保动画和渲染的流畅性和高性能。 使用requestAnimationFrame，开发者可以在每个浏览器刷新帧之前请求执行一个函数。...3.3 数据可视化 在数据可视化的场景中，展示大量的数据并实时更新是一项挑战。使用requestAnimationFrame，可以在每个浏览器刷新帧之前更新数据的可视化状态，并进行相应的渲染。...4.1 实现平滑的滚动效果 下面的示例代码演示了如何使用requestAnimationFrame实现平滑的滚动效果： function smoothScrollTo(targetY, duration...在step函数中，我们根据时间的流逝计算出进度progress，并使用缓动函数easingFunction来调整进度。...通过使用requestAnimationFrame，开发者可以实现平滑的滚动效果、高性能的游戏渲染、复杂的数据可视化和吸引人的UI动效等。
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