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Linux 基金会从 IBM 手中接管 Liquid Prep 项目

在过去的几十年时间里,由于气候变化和降雨减少,农民越来越依靠地下水灌溉农作物。即使在干旱多发地区,农民仍然需要种植耗水量大的农作物,因为这类农作物的需求更稳定,带来的收入也更稳定。 在2019年,作为“Call for Code”项目的一部分,一个 IBM 团队聚在一起,就他们热衷的想法进行了集思广益——由于干旱频发,如何才能帮助发展中国家的农民解决这一巨大的危机。 最终该想法演变成了 Liquid Prep 项目,而该项目也是 Linux 基金会托管的最新项目。Liquid Prep 与安装在农场或花园里的水传感器硬件结合在一起,用于测量土壤的湿度水平。除此之外,他们还有一个"高度可视化且易于使用"的移动端应用,其监测的水分数据将与 IBM 旗下的气象公司(The Weather Company)和存放在 IBM 云端的农作物数据进行对接,以计算出含水量的时间变化表,帮助农民决定是否应该浇灌他们的农作物。 简而言之,该项目主要包含三个组成部分: 用于测量土壤湿度的硬件传感器; 高度可视化且易于使用的移动应用程序; 后端的数据服务为应用程序提供支持。 虽然 Liquid Prep 项目...

DolphinDB丨金融高频因子流批一体计算神器

前言 量化金融的研究和实盘中,越来越多的机构需要根据高频的行情数据(L1/L2以及逐笔委托数据)来计算量价因子。这些因子通常是有状态的:不仅与当前的多个指标有关,而且与多个指标的历史状态相关。以国内的股票市场为例,每3秒收到一个快照,每个股票每天得到4800个快照,计算因子时可能会用到之前若干个快照的数据,甚至之前若干天的数据。若研发环境系统(例如Python)与生产环境系统(例如C++)不同,要维护两套代码,对用户是非常沉重的负担。 今天的推文为大家介绍如何使用DolphinDB发布的响应式状态引擎(Reactive State Engine)高效开发与计算带有状态的高频因子,实现流批统一计算。状态引擎接受在历史数据批量处理(研发阶段)中编写的表达式或函数作为输入,避免了在生产环境中重写代码的高额成本,以及维护研发和生产两套代码的负担。状态引擎确保流式计算的结果与批量计算完全一致,只要在历史数据的批量计算中验证正确,即可保证流数据的实时计算正确,这极大降低了实时计算调试的成本。 1、金融高频因子计算 我们通过一个具体的例子来引入金融高频因子计算的问题。下面这个因子表达式是用Dolph...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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