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Python Parser 因子计算性能简单测试

一直以来,Python 都在量化金融领域扮演着至关重要的角色。得益于 Python 强大的库和工具,用户在处理金融数据、进行数学建模和机器学习时变得更加便捷。但作为一种解释性语言,相对较慢的执行速度也限制了 Python 在一些需要即时响应的场景中的应用。 同时,由于 GIL(Global Interpreter Lock)的存在,在应对多线程和 CPU 密集型任务时,Python 始终无法充分发挥出硬件性能和并行执行任务的优势。 历时2年,DolphinDB 开发了可以识别 Python 语言的全新脚本引擎 Python Parser,它让用户可以用自己最熟悉的 Python 语法实现计算逻辑,并在 DolphinDB 的计算框架上高效运行,享受到 DolphinDB 高性能和分布式的计算能力。想要体验“高性能+分布式 python ”的朋友,欢迎扫描下方二维码试用。 在这里,我们挑选了6个具有代表性的因子,用 Python Parser 进行了实现,并对比DolphinDB Script 和 Python 的实现进行了简单性能测试,为大家提供一些参考。 测试环境 测试数据 2023...

stone-1.2.3 发布, 一款池化工具包

一:基本介绍 stone, 一个用于池化的Java工具包,内置4个池子 1: JDBC连接池, 由BeeCP移植过来 2: Java对象池,由BeeOP移植过来 3: 任务池, 支持一次任务,定时任务,聚合任务(整体类似 :ThreadPoolExecutor + ScheduledThreadPoolExecutor + ForkJoinPool) 4: 线程同步池(也叫对象等待池),它包含四个子池(结果等待池,信号量等池,状态等待池,Transfer等待池),整体功能类似JUC包中AQS微框架, 并在同步池的基础上,延伸开发了一些类似JUC工具包的类,如下表 工具类名 备注 ReentrantLock 重入锁 ReentrantReadWriteLock 读写锁 StampedLock 奇偶数交替推进,类似日月阴阳替换,所以又叫数字阴阳锁 Exchanger CountDownLatch CyclicBarrier Phaser Semaphore SynchronousQueue 二:锁微性能测试 利用JMH对包下实现的锁进行微性能测试,并和JDK1.8的锁进行对比...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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