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当数据库遇上深度学习:AI DataLoader 助力因子管理&模型训练全流程

深度学习模型有能力自动发现变量之间的关系,而这些关系通常是不可见的,这使得深度学习可以挖掘新的因子和规律,为量化投资策略提供更多可能性。在传统的量化策略开发流程中,通常会使用 Python 或第三方工具生成因子,并将其存储为文件。这些因子是构建深度学习模型的基础输入,包括技术指标、波动性指标和市场情绪指标等。随着证券交易规模不断扩大以及因子数据量的激增。传统的文件存储因子作为深度学习模型的输入,面临以下问题: 因子数据过大,内存带宽与存储空间瓶颈 因子数据与深度学习模型集成工程化与成本问题 为应对这些挑战,DolphinDB将数据库与深度学习相结合,开发了 AI Dataloader(为了便于描述,下文使用DDBDataLoader这一更贴近功能实现的类名指代)。该工具用于因子数据的管理和深度学习模型的集成,旨在提高因子数据的效率和管理,并简化与深度学习模型的交互。 总体架构 主要包括以下功能模块: 因子数据存储模块DolphinDB 存储历史因子数据 因子数据推送模块: 即 AI DataLoader(DDBDataLoader) 队列,其内部维护多个工作线程与消息队列,以提高并发性...

PolarDB-X 企业级特性之行级访问权限控制

背景 数据库软件诞生至今,经过了几十年的发展和演进,已经成为IT系统中不可或缺的关键技术。由于数据库存储了大量的敏感数据,因此需要对数据库进行访问控制和权限管理,以保护数据的安全和隐私。MYSQL数据库提供了权限管理功能,通过使用GRANT语句授权用户或用户组对特定数据库对象的操作权限,如全局级别、数据库级别、表级别、视图级别或列级别的权限。PolarDB-X数据库除了普通的权限管理能力,还支持了三权分立、TDE的企业级特性,进一步加强数据库的权限管理、数据加密的能力,防止数据泄露、篡改和损坏,从数据库层面降低了安全风险。 但是MYSQL权限管理能力的最小粒度表级别和列级别,无法针对每个数据行的读写访问进行控制。而这种需求在实际应用场景中是十分常见的,如公司某部门Leader只能查询到该部门的员工信息,其他部门员工信息对其不可见。PolarDB-X数据库实现了基于标签的访问控制(LBAC, Label-based access control)功能,可以在行、列级别对数据访问进行控制,精细化的限制用户对数据的访问和操作,保证了读写数据的安全。下文根据实际应用场景,介绍PolarDB-X...

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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