dea

数据加密算法（Data Encryption Algorithm，DEA）是一种对称加密算法，很可能是使用最广泛的密钥系统，特别是在保护金融数据的安全中，最初开发的DEA是嵌入硬件中的。通常，自动取款机（Automated Teller Machine，ATM）都使用DEA。它出自IBM的研究工作，IBM也曾对它拥有几年的专利权，但是在1983年已到期后，处于公有范围中，允许在特定条件下可以免除专利使用费而使用。1977年被美国政府正式采纳。 数据加密标准DES 　　DES的原始思想可以参照二战德国的恩格玛机，其基本思想大致相同。 传统的密码加密都是由古代的循环移位思想而来 ，恩格玛机在这个基础之上进行了扩散模糊。但是本质原理都是一样的。现代DES在二进制 级别 做着同样的事：替代模糊，增加分析的难度。 加密原理 　　DES 使用一个 56 位的密钥以及附加的 8 位奇偶校验位，产生最大 64 位的分组大小。这是一个迭代的分组密码，使用称为 Feistel 的技术，其中将加密的文本块分成两半。使用子密钥对其中一半应用循环功能，然后将输出与另一半进行“异或”运算；接着交换这两半，这一过程会继续下去，但最后一个循环不交换。DES 使用 16 个循环，使用异或，置换，代换，移位操作四种基本运算。 基本原理 基本原理 　　入口参数有三个:key、data、mode。

MACD指标的含义、用法及计算原理，请自己百度不啰嗦，直接上干货-代码如下： Set rstStockHistroy = dbsDatabase.OpenRecordset("SELECT...... ", dbOpenDynaset) rstStockHistroy.MoveLast intrecordcounter = rstStockHistroy.RecordCount rstStockHistroy.MoveFirst 'MsgBox ("记录:" & rstStockHistroy(0).Value) For intcounter = 1 To intrecordcounter '从上市首日开始计算 If intcounter = 1 Then '上市首日 rstStockHistroy.Edit rstStockHistroy(9) = 0 'DIFF rstStockHistroy(10) = 0 'DEA rstStockHistroy(11) = 0 'BAR rstStockHistroy.Update End If If intcounter = 2 Then '上市次日 rstStockHistroy.MovePrevious sigPreClose = rstStockHistroy(2) sigPreDEA = rstStockHistroy(10)

Mike is frantically scrambling to finish his thesis at the last minute. He needs to assemble all his research notes into vaguely coherent form in the next 3 days. Unfortunately, he notices that he had been extremely sloppy in his calculations. Whenever he needed to perform arithmetic, he just plugged it into a calculator and scribbled down as much of the answer as he felt was relevant. Whenever a repeating fraction was displayed, Mike simply reccorded the first few digits followed by "...". For instance, instead of "1/3" he might have written down "0.3333...". Unfortunately, his results

一、概述 目前，开发出一种技术，通过明确地考虑多种投入（即资源）的运用和多种产出（即服务）的产生，利用线性规划的方法，用来比较提供相似服务的多个服务单位之间的 效率 ，这项技术被称为数据包络线分析（DEA）。 二、特点及应用 1.适合用于多输出-多输入的有效性综合评价问题，在处理所输出-多输入的有效性评价方面具有绝对优势 2.应用DEA方法建立模型前无需对数据进行量纲化处理 3.无需任何权重假设 比如，可以用于对各省发展状况进行评判、 企业管理 者评估一所快餐分销店、银行支行、健康诊所或初等学校的 生产力 等 三、算法详解 DEA是一个线形规划模型，表示为产出对投入的比率。通过对一个特定单位的效率和一组提供相同服务的类似单位的绩效的比较，它试图使服务单位的效率最大化。在这个过程中，获得100%效率的一些单位被称为相对有效率单位，而另外的效率评分低于100%的单位本称为无效率单位。 1) 定义变量 设Ek（k=1，2，……， K）为第k个单位的效率比率，这里K代表评估单位的总数。 设uj（j=1，2，……， M）为第j种产出的系数，这里M代表所考虑的产出种类的总数。变量uj用来衡量产出价值降低一个单位所带来的相对的效率下降。 设vI（I=1，2，……，N）为第I种投入的系数，这里N代表所考虑的投入种类的综合素。变量vI用来衡量投入价值降低一个单位带来的相对的效率下降。

clc,clear format long x = xlsread ( 'data.xlsx' ) ; %把原始数据保存在纯文本文件data.txt中 X = x ( :, [ 1:3 ] ) ; %X为输入变量，3为输入变量的个数这里可以自己设置 X = X '; Y=x(:,[4:5]);%Y为输出变量，5（3+2），2为输出变量的个数这里可以自己设置 Y=Y' ; n = size ( X ',1);m=size(X,1);s=size(Y,1); A=[-X' Y ']; b=zeros(n,1); LB=zeros(m+s,1);UB=[]; for i=1:n; f=[zeros(1,m) -Y(:,i)' ] ; Aeq = [ X ( :,i ) ',zeros(1,s)];beq=1; w(:,i)=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); E(i,i)=Y(:,i)' *w ( m+1:m+s,i ) ; end theta = diag ( E ) '; fprintf(' 用DEA方法对此的相对评价结果为：\n' ) ; disp ( theta ) ; omega = w ( 1:m,: ) mu = w ( m+1:m+s,: ) 转载自https://blog.csdn.net/qq_41686130/article/details

简单来说，dea算TFP是这个意思。 因为没有找到python算dea的很多资料，不知道怎么下手，用了网上一个人写的代码结果也是错的，还有别的方法太复杂。查到一个 pydea 包，也没看到任何人用过。 最后查了一下，发现R有成熟的包，函数看起来也很简单，就用了一下。 弄了半天，男朋友又不要算这个指标了，他根本不知道这个指标是什么意思，就让我算。好想杀他。 总觉得上课的时候老师讲过一点DEA，总觉得说过，但是什么都想不起来了。 ### library(foreign) #可以直接读取stata12以下格式的 df <- read.dta("auto.dta") library(readstata13) #可以读取stata13.stata14格式的 df <- read.dta13("auto.dta") x=firmlevel[,c(6,3)] #提取第6列和第3列 library(readstata13) library(Benchmarking) firmlevel=read.dta13("E:/文件/zcy数据/200107 firm level.dta", convert.factors=F) x=firmlevel[,c(6,3)] y=firmlevel[,7] str(firmlevel) x<- data.frame(a,b) a<- c(1,2,3) b<- c

MACD指标 算法原理 一、DIF的实质 DIF=收盘价的短期指数移动平均与长期指数移动平均的差值，当两条EMA线交叉时，DIF线正好穿越0轴。 1、DIF上穿0轴，表明EMA（CLOSE，SHORT）线上穿EMA（CLOSE,LONG）线，市场处于多头行情中。 2、DIF下穿0轴，表明EMA（CLOSE，SHORT）线下穿EMA（CLOSE,LONG）线，市场处于空头行情中。 二、DIF的波幅 短期EMA与长期EMA对于当前价格变动的敏感性是不同的，短期EMA对于当前价格变动的反应总是较长期EMA更为敏感。也就是说，当前价格的变动总是首先在短期EMA中得到反应，然后才会在长期EMA中得到反应。 只有当价格在近期变动比较剧烈时，DIF的值才会较大，因此，DIF指标也是一个乖离率指标。不要用DIF值的拐头来作预测，事实上，DIF的拐头远没有穿越０轴更有意义。 三、趋势跟随法 趋势跟随法：中长线的趋势跟随方法，短线客还需优化。 在DIF上穿０轴时买入。 如DIF不跌穿０轴，则持有。 一直到DIF向下跌穿０轴，一量跌穿，则卖出。 四、DEA线 DEA：EMA(DIF,MID);DEA线是DIF线的MID日（标准参数是9日）的指数移动平均线。 当DIF线处于DEA线之上，且DIF线处于0轴以上（即处于多头行情中）时，表明多头行情仍然会得以持续。 当DIF线处于DEA线之下

MACD称为异同移动平均线，是从双指数移动平均线发展而来的，由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。MACD的意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势，但阅读起来更方便。MACD的变化代表着市场趋势的变化，不同K线级别的MACD代表当前级别周期中的买卖趋势。 故MACD指标是由两线一柱组合起来形成，快速线为DIF，慢速线为DEA，柱状图为MACD。在各类投资中，有以下方法供投资者参考： 1.当DIF和DEA均大于0(即在图形上表示为它们处于零线以上)并向上移动时，一般表示为行情处于 多头行情 中，可以买入 开仓 或 多头持仓 ； 2.当DIF和DEA均小于0(即在图形上表示为它们处于零线以下)并向下移动时，一般表示为行情处于 空头行情 中，可以卖出开仓或观望。 3.当DIF和DEA均大于0(即在图形上表示为它们处于零线以上)但都向下移动时，一般表示为行情处于下跌阶段，可以卖出开仓和观望； 4.当DIF和DEA均小于0时(即在图形上表示为它们处于零线以下)但向上移动时，一般表示为行情即将上涨，股票将上涨，可以买入开仓或多头持仓。 指数平滑异同移动平均线，简称MACD

死锁处理流程： show full processlist; # 获得当前所有数据库连接 select id, db, user, host, command, time, state, info from information_schema.processlist where command != 'Sleep' order by time desc\G; show engine innodb status; # 查看innodb的事务. select * from information_schema.innodb_trx;# 查找当前事务 select * from information_schema.innodb_locks;# 查找当前已经锁定的事务 select * from information_schema.innodb_lock_waits;# 查找当前等待锁的事务 # 联系业务，确定是否可杀。 kill 线程id;# 若是lock tables语句锁定，则比较麻烦 来源： https://www.cnblogs.com/igoodful/p/11962303.html

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 由 翻译 强力驱动 问题: I have this code ggplot () + stat_density ( kernel = "biweight" , aes ( x = fd , colour = id ), data = foo1 , position = "identity" , geom = "line" )+ coord_cartesian ( xlim = c ( 0 , 200 ))+ xlab ( "Flood Duration" )+ ylab ( "Density" )+ ggtitle ( "PDFs of Flood Duration" )+ ggsave ( "pdf_fd_conus.png" ) And I wrote this function pdf . plot <- function ( data , x , xl , yl , title , save ){ ggplot () + stat_density ( data , kernel = "biweight" , aes_string ( x = x , colour = 'id' ), position = "identity" , geom = "line" )+ coord