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给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。 你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回
外部数据共享 场景描述 准备数据 发布数据集 创建实时隐匿查询作业 执行实时隐匿查询作业 父主题： 实时隐匿查询场景
一、题目要求 给你一个整数数组 prices ，表示一支股票的历史每日股价，其中 prices[i] 是这支股票第 i 天的价格。 一个平滑下降的阶段定义为：对于连续一天或者多天 ，每日股价都比前一日股价恰好少 1 ，这个阶段第一天的股价没有限制。
该API属于MetaStudio服务，描述: 该接口用于获取生成的数字人表情驱动数据接口URL: "/v1/{project_id}/fas-jobs/{job_id}"
发送音频数据 在收到“开始识别”的响应之后，可以开始发送音频数据。为节省流量，音频以二进制数据帧形式（binary message）的方式发送。 音频数据将分片发送，也即在获得一定量音频数据的同时就可以发送一个binary message，每个分片建议在50ms~1000ms之间
一、leetcode算法 1、买卖股票的最佳时机1.1、题目1.2、思路1.3、答案 一、leetcode算法 1、买卖股票的最佳时机 1.1、题目 给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
该API属于IoTAnalytics服务，描述: 通过API数据源上报设备数据接口URL: "/v1/{project_id}/datasources/{datasource_id}/dev-data"
WAY网关得到的数据存在的情况：1、实时指标查询接口-》获取技能监控指标，http(s)://ip:port/cmsgateway/resource/rindex/skill在场景过程3时，查询技能队列2，获取到“”的数据为0，查询技能队列1，获取到的数据为1.【问题】a. 为什么此时是技能队列2
使用模板导入数据 功能介绍 按照所使用的模板格式导入数据。使用该功能前，需要创建好可使用的数据导入模板，在模板中定义数据的映射规则，调用接口时需指定模板名称，在该模板中，需要指定对应的操作脚本。因数据导入可能耗时较长，该接口不会立即返回导入结果。导入
最近打算写一个用于股票体检的软件，比如股权质押比过高的股票不合格，ROE小于10的股票不合格，PE大于80的股票不合格等等等等，就像给人做体检一样给股票做个体检。也实现了一些按照技术指标、基本面自动选股，实盘买卖点回测功能等等
该API属于MetaStudio服务，描述: 该接口用于获取生成的数字人驱动数据,包括语音、表情、动作等。接口URL: "/v1/{project_id}/ttsa-jobs/{job_id}"
未来值的模型。时间序列预测广泛用于非平稳数据。非平稳数据被称为数据，其统计特性（例如均值和标准差）不随时间恒定，而是这些指标随时间变化。 这些非平稳输入数据（用作这些模型的输入）通常称为时间序列。时间序列的一些示例包括随时间变化的温度值、随时间变化的股票价格、随时间变化的房屋价格等。因此
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像现在我们需要进行股票信息的查询，那么就需要找到一个可以提供数据查询的接口，看看这个接口如何申请使用，以及返回的对象都有哪些字段，是否符合我们的预期。 这里小傅哥找到了一个聚合数据的接口，不过只能免费100次/天调用，如果你有更好的可以更换下。 接口：http://web
新模型，如利用注意力机制的grid-LSTM。当然，随机过程告诉我们股票交易是一个鞅过程（😀），所以实现真正意义的股票预测是多么强大的LSTM也无法真正实现的，不过股票交易的历史数据确实为我们提供了丰富的大数据和机器学习素材。这篇博客到这里也该结束了，期待着下次再会！
该API属于Live服务，描述: 查询上行带宽数据。 最大查询跨度31天,最大查询周期1年。接口URL: "/v2/{project_id}/stats/up-bandwidth/detail"
实时数据 您可以查看音视频通话的规模、体验、网络指标的实时数据和分析图表，实时掌握项目整体动态，及时识别异常通话体验和异常根因。 注意事项 “实时数据”中的数据仅供数据分析和质量问题查询，计费数据请以账单为准。 由于统计数据需要时间，可能会有5分钟以内的延迟。 查询说明 支持查询最近24小时的实时数据。
【适用于Studio 3.0及以上版本】从网页上获取大量结构化数据（表格数据）是一个非常典型的RPA应用。演示场景：从某股票网站（q.10jqka.com.cn）获取多支股票的数据，并保存到excel中。开发说明：整个过程仅需使用“网页数据拾取”一个关键控件即可完成。备注：网页未打开的情况下
本文对数据实时入湖从原理和实战做了比较多的阐述，在完成实时数据入湖SQL化的功能以后，入湖后的数据有哪些场景的使用呢？下一个目标当然是入湖的数据分析实时化。比较多的讨论是关于实时数据湖的探索，结合所在企业数据特点探索适合落地的实时数据分析场景成为当务之急。 随着数据量的持续增大，和业务对时效性的严苛要求，基于Apache
新建数据标准 数据标准是用于描述公司层面需共同遵守的数据含义和业务规则，它描述了公司层面对某个数据的共同理解，这些理解一旦确定下来，就应作为企业层面的标准在企业内被共同遵守。 数据标准，也称数据元，由一组属性规定其定义、标识、表示和允许值的数据单元，是不可再分的最小数据单元。您可
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