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《SQLServer2008查询性能优化》通过大量实例,详细介绍了SQLServer数据库系统优化的各种方法和技巧。内容涵盖了数据库应用系统中各种性能瓶颈的表现形式及其发生的根源和解决方法,从硬件瓶颈到查询、索引设计以及数据库管理等,贯穿了数据库系统知识的各个方面。以一个实际的工作负载将所有技巧联系起来,并且提供了“宝典”式的实践列表。《SQLServer2008查询性能优化》适合于关心数据库应用系统性能的开发人员和数据库管理人员阅读。通过阅读《SQLServer2008查询性能优化》,不仅可以学习到数据库性能管理的许多知识和技巧,还有助于养成良好的编程习惯,为实现高性能的数据库应用系统打下基础。
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金融行业已经以惊人的速度采用Python,一些大的投资银行和对冲基金使用Python来构建核心的交易和风险管理系统。本书可以帮助开发人员和量化分析人员入门Python,并指导他们掌握Python在计量金融学上的重要应用。 本书通过大量的实用示例并以一个大型的真实案例研究为基础,讲解如何为基于蒙特卡洛模拟的衍生品和风险分析开发一个成熟的框架。本书大部分内容使用了交互式的IPython Notebooks,并包含了如下主题。 基础知识:Python数据结构,NumPy数组处理、用pandas进行时间序列分析,用matplotlib可视化,用PyTables进行高性能I/O操作,日期/时间信息处理和精选的实践。 金融主题:使用了NumPy、SciPy和SymPy的数学技术,例如回归和优化;用于蒙特卡洛模拟、风险价值、风险信用价值计算的推断统计学;用于正态性检验、均方差投资组合优化、主成分分析(PCA
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