池网科技 一、如何计算凯利公式的仓位系数？
基本上把知乎所有跟凯利公式有关的答案都看了，发现有两个问题，一是推导，90%的答案没把具体的数学推导过程讲明白，二是应用，赌博和投资虽说有共同之处，可是也有细节上的不同，拿来主义显然不可取。
投机中存在两种策略：等价鞅与反等价鞅，等价鞅：输了将赌注翻倍直到赢为止，赢了将赌注恢复至初始值；反等价鞅：总是按现有资金总额的一定比例下注。等价鞅策略致命的弱点是博弈者在连续若干次失败后将没有足够资金继续赌注翻倍的有戏，因为赌注会随着失败次数呈2次方的速度增长，而反等价鞅策略汲取“日取其半，万世不竭”的道理，使得你能够永远的继续这个游戏下去，哪怕成为百万富翁的概率多么小，也是会成功的，而一旦游戏触及你的“止盈”条件，就可以终止游戏，但人的本性是遵循等价鞅策略。
在投机中，若失败则将亏掉所有赌注，而在股市或期市的策略交易中，我们是不会让本金全部损失才会采取行动的，我们需要提前设置一个止损位，若策略曲线触及止损位就会出局，这个止损位会影响下注仓位。推导如下：
在一阶导数为0处获得极大值，可见它是关于胜率、风险收益比、止损比例的函数。观察可知，胜率越高，收益风险比越高，止损越低，则仓位越高，上述关系也符合直观感受。因此最优仓位=（赔率*（1+胜率）-1）/（赔率*止损幅度）。
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二、体变系数？
体积系数，指不同体积的比值。在不同的应用领域有不同的定义。常见有材料体积系数、原油体积系数和天然气体积系数
在“ISO/R 171 塑料--模塑材料体积系数的测定”一文中给出了体积系数的定义 ,即 “模塑材料的体积系数是一定重量的模塑材料的体积与它模塑成形后的体积之比,由此可见,它也是模塑成形后材料的密度与它未模塑成形的表观密度之比” 。这样就可按下式计算体积系数.
体积系数=已模塑成型的材料密度（g/ml）未模塑成型的材料的表观密度（g/ml）
三、体压系数单位？
体电阻
体电阻是指材料两端之间的直流电压与通过电流的比值，它的单位也是欧姆。
名词解释
体电表示静电控制技术中的一个概念，可用来测试材料能直流电的特性。
体电阻：根据ESD DS11.12“静电释放平面材料的体电阻测量”中的定义，体电阻是指材料两端之间的直流电压与通过电流的比值，它的单位也是欧姆。
体电阻系数：指某材料单位厚度上的直流压降与单位面积上通过的电流之比。体电阻系数是材料的基本参数之一，表示其导电性能，单位为欧姆/厘米。
绝缘材料：指表面电阻系数在1×1012欧姆或体电阻系数在1×1011欧姆/厘米以上的材料。绝缘材料的表面或内部基本上没有电流流动，它的电阻很大，难于接地。这种材料内的静电荷会在上面保留很长时间。
导电材料：指表面电阻系数小于1×105欧姆或体电阻系数小于1×104欧姆/厘米的材料。这种材料电阻小，电子在其表面及内部流动非常容易，可流向任何接触到的其它导体或大地。
放电材料：指表面电阻系数大于或等于1×105而小于1×1012欧姆，或体电阻系数大于或等于1×104而小于1×1011欧姆/厘米的材料。
静电屏蔽材料：指导电层每毫米厚度的表面电阻系数小于1×104欧姆，或体电阻系数小于1.0×103欧姆/厘米的材料，采用这种材料制作的法拉第保护罩可防止静电敏感器件受到静电的影响。
测量方法
体电阻率是材料直接通过泄漏电流的能力的度量。体电阻率定义为边长1厘米的立方体绝缘材料的电阻，并表示为欧姆-厘米。测量体电阻率时，将样品放在两个电极之间，并在两个电极之间施加一个电位差。产生的电流将分布在测试样品的体内，并由皮安计或静电计来测量。电阻率则由电极的几何尺寸和样品的厚度计算出来：
体电阻
其中：ρ = 体电阻率（欧姆-厘米）
KV = 由测试盒的几何尺寸决定的体电阻率测试盒的常数（厘米2）
V = 施加的电压（伏特）
I = 测得的电流（安培）
t = 样品的厚度（厘米）
四、大数据 数仓
大数据与数仓：优化企业数据管理的利器
在当今信息爆炸的时代，企业面临着海量的数据涌入和管理的挑战。在这个背景下，大数据和数仓成为了企业优化数据管理的利器。通过有效地利用大数据和建设健壮的数据仓库，企业能够更好地理解客户、优化业务流程、提高决策效率，从而赢得市场竞争的优势。
大数据的价值
大数据指的是巨大规模和复杂性的数据集合，这些数据在传统数据库工具无法处理的情况下得以利用。大数据的核心在于挖掘数据背后的价值，通过分析海量数据，发现隐藏的模式和规律，帮助企业做出更准确的决策。
数仓的概念
数仓（Data Warehouse）是指将企业内部各个系统的数据集成到一个统一的数据库中，并对数据进行清洗、转换和整合，以支持企业分析和决策制定的过程。数仓可以实现数据的一体化管理和统一视图，为企业提供高质量的数据支持。
大数据与数仓的关系
大数据和数仓并非孤立的概念，而是相辅相成、互为补充的关系。大数据强调的是处理海量、多样化的数据，而数仓更注重数据的整合和标准化。有效地结合大数据和数仓，可以实现数据的全面管理和充分利用，为企业决策提供更加可靠的支持。
大数据与数仓的优势
结合利用大数据和数仓带来的优势主要包括：
- 更加全面的数据视图，帮助企业全面了解业务情况；
- 更快速的数据分析和决策支持，提高工作效率；
- 更精准的数据预测和趋势分析，降低决策风险；
- 更好的数据整合和共享，避免数据孤岛和重复建设。
大数据与数仓在企业中的应用
大数据与数仓在企业中有着广泛的应用场景，主要包括：
- 市场营销：通过大数据分析客户行为和偏好，有针对性地进行营销活动；
- 风险管理：利用大数据预测风险事件，制定应对措施；
- 供应链管理：优化供应链流程，降低成本，提高效率；
- 金融服务：利用大数据分析客户信用等级，量身定制金融产品。
结语
大数据与数仓作为企业数据管理的利器，正逐渐成为企业发展的必备利器。通过充分利用大数据分析技术和建设健壮的数据仓库，企业可以更好地应对日益复杂的市场环境，实现业务的持续创新和发展。
五、京东的仓系数是指什么？
就是京东自己仓库配送。 网购的两种配送模式 【1】传统网络型配送模式(收件→转运→转运→派件)【传统网购，类似于淘宝卖家】 【2】仓配模式(前置仓→派件)【类似京东自营，苏宁自营等...】 所以京东整合第三方扩大这种原有的优势【2】 京东第三方卖家可以申请入驻京东仓库，然后由京东仓库代替卖家直接由京东物流配送，解决了卖家受第三方快递所影响配送时效的一个弊端。 近年来京东在全国疯狂扩建仓库为京东和天猫之战换区优势，毕竟大家在同一商品同一价格的前提下，快递时效才是我们的首选不是吗？这也是京东的最大优势之一。
六、分体仓和一体仓的区别？
分体仓与一体仓的最大区别在于存放货物的方式不同。分体仓是由不同的房间或区域组成的，每个区域都有自己的入口，货物需要依次放置在每个区域内。一体仓则是整体结构的仓库，货物可以在仓库的任何一个位置存放。分体仓的存储效率较低，因为货物需要依次放置在每个区域内，而且操作人员需要花费更多的时间和精力去调度货物。但是分体仓的安全性较高，如果一个区域被盗了，其他区域的货物仍然可以得到保障。一体仓能够更有效地利用空间资源，提高存储效率，减少时间成本。但是，如果货物的数量很大，仓库内的存储及管理就会变得更加复杂，安全性也相应下降。
七、一体仓和分体仓哪个好？
一体仓好些。因为一体仓比较集中，易于管理。在资源整合上比较有优势。既节约租地成本，又减轻雇人的压力。虽然物资储备上会比较杂乱，但在物流的配送上却有着方便的优势。功能全面，全覆盖，不用担心意外情况会影响经营，造成一些可以避免的损失。
八、大数据分仓网络
大数据分仓网络的重要性与作用
随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为各行各业不可忽视的重要资源。在这个信息爆炸的时代，如何高效地管理、分析和利用海量数据成为了企业发展的关键。而大数据分仓网络作为大数据管理和分析的重要工具，发挥着不可替代的作用。
大数据分仓网络是指将企业内部不同数据源的数据进行整合、归档和管理，以便更好地进行数据分析和应用。通过搭建一个完善的大数据分仓网络，企业能够更快速地获取、处理和分析数据，从而为决策提供有力支持，并发掘出潜在的商业机会。
大数据分仓网络的优势
大数据分仓网络的建设可以带来诸多优势，包括但不限于：
- 数据整合：将企业内部散落在各个系统中的数据进行整合，避免数据孤岛现象，形成数据闭环。
- 数据归档：对历史数据进行归档管理，保证数据的完整性和可追溯性。
- 数据分析：为企业提供更广泛、更深入的数据分析能力，帮助企业发现数据背后的规律和价值。
- 决策支持：通过分析大数据，为企业决策提供科学依据，降低决策风险。
- 商业机会：挖掘潜在的商业机会，帮助企业更好地把握市场和消费者需求。
如何构建高效的大数据分仓网络
要构建一个高效的大数据分仓网络，企业需要做好以下几个方面的工作：
- 需求分析：明确企业的数据需求和目标，确定构建大数据分仓网络的目的和范围。
- 架构设计：设计合理的大数据架构，包括数据存储、数据处理和数据分析等组成部分。
- 技术选型：选择适合企业实际情况的大数据处理技术和工具，如Hadoop、Spark等。
- 数据清洗：对原始数据进行清洗和转换，确保数据质量和一致性。
- 数据集成：将各个数据源的数据整合到一个统一的数据仓库中，实现数据共享和交换。
- 数据安全：加强数据安全管理，保护数据的机密性和完整性，防止数据泄露和损坏。
- 性能优化：优化大数据分仓网络的性能，提高数据处理和分析的效率。
大数据分仓网络的未来发展趋势
随着人工智能、物联网和云计算等新技术的不断发展，大数据分仓网络也将迎来新的发展机遇和挑战。
未来，大数据分仓网络将更加智能化，实现自动化的数据管理和分析，提供更加智能、个性化的数据服务。同时，大数据分仓网络还将更加开放和共享，实现多数据源的无缝对接和整合，为企业创新和发展提供更广阔的空间。
总的来说，大数据分仓网络作为大数据管理和分析的重要工具，将继续发挥着不可替代的作用，在企业决策、运营和创新中发挥着越来越重要的作用。
九、实时数仓和离线数仓数据差异？
实时数仓和离线数仓在数据处理和存储方面有明显差异。实时数仓主要用于快速处理实时数据，具有低延迟和高吞吐量的特点，适用于对实时数据进行快速分析和决策。
而离线数仓则更注重数据的历史积累和长期分析，用于存储大量的历史数据，并支持复杂的数据处理和深度挖掘。
在实时数仓中，数据通常是最新的，而在离线数仓中，数据则是经过整理和清洗后的历史数据。因此，两者在数据处理的速度、精度以及应用场景上有所不同。
