供应链金融
Python金融应用编程|金融工程现在用
问：现在上有关numeric analysis的课时，都用Python，实际工作时候呢？答：在金融工程领域，Python不但在用，用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和
运用Golang开发区块链去中心化金融应用
go 编程语言非常适合构建 defi 应用，因为它允许用户编写智能合约、与区块链交互并创建代币。智能合约可用于定义规则和逻辑，库和工具可用于与区块链交互，而实战案例提供了创建代币的示例，允许用户铸造、转移和检查余额。运用 Go 构建区块链去
Hadoop在金融行业的应用
在金融行业，Hadoop主要被应用于以下几个方面：数据仓库和数据湖：金融机构拥有大量的数据，包括交易数据、客户数据、市场数据等。Hadoop可以用作数据仓库和数据湖，帮助金融机构存储和处理这些大规模数据，同时支持数据分析和查询。风险管理：金
MongoDB在金融行业中如何应用
在金融行业中，MongoDB可以应用于多个方面，包括但不限于以下几个方面：数据分析和报告：MongoDB的灵活模式和快速查询能力使其成为处理大量金融数据的理想选择。金融机构可以使用MongoDB存储、查询和分析大规模的交易数据、客户数据、市
人工智能撞上供应链
编程学习网：调研机构麦肯锡公司（McKinsey & Company）预计，通过在供应链中使用人工智能，企业每年能够从中获得1.3万亿美元至2万亿美元的经济价值。
用Go编写金融服务应用程序
随着金融科技的飞速发展，金融行业对于技术的需求也越来越高。建立高可用、高并发的金融服务系统已经成为了金融企业发展的重要任务之一。而Go语言正好具有高并发、高性能、高可维护性等优势，在金融服务的实现上也有着广泛的应用。本文将介绍使用Go语言框
Golang在金融数据分析中的应用
go 适用于金融数据分析，原因包括：高性能、内存高效、跨平台和易于学习。一个实战案例演示了使用 go 分析股市数据：获取数据、进行数据预处理、提取特征、训练模型并预测股票走势。该案例突出了 go 在金融数据分析中的潜力。Go 在金融数据分析
Redis在金融领域中的应用探索
Redis在金融领域中的应用探索摘要：随着金融行业的发展，数据量日益增长，对于处理大规模数据和高并发请求的能力提出了更高的要求。而Redis作为一个高性能的内存数据库，被广泛应用于金融领域。本文将探索Redis在金融领域中的应用，包括缓存、
亚马逊云服务器供应链
亚马逊云服务器供应链具有以下特点：资源池化：用户可以根据自己的业务需求，在一个云服务器上构建自己的资源池，包括计算资源、存储资源、网络资源等，从而提高了灵活性和可扩展性。开放式接口：亚马逊云服务器供应链提供了一系列的API接口，可以方便用户进行资源的配置、监控和自动化运维，降低了运维难度和成本。高可用性：亚马逊云服务器供应链采用多副本容错、热备份等技术，确保用户的业务不受宕机或数据丢失等问题的影响...
区块链将如何改变金融服务业的未来
对世界经济的未来产生巨大影响的技术可能已经出现，它就是“区块链”。区块链是新的技术层，它将对互联网重新布线，并给较旧的传统架构带来威胁。 区块链网络具有潜在地移除中介或中断其当前操作模式的能力，这种革命性的简单协议通过利用分散的公共或私人分
图数据库应用：金融反欺诈实践
1 背景介绍1.1 传统反欺诈技术面临挑战数字技术与金融业的融合发展，也伴随着金融欺诈风险不断扩大，反欺诈形势严峻。数字金融欺诈逐渐表现出专业化、产业化、隐蔽化、场景化的特征，同传统的诈骗相比，数字金融诈骗往往是有组织，成规模的，他们分工明确、合作紧密、协同作
PHP REST API在金融领域的应用案例
php rest api 在金融领域扮演着关键角色，它提供灵活性、可扩展性、安全性和性能。实战案例展示了如何使用 php 和 laravel 构建在线银行 api，实现余额查询、存款、取款和转账的功能。这种 api 可应用于移动银行应用程序
Spring Cloud 在金融科技领域的应用：探索云计算赋能金融创新的前沿
Spring Cloud在金融科技领域备受青睐，通过云计算赋能金融创新，重塑金融服务格局。本文深入探讨Spring Cloud在金融科技的应用，揭示云计算如何推动金融行业变革。
网络私有云存储为金融行业提供了哪些优势
网络私有云存储为金融行业提供的优势有：1、提供海量数据集中存储，能自动恢复故障数据；2、提供HTTPS安全传输技术，提高数据整体的安全性；3、管理员能根据需求自行组合权限并批量授权数据；4、提供系统级的二级回收站功能，能恢复用户误操作、恶意
Golang在金融行业的应用场景与实践
go 语言在金融行业中应用广泛，优势包括高性能、并发性、容错性。应用场景包括高频交易、风险管理、分布式系统、api 开发和数据处理。实践案例包括高频交易平台、风险管理系统、清算系统、市场数据 api 和大数据分析。Go 语言在金融行业的应用
金融信创丨神州信息构建分布式“应用+数据库”体系，树金融信创标杆
2019年中国人民银行发布《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》，提出要持续加强分布式数据库领域底层和前沿技术研究，有计划、分步骤地稳步推动分布式数据库产品先行先试，形成可借鉴、能推广的典型案例和解决方案，为分布式数据库在金融领域的全面
供应链架构——从企业到产业B2B
过去我们研究供应链架构，往往以企业为对象，从单一链条展开，关注供应链上的核心企业（链主）与非核心企业（链属）之间如何进行有效协同，从而提升单一供应链的效率和价值，并与其它供应链展开竞争。为了确保竞争优势，企业往往拒绝共享。因其体系封闭，内生
亚马逊云服务器供应链分析
硬件供应链：亚马逊云服务器的硬件供应链包括CPU、内存、存储、主板、硬盘、固态硬盘、操作系统、驱动程序、电源等。亚马逊会根据产品类型、规格、供应商、产能等因素来制定不同的供应链策略。操作系统供应链：亚马逊云服务器的操作系统供应链包括Kubernetes、Darwin、EpicLabs等。这些操作系统是亚马逊自己研发的，有着自己的生态系统和版本更新机制，因此亚马逊可以控制其安全性和性能。数据库供应链：亚马逊的数据库供应...
云电脑在金融行业的应用前景如何
云电脑在金融行业的应用前景非常广阔。金融行业对于数据处理和计算能力要求较高，而云电脑具有强大的计算和存储能力，可以满足金融机构对于大规模数据处理和分析的需求。在金融行业，云电脑可以应用于多个方面，包括风险管理、交易处理、客户数据分析、人工
