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Power Query M表达式管理
power-query
data-goblin/power-bi-agentic-development
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本指南深入讲解了在语义模型分区中使用Power Query M表达式的最佳实践。内容涵盖了如何编写、优化和验证表达式,重点包括保持查询折叠以提高性能,进行早期行过滤和列剪枝,以及利用Power Query API进行数据验证和调试。
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智能交易历史回测及签名
trader-backtest
ruvnet/ruflo
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使用高性能的`neural-trader`引擎执行全面的历史回测,支持前视验证和多指标计算。该工具的核心价值在于利用Ed25519加密算法对回测结果进行签名,为从研究验证到实盘部署提供不可否认的防篡改证据,是量化交易流程的关键安全环节。
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Polars:高性能数据分析框架
polars
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Polars是一个专为Python和Rust构建的超高性能DataFrame库。它基于Apache Arrow,支持惰性求值(Lazy Evaluation)和并行计算,非常适合构建数据抽取、转换和加载(ETL)管道。它能够高效处理大型数据集,是需要超越Pandas性能瓶颈的数据分析和转换的最佳选择。
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