Csdn是哪个公司的

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2利用新增“动态调分”功能，自动为所有资源开启所有选择，自动调高热门资源所需积分，没有通知作者。

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CSDN总部落户长沙

全球TMT2020年5月11日，CSDN将总部落户长沙。 CSDN创始人蒋涛表示，此次总部落户长沙，将在长沙积极营造开发者产业生态，吸引中国开发者及其上下游服务产业虚拟和实体聚集，建设100亿年产值的集团体系。

CSDN此次签约和落户后，将会继续专注深度赋能中国开发者人群，推动中国重塑本土IT生态。一方面继续深入耕耘开发者学习市场；同时拓展开发者工作和所在企业的需求，并逐步建立全方位的开发者生态服务体系。

CSDN此次落户长沙，还带动了大量上下游关联企业在长沙开展业务和落地，如战略伙伴上市公司中国领先的通信技术服务商宜通世纪、全球网络安全创新500强安恒信息、中国领先的视觉内容服务商视觉中国，核心技术商巨杉数据库、TAOS、Dcloud和大数据公司易观，以及各种数字化技术服务商如伯明顿阿米巴软件和创我软件等。

摘要：

1、关系型数据库： 2019年中国关系型数据库软件市场规模为134亿美元，同比增长308%。， 未来5年整体市场年复合增速为233% ，本土厂商份额持续提升；B端对应数据库的需求额略高于 *** 作系统，且带来高业绩d性，建议关注行业稀缺龙头 太极股份、中国软件 ，以及自研内存数据库 顶点软件、科蓝软件 。

2、科蓝软件： 国内互联网银行解决方案的领军企业，互联网银行解决方案的市占率为167%，位居国内第一，线上金融业务快速增长；数据库呈现爆发式增长，公司并购高端内存数据库， 取得Goldilocks数据库完整自主知识产权 ，在国产数据库中具备竞争力； 阿里间接持股公司34%股权 ， 数据库业务在20年下半年将迎来订单，21-22年实现放量 ，20-21年业绩有望加速成长。

3、精锻 科技 ： 国内精密锻造件龙头，差速器收入占比达到70%以上， 国内市场份额超30% ，受益电动化趋势， 单车价值量有望提升3倍以上 ，目前定点配套全球主流新能源平台；依托精密锻造优势，进军底盘轻量化领域，为德系客户配套；目前资本开支已到达顶峰，后续有望下降， 迎来收入、毛利率双升阶段 。

正文：

1、被忽视的 科技 细分！年增速30%以上，重要性不亚于芯片、 *** 作系统（东吴证券）

①中国关系型数据库软件市场高速发展

根据IDC报告，2019年中国关系型数据库软件市场规模为134亿美元，同比增长308%。其中，传统部署模式市场规模为79亿美元， 公有云模式市场规模为55亿美元。

IDC预测，到2024年，中国关系型数据库软件市场规模将达到382亿美元， 未来5年整体市场年复合增速（CAGR）为233% 。

公有云服务驱动关系型数据库市场快速增长。IDC预计， 公有云关系型数据库软件市场未来5年整体市场年复合增速为355% 。到2024年，中国公有云关系型数据库软件市场规模将达到251亿美元。

②国内数据库市场蓬勃发展

近年来，传统数据库厂商和公有云数据库服务商都在加速产品迭代和推出新的产品。同时新兴数据库厂商不断涌现，包括巨杉数据库、PingCAP、柏睿数据、海量数据、华为、中兴等。

国际数据库厂商增长乏力，本土厂商份额上升，在企业新系统建设中占据优势。

③相关上市公司

B端对应数据库的需求金额略高于 *** 作系统，且较高的净利率给相关公司带来高业绩d性，建议关注国内稀缺关系型数据库龙头 太极股份、中国软件 ，以及自研内存数据库 顶点软件、科蓝软件 。

2、国产数据库隐形龙头！明年订单有望爆发，阿里间接持股3%（兴业证券）

①互联网银行解决方案领军企业

科蓝软件是国内互联网银行解决方案的领军企业，产品实现银行渠道类、业务类和管理类领域全覆盖，包括分布式内存数据库、银行网点智能设备、电子银行系统、互联网金融类系统、网络安全系统以及银行线上线下一体化核心业务系统等。

线上金融业务快速提升，营收稳步增长，电子银行和互联网银行类业务占比近90% 。2019年，公司实现总营收934亿元，同比增长2398%；归母净利润4951万元，同比增长1628%。

银行IT市场规模不断增长，在银行IT解决方案细分市场中，科蓝软件互联网银行解决方案的市占率为167%，渠道类解决方案的市占率为84%，网络银行解决方案子市占率为 185%，移动银行解决方案市占率为173%， 均位居市场第一 。

②数据库爆发式增长，并购高端内存数据库带来新增长机遇

作为数据存储管理软件， 数据库在基础软件领域的地位不亚于芯片、 *** 作系统 ，国产数据库呈现爆发式增长。

18年柯蓝软件收购分布式内存数据库企业SUNJE SOFT 674%的股权，通过数据库产品积极部署信创赛道。 科蓝软件取得Goldilocks数据库完整自主知识产权 ，走高端数据库路线，自主可控、无开源及版权冲突可能，有望打开国产替代空间。

目前，Goldilocks在国内多个银行互联网核心系统完成测试，中国联通Boss大集中系统即采用了SUNJESOFT数据库，已稳定运行5年以上。公司 数据库业务有望在2020年下半年迎来订单，2021-2022年实现放量 。

此外公司还获得了 阿里的间接投资 ， 蚂蚁金服旗下云鑫创业持有公司342%股权 ，并在互联网金融系统上展开深度合作。

3、 汽车 零部件隐形龙头 ！ 核心产品市占率超过30%，单车价值量有望提升3倍（招商证券）

精锻 科技 是国内精密锻造件隐形龙头，差速器市场份额超30%，迎来收入、毛利率双增长阶段。

①受益电动化趋势，差速器单车价值量提升3倍以上

新能源 汽车 通常只有1-2个档位，变速时受到的冲击更大，对差速器强度、精度、总成化性能要求跟高， 单价由100元提升至300元以上 。

公司 差速器收入占比达到70%以上，国内市场份额超30% ，通过研发构筑高壁垒，目前公司已定点配套大众MEB、沃尔沃、通用、福特、蔚来、小鹏、吉利、广汽、北汽等主流新能源平台。

②进军底盘轻量化领域

精密锻造具备较高护城河，公司在国内鲜有对手，第一大客户大众系占比40%，同时配套奔驰、宝马等客户。

为配合客户的国产化配套，公司积极投建转向节、控制臂产能，进军底盘轻量化领域。依托精密锻造的平台能力，由差速器总成横向拓展至新能源电机轴、轴毛坯等相关领域， 单车价值提升至1000元 。

③投入期接近尾声，迎来收入、毛利率双升期

2019年公司资本开支55亿，达到高点，重大项目分别于2019Q3开始陆续达产，预计20年将回落至3亿左右，此后维持在2-3亿水平。

国产数据库如下：

达梦数据库——传统数据库

GBase南大通用——传统数据库

神通数据库——传统数据库

金仓数据库——传统数据库

EsgynDB——新型数据库

SequoiaDB巨杉数据库——新型数据库

Oceanbase——新型数据库

K-DB数据库——传统数据库

OpenBASE

华易数据库Huayisoft DB Server

HUABASE-华鼎数据库

神州OSCAR（北京神舟航天软件技术有限公司研发)

TiDB (国内 PingCAP 团队开发的一个分布式 SQL 数据库)——新型数据库

国产数据库如下：

达梦数据库——传统数据库

GBase南大通用——传统数据库

神通数据库——传统数据库

金仓数据库——传统数据库

EsgynDB——新型数据库

SequoiaDB巨杉数据库——新型数据库

Oceanbase——新型数据库

K-DB数据库——传统数据库

OpenBASE

华易数据库Huayisoft DB Server

HUABASE-华鼎数据库

神州OSCAR（北京神舟航天软件技术有限公司研发)

TiDB (国内 PingCAP 团队开发的一个分布式 SQL 数据库)——新型数据库

1 随机变量的分布函数

2 连续型随机变量及其概率密度

3 重要的连续型随机变量分布

1 随机变量的分布函数

「背景」：对于非离散型的随机变量，其取值不能一一列举出来，因此就不能像离散型随机变量那样使用分布律描述它。非离散型随机变量有很多种，其中「连续型随机变量」极其常见，因此我们重点研究连续型随机变量。对于连续性随机变量，在某个点的概率为，另外，实际中，对于元件的寿命，测量的误差等，研究其落在某个区间的概率更有意义，因此我们引出了随机变量的分布函数

「定义」：设是一个随机变量， 是任意实数，函数

则为的「分布函数」。

❝

虽然对于离散型随机变量，我们可以使用分布律来全面地描述它，但为了从数学上能够统一地对随机变量进行研究，因此，我们针对离散型随机变量和非离散型随机变量统一地定义了分布函数。

❞

「性质」

是一个不减函数

❝

对于任意实数 ,有 成立

❞

，

，

, 即 是右连续的

用分布函数表示事件概率

❝

这里的表示 分布函数 在处理左极限。同理，表示 分布函数 在处理右极限 。

细心的同学也许注意到背景部分提到连续型随机变量在某一个点的概率为0，这里还整 和 搞这么麻烦是为了啥？原因是这部分内容，对连续型和离散型随机变量都成立，离散型随机变量在某一个点有具体的不为0的概率值，因此不能忽略！

❞

2 连续型随机变量及其概率密度

定义，如果随机变量的分布函数,存在非负函数，使对于任意实数有

则称 为「连续型随机变量」 ，其中函数称为的「概率密度函数」，简称「概率密度」

概率密度具有以下性质：

对于任意实数 ，

若在处连续，则有

连续型随机变量，任取一个指定实数的概率为，即

证明如下：

❝

根据分布函数定义，有 ,我们知道 表示 在处理左极限，即 , 由于 在定义域内连续，所以有

❞

相关推论：

这里虽然 , 但随机变量是可以取到 点的， 也就是说 对于事件，如果其发生的概率, 不一定是 不可能事件， 但是如果已经知道 是不可能事件，则必有

连续型随机变量，计算区间概率时，区间端点可有可无，即

由第二条可知，我们假设 , 会发现虽然， 但是却不能取到 点，所以得出结论：对于事件，如果其发生的概率，则不一定是必然事件，但是如果已经知道 是必然事件，则必有

3 重要的连续型随机变量分布

31 均匀分布

若连续型随机变量具有概率密度

则称在区间 上服从「均匀分布」，记作

❝

必要性证明

❞

分布函数

性质

落在子区间内的概率，只跟子区间长度有关，跟子区间位置无关，证明很简单，不再赘述

应用

在公交站台的等车时间，针落在坐标纸上的倾斜角等

32 指数分布

若连续型随机变量具有概率密度

其中为常数，则称服从参数为的「指数分布」，记作

❝

必要性证明

❞

分布函数

性质

「无记忆性」，如果是某一元件的寿命，那么已知原件已经使用了小时，它总共能用至少 小时的条件概率，与从开始使用时算起它至少能用 小时的概率相等，数学表达式为

❝

证明如下

❞

应用

服务系统的服务时间，通话时间，某消耗品的寿命等

33 正态分布

若连续型随机变量具有概率密度

其中为常数，则称服从参数为的「正态分布」或「高斯(Gauss)分布」，记作

❝

必要性证明

很明显, 下面证明

令 ，则

我们先求 的积分，很难直接求出其积分，我们需要用到一个技巧，令

❞

分布函数

性质

正态分布曲线关于 对称

当 时取得最大值，

其他特性，可参考下图理解:

❝

曲线在 处有拐点

曲线以轴为渐近线

离越远，的值就越小，这表明对于同样长度的区间，当区间离越远，落在这个区间的概率就越小

如果固定,改变的值，则图形沿着轴平移，而不改变其形状。被称作位置参数(参考下图**和蓝色的线)

如果固定,改变的值，由于其最大值 随着变小，而变得越尖，因而落在附近的概率变大 (参考下图红色和**的线)

❞

当 时称随机变量服从「标准正态分布」，其概率密度和分布函数分别用和表示，则有

由性质很容易推知:

❝

证明如下：

的分布函数为

❞

❝

第二种证明方法， 令 则

❞

由该引理可知

❝

我们看到，正态分布的值落在内几乎时肯定的事情，这就是「 法则」

❞

设，若 满足条件

，

则称点为标准正态分布的「上 分位点」

应用

在自然现象和社会现象中，大量随机变量都服从或者近似服从正态分布。例如，一个地区的男性成年人身高，测量某零件长度的误差，海洋波浪的高度，半导体器件中的热噪声电流或电压等。后续我们还会介绍正态分布的其他重要特性

数据库

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