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风控引擎如何快速添加模型，并实时了解运行状态？
模型就是基于目标群体的大规模采样数据，挖掘出某个实际问题或客观事物的现象本质及运行规律，利用抽象的概念分析存在问题或风险，计算推演出减轻、防范问题或风险的对策过程，并形成一套体系化的策略或规则集。而风控模型是指在金融、保险、电商等领域中，通过利用数据分析和算法技术对风险进行评估和控制的一种模型。它是 ......
Flink SQL基本语法
在 flink sql 中，对表名、字段名、函数名等是严格区分大小写的，为了兼容 hive 等其他仓库，建议建表时，表名和字段名都采用下划线连接单词的方式，以避免大小写问题。 比如 hive ，是不区分大小写的，所有大写字母最终都会被系统转化为小写字母，此时使用 flink sql 去读写 hive ......
ABAP新语法
*& * *& Report ZAXYT_FI_0905 *& * *& *& * REPORT ZAXYT_FI_0905. * 1. 変数定義 *変数の定義 *＜ABAP7.4より前＞ *・変数はプログラムやルーチンの先頭でまとめて定義する *・宣言時に型の定義が必要 DATA L_STR TY ......
openpyxl模块，把字典存入一个表格
# 背景 使用python 把字典存入一个Excel表格 在开发过程中，我们经常需要将数据保存到Excel中以便于后续分析和处理。Python提供了许多库来处理Excel文件，其中最流行的是openpyxl库。 # 安装 ``` pip install openpyxl ``` # 使用 ``` f ......
JavaScript的一些特殊语法
代码示例，JavaScript语言中，给function前加上感叹号!的作用是什么呢？ !function () {}(); 添加“！”的目的JavaScript 中的函数之前是将其转换为函数表达式并立即调用它。这也称为立即调用函数表达式 (IIFE) 参考：javascript - What do ......
三维模型OBJ格式轻量化的数据压缩与性能平衡分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
三维模型OBJ格式轻量化压缩在大规模场景的加载和渲染的作用分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
在NW.js中安装Node原生模块
在NW.js中安装Node原生模块 使用NPM安装 对于LTS版本 如果您使用的是LTS版本，在 Windows, 在使用 node-gyp 或 npm安装原生模块之前,您需要用这个文件 替换系统中的 <npm-path>\node_modules\node-gyp\src\win_delay_lo ......
R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24334 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行 1. 了解 Stan 统计模型可以在R或其他统计 ......
Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？ 有25个变量： ID： ......
速览 PHP 基础语法
# 1. Hello World ```php Hello,World! ``` # 2. 注释 // /**/ # 3. 数据类型 | 数据类型 | 类型中文名 | 类型名 | | | | | | 标量类型 | 布尔型 | boolean | | | 整型 | integer | | | 浮点型 ......
rocketmq的转发模型
1.模型 2.消息模型 RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成，其中Producer 负责生产消息，Consumer 负责消费消息，Broker 负责存储消息。Broker 在实际 部署过程中对应一台服务器，每个 Broker 可以存储多个Topic的消 ......
大模型时代的推荐系统Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs)
文章地址：https://arxiv.org/abs/2307.02046 笔记中的一些小实验中的模型都是基于GPT-3.5架构的ChatGPT模型。 本文主要讲述了比较具有代表性的方法利用LLM去学习user和item的表示，从预训练、微调和提示三个范式回顾了近期用于增强推荐系统的LLM先进技术， ......
金蝶云星空BOS设计器语法汇总
目录： 文本值转数值 一、文本值转数值 场景： 文本不为空，转换，否则为0 详细设计： 字段所属的实体上的实体服务规则添加实体服务规则： 条件设置： 文本标识 <>null And len(文本标识 .strip())>0 1、文本值转整数 int(x)：将x转换为一个整数 效果： 正常： 输入错误 ......
《费曼学习法：理解更快、保留更高，27个高级学习模型》
作者：彼得·霍林斯 推荐指数：一般，但非常值得一读： 缺点： 条理不清晰：全书读完并不能确定27个高级学习模型是哪些； 内容重复：前后章节一些内容是重复出现的，例如学习步骤； 优点： 观点清晰； 技巧实用； ......
多线程|生产者消费模型
在正式介绍生产者消费者模型之前，我们先来认识一下阻塞队列。 阻塞队列是特殊的队列，是在先进先出的基础上加了一些特殊的功能： 1）如果队列为空，线程要执行出队操作时，就会进入阻塞，阻塞直到另一个线程往队列里添加元素； 2）如果队列满了，线程要进行入队操作时，就会进入阻塞，直到有另一个线程从队列里取走元 ......
已知16进制和透明度，使用JS语法求他们在一起的rgba。可以参考下面代码：
事件起因：最近做的一个大转盘游戏页面样式编辑，背景透明度调整的时候，会导致字体一起变动，于是需要将背景演示的16进制和透明度一起转换成rgba。 function hexToRgba(hex, alpha) { // 去掉可能包含的 "#" 符号 if (hex.startsWith("#")) { ......
git submodule 子模块的管理和使用
Git子模块是Git仓库中的一个特殊类型的存储库，允许您将一个Git仓库嵌套在另一个Git仓库中。这对于管理项目的依赖或者在多个项目之间共享代码非常有用。以下是有关如何管理和使用Git子模块的一些基本操作： # 添加子模块 要将子模块添加到您的Git仓库中，可以使用以下命令： ```bash git ......
Markdown语法
# Markdown学习 ## 标题 ### 三级标题 #### 四级标题 ## 字体 **Hello,World!** *Hello,World!* ***Hello,World!*** ~~Hello,World!~~ ## 引用 > 走过苦逼的日子，才能走向人生巅峰 ## 分割线 *** ## ......
Markdown语法学习
# Markdown学习 标题：（#+空格,几级就是几个，最多6级） ## 二级标题 ### 三级标题 #### 四级标题 ## 字体 **Hello，World！**（两边**，加粗） *Hello，World！*（两边*，斜体） ***Hello，World！***（两边***，斜体） ~~He ......
Ziya-LLaMA-13B 模型在GPU 上部署
# Ziya-LLaMA-13B 模型在GPU 上部署 Ziya-LLaMA-13B是IDEA-CCNL基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前姜子牙通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习 ......
sklearn库主要模块功能简介
1.sklearn库简介 sklearn，全称scikit-learn，是python中的机器学习库，建立在numpy、scipy、matplotlib等数据科学包的基础之上，涵盖了机器学习中的样例数据、数据预处理、模型验证、特征选择、分类、回归、聚类、降维等几乎所有环节，功能十分强大。与深度学习库 ......
Nginx 监控模块
# Nginx 监控模块 # 1. 编译环境 ```sh yum -y install gcc gcc-c++ pcre pcre-devel zlib-devel expat-devel #缺少C++环境提示在安装这个 openssl openssl-devel ``` # 2. 软件包 ```s ......
聊聊HuggingFace如何处理大模型下海量数据集
翻译自： [Big data? 🤗 Datasets to the rescue!](https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter5/4?fw=pt#big-data-datasets-to-the-rescue "Big data? 🤗 Dat ......
量化自定义PyTorch模型入门教程
在以前Pytorch只有一种量化的方法，叫做“eager mode qunatization”，在量化我们自定定义模型时经常会产生奇怪的错误，并且很难解决。但是最近，PyTorch发布了一种称为“fx-graph-mode-qunatization”的方方法。在本文中我们将研究这个fx-graph- ......
BOSHIDA 关于DC电源模块的过流保护功能说明
BOSHIDA 关于DC电源模块的过流保护功能说明 DC电源模块是一种常见的电源供应模块，广泛应用于各种电子设备和系统中。为了确保电源模块的安全和可靠性，通常会设置过流保护功能。 过流保护功能是指当电源模块输出电流超过额定电流时，会自动切断输出，以避免电源模块损坏或设备损坏。下面我们来详细介绍一下D ......
mybatis源码学习-3-解析器模块
> 写在前面,这里会有很多借鉴的内容,有以下三个原因 > > 1. 本博客只是作为本人学习记录并用以分享,并不是专业的技术型博客 > 2. 笔者是位刚刚开始尝试阅读源码的人,对源码的阅读流程乃至整体架构并不熟悉,观看他人博客可以帮助我快速入门 > 3. 如果只是笔者自己观看,难免会有很多弄不懂乃至理 ......
使用自动模型
本文通过文本分类任务演示了HuggingFace自动模型使用方法，既不需要手动计算loss，也不需要手动定义下游任务模型，通过阅读自动模型实现源码，提高NLP建模能力。 一.任务和数据集介绍 1.任务介绍 前面章节通过手动方式定义下游任务模型，HuggingFace也提供了一些常见的预定义下游任务模 ......