计量大小的单位： bytes, kilobytes(后缀为 k 或 K), megabytes(后缀为 m 或 M)， 例如：“1024”, “8k”, “1m”....时间单位： ms milliseconds 毫秒 s seconds m minutes h hours d days w weeks M months, 30 days y...对于时间单位来说，可同时使用多个单位，比如 “1h 30”，它等同于 “90m” 或者 “5400s”。如果不指定单位，默认是 “秒”，建议指定时间单位。...某些时间参数只能使用 “秒” 为单位。
评分卡模型（二）基于评分卡模型的用户付费预测 小P：小H，这个评分卡是个好东西啊，那我这想要预测付费用户，能用它吗 小H：尽管用～ （本想继续薅流失预测的，但想了想这样显得我的业务太单调了，所以就改成了付费预测..., '负样本个数', '正样本个数', '负样本累计个数', '正样本累计个数', '捕获率', '负样本占比'] df_capture image-20230206153116870 结果展示 评分卡...bad_total,good_total,odds,base_odds)) bad_total:22356 good_total:2961 odds:7.55 base_odds:0.0 # 生成评分报告...sns.histplot(final_data_score['score']) plt.show() output_44_0 评分卡区分能力评估 fig = plt.figure(figsize=...，评分卡区分能力较好 洛伦兹曲线较平缓，区分能力一般 确定评分卡cutoff点 %%time # 搜索cutoff点 print('{:*^60}'.format('cutoff search result
因此，可以得到： 此时，客户违约的概率p可表示为： 评分卡设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的线性表达式来定义，即可表示为下式： 其中，A和B是常数。...： 评分卡刻度参数A和B确定以后，就可以计算比率和违约概率，以及对应的分值了。...则评分卡的分值可表达为： 式中：变量x1…xnx_1…x_n是出现在最终模型中的自变量，即为入模指标。...）刻度因子B； （2）逻辑回归方程的参数βiβ_i； （3）该行的WOE值，ωijω_{ij} 综上，我们详细讲述了模型开发及生成标准评分卡各步骤的处理结果，自动生成标准评分卡的R完整代码：...模型开发过程中，只需要运行上述代码4次，并对得到的标准评分卡、模型中每项的分值取平均值，即可得到最终的标准评分卡模型。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...public static long getTimeStamp(int len) { //LocalTime.of(0,0)换成LocalTime.now()可获得完整的时间戳...LocalDateTime.of(LocalDate.now(), LocalTime.of(0, 0))).getTime(); //timestamp.toInstant().getEpochSecond();10位长度的时间戳...timestamp/1000 : timestamp; } //获取完整的秒时间戳 Instant.now().getEpochSecond();//10 //毫秒级时间戳 System.currentTimeMillis...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
一、效果图 image.png image.png image.png image.png 二、代码 <!DOCTYPE html> <html ...
之前转载过一篇使用python dateTime模块处理时间差的文章，文章中讲解了如何按照days，hours和seconds单位来计算时间差。...但是这种方式存在问题，可以看下下面的效果： #时间a减去时间b，获得二者的时间差,参数为时间字符串，例如：2017-03-30 16:54:01.660 def getTimeDiff(...这是因为使用seconds方式计算时间差时只能算出在一天内的时间差忽略了天数，所以要得到正确的时间差，需要先计算出days的时间差，再算出seconds的时间差，两者相加再转换成minutes才是正确的时间差...dateTime在计算时间差的时候，如果单位是秒，是无法计算出大于一天的时间差，需要先计算天的时间差，在计算秒的时间差，两者相加才能得出正确的时间差。...minutes的时间差。
本篇我们主要讨论基于Python的信用评分模型开发，并在各部分附上了相关代码。 ❶ 项目流程 典型的信用评分模型如图1-1所示。...主要有单变量特征选择方法和基于机器学习模型的方法。 5.模型开发，该步骤主要包括变量分段、变量的WOE（证据权重）变换和逻辑回归估算三部分。...将Logistic模型转换为标准评分的形式。 8.建立评分系统，根据信用评分方法，建立自动信用评分系统。 ?...– 其他因素：包括了借款人的家属数量（不包括本人在内）。 – 时间窗口：自变量的观察窗口为过去两年，因变量表现窗口为未来两年。 ?...基于 AI 的机器学习评分卡系统可通过把旧数据（某个时间点后，例如2年）剔除掉后再进行自动建模、模型评估、并不断优化特征变量，可以使系统更加强大。
概述在本文中，我们将会 对 UUIDs 和基于时间的 UUIDs（time-based UUIDs） 进行一些探讨。...基于时间的 UUID，通过字面就可以了解到，这个 UUID 是基于时间的，实际上这个 UUID 存在 UUID 设计中的第一版。...这个版本是基于随机数的，使用的基数为每 100 纳秒为一个单位，时间的起点为1582年10月15日。同时还需要加上当前计算机的网卡物理地址（MAC）。...在后续的版本中，UUID （v6 和 v7）也是基于时间的 UUID 生成算法，可以说是基于 UUID v1 的更新版本。...同时基于时间的不同，UUID 有不同的版本。JDK 自己并没有提供快速的基于时间的 UUID 生成方法。JDK 中的 UUID.randomUUID() 方法生成的是 UUIDv4 的方法。
对于基于时间的盲注来说，我们构造的语句中，包含了能否影响系统运行时间的函数，根据每次页面返回的时间，判断注入的语句是否被成功执行。...03 盲注分类 基于布尔SQL盲注 基于时间的SQL盲注 基于报错的SQL盲注 04 盲注的流程 找寻并确认sql盲注点 强制产生通用错误界面 注入带有副作用的查询 根据布尔表达式的真假结果，结合不同的返回结果确认注入是否成功...05 基于时间的盲注 （1）常用函数 If（exp，v1，v2）：如果表达式 expr 成立，返回结果 v1；否则，返回结果 v2 ；Substring（s,n,len）：获取从字符串 s 中的第 n...图片 （2）常用语法格式 Select * from table where id = 1 and if（布尔表达式，sleep（5），1）； （3）注入思路 基于时间盲注的一般思路是延迟注入，说白了就是利用...07 时间盲注的优缺点 利用时间盲注的最大优点是对日志几乎没有影响，特别是与基于错误的攻击相比。
EEG 的睡眠阶段评分特征。...本篇论文贴心地给出了实现代码：https://github.com/akaraspt/deepsleepnet 早期的睡眠评分阶段，主要依赖于专家制定的评分规则（评分规则主要有： AASM 和 R&K）...这个过程往往是冗长乏味的，十分耗时的。而 DeepSleepNet 模型是基于原始单通道 EEG 的自动睡眠阶段评分模型，完全不依赖与手工工程。...将这两个以 softmax 堆叠的 CNN 表示为预模型。然后使用称为 Adam 的基于小批量梯度的优化器以及学习率 lr，使用类平衡训练集训练预模型。在预训练结束时，丢弃 softmax 层。...每当超过预定阈值时，该技术使用它们的全局范数将梯度重新缩放为较小的值。通过根据所有受试者的时间顺序排列原始训练集来获得序列训练集。
好汉歌(183***93) 14:24:19 都不太对 好汉歌(183***93) 14:26:13 老师评分不需要基于评分系统吗？比如说老师评语文分，不需要和评分系统的某个界面交互吗？...并不是真正的评分系统 好汉歌(183***93) 14:30:44 是评语文分就保存一次，还是评分三门之后统一保存？...单纯な马鹿でありたい(1271***351) 14:30:56 我的意思是 评分是在业务执行者的生命周期的事件 还是在系统的生命周期的事件 潘加宇(3504847) 14:32:41 看评分的逻辑封装在人肉系统还是电脑系统...，估计第一种是更正确，现在的评分系统没有那么智能吧 好汉歌(183***93) 14:33:17 如果不需要评分系统提供评分支持，只是老师自己判断评分，那就是在执行者生命周期的事件，如果评分需要系统提供支持...则业务逻辑在评分系统 3 ：如果既需要老师进行实际的操作，又需要系统给予支持的，比如系统自动找出对应点，并比较答案的正确度 ，然后交由老师最后判断 就是协作 也就是 老师【请求】系统 给予辅助评分 ，
DOCTYPE html> 星星评分demo3 <style...prevAll().css("background-position","0 -28px"); $("span").html(a[$(this).index()]);//填充相应的文字....css("background-position","0 -28px"); $("span").html(a[$(this).index()]);//填充相应的文字...} }); $("li").click(function(){ index=$(this).index();//点击的时候记下当前的...prevAll().css("background-position","0 -28px"); $("span").html(a[$(this).index()]);//填充相应的文字
前端开发中, 做适配是少不了的, 即页面在各种尺寸的机型中显示效果一样, 这就用到了css中的各种长度单位, 做一下总结 在css中, 长度单位分为以下几种 绝对单位: px、in、cm、mm、pt、pc...百分比单位: vw、vh、vmin、vmax、% 相对单位: em、rem、ex、ch 各单位的介绍 px 不用过多介绍, 精确像素 in 寸 cm 厘米 mm 毫米 pt 大约1/72寸 pc 大约...1/6寸 vw 以窗口宽度为参照, 1vw为窗口宽度的1% vh 窗口高度为参照, 1vh为窗口高度的1% vmin 窗口的宽度和高度中较小的一个为参照,百分比 vmax 窗口的宽度和高度中较大的一个为参照..., 百分比 % 以父节点为基准的百分比 em 以父节点字体大小为基准值, 父节点字体大小为20px, 则1.5em为30px rem 以根节点字体大小为基准值, 及HTML标签的字体大小 ex 当前字体...x的高度为基准, 无法确定时为0.5em ch 以当前字体0字符为基准值, 无法确定时为0.5em
预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事。为此，人们研究了许多时间序列预测模型。然而，大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想。...下面分别介绍模型中各部分的构建。 2.3.1 增长趋势 增长趋势是整个模型的核心组件，它表示认为整个时间序列是如何增长的，以及预期未来时间里是如何增长的。...其中，P表示某个固定的周期（例如用”天”做单位统计的数据中，年数据的P = 365.25，周数据的P = 7）。...d.预测中需要的其他参数 freq：数据中时间的统计单位（频率），默认为”D”，按天统计，具体可参考这里。 periods：需要预测的未来时间的个数。...上图是一个整体的预测结果图，它包含了从历史数据的时间起点到期望预测的未来时间终点的结果。图中的ds坐标表示时间，y坐标对应预测值。
一、代码初始化 我们基于如下这段HTML代码，将id='content'的div元素在id='box'的div张垂直居中。...二、基于绝对定位的解决方法 如果我们想要利用绝对定位的方法进行垂直剧中的话，那么就要求元素具有固定的宽度和高度，如果没有固定的宽度和高度就无法实现，因为需要利用top和left的值，进行定位...这段代码在本质上做了这样几件事情：先把这个元素的左上角放置在视口(或最近的、具有定位属性的祖先元素)的正中心，然后再利用负外边距把它向左、向上移动(移动距离相当于它自身宽高的一半)，从而把元素的正中心放置在视口的正中心...三、基于视口单位的解决方法 假设我们不想使用绝对定位，仍然可以采用translate()技巧来把这个元素以其自身宽高的一半为距离进行移动;但是在缺少left和top的情况下，如何把这个元素的左上角放置的容器的正中心呢...不过幸运的是，如果只是想把元素相对于视口进行居中，仍然是有希望的。CSS值与单位(第三版)定义了一套新的单位，称为视口相关的长度单位。 1) vw 是与视口宽度相关的。
本文分析介绍了几种基于规则评分的密码强度检测算法，并给出了相应的演示程序。大家可以根据自己项目安全性需要，做最适合于自己的方案选择。...2 方案2 针对方案1中的不足，方案2中引入了减分机制。对于重复出现，连续出现的字符给予适当的减分，以使得密码评分更准确。...同时在方案2中密码的评分基数及计算过程都十分的复杂，要想理解其中每一步的含义，请保持足够的耐心。...主要基于美国人口普查数据，维基，美国电影，电视流行词以及其它一些常用模式，像日期，重复字符，序列字符，键盘模式和L33T会话等。...从算法的设计思想上，该方案完全秒杀基于构成的统计分析方法（前两种方法）。同时zxcvbn支持多种开发语言。因其模式的复杂及字典的存在，当前版本的zxcvbn.js大约有800多K。
有一段时间没来写博了，一直忙我司申请评分卡、催收评分卡的上线工作，那么我们的评分卡上线后，如何对评分卡的效果进行有效监测，监测哪些指标，监测的指标阈值达到多少我们需要对现有评分卡进行调整更新？...这是我们在评分卡上线后需要持续性监测、关注的问题，今天就来跟大家分享一下互金行业评分卡监测的常用手段。 1....模型稳定性 包括评分卡得分分布的PSI(Population Stability Index), 评分卡所有涉及变量的PSI....模型分数分布稳定性：监测模型的打分结果的分布是否有变化，主要将评分卡上线后的样本RealData与建模时的样本Train_Data比较。...变量稳定性：监测模型的输入变量的分布是否有变化，主要将评分卡上线后的样本RealData与建模时的样本Train_Data比较。使用的指标也是PSI.
神经网络分析方法应用于信用风险评估的优点在于其无严格的假设限制具有处理非线性问题的能力。...由于神经网络方法的预测精度较高，因此其信用评分结果中应该综合了解释变量与因变量之间关系的更多信息，将这种信用评分结果作为解释变量之一，能够提高模型的预测精度。...这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，并具有自学习和自适应的能力。 ? 神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面： 第一，具有自学习功能。...自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。 第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。...第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
作者：HappSir 声明：本文系作者原创，仅用于SAP等ERP软件的应用与学习，不代表任何公司。...目录 一、整体概述 二、拆分思路 三、具体措施（下篇会详细介绍） 本文基于数据中台中已接入的ERP系统数据，为确定数据中台中ERP系统业务数据所属单位或部门，明确数据安全、数据质量等权责，提升企业ERP...系统各模块业务数据的质量，确保数据中台ERP系统数据能够有效支撑企业数据数字化转型各项数据分析与应用，有必要对ERP系统各模块业务数据按单位进行数据拆分，本节详细介绍ERP系统数据拆分的思路、具体措施，...对其它EPR系统及非ERP系统数据的拆分具有指导意义。...注：本节基于某企业数据中台ERP系统数据按单位拆分实践，结合自身对数据拆分的思考后编写而成，所有内容已进行信息脱敏，纯粹从ERP系统（以SAP软件为例）的视角阐述数据如何进行单位化拆分，仅供大家参考借鉴
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