@TOC[1] Here's the table of contents: 担保网络指标统计 担保网路的指标统计，在本次的案例中主要实现指定公司和网络深度之后，统计该网络涉及公司和担保关系的数量。...担保百科解释[2] 一、担保网络图数据模型 担保网络描述的是公司和公司之间的担保关系，在建模时使用HORGGuaranteeV003标签表示公司，公司之间发生担保的时序指标数据用JSON字符串的形存储在关系属性中...担保网络关系指标的数据，指的是公司之间多次担保的时间序列数据。...3.1 统计公司数量 查询中国保利集团有限公司于2019年12月时间切片下的担保网络，统计二度以内实体数量和关系数量 // `中国保利集团有限公司`于2019年12月时间切片下的担保网络，统计实体数量...，测算其担保网络的规模效应 References [1] TOC: 担保网络指标统计 [2] 担保百科解释: https://baike.baidu.com/item/%E6%8B%85%E4%BF%
如果条件不成立，那先检查XX：HandlePromotionFailure参数的设置值是否允许担保失败，如果允许会继续检查老年代最大可用的连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小： 如果大于，将尝试进行一次...Minor GC，尽管这次Minor GC是有风险的； 如果小于，或者-XX：HandlePromotionFailure设置不允许冒险，那这时就要改为进行一次Full GC。...风险：如果发起Full GC会停顿时间较长。 注意：-XX：HandlePromotionFailure jdk 1.6以后就废弃了！
在现实社会中，借款会指定担保人，就是当借款人还不起钱，就由担保人来还钱。 在JVM的内存分配时，也有这样的内存分配担保机制。...图4：担保后，allocation4放入到新生代eden区 ?...图5：担保后，之前在新生代的三个对象转移到了老生代 服务端模式下的担保机制实现 上面我们演示的在客户端模式（Serial+Serial Old）的场景下的结果，接下来我们使用服务端模式（Parallel...这里老生代是担保人。在不同的GC机制下，也就是不同垃圾回收器组合下，担保机制也略有不同。...，如果是那么直接把该对象放入老生代，否则才会启动担保机制。
第二，融资担保公司还需要警惕行业周期性的风险，当主要担保余额集中的行业逐渐进入衰退期，公司也会面临较大的代偿压力，比如传统钢铁行业的转型。...公司重点需关注水利、环境和公共设施管理业的风险聚集。 3. 地域分布分析 从地域分布上，担保业务也会面临一定的区域集中风险。如果某地担保业务区域集中度高，也不易分散当地经济环境变化带来的风险。...分析担保代偿率和拨备覆盖率 （1）担保代偿率 V.S. 拨备覆盖率 上述2个指标一正一反，可以有效衡量融资担保公司的抗风险能力。...- 拨备覆盖率是指融资担保公司为可能发生的“赔钱”事宜而事先提取一定比例的资金，也是防范风险的一种手段，拨备覆盖率越高，防范风险能力越强。 （2）如何进行具体分析？...首先，我们看担保代偿率，该比率一般不超过3%，如果超过了，反映代偿风险增大，该公司的近段时间的风控质量较差；担保代偿率如果下降，一般是风控质量提高的表现，但也有可能是因为风险存在一定的滞后性，指标的下降可能是暂时的
担保类产品业务模式流程图 场景 投资用户将资金投资给有借款需求者并获得一定的投资收益；投资本息有P2P网贷平台合作的担保公司提供全额担保，且借款需求者需要有足值抵押物作为抵押的一种担保借贷产品 特点 担保公司对...P2P平台的项目进行审核和担保，P2P给予担保公司一定的渠道费和担保费；P2P此时只充当平台中介的存在，不负责坏账，不承担资金风险 操作步骤 提交资料：借款需求者向P2P网贷平台提出借款申请，并提交相关资料...审核并发布借款信息：P2P平台进行严格审核，审核通过后将借款信息发布到平台上 战略合作：P2P平台挑选担保公司进行合作 担保物：担保公司为借款者提供担保的连带责任的服务 提供担保物：借款需求者提供担保物品...投资者购买标的进行投资 业务合作：P2P网贷公司和第三方合作，由第三方提供资金的支付功能支持 按时还本付息：借款需求者通过第三方支付公司，向投资者还本付息 委托资金支付：第三方公司将投资者应得的本息定期支付给投资者 资金担保...：担保公司对投资者提供全额担保服务，当借款者未按时偿还本息，由担保公司来承担，代为支付
担保行业，涉及业务量大、范围广、资金大，如何增强风险识别能力、有效管控担保风险，是担保企业的核心竞争力。 为了在互联网时代保持竞争力，不少担保企业选用各种业务管理软件、办公软件来实现数字化管理。...2、智能预警 OA系统通过合规审批确认客户准入机制，系统具备客户重大变化或突发性风险事件预警功能。...二、担保业务审批全程电子化 泛微结合担保行业特色，将担保企业业务以电子流程的方式进行规范化落地。例如担保审批流程、信托审批流程、进件审批流程、体验审批流程等。...审批过程中落地内部严格的风控管理，出现风险预警及时提报。审批流程中的初审、复审、终审等环节分别设立了关键审批节点，在线覆盖业务全生命周期。...OA系统担保行业解决方案应用价值 实现传统线下担保放款到在线签署合同，业务审批最终放贷出款成功的电子全程化； 减少贷款业务审批过程中不规范性，让审批过程每个关键点都能得到有效风险管控； 多系统集成，能及时查询明细
称为“结构风险”描述的是模型f的某些性质。 ? 是经验风险，描述的是模型与训练数据的契合程度，C用于对二者进行折中。 经验风险 经验风险针对不同的学习模型有不同的计算方法。...结构风险 ? 又被称为正则化项，C被称为正则化常数，Lp范数是常用正则化项。 正则化项主要是在降低经验风险的同时能够降低最小化训练误差的过拟合风险。...L1范数和L2范数正则化都有助于降低过拟合风险，L1范数比L2范数更容易获得稀疏解，求得的解w会有更少的非零分量。
B站搜索“乐哥聊编程“有本篇文章配套视频 https://www.bilibili.com/video/BV1de4y1p7sf 面试题 为什么要设置老年代空间分配担保机制？...反之，如果不成立，则会检查jvm是否配置-XX:-HandlePromotionFailure，如果配置了老年代空间分配担保机制，那么就会进行老年代空间分配担保机制的判断。...如果这个值不大于老年代连续可用空间的总大小，那么就冒险进行minor gc,如果 jvm设置了-XX:HandlePromotionFailure（不允许冒险）或者大于可用空间大小，则还是会做full gc 担保判断流程
1.11经验风险与结构风险 策略部分： 1.11.1 经验风险 模型f(x)关于训练数据集的平均损失称之为经验风险（emprical risk）或经验损失（empirical loss），记作R(emp...) 期望风险R(emp)是模型关于联合分布的期望损失，经验风险R(emp)是模型关于训练样本集的平均损失。...根据大数定律，当样本容量N趋于无穷时，经验风险R(emp)趋于期望风险R(exp)，所以一个很自然的想法就是利用经验风险估计期望风险。...但是，由于现实中训练样本数目有限甚至很小，所以用经验风险估计期望风险常常不理想，要对经验风险进行一定的矫正，这就是关系到监督学习的两个基本策略：经验风险最小化和结构风险最小化。...1.11.2 经验风险最小化 在损失函数以及训练数据集确定的情况下，经验风险函数式就可以确定，经验风险最小化(emprical risk minimization，EMR)的策略认为，经验风险最小的模型是最优模型
显然，对于给定的两个站点，关于它们的关键点的个数越多，通信风险越大。 你的任务是：已知网络结构，求两站点之间的通信风险度，即：它们之间的关键点的个数。...最后1行，两个数u,v，代表被询问通信风险度的两个站点。 输出：一个整数，如果询问的两点不连通则输出-1.
要区分期望风险、经验风险、结构风险这三个概念，需要先讲一下损失函数L(Y,f(x))的概念。在机器学习中，损失函数主要是用来衡量模型的拟合程度，即表示模型预测值与真实样本值之间的差距。...总结经验风险和期望风险之间的关系： 经验风险是局部的，基于训练集所有样本点损失函数最小化。经验风险是局部最优，是现实的可求的。 期望风险是全局的，基于所有样本点损失函数最小化。...期望风险是全局最优，是理想化的不可求的。 所谓的经验风险最小化，指的是经验风险越小，模型对训练集的拟合程度越好。那么是不是经验风险越小越好呢？...其实并不是的，因为经验风险越小，越有可能出现过拟合，如下图所示： 三、结构风险 所谓的结构风险指的是，在经验风险的基础上，加一个惩罚项(也叫正则化因子)，从而减少模型出现过拟合的风险。...3、结构风险，是在经验风险的基础上加上惩罚项，目的是为了减少经验风险最小化带来的过拟合的风险。 Ps: 期望（或均值）：是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。
风险概率，每个具体风险发生的可能性 风险影响，风险对项目目标（进度、成本、范围、质量）的潜在影响 上图是《项目管理知识体系指南》给出的，风险对项目目标影响程度的评估量表，可对照量表来计算相应的风险指数，...可通过访谈或会议进行风险概率和影响的评估，参与人员包括： 熟悉相应风险类别的人员 项目外部的经验丰富人员 风险登记册示例： 2 暗礁风险 最大风险，不是那些显而易见的风险，而是暗礁看不见的风险，才最要命...很快你就能扩展自己对暗礁风险的理解。 你识别出的风险越多，项目风险就越低。 3 风险应对措施 你要为识别出的每个风险，制定相应风险应对措施。...项目执行期间，已识别风险会不断变化，新风险也会产生，你要在每周项目状态同步会议，对风险再评估，并通过 周期性的风险审查，识别新风险。...根据风险概率和影响，你需要召集项目组成员完成风险登记册以及风险具体评估，制定相应的风险应对措施及应急预案，同时对冰山下的风险保持敏感。
毕竟，任何事情，任何项目都会有风险，风险是不可避免的，而且无处不在的。 风险 生活中的风险就不必多说了，可以说，只要你活着，就有各种风险面对着你。出门有风险，甚至走路都有可能被楼上的水泼到。...人为风险 由于人的活动而带来的风险，可细分为行为、经济、技术、政治和组织风险 可管理 可管理风险 可以预测，并可采取相应措施加以控制的风险 不可管理风险 不可预测的风险 影响范围 局部风险 影响的范围小...所有人肯定都是希望纯粹风险变成投机风险，而不要让投机风险变成了纯粹风险。另外就是已知、可预测和不可预测风险相关的概念。...风险的分类（二） 除了上面的那些基础的风险分类之外，我们在做信息系统相关的项目时还可以将风险分为：项目风险、技术风险、商业风险三类。...在整个项目中，实施风险应对计划、跟踪已识别风险、检测残余风险、识别新风险和评估风险过程有效性的过程 总结 今天的内容主要就是入门了解一下风险相关的定义，以及风险的分类。
代理人可以以两个角色参与到共识中： 面包师（baker），负责出块（在 Tezos 的语境中，面包师负责烘焙区块）； 担保人（endorser）：对面包师烘焙出来的区块进行担保。...在当前周期内随机挑选时间对代理人拥有的通证卷数进行快照，以此来确定后面第二个周期内的出块者和担保者。...如果某个代理人在连续5个周期内都没有出块成功或者担保成功，那么该代理人将变成被动代理人，将在下一个周期失去烘焙区块或者担保区块的权力。...出块获得出块奖励，数额最大为32*1.25；担保或者担保奖励，数额最大为32*1.25。如果不是有第一优先级的出块者出块，那么数额将会降低。...图 | 网络 做恶（双签或者双担保等）都会受到惩罚，担保金和所在周期的奖励都会烧掉。如果有举报者，那么一半会奖励给举报者。
该软件预置在多款型号的计算机BIOS芯片中，Computrace软件提供可用于远程控制的网络协议，无任何加密措施或认证就可以被远程服务器控制，该功能随开机启动，常驻用户计算机，有较大的安全风险。
https://blog.csdn.net/weixin_44580977/article/details/102475891 通常交易策略中会融入多个因子协同触发信号，在N日突破择时策略的基础上引入风险管理因子...该因子采用止盈止损机制来管理可能出现的风险，ATR指标则作为止盈止损的基准值。 ATR指标的实现 ATR指标的计算分为以下两步： 第一步为计算真实波幅TR。...触发止盈止损条件为： 当n_winATR值 > (今日收盘价格 - 买入价格)，触发止盈信号，卖出股票 当n_lossATR值 > (买入价格 - 今日收盘价格)，触发止损信号，卖出股票 用根据风险因子...，控制买入卖出 import pandas_datareader as web # 融入风险管理 #股票数据获取及处理接口 import talib def GetStockDatApi(stockName...N日突破择时策略相融合，将多个策略作为因子作用在一起判断走势，可以从不同的维度保证交易的可靠性，从而避免策略的不确定性所带来的交易上的风险。
显然，无论怎样，我们都无法 100% 消除发布风险。我们要做的是不断寻找降低发布风险的方法。 现在，世界领先的互联网公司都在以“频繁发布”的模式更新它们的软件产品。 一、高频发布有什么收益？...由于每次变更规模较小，软件系统没有剧烈的变化，从而降低部署风险。 单次部署成本降低，且趋于恒定。 出现问题易定位、易修复，且能够快速更正。 二、支持高频发布有什么技术？...功能开关技术 数据迁移技术 抽象分支方法 三、降低发布风险有什么方法？ 蓝绿部署 滚动部署 金丝雀发布与灰度发布 暗部署 四、影响发布频率有什么因素？ 增量发布带来的收益和可能性。
51.9 描述WCS，并比较WCS和VaR Worst Case Scenario： 通过估计unfavorable event的loss given来扩展了VaR风险度量。...of financial risk 52.1 描述均值方差框架和efficient frontier mean-variance framework，就是用mean做return，variance做风险...标准差无法准确度量风险， 无法度量获得不良收益的概率 52.3 定义VaR，描述收益分布的假设，解释VaR的限制 daily 5% VaR is $1000: 有5%的概率一天的损失大于¥1000 1....期货收益越高风险越低 Subadditivity: 投资组合的风险小于两个资产风险相加 Positive homogeneity： ? translation invariance: ?...52.5 解释为何VaR不是一致的风险度量 由于违反Subadditivity，投资组合的VaR可能大于两个资产的VaR相加 52.6 解释和计算Expected Shortfall，比较VaR和ES
以下列出PHP中存在风险的函数，可以用作PHP代码安全审计！
当超级智能真的被实现出来以后，它会不会真的威胁人类。如果它会，它的目的是什么，我们的结局是否注定是悲剧？
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