很多刚开始建模的同学，对原始变量转WOE都是一知半解，弄不清楚为什么要转WOE，也不清楚要怎么把变量转成WOE。
有时个别通道出现故障，提供的数据中噪声过高而无法使用。 通过使用MNE-Python，可以很容易地跟踪分析流中的这些通道，而无需实际删除这些通道中的数据。 它具体实现是通过跟踪列表中的坏通道索引并在执行分析或绘图任务时查看该列表。坏通道列表存储在Info对象的'bads'字段中，该字段附加到Raw、Epochs和诱发对象。
有时个别通道出现故障，提供的数据中噪声过高而无法使用。 通过使用MNE-Python，可以很容易地跟踪分析流中的这些通道，而无需实际删除这些通道中的数据。
Mona 是一个强大的 Immunity Debugger 插件，可以更轻松地利用缓出。下载：:download:mona.py <../_static/files/mona.py>
在 Python 中，数据容器是组织和管理数据的重要工具，集合作为其中一种基本的数据结构，具有独特的特性和广泛的应用。本章详细介绍了集合的定义、常用操作以及遍历方法。
2019年越来越的企业关注到RPA，也有很多企业开始投入到RPA实施服务商的行业里面。RPA的热度之高，说是空前绝后可能有点夸张，但是说火到极致一点都没有错，RPA机器人最重要的一个功能就是从一些页面上把数据爬下来，所有很多人就想知道RPA机器人和传统意义上的爬冲区别点在哪里？今天，51RPA小编和大家谈谈爬虫、Python、以及和RPA的关系。
出现这些坏习惯的原因主要是开发者在 Python 方面经验不足。通过摒弃这些习惯并以 Pythonic 的方式编写代码，不仅可以提高你的代码质量，还可以给看代码的人留下好印象哦~
有n（2≤n≤20）块芯片，有好有坏，已知好芯片比坏芯片多。每个芯片都能用来测试其他芯片。用好芯片测试其他芯片时，能正确给出被测试芯片是好还是坏。而用坏芯片测试其他芯片时，会随机给出好或是坏的测试结果（即此结果与被测试芯片实际的好坏无关）。给出所有芯片的测试结果，问哪些芯片是好芯片。 输入格式： 输入数据第一行为一个整数n，表示芯片个数。 第二行到第n+1行为n*n的一张表，每行n个数据。表中的每个数据为或1，在这n行中的第i行第j列（1≤i, j≤n）的数据表示用第i块芯片测试第j块芯片时得到的测试结果，1表示好，0表示坏，i=j时一律为1（并不表示该芯片对 本身的测试结果。芯片不能对本身进行测试）。 输出格式： 按从小到大的顺序输出所有好芯片的编号 样例输入：
在风控建模中IV(信息价值)和WOE(证据权重)分别是变量筛选和变量转换中不可缺少的部分。
在贝叶斯学派中，先验分布+数据（似然）= 后验分布 。例如：假设需要识别一大箱苹果中的好苹果、坏苹果的概率。
今天分享 18 个 Python 坏习惯，这些坏习惯会暴露开发者在 Python 方面经验不足。通过摒弃这些习惯并以 Pythonic 的方式编写代码，可以提高你的代码质量，给看代码的人留下好印象。
林外传里佟掌柜有一句话，春天已然到来，而属于我的春天何时能够到来呢，小安如此“优秀”，怎么就是没有属于自己的另一半呢，刚巧在浏览GitHub时碰到一个预测自己会不会有女朋友的项目，觉得很有意思，于是特地与大家分享，用漫画的来讲！
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。而我们所想要实现的留言过滤其实是一种分类行为，是通过对于概率的判断，来对样本进行一个归类的过程。
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Sickle是一个shellcode开发工具，用于加速创建正常运行的shellcode所需的各个步骤。 Sickle主要有以下功能： 识别可能会导致shellcode无法正常执行的坏字符。 支持多种语言输出格式（python，perl，javascript等）。 通过STDIN接收shellcode并格式化。 在Windows和Linux环境中均可执行shellcode。 支持shellcode间差异性比较。 反汇编shellcode到汇编语言（例如ARM，x86等）。 快速错误检查 在实际测试当中，测试人
GNE[1]在对新闻进行预处理的时候，会提前移除一些显然不可能包含正文的 Dom 节点，从而增加提取的准确性。
对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、F1值、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
查找指定内容在字符串中是否存在，如果存在就返回该内容在字符串中第一次出现的开始位置索引值，如果不存在，则返回-1.
替换字符串中指定的内容，如果指定次数 count ，则替换不会超过 count 次。
学习 Python 的过程中，有没有让你出乎意料的情景，在细品之后，又觉得情理之中呢？（有的话文末留言哈）我就遇到过，初见时不可思议，仔细学习之后，又觉得豁然开朗，Python 的链式操作就是这样的场景。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。
告诫程序员们 “不要这样做”的文章比比皆是，隔三差五网上就会冒出一篇。例如，不要使用继承，永远不要写单例，scrum项目管理已经过时，等等。但是我们真的应该摒弃一切吗？“if 语句”真的有那么糟糕吗？我们如何判断哪些建议值得听取？
武林外传里佟掌柜有一句话，春天已然到来，而属于我的春天何时能够到来呢，小安如此“优秀”，怎么就是没有属于自己的另一半呢，刚巧在浏览GitHub时碰到一个预测自己会不会有女朋友的项目，觉得很有意思，于是特地与大家分享，用漫画的来讲！
程序员大军鱼龙混杂，水平的高低无法简单的从一个功能完成情况来评定，同样一个需求，功能都可以完成，但是不同程序员完成质量会不一样，完成质量的好坏需要从多方面评定，可以参考这些条件：易维护，易拓展，高可用，高稳定，高性能，安全性，容错，风控。
代码审计工具是一类辅助我们做白盒测试的程序，它可以分很多类，例如安全性审计以及代码规范性审计，等等。
在信贷领域中建立风控模型是为了找出可能会逾期的客户，根据逾期的可能性和资金的松紧程度选择是否放贷。
在数学中，我们需要用到很多求和的办法，比如说求1至100的和，还有100以内的所有偶数和和所有奇数和，如果我们慢慢地计算是不是很浪费时间，还容易出错。其实通过Python就可以很好的实现，不仅速度快正确率还高。
很多小伙伴加我好友问“行哥，我学python要学多久才能找到工作呢？” 但是经过行哥的仔细分析之后，发现这个问题很有意思
本文将从支付和信贷评分卡建立的角度，对比分析不同行业在建立评分卡时因变量Y确定的差异。
在 Python 中，数据容器是组织和管理数据的重要工具，字典作为其中一种基本的数据结构，具有独特的特性和广泛的应用。本章详细介绍了字典的定义、常用操作以及遍历方法。
#「笔耕不辍」–生命不息，写作不止# 循环使得我们能够对列表中的每个元素执行相同的操作，这样对于任意长度的列表我们都可以很高效地对其进行处理。
实现功能:2个洞穴选择,一个洞穴是好龙,一个洞穴是坏龙,坏龙可以概率屠龙或者概率逃跑选项(后续难度需要增加宝藏获取装备,随机遇见商人,随着游戏进度逐步减少屠龙概率)
本次缓冲区溢出实验是在Windows7 Unlimit 64位下的SLmail邮件服务溢出测试。 注:SLmail并不是一个特别常用的邮件服务应用,本次实验仅限于理解缓冲区溢出的过程以及方法 目标机: Windows7 Unlimit x64 10.11.12.13 攻击机: Kali Linux 10.11.0.29 涉及工具: Metasploit Framework Immunity Debugger(装好mona模块) 步骤 先将Immunity Debugger Attach上SLmail的主进程
本专栏旨在快速了解常见的数据结构和算法。在需要使用到相应算法时，能够帮助你回忆出常用的实现方案并且知晓其优缺点和适用环境。
作者 | Jeremy Stanley 译者 | 冬雨 策划 | 蔡芳芳 触发或未触发数据警报，无非以下四种结果。 理想情况下，收到的第个警报都应关乎于你关心的真正的数据质量问题 (真阳性)。如果没有你关心的问题，就不应发出警告 (真阴性)。 然而在现实世界中，大多数数据质量监控解决方案远远没有这么完美。它们会发送一些无效的警报 (误报)。这些问题分散了数据团队的注意力，削弱了对监控解决方案的信心。 亦或，监控工具遗漏了真实的数据质量问题 (假阴性)。这样会对你的业务决策和数据产品造成损害，对数据的可信
总第92篇 01|背景： 随着人们的消费观念的升级，所谓的“花明天的钱，圆今天的梦”。银行以及私营企业推出了各种各样的消费金融服务，具有代表性的是各大银行的信用卡，支付宝的花呗、京东白条，还有一些专门针对针对学生群体的平台，比如趣分期哈、分期乐之类的，把这些统称为信用卡用户。 只要涉及到金融借贷的，就有可能有坏账的存在。 坏账说的通俗一点就是你借出去的钱要不回来了。 每个公司都在用各种手段来降低坏账的发生，最常见的方法就是根据一定的规则，给每个用户打分进行预测，哪些用户可能会发生坏账，针对预测结果采取相
Python目前已经成为最受欢迎的编程语言之一，吸引了一大批粉丝，但是很多人在要跨入的时候犹豫了，原因竟然是觉得零基础学习Python太难了，真的是这样吗？零基础入门Python编程学习有什么好的技巧吗？
本篇更新策略篇的规则集性能测算及Python实操，内容选自《100天风控专家》第57期。
因为清晰易读的风格，广泛的适用性，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。在TIOBE 排行榜中位居第四，是名副其实的人工智能第一语言。 风靡的另一个原因是，Python有非常多的第三方库。比如用
# 好的例子：命名清晰 def calculate_area(width, height): return width * height # 坏的例子：命名不清晰 def calc(w, h): return w * h
一：python下载 官网下载对应的版本，安装，设置坏境变量，设置环境变量有两种方法，一种方法是在PATH中添加路径，另一种方法稍后介绍。 二：运行python的方式 python属于一种脚本语言，直接通过解释器就可以实现相应的功能： 即： 其他语言： 源代码 -> 编译成可执行程序 -> 运行程序 脚本语言： 源代码 -> （解释器）直接"运行"你的源代码 （1）cmd下面运行python脚本 输入python,便可以进入Python的交互解释模式 （2）python的交互式shell （3）Python的IDLE------带图像界面的shell IDLE面板介绍 IDLE简单使用方法 （4）利用第三方的Python IDE-------例子是pycharm 我们不需要从头到尾的了解一个IDE的全部功能，只需要知道怎么样区新建一个工程，怎么新建一个.py文件，知道程序写在什么地方，怎么样去调试程序即可！ 三：python第三方模块的安装方法 1.pip来安装matplotlib模块。 2.python -m pip install -U pip setuptools。 3.python -m pip install matplotlib进行自动的安装，系统会自动下载安装包。 4.安装完成后，查看模块，Python -m pip list 前方高能：我们安装完的模块到底在哪里呢？？？ >>> import sys >>> print(sys.path)查看------（site-packages第三方的模块） 四：设置环境变量的方法 1：直接在我的电脑高级属性中进行设置 2：cmd下面输入：path=%path%;C:\Python 即可设置
额……有这种想法，感觉自己坏坏哒……其实，自己刚开始写CSDN博客，看到朋友们的博客访问量都达到几十万几百万了，而自己刚开始写，一星期过去了访问量才两位数，好拙计啊……说白了还是自己的虚荣心在作怪……尝试一下吧……
大家好，我叫郭畅，安徽大学毕业，目前就职于徽商银行总行大数据部，刚工作一年多，主要参与两项跨部门项目建设，项目中主要负责模型开发，数据分析，模型运营优化等工作。
作为一个后端工程师，想必在职业生涯中都写过一些不好维护的代码。本文是我学习《代码之丑》的学习笔记，今天第二天，品品重复代码和长函数方法的味道。
缓冲区溢出：当缓冲区边界限制不严格时，由于变量传入畸形数据或程序运行错误，导致缓冲区被填满从而覆盖了相邻内存区域的数据。可以修改内存数据，造成进程劫持，执行恶意代码，获取服务器控制权限等。
此文所有代码基于python2.7.10语法 令人蛋疼的地方: 跳出多重循坏. 如果有一个多重循环(2个以上),要跳出多重循环在python里很蛋疼.没有goto语句,没有像java那样能给每个循环分配一个label,只能把每个循环写成函数,或者是给每个循环配上flag.假如用flag,要从最里层的第4个循环调到最外层的第一个循环,就得这么写: flag1 = flag2 = flag3 = flag4 = 1 while flag1: # do something while
函数是系统的元组件，组件要是写不好，整个系统的技术债就算是欠下了。而保持幂等性是系统可读性和可维护性的关键一环，关于幂等性，看这里，或者点击查看原文。
数据清理和特征工程是数据科学家和机器学习工程师们一天中最重要的部分之一，几乎我们每天都会和数据打交道，接触到这些数据工作。能够有效地清理数据获取干净核心的数据将保证后续工作有更好的结果。
来源：https://learnku.com/docs/python-guide/2018/writing-style/3261
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