其中，逾期未还本金指的是当前逾期的借据其所有未还本金的总额，包括截止到当前mob应还而逾期未还的本金以及未到期的未还本金（即当前mob以后的未还本金）。
大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
余额逾期率（互金口径）=\frac{逾期未还本金（互金统计口径）}{未结清本金（余额） }
概念： 哈希（hash），也叫做散列、数据摘要等，是一种常见的数据结构。哈希的表的核心概念分为哈希表和哈希函数。 哈希表（hashTable） 哈希表之前讲过，有需要的可以参考：点击打开哈希表 哈希函数 哈希函数就是将某一不定长的对象映射为另一个定长的对象。能够做到这一点的函数有很多，那什么可以作为哈希函数？这里我们首先要明确下什么可以作为哈希函数。 如果两个不同的对象经过哈希函数计算后得到相同的哈希值，则这就是所谓的冲突。冲突会导致很多的异常，说一种极端的情况：如果一个哈希函数的计算记过经常为0，那么它根
任意方向的目标广泛出现在自然场景、航拍照片、遥感图像等，任意方向的目标检测受到了广泛的关注。目前许多旋转检测器使用大量不同方向的锚点来实现与ground truth框的空间对齐。然后应用交叉-联合(IoU)方法对正面和负面的候选样本进行训练。但是我们观察到，选择的正锚点回归后并不能总是保证准确的检测，而一些阴性样本可以实现准确的定位。这说明通过IoU对锚的质量进行评估是不恰当的，进而导致分类置信度与定位精度不一致。本文提出了一种动态锚学习(DAL)方法，利用新定义的匹配度综合评价锚的定位潜力，进行更有效的标签分配过程。这样，检测器可以动态选择高质量的锚点，实现对目标的准确检测，缓解分类与回归的分歧。在新引入的DAL中，我们只需要少量的水平锚点就可以实现对任意方向目标的优越检测性能。在三个遥感数据集HRSC2016、DOTA、UCAS-AOD以及一个场景文本数据集ICDAR 2015上的实验结果表明，与基线模型相比，我们的方法取得了实质性的改进。此外，我们的方法对于使用水平边界盒的目标检测也是通用的。
航空图像中的目标检测是一项具有挑战性的任务，因为它缺乏可见的特征和目标的不同方向。目前，大量基于R-CNN框架的检测器在通过水平边界盒(HBB)和定向边界盒(OBB)预测目标方面取得了显著进展。然而，单级无锚解仍然存在开放空间。提出了一种基于逐像素预测检测器的航空图像定向目标单级无锚检测器。我们通过开发一个具有自我注意机制的分支交互模块来融合来自分类和框回归分支的特征，从而使它成为可能。在角度预测中采用几何变换，使预测网络更易于管理。我们还引入了一种比正多边形借条更有效的借条损耗来检测OBB。在DOTA和HRSC2016数据集上对所提出的方法进行了评估，结果表明，与最先进的检测器相比，我们所提出的IENet具有更高的OBB检测性能。
根据产品需求，我需要将准备好的txt文件放到sftp上面，并且核对解析的txt入库是否正确。
本文根据 PingCAP DevCon 2021 上来自微众银行资深数据库架构师黄蔚的分享整理而成，主要阐述 TiDB 在微众银行的应用实践，包括微众银行选择 TiDB 的背景和 TiDB 的部署架构，以及 TiDB 在贷款核心批量场景的应用，最后分享了基于 TiDB 优化方案的最佳实践和未来规划。
大家好，我是 why。时间过的真是快，一周又要结束了。那么，你比上周更博学了吗？先来一个简短的荒腔走板，给冰冷的技术文注入一丝色彩。
我们知道，散列函数解决了消息的完整性防止篡改，消息认证码解决的是消息发送者是否被伪装的问题，但是消息的防抵赖性如何保证呢？因为发送接收双方都共享一个密钥，因为对于第三方来说，无法防止信息发送者的否认！那怎么办呢？引出本节主题：数字签名。
北京银行是一家城市商业银行，公司价值位列中国区域性发展银行的首位，依托于中国经济的大环境，北京银行的资产总量在全球千家大银行中名列第 61 位，连续六年跻身全球银行业百强。北京银行积极开辟多元化的业务经营，例如北京地区的社保缴纳和医保代发，都是由北京银行在提供服务，在你入职一家公司的时候，收到的医保折子就是来自北京银行。
我们规定了，做一件事情，只有成功和失败! 用个很经典的例子举例： 银行转账，A向B转账十万，能不能发生一遍付钱一边没收钱的情况？ 现实中一定是A和B同时成功或者失败，不能出现一边成功另一边失败的情景，这就是事务的简单例子。
“最起初，我只是想买一只刚上市的iphone6s。一个月还300，我完全可以负担的起。谁知欲望和贪念就像滚雪球一样越滚越大，噩梦就是从这个时候开始的。
最近，Transformer在视觉任务方面取得了重大进展。将Transformer架构引入视觉问题的尝试大致可以分为两种类型:
数据猿导读 本文基于复杂网络技术深入挖掘担保圈风险，并运用分布式机器学习算法进行建模，预测企业贷后违约概率，模型成功对客户贷后违约风险进行自动化预警，提升了恒丰银行风险控制能力，减少了风险运营成本。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟协办的《「数据猿·
本文转自腾讯公司官方公众帐号tencent_blackboard 11月4日，国内第一家互联网民营银行—“Webank”微众银行才刚刚上线，就迎来了重量级的大访客。 在电脑键盘上按了一下回车键后，国务院总理李克强见证了微众银行的第一笔放贷业务：远在家中的货车司机徐军足不出户，就获得了3.5万元的贷款。“这是微众银行的一小步，却是金融改革的一大步！”李克强说。 互联网民营银行发放首笔贷款 新年假期后的第一天，国务院总理李克强来到深圳微众银行考察。作为去年7月银监会正式批复筹建的5家民营银行之一，微众银行是国内
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导语 | 互联网金融是近年来的热门词，刚进入2017，腾讯金融、蚂蚁金融、百度金融就吹响了新的冲锋号：腾讯推出黄金红包，小马哥亲自站台指导；蚂蚁金服并购美国Money Gram并谋求上市；李彦宏在内部讲话中将金融列为2017年的四大主攻方向之间。作为一名金融市场部架构下的交互设计师，在做了N个金融产品的设计后，对互联网金融产品也有些自己的设计思考，在此抛砖引玉，希望和感兴趣的小伙伴一起探讨。 一、什么是互联网金融？ 互联网金融是相对传统金融出现的一种金融表现形式，通俗来讲是在传统银行基础上进行“互联网+
十年前，比特币刚刚出现时，中本聪(Satoshi Nakamoto)着重强调的是它作为数字化的“电子现金”的货币潜力。然而，一经面世，比特币便成为互联网地下世界的宠儿。匿名、加密等特征甚至还让它直接跟网络非法交易对等起来，尽管比特币并非完全匿名。
提出了一种充分利用立体图像中稀疏、密集、语义和几何信息的自主驾驶三维目标检测方法。我们的方法，称为Stereo R-CNN，扩展了Faster R-CNN的立体输入，以同时检测和关联目标的左右图像。我们在立体区域建议网络(RPN)之后添加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和目标维数，并结合二维左右框来计算粗略的三维目标边界框。然后，我们恢复准确的三维包围框，以区域为基础的光度比对使用左和右ROI。我们的方法不需要深度输入和三维位置监督，但是，优于所有现有的完全监督的基于图像的方法。在具有挑战性的KITTI数据集上的实验表明，我们的方法在三维检测和三维定位任务上都比目前最先进的基于立体的方法高出30%左右的AP。
最近数字令牌已经出现，首先是对比特币等加密货币兴奋不已，然后用数字令牌来代表区块链上的不同资产。他们是什么？你如何数字化一个令牌？它为什么如此重要？
RPA，又叫机器人流程自动化，又称软件机器人，是近年来最火的软件，受到企业最为欢迎的一款软件。。
就区块链而言，问不同的人，你会得到不同的答案。有人说，区块链是自互联网以来最重要的技术创新。也有人说，区块链不过是问题的解决方案而已。 最初的区块链，是数字货币比特币背后的去中心化的分类帐。这个分类账由被称为“块”的交易批次（即区块链）组成，并且在组成比特币网络的大约20万台计算机中每一台上，都储存了相同的副本。每一次对分类帐的更改都是通过密码签名来证明的，以证明转让虚拟硬币的人是这些硬币的实际所有人。 没用人可以把他们的硬币花掉两次，因为一旦交易被记录在账本上，网络中的每个节点都会知道。 谁为区块链铺平
人们普遍认为，深度网络的成功训练需要数千个带注释的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，它依赖于数据扩充的强大使用，以更有效地使用可用的带注释的样本。该体系结构由捕获上下文的收缩路径和支持精确定位的对称扩展路径组成。我们证明这样的网络可以从非常少的图像端到端的训练，并且在ISBI挑战中在电子显微镜栈中神经结构的分割上胜过先前的最佳方法(滑动窗口卷积网络)。我们使用相同的网络训练透射光学显微镜图像(相位对比和DIC)，在2015年ISBI细胞跟踪挑战赛中，我们在这些类别中获得了巨大的优势。此外，网络速度很快。在最近的GPU上，512x512图像的分割需要不到一秒的时间。
从2017年底出现的加密货币奇点到容纳众多Altcoin、实用Token、新协议、优秀的落地项目和智能合约平台的整个生态系统，数字加密货币的历史是丰富的、动态的，同时也是有争议的。
随着机器视觉和深度卷积神经网络(CNNs)被应用于新的问题和数据，网络架构的进步和这些网络的应用都得到了快速的发展。然而，在大多数分类和目标检测应用中，图像数据是这样的，感兴趣的对象相对于场景来说是很大的。这可以在最流行的公共基准数据集ImageNet、VOC、COCO和CIFAR中观察到。这些数据集和它们对应的挑战赛继续推进网络架构比如SqueezeNets, Squeeze-and-Excitation Networks, 和 Faster R-CNN。对于DigitalGlobe的WorldView-3卫星将每个像素表示为30平方厘米的区域的卫星数据。在这些场景中，在大于3000x3000的场景中像汽车这样的物体通常是13x7像素或更小。这些大型场景需要预处理，以便在现代目标检测网络中使用，包括将原始场景切割成更小的组件用于训练和验证。除此之外，在停车场和繁忙的道路等区域，车辆等物体往往位于较近的位置，这使得车辆之间的边界在卫星图像中难以感知。缺乏公共可用的标记数据也阻碍了对这个应用程序空间的探索，只有xView Challenge数据集拥有卫星捕获的带有标记对象的图像。等空中数据集分类细粒度特性在空中图像(COFGA),大规模数据集在空中图像(队伍),对象检测和汽车开销与上下文(COWC)也有类似的对象类,但存在一个较低的地面样本距离(德牧)使他们更容易获得良好的对象检测结果,但限制了实际应用。考虑到将CNNs应用于卫星数据所面临的挑战，将升级作为预处理步骤对实现准确探测目标的良好性能至关重要。深度学习的进步导致了许多先进的体系结构可以执行升级，在低分辨率图像上训练网络，并与高分辨率副本进行对比验证。尽管关于这一主题的文献越来越多，但超分辨率(SR)在目标检测和分类问题上的应用在很大程度上还没有得到探索，SR与最近邻(NN)插值等也没有文献记载。SR网络作为卫星图像中目标检测的预处理步骤，具有良好的应用前景，但由于其深度网络包含数百万个必须正确训练的参数，因此增加了大量的计算成本。与SR不同的是，NN仍然是最基本的向上缩放方法之一，它通过取相邻像素并假设其值来执行插值，从而创建分段阶跃函数逼近，且计算成本很小。
相对于YOLOv1，改进后的v2版使用一种新的、多尺度的训练方法，相同的YOLOv2模型可以在不同的尺寸运行，在速度和准确性之间达到简单的折中。这个模型由于可以对9000类目标进行分类，因此称为YOLO9000，但是依然能实时的运行。文章的最后提出了一种联合训练目标检测与分类的方法。这种方法同时在COCO检测数据集和ImageNet分类数据集同时训练YOLO9000。这种联合训练可使YOLO9000预测没有标记检测数据的对象。
概要。货币已经是数字化的，而且已经存在多年了。但银行业的基本模式在很大程度上没有改变。这是因为该系统基于这样一种概念，即商业银行发行的数字货币可以转换为纸币现金，而纸币是中央银行的负债。本文探讨了如果中央银行开始直接发行数字货币会发生什么，这正是中国和其他国家目前正在探索的。金融科技专家 Ajay S. Mookerjee 认为这将颠覆传统银行体系。他认为，转向中央银行数字货币 (CBDC) 对储户来说会更安全（因为 CBDC 是发行机构中央银行的直接负债，而不是商业银行的负债），这将消除商业银行直接从消费者和家庭那里吸收存款的需要，这也使银行业的大部分物理基础设施变得多余，这也使得能够更有效地监控和监管金融体系，并更具包容性。仅在美国，每年可节省的成本就达到 7500 亿美元，与该国家庭在食品上的支出一样多。
准确地对大量候选检测器进行排名是高性能密集目标检测器的关键。尽管先前的工作使用分类评分或它与基于IoU的定位评分的组合作为排名基础，但它们都不能得到可靠地排名结果，这会损害检测性能。
区块链这个东西是好，但区块越深，通过创建新链来替换它所需要的计算量就越大。链条越长，运行攻击的代价就越昂贵。这就是一个矛盾。那么，到底能不能把它做小呢？Google工程师这篇文章将对最小可行性区块链原
WordPress模板的定义非常方便，但是在定制模板之前，我们有必要知道WordPress的模板层次，了解WordPress是如何加载模板文件的，这将有利于开发模板时合理利用资源及提高工作效率。
模板的实例化指函数模板（类模板）生成模板函数（模板类）的过程。对于函数模板而言，模板实例化之后，会生成一个真正的函数。而类模板经过实例化之后，只是完成了类的定义，模板类的成员函数需要到调用时才会被初始化。模板的实例化分为隐式实例化和显示实例化。
在 Elasticsearch 中，索引模板用于定义索引的创建预设，包括映射、设置和别名等。
众所周知，实际生产环境许多主机是相同或类似的，为一个主机创建的一组实体（项目，触发器，图形，…）可能对许多人有用。当然，也可以将它们复制到每个新的主机上，但需要费很大功夫。
模板是C++支持参数化多态的工具，使用模板可以使用户为类或者函数声明一种一般模式，使得类中的某些数据成员或者成员函数的参数、返回值取得任意类型。
索引模板是一种告诉Elasticsearch在创建索引时如何配置索引的方法。通常，为了更精细地配置索引相关信息，我们会在创建索引之前先行配置一个索引模板；然后在手动创建索引或通过索引文档创建索引时，索引模板将自动应用于该索引。
你是否遇到过因为同事在任务中过于放飞自我而感到头疼？或者经历过因为内容描写的不系统而导致关键信息被忽视？
严格来说，函数模板（类模板）是不能作为一个类的友元的，就像类模板之间不能发生继承关系一样。只有当函数模板（或类模板）被实例化之后生成模板函数（或模板类），该函数（或类）才能作为其他的类的友元。为了叙述的方便，我们也称一个函数模板（或类模板）是一个类或类模板的友元，其实真正的含义是函数模板（或类模板）被实例化后生成的模板函数（模板类）作为类（或模板类）的友元。
Go 为我们提供了 text/template 库和 html/template 库这两个模板引擎，模板引擎通过将数据和模板组合在一起生成最终的 HTML，而处理器负责调用模板引擎并将引擎生成的 HTMl 返回给客户端。
在C++中，模板是一种强大的特性，可以实现代码的泛型编程，从而减少代码的重复，提高代码的复用性和可维护性。本文将详细讲解C++模板，涵盖以下几部分内容：
在C++中，模板是实现泛型编程的强大工具。它们允许我们编写可以处理多种数据类型的代码，从而提高代码的复用性和灵活性。随着C++11的引入，可变模板参数和模板模板参数进一步增强了模板的表达力和通用性。
类模板是用来生成类的蓝图，是一种创建类的方式，同一套类模板可以生成很多种不同的类。
模板（Template）指 C++ 程序设计设计语言中采用类型作为参数的程序设计，支持通用程序设计。C++ 的标准库提供许多有用的函数大多结合了模板的观念，如 STL 以及 IO Stream。模板是 C++ 支持参数化多态的工具，使用模板可以使用户为类或者函数声明一种一般模式，使得类中的某些数据成员或者成员函数的参数、返回值取得任意类型。
模板（Template）指C++程序设计设计语言中采用类型作为参数的程序设计，支持通用程序设计。C++ 的标准库提供许多有用的函数大多结合了模板的观念，如STL以及IO Stream。模板是C++支持参数化多态的工具，使用模板可以使用户为类或者函数声明一种一般模式，使得类中的某些数据成员或者成员函数的参数、返回值取得任意类型。
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