之前的文章已经阐述了逻辑回归和sigmod函数的由来、逻辑回归(logistics regression)原理-让你彻底读懂逻辑回归、评分卡原理及Python实现。...本文着重阐述应用toad库中的ScoreCard函数快速实现评分卡。 建议在建模前把原理和实现逻辑弄清楚，避免出现错误。...打开cmd，安装语句如下： pip install toad 若安装成功，会显示结果如下： 二、ScoreCard函数定义 ScoreCard函数的功能是实现评分卡转换。...在进行评分卡搭建之前需要对客户的信息进行筛选，挑选出和客户逾期信息相关性高的变量。 本文用到的数据是经过变量挑选后的数据。...至此，Python中应用ScoreCard函数转评分卡已讲解完毕
SIGAI推荐 SIGAI知识库论文解读小视频升级上线 支持向量机1-从线性分类器到最大化分类间隔 支持向量机2-拉格朗日对偶 支持向量机3-线性不可分的问题 支持向量机4-核映射与核函数 支持向量机5...； 其中，贷前反欺诈评分卡一般称为F卡；信用评分卡一般称为A卡；贷中评分卡称为B卡；贷后催收评分卡称为C卡。...虽然深度学习等技术在互联网领域已大行其道，在信用评分卡建模中，逻辑回归或GBDT等仍然是目前主流的建模算法。...一方面是金融领域对特征的可解释性要求会更高，通过LR或GBDT建模，比较容易直观得到每个特征在模型结果中的权重，并根据业务经验解释权重系数的合理性。另一方面，实际评分卡建模中，一般入模特征维度并不高。...在低维度建模中，LR和GBDT已经可以取得比较可观的效果。 模型评估 模型建立后，需要对模型的预测能力、稳定性进行评估。信用评分模型常用的评估指标为KS、AUC等。
； 其中，贷前反欺诈评分卡一般称为F卡；信用评分卡一般称为A卡；贷中评分卡称为B卡；贷后催收评分卡称为C卡。...虽然在实际工作中，我们所做的模型往往都是需求方或更资深的工程师已确定好的需求，但深入理解问题提出的背景、目标及抽象逻辑，有助于在实际建模过程中有的放矢、更准确把握每个步骤的产出。...虽然深度学习等技术在互联网领域已大行其道，在信用评分卡建模中，逻辑回归或GBDT等仍然是目前主流的建模算法。...一方面是金融领域对特征的可解释性要求会更高，通过LR或GBDT建模，比较容易直观得到每个特征在模型结果中的权重，并根据业务经验解释权重系数的合理性。另一方面，实际评分卡建模中，一般入模特征维度并不高。...在低维度建模中，LR和GBDT已经可以取得比较可观的效果。 模型评估 模型建立后，需要对模型的预测能力、稳定性进行评估。信用评分模型常用的评估指标为KS、AUC等。
SUMO的功能是很强大，不过可视化和后期期望结果的多样性似乎就不太如人意了。 本次我们利用SUMO的dump仿真输出文件来获取一个队列转移矩阵（lane change rate matrix）。...这一矩阵在优化中有着很重要的地位。...1.首先来看一下dump文件 在仿真配置文件中的output部分加入下面这样的语句，就会生成dump文件 " /> </...在sumo，tools文件夹下面的xml子文件夹，里面有一个xml2csv.py的python程序，可以在命令行中运行它。 就像这样就可以了。 如果dump文件比较大，需要等等待一些时间。...原因是转移矩阵要求在excel中展现，而且之前有写过vba程序，所以这里python只是做一个数据清洗，毕竟几百万条的记录，直接用excel处理，电脑就挂了。
在EXECL中，按ALT+F11，插入---模块复制下列代码： Function hztopy(hzpy As String) As String Dim hzstring As String, pystring
在将命令输出转到文件或者另外一个命令的时候，你可能会注意到错误提示打印在屏幕上。 在 Bash 和其他 Linux shells 中，当程序执行时，它使用三个标准的 I/O 流。...输入流提供信息给程序，通常是由键盘输入的信息。 程序输出通常到标准输出流，而错误消息通常到标准错误流。默认情况下，输入流和错误流都打印在屏幕上。...转向stdout 当保存程序输出到文件时，通常将标准错误stderr转向stdout，以便在同一个文件中记录完成信息。...file，而2>&1将标准错误stderr转向到当前的标准输出stdout。...在 Bash 中 &>和2>&1 一个意思： command &> file 四、总结 在使用命令行的时候，理解转向和文件描述符的概念是非常重要的。
(location);//获取在整个屏幕内的绝对坐标 location [0]--->x坐标,location [1]--->y坐标 getLocationOnScreen 计算该视图在全局坐标系中的x...，y值，（注意这个值是要从屏幕顶端算起，也就是索包括了通知栏的高度）//获取在当前屏幕内的绝对坐标 getLocationInWindow 计算该视图在它所在的widnow的坐标x，y值，获取在整个窗口内的绝对坐标...getLeft , getTop, getBottom,getRight 这一组是获取相对在它父亲里的坐标 如果在Activity的OnCreate()事件输出那些参数，是全为0，要等UI控件都加载完了才能获取到这些...在onWindowFocusChanged(boolean hasFocus)中获取为好 即覆写Activity的onWindowFocusChanged(boolean hasFocus)方法 XXX_Activity...int[] location2 = new int[2] ; view.getLocationOnScreen(location2);//获取在整个屏幕内的绝对坐标
在Python中，我们可以通过 __name__获得一个函数的名字： >>> def play_game(args): ......在某些情况下，你可能需要一次性按顺序运行多个函数，例如： def step_1(args): .... def step_2(args): .......__name__}') step(args) 在这样的场景下，这个打印名字的功能就有用了。
woe全称叫Weight of Evidence，常用在风险评估、授信评分卡等领域。 IV全称是Information value，可通过woe加权求和得到，衡量自变量对应变量的预测能力。...虽然网上到处都是神经网络、xgboost的文章，但当下的建模过程中（至少在金融风控领域）并没有完全摆脱logistic模型，原因大致有以下几点： logistic模型客群变化的敏感度不如其他高复杂度模型...本文主要讲的是WOE具有什么意义，或者说我们能从WOE中获得什么信息。...欢迎补充 二、如何计算WOE 以信用评分卡的建模场景为例：X是客户样本字段，Y表示客户逾期与否，其中Y=1代表逾期，Y=0代表未逾期。...在logistic回归中： 【OR的意义】当 增加1个单位时，odds将变为原来的 倍： OR在logistic中的意义在上面讲完了，下面来讲下OR是怎么和WOE联系起来的。 c.
`TYPE_FLAG` = 1 或者 SUPPLIER_CLASS=1 实现有两种： 一、使用IF函数 SELECT temp.* FROM (SELECT tp1.
一个函数在编译时被分配给一个入口地址，这个函数入口地址被称为函数的指针。可以用一个指针变量指向函数，然后通过该指针变量调用此函数。...一个函数可以带回一个整型值、字符值、实型值等，也可以带回指针型的数据，即地址。其概念与以前类似，只是带回的值的类型是指针类型而已。返回指针的函数简称为指针函数。...从函数中返回指针 当我们定义一个返回指针类型的函数时，形式如下： int *fun(参数列表) { ……； return p; } p是一个指针变量，它可以是形式如&value的地址值。...指针数组 数组中的元素均为指针变量的数组称为指针数组，一维指针数组的定义形式为： 类型名 *数组名 [数组长度]； 类如： int *p[4]; 指针数组中的数组名也是一个指针变量，该指针变量为指向指针的指针...指针数组中的元素可以使用指向指针的指针来引用。
这几天忙着在给公司的年会做策划，真累呀，每年的沈阳·K友汇都是公司一个大项目，所以投入的精力还是比较大的，前几天谈论了一个站长要做到是持之以恒，坚持不懈得到了需要朋友的认可，很高兴，今天谈谈关于在高PR...从高PR网站获得导入连接，主要是为了获得PR值的传递，同样也会获得网站权重的传递.前几次我们谈论到了广泛的链接来源和站长seo常用的隐藏连接等其他增加权重的方法，虽然不建议使用隐藏连接，但是这个的确不失为一个办法啊...第一种情况自从hao123在国内兴起后，导航类的网站如雨后春笋般的出现.这样的导航站PR值都很高，这是一个获得高质量链接的途径，放在导航站的首页相当于一个免费的高质量链接，以后再有这样的信息，都要申请加入...，只要通过审核，网站都能显示在首页中，由此可以获得一个高质量的外部连接。...总之，导入连接和美国选举总统差不多的，需要投票选举，一个网站的获得的票数越多，越说明有威望，那么高质量的导入连接相当于一个在社会上有威望、有地位的名流投的票，有可能会引导其他人也同样投票，而普通的导入连接就是社会上普通民众
最近接手一个小项目，要求使用谷歌的aapt.exe获取apk软件包中的信息。依稀记得去年年中时，有个同事也问过我如何获取被调用进程的输出结果，当时还研究了一番，只是没有做整理。...（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客） 在信息化非常发达的今天，可能已经过了江湖“武侠”草莽的时代。仅凭一己之力想完成惊人的创举，可谓难上加难。...这三个参数似乎就点中了标题中的两个关键字“标准输出”、“标准错误输出”。是的！我们正是靠这几个参数来解决我们所遇到的问题。那么如何使用这些参数呢？ 我们选用的还是老方法——管道。...设置标准输出和标准错误输出句柄 si.hStdError = hWrite; // 把创建进程的标准错误输出重定向到管道输入 si.hStdOutput = hWrite...我们使用STARTF_USESTDHANDLES的原因是：我们使用了标准输出和标准错误输出句柄。
使用Arrays类的方法 // 对于int型数组int arrays[] = { 1,2,3,4,5,4,3,2,1}; System.out.println(Arrays.toString(...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。
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在Shell脚本编程中，处理命令的输出和错误信息是一个常见的需求。通过将命令的输出赋值给变量，并使用条件语句处理命令的返回状态，我们可以实现更为健壮和灵活的脚本。...在本文中，我们将详细探讨如何封装一个通用的执行命令函数，以便捕获命令输出和错误。 1. 基本的命令输出捕获 在Shell脚本中，可以使用反引号（``）或$()来捕获命令的输出。...然而，这种方法在命令失败时不能提供明确的错误处理机制。 2. 使用if语句处理命令返回状态 通过结合if语句，我们可以根据命令的返回状态执行不同的操作： sh if !...这个函数不仅能够执行命令，还能捕获其输出和错误信息，并根据返回状态进行处理。...，我们使用参数$1传递命令，并在函数内部捕获命令的输出和错误信息。
简介 为了更好的熟练掌握pandas在实际数据分析中的应用，今天我们再介绍一下怎么使用pandas做美国餐厅评分数据的分析。...餐厅评分数据简介 数据的来源是UCI ML Repository，包含了一千多条数据，有5个属性，分别是： userID： 用户ID placeID：餐厅ID rating：总体评分 food_rating...如果我们关注的是不同餐厅的总评分和食物评分，我们可以先看下这些餐厅评分的平均数，这里我们使用pivot_table方法： mean_ratings = df.pivot_table(values=['...1.200000 1.200000 135108 1.181818 1.181818 135109 1.250000 1.000000 124 rows × 2 columns 对rating进行排序，选择评分最高的...2.000000 1.750000 134976 1.750000 1.750000 135055 1.714286 1.714286 135075 1.692308 1.692308 我们还可以计算平均总评分和平均食物评分的差值
更高层的聚合可以带来进一步的性能提升，例如，在时间维按天聚合，或者通过站点而不是URL聚合。...本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值 值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...如果我们可以将 sketch 序列化成数据，那么我们就可以在预聚合阶段将其持久化，在后续计算 distinct count 近似值时，就能获得上千倍的性能提升！...Spark-Alchemy 简介：HLL Native 函数 由于 Spark 没有提供相应功能，Swoop开源了高性能的 HLL native 函数工具包，作为 spark-alchemy项目的一部分
在DevOps Master中讲持续交付一课，其中讲到发布频率的篇章，中文版里面的翻译是这样的（来源于精益企业）： ? 英文版本是这样的（原版书）： ?...同样的位置，请注意【灰度发布】和【Dark lauching】的表述。直到有个学员不断的问我灰度发布到底是什么？我在课堂讲过，灰度发布这个术语貌似是不存在的，但 一直没有去看英文原书。...I like "dark launching", so I'll mostly use that in this post :-) 其实dark lauching，就是不改变客户端程序（变更）的情况下，...启动了新的功能，类似特性开关，当打开之后，用户变可以使用新的功能。
栈特点 栈是一种线性存储的数据结构，向下增长。其存在栈底和栈顶，栈对其中的数据元素有进栈和出栈的操作，遵循‘First In last Out’即FILO原则。...分析 1、main函数 0804842d : 804842d: 8d 4c 24 04 lea ecx,[esp+0x4] 8048431: 83...leave //mov esp,ebp;pop ebp 8048456: 8d 61 fc lea esp,[ecx-0x4] //取[ecx-0x4]中的数据赋给...DWORD PTR [ebp+0xc] //将[ebp+0xc]压入eax 8048417: 01 d0 add eax,edx //将eax与edx中的内容相加赋给...这是一张函数在栈中的调用过程图
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