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Monja用大投资者量体裁衣

与其他平台相比,Monja的定位在专注于投资者和投资方面,与我们在之前提到过的更加专注于交易的Orchard形成很好的互补,因此不排除作为Orchard的工具插件存在进驻Orchard,同时快速进入 如今,平台很多,组合也很多,该如何选择,往往不清楚自己的损失,Monja通过大来处理借贷市场的复杂性,比较标杆的好坏利用两方面的,一个是平台购买,一个是投资人的历史,Monja依靠大提供三个工具进行管理 2、投资工具——降低违约率。3、大工具——预测借贷人行为。 之所以建立专业的工具来自于两点核心原因:(1)2012-2014年期间美国P2P等互联网金融业务快速发展,且快速得到投资者认可,投资者投资金额占比从2012年的26%快速上升到2014年7月的 来源:36大 1、回复“师”查看师系列文章2、回复“案例”查看大案例系列文章3、回复“征信”查看相关征信的系列文章4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章5、回复“SPPS”查看

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ArrayMap

这里只,不其高效缓存部ArrayMap的结是int mArray记录Key和Value,对于每一组Key和Value,按照Key和Value的顺序排列。 put(K,V)时,首先根K计算出来一个Hash值,然后在mHashes中使用二查找来查找这个Hash值,既然能使用二查找也就是说,这个mHashs组是有序的,得到了index后,再在mArray 多说一点ArrayMap一共有三个造方法,其中有一个是hide的,如下:public ArrayMap() { this(0, false); } ** * Create a new ArrayMap 结如下图了: ?可以看到mHashes组,那是个啥鬼?这个identityHashCode到底是啥作用呢? 参考ArrayMap深度解读ArrayMap优势与缺陷深入剖 Android中的 ArrayMap

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    ——— pandas(一)

    之前我们了解了numpy的一些基本用法,在这里简单的介绍一下pandas的。 一、Pandas Pandas处理有三种形式:Series,DataFrame, index。 ,则默认为**np.arrange(n)**dtype: 设置类型copy: 复制,默认为Flase 1)创建一个空的序列 import numpy as npimport pandas as pd # 利用Series序列造函# 创建一个空序列s = pd.Series()print(s)输出:Series(。 DataFrame DataFrame是一个2维标签的,它的列可以存在不同的类型。你可以把它简单的想成Excel表格或SQL Table,或者是包含字典类型的Series。 &深度学习&人工智能资料python基础资料资料 —numpy基础(三) — numpy基础(二) — numpy基础(一)所有爬虫文章的归类

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    Python之Pandas(

    PandasSeriesSeries是一维的。 print(ser_obj.head(3))0 101 112 12dtype: int32通过索引获取print(ser_obj) # 1010索引与的对应关系仍保持在组运算的结果中print print(ser_obj.head(3)) #通过索引获取print(ser_obj) # 10 # 索引与的对应关系仍保持在组运算的结果中print(ser_obj > 12)print( (head()不加参则显示全部)print(ser_obj2.head())2001 17.82002 20.12003 16.5dtype: float64通过索引获取print(ser_obj2 (head()不加参则显示全部)print(ser_obj2.head()) #通过索引获取print(ser_obj2) # 17.8 2001 17.82002 20.12003 16.5dtype

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    TARS TC_EpollServer

    image.png1.NetThread负责底层包的收发,连接线程池管理,使用epoll ET模式;2.BindAdapter连接NetThread和HandGroup, NetThread线程把接收的放入 BindAdapter::_rbuffer, Handle线程从BindAdapter::_rbuffer中取消费;3.HandGroup是业务处理线程池,负责处理业务逻辑;解Tars协议请求报文 ,根对象名派Servant的对象和接口调用;

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    【java 之二叉树

    二叉树是我们常见的之一,在学习二叉树之前我们需要知道什么是树,什么是二叉树,本篇主要讲述了二叉树,以及二叉树的遍历。 你能get到的知识点? 中的树可以看作一个倒立的树,他的‘根’在上面,他的叶子在下面。 2、树的相关术语介绍1、树的结点(node):包含一个元素及若干指向子树的支;2、孩子结点(child node):结点的子树的根称为该结点的孩子,对于结点4来说,结点2和结点7就是结点4的孩子结点 二、二叉树实操(我没有说脏话)1、定义二叉树的结点定义二叉树每一个节点的结,他拥有左右子叶,并且本身拥有一个值val,定义一个造函,多个结点组合在一起就是一个二叉树。 tree * public static class TreeNode { 定义该结点值 int val; 定义左结点 TreeNode left; 定义右结点 TreeNode right; 定义一个造函

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    篇 | Pandas之Series

    以下文章来源于Python大咖谈,作者吱吱不倦的呆鸟 Series 类似多维组Series 类似字典矢量操作与对齐 Series 标签名称属性 本节介绍 Pandas 基础,包括各类对象的类型 除非显式指定,Pandas 不会断开标签和之间的连接。下文先简单介绍,然后再门别类介绍每种功能与方法。 不同为以下几种情况:多维组data 是多维组时,index 长度必须与 data 长度一致。没有指定 index 参时,创建值型索引,即 。 不过,Pandas 和第三方库在一些方面扩展了 NumPy 类型系统,即扩展类型。比如,Pandas 的类别型与可空整类型。更多信息,请参阅类型 。 编写无需显式对齐的代码,给交互和研究提供了巨大的自由度和灵活性。Pandas 集成的对齐功能,是 Pandas 区别于大多标签型处理工具的重要特性。

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    篇 | Pandas之DataFrame

    用列表字典生成 DataFrame用元组字典生成 DataFrame用 Series 创建 DataFrame备选建器DataFrame 是由多种类型的列成的二维标签,类似于 Excel 、 结多维组或记录多维组SeriesDataFrame除了,还可以有选择地传递 index(行标签)和 columns(列标签)参。 Series 字典加上指定索引时,会丢弃与传递的索引不匹配的所有。没有传递轴标签时,按常规依输入进行建。 缺失更多内容,详见缺失 。DataFrame 里的缺失值用 np.nan 表示。DataFrame 建器以 numpy.MaskedArray 为参时 ,被屏蔽的条目为缺失。 本建器与 DataFrame 建器类似,只不过生成的 DataFrame 索引是结类型指定的字段。例如:In : dataOut: array(, dtype=[(A,

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    elastic-job-lite

    开篇语程序=+算法,由此可见,是多么的重要,任何一个框架底层都有自己存储结,elastic-job-lite是一个开源的布式任务调度框架,其基于zk来存储运行时job信息,配置信息等等 上面整体描述了作业的,那么这些是怎么操作呢? ip ServerNode这个节点用来保存集群服务器的信息,就是说有多少器在zk中注册,在zk的中表示如下: csservers,存储的器的ip。 ,这需要重新片,片结束后删除,当片总增加,或者有器下线时,会设置此节点leadershardingprocessing 当开始重新片时,会这只这个节点,片结束后删除这个节点不依赖leaderinstance job的各个,并表明了其作用,大家可结合上源码一起学习,进入源码的class中。

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    1.4 算法

    2、可读性:算法主要是为了人的阅读与交流,其次才是器执行。3、健壮性:当输入非法时,算法也能适当地做出反应或进行处理,而不会产生莫名其妙地结果。 03算法的效率和存储空间需求 1、算法执行时间需要通过依该算法编制的程序在计算上运行时所消耗的时间来度量。 2、度量一个程序的执行时间的方法(1)事后统计的方法(2)事前估算的方法3、空间复杂度S(n)=O(f(n)),其中n为问题的规模,一个上执行的程序除了需要存储空间来寄存本身所用指令、常、变量和输入之外 ,还需要一些对进行操作的工作单位和存储一些为实现计算所需信息的辅助空间。 C语言 | 用%f输出实更多案例可以go公众号:C语言入门到精通

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    Python(2)-pandas操作

    pandas是一个提供快速、灵活、表达力强的的Python库,适合处理‘有关系’或者‘有标签’的。在利用Python做的时候,pandas是一个强有力的工具。 pandas库有两种,Series和DataFrame。前者适合处理一维,也就是单变量;后者适合多维,不过也仅仅只能是二维。 DataFrameDataFrame十类似于Excel表,列以index索引,行以columns进行索引,这样(index,columns)能定位任意一个建原型为:class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) 参说明: 参名称 copy 是否从输入复制 创建一个dataframe:import numpy as npimport pandas as pdnp.random.seed(1234) #种随种子,保证每次产生的随一样

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    Python之pandas基本

    Python之numpy组全解Python之Pandas读写外部文件 目录 1引言2 Series组2.1 Series成2.2 创建Series组2.3 Series 组常用属性3 DataFrame组3.1 DataFrame成3.2 创建DataFrame组3.3 DataFrame组的常用属性4 总结1引言 本文总结Pandas中两种常用的类型 (2)DataFrame,二维,Series容器2 Series组 2.1 Series成Series组对象由两部成:值(value):一维组的各元素值,是一个ndarray类型。 3 DataFrame组 3.1 DataFrame成DataFrame组是Pandas中另一种,其的呈现方式类似于Excel这种二维表结。 4 总结 本文大致介绍了Pandas中的两种重要Series组对象和DataFrame组对象的特点、主要创建方法、属性。

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    20120919-二叉树 与算法

    (x,t->left ); 7 else if (t->element < t) 8 return contains(x,t->right); 9 else10 return true;11 }使用函对象 t->left : t->right;18 delete oldNode;19 }20 }递归实现makeEmpty~BinarySearchTree(){ makEmpty();}void makeEmpty

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    使用bootchart

    Mac安装Bootchart下载通过下面链接下载bootchart源码:bootchart-0.9.tar.bz2安装解压缩,因为是ant建的,需要安装antbrew install ant进入源码目录 ,执行ant目录会生成bootchart.jar使用然后手开启Bootchart的过程最终会生成bootchart.tgz的文件,这个文件就是要处理的源文件,通过下面命令,可以在当前目录生成png图片 120 > databootchartstart在databootchart目录中新建stop文件adb shell touch databootchartstop在stop文件中写入1标记,用于停止采集 所以这里需要注意把start文件也删除,不然下次重启手又会启动bootchart,而启动它是要耗费资源的。采集可以把生成出来的5个文件pull出来打包,也可以使用系统提供的脚本做这个操作。 ${TARBALL%.tgz}.png is generated这样就能生成直观的开状态统计图了。

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    OpenvSwitch代码 - fastpath

    前言本文以openvswitch 2.5.0源码,主要介绍用户态openvswitch代码相关其设计的原因和精彩之处。 报文结网络中最重要的就是报文,因此首先报文结struct dp_packet:* Buffer for holding packet data. len字段大小等于miniflow加上实际的buf长度,用于快速匹配。 从结来看这是一个bitmap,大小为16字节,这个结精巧,每bit对应表示flow对应位置的8字节是否存在。 struct netdev_flow_key的buf字段(480字节,因为struct flow中部字段不用作键值)用于紧密放置真实的flow字段

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    ffplay源码2-

    几个关键的如下:2.1 struct VideoStatetypedef struct VideoState { SDL_Thread *read_tid; demux解复用线程 AVInputFormat ,指向的区将被拷入SDL音频缓冲区。 有多种策略可以用来区空和满的标志: 1) 总是保持一个存储单元为空:“读指针”==“写指针”时为空,“读指针”==“写指针+1”时为满; 2) 使用有效:每次读写都更新,计等于0时为空 (f->queue.frame)配内存,注意只是配frame对象本身,而不关注frame中的缓冲区。 frame中的缓冲区是AVBuffer,使用引用计制。 f->max_size是队列的大小,此处值为16,细节不展开。 f->keep_last是队列中是否保留最后一次播放的帧的标志。

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    工具篇——MapReduce结

    作者:livan来源:python与算法 前面我们介绍了HDFS,作为HDFS的第一代上层架,我们必须讲解一下hadoop的MapReduce结,可以说这一结促进了大的兴起。 MapReduce的结??Mapreduce的计算顺序为:在map中被一行行的读取,然后进行切;然后再经历shuffle,然后进行reduce处理。? map任务,输入片(input split)存储的并非本身,而是一个片长度和一个记录的位置的组,输入片(input split)往往和hdfs的block(块)关系很密切,假如我们设定hdfs split)而127mb也是两个输入片(input split),换句话说我们如果在map计算前做输入片调整,例如合并小文件,那么就会有5个map任务将执行,而且每个map执行的大小不均,这个也是 但是其自身存在一些问题,这一制存在可扩展性差、内存消耗高、线程复杂、可靠性不强等问题,所以出现了第二代产品Yarn,结如下:?

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    (2)|师应该如何建指标体系

    2为什么要搭建指标体系2.1 搭建运营框架一个APP的建与运营工作通常由多个角色工实现,由于大家的工作重点不同,仅关注一个方面的就如同管中窥豹,无法全面了解产品运营情况,不能提出行之有效的建议 3搭建指标体系应该关注哪些指标一个APP在建指标体系时所关注的指标可以从六个维度来看:用户规模与质量、参与度、渠道、功能、用户属性和收入。接下来我们将一一道来。? (3)用户成指标用户成是对周活跃用户或者月活跃用户的成进行,有助于通过新老用户结了解活跃用户健康度。 3.4 功能 功能主要功能活跃情况、页面访问路径以及转化率。?(1)功能活跃指标主要关注某功能的活跃人、新增用户、用户成、用户留存。 设备终端的维度有辨率和操作系统;网络及运营商的唯独有有用户联网方式和电信运营商,地域主要从不同省市和国家来。?

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    :浅谈布式架

    二、布式集群架1、纯负载均衡形式在集群前面,前置一个流量发的组件进行流量发,整个集群的器提供无差别的服务,这在常见的 web 服务器中是最最常见的。 目前比较主流的方式就是整个集群器上云,根实时的调用量进行云服务器弹性伸缩。常见的负载均衡有硬件层面的 F5、软件层面的 nginx 等。 交互是这样,一般会把所有的管理类型的放到 master 上,而把具体的放到 slaver 上,实际进行调用的时候,client 先调用 master 获取所存放的 server 的 信息,再自行跟 5、规则型一致性Hash这种架类型一般出现在表的设计中。按照规则进行表,在查询之前使用规则引擎进行库和表的确认,再对具体的应用进行访问。为什么要用一致性 Hash ? 从用户的角度,我们宁可获取到旧,也不愿意等半天都打不开应用,所以常常是保证高可用,让达到最终一致性,那么如何设计高可用的布式架呢?

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    框架|

    时代和经济里面的“硬实力”,有一套系统的科学的方法论,简称为“框架”。是什么?为什么要掌握和应用呢?每一位人在玩的路上,都可以问问自己。 关于是什么,可以阅读这篇文章《到底是什么》1 框架,的方法论和指南针。?2 流程,的思考路线和工作步骤。? 说明:这两图片摘录埃森哲方法论看了框架和流程图,人很容易想到IBM公司的挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ? 这个标准就是框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。 preparation):选择清洗、造、整合、格式化建立模型(modeling):选择建模技术、建模型、生成测试计划、参调优模型评估(evaluation):对模型进行较为全面的评价

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