1背景 我之前写了一篇关于使用注解和策略模式实现数据脱敏功能，其中使用策略模式用来消除if语句，实现业务与条件逻辑的解耦，有利于功能的扩展。...使用策略模式实现数据脱敏： 我用注解和策略模式优雅地实现了数据的脱敏功能 简单回顾下这篇文章的脱敏功能，原数据： public UserInfo getUserInfo() { UserInfo...解决办法是使用了策略模式消除了if语句。今天我们来使用规则引擎消除if语句，代码案例同样是脱敏功能实现。 3规则引擎 Easy Rules 规则引擎就是提供一种可选的计算模型。...与通常的命令式模型（由带有条件和循环的命令依次组成）不同，规则引擎基于生产规则系统。...想要执行规则，我们首先需要创建一个Fact实例，这个实例用于存储条件判断的参数。 Fact内部是一个HashSet容器： name的值我们可以自定义，value的值是脱敏注解传过来的信息。
复盘发现，该故障缘起于因磁盘静默错误导致的单副本数据错误，再加上数据迁移过程中的两次不规范的操作，导致云盘的三副本安全机制失效，并最终导致客户数据完整性受损。...基本上出了这档子事，公司是开不下去了 想尽一切办法最快恢复：包括向腾讯云的一千万巨额索赔、要求获得腾讯投资、要求腾讯官方引流等都是为了能让公司死灰复燃。...（1）索赔一千万：先不说你公司的估值有多少，就一网站数据你索赔一千多万，别人腾讯云再大款也不会同意。...（就连我这垃圾网站都一个月备份一次）还是说，先前用巨额索赔咬了腾讯云，现在不方便拿出备份数据？ 腾讯云免费备份——快照 创建快照 这只是众多备份方法中的一个，但本人认为是比较方便的一个。...PS：云硬盘与快照一定要同一地区，不然无法回滚。不同地区的备份可以通过制作镜像，然后跨地域复制的方式来备份。但是制作镜像要服务器关机。
近期，Facebook制造出了一款更懂得“与人类协作”的机器人。在卡牌游戏中，机器人可以适应复杂的规则与人类通力合作，不仅能以超强算力做出出牌的逻辑判断，还能在整个游戏过程中对策略进行改动。...数据通常无法批量导入，只能一条一条复制粘贴。这无疑是一项艰巨的任务，尤其是时间跨度甚至能达到20年。而RPA可以24小时工作，速度快又不会出错，算得上是最佳人选了。...针对每个人为保单支付的每一笔保费，都要生成收据。RPA解决方案可以完成这项工作，并且在此过程中甚至不需要任何手动干预。 #索赔处理 保险公司必须处理被保险人提出的索赔要求。...在这项业务中，要对特定资料进行审查、核实，以及后续资料存证。像这样的流程可以自动化，让RPA执行繁琐的索赔业务，将提升保险公司索赔处理的效率，为公司打造良好的客户体验。...#财务对账 像对账这样的任务是非常常见的，几乎每个公司都需要完成这项工作。一旦RPA软件机器人得到了所需要规则和细节，就可以轻松地代替人类员工来做这件事。
这样的广告，不但可以在一些中小网站上见到，在国内大型网站上也屡见不鲜。很多网民会立即怀疑自己的机器有没有中病毒或者木马，或者是什么恶意的浏览器插件又在作祟。其实，这都是运营商搞的鬼。...有的用户会坚决地投诉，运营商有自己的白名单，用户在投诉成功以后会账号被加入白名单，不再投放广告。显然他们也不想惹过多的麻烦，这样恶心的事情需要偷偷地干。...在 2010 年的时候，因为这样的劫持行为，青岛联通还在一场引起轩然大波的索赔案件中败诉，被罚 20 万元给百度。索赔从金额来看显然是小事，但是对于中国互联网的成熟还是有积极意义的。...在中国，你可以选择的运营商就那么几个，就好比从一堆烂苹果中挑选一个自己能忍受的。而且这个行业本身就缺乏道德和完善的法律约束，单单靠用户个体抱怨和投诉，无法从根本上解决流氓行为。...既然已经知道了原理，那么自然就容易想到解决的办法。
另外，一些对Copilot感兴趣的人想搞清楚，使用GitHub存储库中复制出来的代码会不会侵权。...Copilot的输出对违反GPL许可作品的可诉索赔的可能性有多大？ 开发人员如何确保他们拥有版权的任何代码都受到保护，不受Copilot违规行为的影响？...有没有办法让使用Copilot的开发人员遵守GPL等免费软件许可证？ 如果Copilot从AGPL覆盖的代码中学习，Copilot有没有侵犯AGPL？...Albert认为，虽然GitHub Copilot会逐字逐句地引用一组代码，但它很少这样做。 就算是，多数情况下都是所有人都会引用的代码，而且大部分是在文件开头。...你觉得Copilot究竟有没有侵权呢？
让我们从每年的预期索赔数开始。这是每天的频率 是很久以前的数据，但是，这也是一件好事，因为十年后，我们可以预期大多数索赔已经解决。...假设我们在给定的一年中平均有160项声明。 > plot(D,db$COUTSIN,type="h") 现在让我们集中讨论这些索赔的费用。...我们的数据集中有2,400个索赔要求适合模型（或至少估计了再保险合同可能给我们造成的损失）。假设我们想为我们的大额索赔购买再保险合同。在16年的时间里，该可执行文件的费用应接近1500万。...平均成本（为再保险公司）是E(g(X)) 第一个想法是查看我们投资组合中的第一个成本，即该赔偿的经验平均值。...正如我们看到的，再保险的标准模型是帕累托分布（或更具体地说，是广义帕累托分布）， 这里有三个参数 阈值 （我们将其视为固定阈值，但会看到其对再保险定价的影响） 比例参数 尾部指数 策略是考虑一个低于我们免赔额的门槛
如果 作为假设 （或 更具体地假设），则 表示事件的（随机变量表征）计数 ，则 可以通过带有参数的泊松分布来近似 。...然后，可以使用泊松分布对到达该上层的索赔的数量进行建模。...更准确地说，如果自付额 变得非常大（和 ），我们将获得极值理论中的阈值点以上模型：如果 有一个泊松分布，并在有条件的 ， 是独立同分布的广义帕累托随机变量，然后 具有广义的极值分布...然后很自然地研究两次事件之间的时间（或在保险范围内两次索赔）。...我们在这里清楚地看到近似在风险管理中的应用。
让我们从每年的预期索赔数开始。这是每天的频率 ? 是很久以前的数据，但是，这也是一件好事，因为十年后，我们可以预期大多数索赔已经解决。...假设我们在给定的一年中平均有160项声明。 > plot(D,db$COUTSIN,type="h") 现在让我们集中讨论这些索赔的费用。...我们的数据集中有2,400个索赔要求适合模型（或至少估计了再保险合同可能给我们造成的损失）。假设我们想为我们的大额索赔购买再保险合同。在16年的时间里，该可执行文件的费用应接近1500万。...因此，考虑一些免赔额为1500万的再保险合同。让我们假设再保险公司同意这种免赔额，但承保范围为3500万。 第一个想法是查看我们投资组合中的第一个成本，即该赔偿的经验平均值。...正如我们看到的，再保险的标准模型是帕累托分布（或更具体地说，是广义帕累托分布）， 这里有三个参数 阈值（我们将其视为固定阈值，但会看到其对再保险定价的影响） 比例参数 尾部指数 策略是考虑一个低于我们免赔额的门槛
在更复杂的 UI 中，由于视图的更新速度过快，性能（ 至少在 macOS 上 ）迅速下降。A：有不同的策略。ObservableObject 是使视图或视图层次结构的失效（ 引发重新计算 ）的单元。...任何自定义布局的完整实现都比我在这里的帖子中快速勾勒出来的要长，但总体思路是，你可以创建一个布局来查询其子级的理想大小并相应地对它们进行排序。...Too complex to type checkQ：我在 iOS 14 SwiftUI 中遇到一个问题，我试图有条件地显示 3 个符合 Shape 协议的对象中的一个。...然而，两个内容相同的视图之间的交换并不能使视图顺利地产生动画，因为两者的文本也被动画化了。我正在使用仅禁用 TextField 的替代方法，但有没有办法引导动画以使用文档中的方法？...A：解决办法：保留 TextField ，但当它不能被编辑时，有条件地设置 disabled(true)，当它可以编辑时使用 disabled(false) 。
虽然在用户的python代码上盲目地调用eval()是危险的，但你可以安全地执行用户的CEL代码。...例如，在对服务的每个HTTP请求中执行安全策略是CEL的一个理想用例，因为安全策略很少改变，CEL对响应时间的影响可以忽略不计。...要想更深入地了解语言、语义和功能，请参见GitHub上的CEL语言定义 和CEL Go文档.。二、CEL的核心概念2.1 应用领域CEL是通用的，并已被用于不同的应用，从路由RPC到定义安全策略。...在下面的例子中，表达式接受了一个请求对象，并且请求包括一个索赔标记。该表达式返回一个布尔值，表明该索赔令牌是否仍然有效。// 通过检查"exp"要求，检查JSON网络令牌是否已经过期。...CEL评估器需要3样东西：任何自定义扩展的函数绑定变量绑定要评估的AST函数和变量绑定应该匹配用于编译AST时的内容一样。
在这篇文章中，我们将深入探讨在保险业中进行数字化转型的重要性，并讨论人工智能解决方案如何推动创新、简化运营并创造卓越的客户体验。...，保险公司可以加快索赔流程，减少手动数据输入错误并最大限度地降低欺诈风险。...改进的风险评估 高级分析和 机器学习算法 可以分析大量数据以确定模式、趋势和相关性，使保险公司能够就风险和定价做出更明智的决策： 预测建模： 人工智能算法可以通过分析历史数据预测未来趋势和潜在风险，帮助保险公司制定更准确的定价策略并优化风险组合...欺诈检测： 机器学习模型可以识别索赔数据中的异常模式或异常，帮助保险公司检测潜在的欺诈行为并采取预防措施。...发展数据驱动的文化： 通过提高数据素养、促进协作和授权员工做出数据支持的决策，在整个组织中鼓励数据驱动的思维方式。
通俗的说，机器学习就是基于一些高度复杂的算法和技术，在一个非生命的物体、机器或系统中构建人类行为。制造一台能够符合数十亿用户期望的人脑复制品的机器绝不是一件容易的事。...但也有一些项目正在解决基于情境、情感和思考等复杂的任务。 在深入研究机器学习功能的细节和精准度之前，先结合我们真实的日常生活总体感受一下，机器学习存在的重要性和意义： ?...银行、零售和电信 潜在客户和合作伙伴 客户满意度指数(基于关系、交易、营销活动等) 欺诈、浪费和滥用索赔 预测信用风险和信誉 营销活动的有效性(比如提议被多少人接受了?被多少人拒绝了?...有没有决定性的影响因素?...交叉销售和建议(例如，电商网站告诉你“购买这个产品的消费者同时也购买了那个产品”) 联络中心(帮助客服代表在与客户的通话中获取相关数据) 医疗保健和生命科学 扫描、筛选和生物识别 基于混合成分的药物 基于症状
对于一些引用的英文文献，我们需要快速地了解整篇文献讲了什么内容，来判断是否可以作为“国内外研究现状”来进行详细分析。...通常文献都是CAJ或者PDF格式的，这样格式文献的缺点在于，复制粘贴后会产生断行，例如完整的一段“摘要”在复制粘贴后变成了一行一行的： 原因在于PDF排版的时候添加了这样的换行符，这样带来的后果是百度翻译把每一行当作单独的一句话...，造成歧译、错译、漏译，或者完全不是一句话： 可以看到， 被翻译成了： 上一行通过猜测得到了正确翻译，下一行误以为EST是一个专有名词，所以需要想办法解决这个问题。...正确姿势是用WORD替换： 【第一步】复制PDF中的文字 【第二步】粘贴到word文档中，按CTRL+H呼出替换界面 【第三步】选项中，查找内容设置为^p，替换内容为一个空格...【第四步】点击全部替换 【第五步】复制到百度翻译，正确地翻译，然后一行一行地看大概意思（百度翻译得并不好） 如果有条件访问外国网站的话，可以用Google翻译，毕竟是Google
故事从这开始 考虑支付的时候我考虑的是将支付sdk如何直接引入到系统，以及可以有一系列支付的路由，我需要考虑的是如果创建响应给指定的地址，so我开始想如何达到我的目的自定义个中间件，Use、Run、Map...这些过滤器形成了另一条“管道”，让人联想到中间件管道，并且在某些情况下必须复制某些中间件的行为。一个典型的例子就是CORS政策。...为了对每个MVC操作以及中间件管道的其他“分支”实施不同的CORS策略，内部需要进行一定程度的重复。 “分支”中间件管道通常用于“伪路由”。...如Map()在中间件管道中的扩展方法，将允许您在传入路径具有给定前缀时有条件地执行某些中间件。...它比以前的版本功能强大得多. 在上一个示例中，我们提供了一个显示名称（主要用于调试目的），但是我们可以附加其他的信息，例如授权策略或CORS策略，其他中间件可以查询这些信息。
连续时间观点的优势在于其清晰和系统的公式化，以及无缝应用离散化方案以复制实际实现。在第3节，我们回顾了扩散模型的新兴应用，尤其是在各种受控生成任务中，旨在阐明扩散模型试图捕获的条件分布。...[78]提出了一种基于策略梯度的方法，用于微调预训练的扩散模型。在图2中，我们展示了使用[78]中的方法微调有条件的扩散模型从左到右的逐步改进。...在RL/控制问题中，策略是基于底层动态系统状态的动作空间上的条件概率分布。相应地，当使用扩散模型来参数化策略时，目标是学习分布P(a = action | y = system states)。...训练后，我们指定一个合适的目标奖励值并部署有条件的扩散模型生成样本轨迹。然后可以通过逆动力学模型[119]从生成的轨迹中提取出策略。见图3中决策扩散器的工作流程。...为了应对这些挑战，[176]将数据驱动的黑箱优化表述为从条件分布中采样，如图8所示。目标函数值是条件分布中的条件，同时该分布隐式地捕获数据潜在结构。
例如上面的 CopyOutputLibToFastDebug 这个将输出文件复制到另一个目录的编译目标（Target），依赖于一个 MainProjectPath 属性，因此计算这个属性值的编译目标（Target...当 A 的 DependsOnTargets 设置为 B;C;D 时，那么一旦准备执行 A 时将会发生： 如果 B C D 中任何一个曾经已经执行过，那么就忽略（因为已经执行过了） 如果 B C D 中还有没有执行的..._WalterlvPackOutput 将目标项目中生成的文件进行自定义打包 那么我们改如何为每一个 Target 设置正确的属性呢？...会根据 NuGet 包用户的设置有条件地引入一些额外的源代码 那么这个时候我们前面写的用于引入源代码的 _WalterlvIncludeSourceFiles 编译目标其依赖的 Target 会更多。..._WalterlvConditionalImportedSourceCode 是有条件的，而我们 DependsOnTargets 这样的写法会导致这个 Target 的条件失效 这里更抽象的编译目标是
背景：做windows自定义镜像，一般是需要在关机做镜像前执行ipconfig /release来释放ip的，这样好保证下次基于此镜像买的新机器能在dhcp环节获取ip的健壮性，频繁做镜像的情况下，总是会忘记在做镜像前释放...ip，因此想了个办法，就是通过配置组策略关机脚本来实现关机前释放ip https://support.huaweicloud.com/bestpractice-ims/ims_bp_0011.html...华为云就把这点写到了他们官网 如果有条件，关机做镜像前最好手动执行ipconfig /release命令 加到关机脚本自动执行是防止做镜像前疑问执行这句命令 但是关机脚本在一些特定情况下可能执行不到，比如强制关机...（有些人就喜欢强制关机做镜像）或者特殊情况关机没有执行到关机脚本 先确保没有其他干扰吧，一开始就是干净的啥都没有的情况下，dhcp分配还能分配错吗 假如没有组策略关机脚本的话，顺序就是0，如果有，要适当调整下代码...，使序号不覆盖其他的关机脚本 如下代码适用中文版系统，大致思路就是：通过图形界面配置组策略关机脚本很简单，配置过程中用procmon监测到注册表路径有2个（后面的\0\0应该是顺序，反正我就一个脚本而已
• 保险索赔/医疗账单- Halodoc作为 TPA 还参与索赔解决、验证索赔和检测欺诈。...• Airflow：Airflow 是一个非常灵活的工具，可以更好地控制转换，同时还可以在现有operator之上构建自己的框架，Airflow 还提供了一个很好的仪表板来监控和查看作业运行状态。...来自各种来源的所有数据首先转储到各种 S3 存储桶中，然后再加载到 Redshift（我们的数据仓库）中，S3 中的数据也充当备份，以防任何 ETL 作业失败。...• 在 Halodoc，Metabase 用作自助服务工具，操作人员和 BI/后端开发人员可以在其中查询以创建自定义报告和仪表板。...总结 在这篇博客中总结了Halodoc的数据平台，从不同来源的数据到各种可视化工具，我们在选择这些工具时的思考过程，维护和运行此基础设施是一项艰巨的任务，我们不断挑战自己以保持基础设施简单并更有效地解决问题
【IT168 资讯】 通俗的说，机器学习就是基于一些高度复杂的算法和技术，在一个非生命的物体、机器或系统中构建人类行为。制造一台能够符合数十亿用户期望的人脑复制品的机器绝不是一件容易的事。...* 欺诈、浪费和滥用索赔 * 预测信用风险和信誉 * 营销活动的有效性(比如提议被多少人接受了?...有没有决定性的影响因素?...* 交叉销售和建议(例如，电商网站告诉你“购买这个产品的消费者同时也购买了那个产品”) * 联络中心(帮助客服代表在与客户的通话中获取相关数据) 医疗保健和生命科学 * 扫描、筛选和生物识别 * 基于混合成分的药物...，反复数十亿次的不间断处理数据，必然是会感到厌倦的，这就是机器学习算法发挥关键作用的地方。
如： 负责健康医疗索赔的某客户服务代表，针对那些很少提出索赔的医疗服务机构，修改了其地址，然后伪造了这些医疗机构提出的医疗索赔申请，然后保险公司将保险款寄到了该人自定的地址，由其同伙收取。...CERT数据库中的内部欺诈主要涉及身份犯罪行为，相对于数据篡改，外部人招募内部人更多地是为了获得数据，一方面是因为获取数据要比修改一个组织的数据获利更容易；另一方面则是通常获取到数据进行身份犯罪获利比后者更大...通常来说，受外部人雇佣的内部人位于单位中较低职位，因此妄图通过欺诈行为来获取经济利益；攻击的目标主要是复制关键数据或篡改数据库，具体包括窃取客户信息实施身份犯罪，伪造驾照等证书证件。...最小权限策略； 简单分析上述关注点，可以总结出几个基本的应对建议： 1. 建立全面的内部事务审计，不仅审计关联事务，还要审计独立事务间的关联性以及时发现存在数据非法复制与篡改行为； 2....针对关键数据建立强保护、强认证策略，尤其是关键数据的修改、复制操作； 3. 人力部门应统计员工全面信息，分析其经济情况以及人格特征，判断其实施欺诈以及被外部收买的可能性； 4.
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