腾讯信用分宣布可信用租房 芝麻信用分就上线信用速卖 众所周知，早在今年10月份，支付宝上线信用租房，全国8个城市开通，芝麻分超650分的用户还可免押金，房租月付。...腾讯信用分宣布可信用租房 芝麻信用分就上线信用速卖 据了解，本次合作腾讯信用将联合深圳市住建局构建一套成熟的租赁市场信用体系。...目前，腾讯信用分可享福利包括：赊账额度、腾讯专享、借钱额度、信用免押、信用特权、限时优惠等等。但是腾讯信用分正在公测中，当前仅对广州、深圳开放。 竞争激烈!...腾讯信用分宣布可信用租房 芝麻信用分就上线信用速卖 既然微信都出手“增值”自家腾讯信用分，支付宝岂能坐视不理？...腾讯信用分宣布可信用租房 芝麻信用分就上线信用速卖 据了解，闲鱼首先通过十数个细分维度，在线给出一个合理的估价。如果用户芝麻信用分大于600，就能直接拿到最高2000元的款项。
我认为AutoML作为使建模过程自动化的一种想法非常出色，但是该领域被过度炒作(overhyped)。
最近发现 《Kotlin 极简教程》一书中关于 Native 的一章（第 16 章）与我很早在公众号发过的一篇文章 Kotlin Native 详细体验，你想要...
Google广告计划涉嫌欺诈 Google之推出广告计划以来
近日，市场监管总局根据前期核查，依法对知网涉嫌实施垄断行为立案调查。 也许是因为知网最近声名在外，终于被监管局“注意”到。
要介绍的项目名称叫 NSFW.JS，英文全称是 Not Safe/Suitable For Work，也就是说不适合工作场所使用。
4.自动信用检查（复杂信用检查） ?...信用检查三要素：信用控制区域（信用控制范围）+风险分类+信贷组 1） 信用控制范围：在组织结构中可分配给公司代码销售范围 分配信用控制范围给公司代码 ? 分配信用控制范围给销售范围 ?...简单信用具体参数： ? 双击进入信贷控制行中 动态信用控制模式1---- ? 在超出信用额度之后会提示超出金额并将订单冻结 动态信用控制模式2---- ?...1----静态信用控制：系统不考虑时间因素，销售订单进来立即扣减信用额度 2----动态信用控制：相对于静态信用控制设置了一个展望期用来考虑时间因素 3----展望期：动态信用控制的时间因素...6----关键字段：如果客户信用相关关键字段发生变更则可进行信用冻结 7----下一个信用校验日期：指出系统在下一个信用评估日期基础上是否执行信用检查 8----未清项目检查：
引言 本文是「信用风险建模 in Python」系列的第一篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔， 信用组合可视化 信用风险 101 信用风险（credit risk）最终源于交易对手或债务人违约...只要未来有付款的资产都用信用风险，通常我们会想到贷款、存款、债券或掉期， 但其实还包括信用卡、学生贷款、抵押、汽车贷款或复杂的金融衍生产品。...信用风险无处不在，而且在银行中信用风险通常要比市场风险（market risk）大很多，因此如何计量和管理信用风险对银行来说尤为重要。 信用风险和市场风险有很多不同之处，而且要求的技能也不同。...但是要具备全面的风险管理技能，信用风险这块儿也要抓，两手都要硬！ 1 简介 和市场风险中的实时波动的风险因子不同，信用风险中的违约是个罕见事件（rare event）。...首先我们能很容易看出： 三种模型生成的损失分布都向右偏斜的很厉害（即在横轴很远处还有很小的值），这完全符合信用风险的特点，即信用组合里面包含大头寸低违约的事件。
Rust 过度炒作？不至于不至于 每当出现关于 Rust 的讨论，最终大抵都要以“炒作”问题结束。...接下来才是重点，咱们聊聊为什么没必要对“炒作”抱有过度恶意。 为什么总有炒作之声？ 在 Rust 出现之前，我们没有必要反复强调某些问题，因为根本就没有真正的解决方案。...你可以先把“炒作”这码事放在一边，专门根据实际表现考量解决方案。决定判断的应该是事实、而非情绪，对吧？一旦因为“炒作”而抵制 Rust，那我们就离讨论的基本诉求越来越远了。...我之所以坚持认为“Rust 炒作论”是种有害的侮辱性言论，并不是因为我从 Rust 基金会那拿了钱，或者是想劝说大家购买 Rust Enterprise。...但随着“炒作”的消退，这种争议也随之瓦解。 总有人说“真正的”程序员绝不用 Java，我觉得 Rust 倒是没有这个问题，因为它“够难”（但其实并不难，至少没大家想象的那么难）。
这是一场社会信用体系建设国家战略的深度解读，这是一场新时代机遇下北京社会信用体系建设的成就展示，这是一场中关村信用建设引领示范的路径探索，这是一场群英荟萃的信用思想盛宴！...本届信用论坛以“信用优化营商环境 助力创新与高质量发展”为主题，聚焦新时代优化营商环境的新要求，探讨信用改善环境的新方向。...亮点一：承上启下，继往开来 近年来，党中央、国务院高度重视社会信用体系建设，各地区信用体系建设如火如荼，行业信用体系建设不断发力，人工智能、大数据、场景化等持续渗透，信用标准、信用立法稳步推进，信用服务市场规模快速扩大...亮点四：创新活动精彩纷呈 创新是信用北京暨信用中关村高峰论坛保持活力的力量源泉，也是中关村乃至北京社会信用体系建设的一大特色。...本届论坛将围绕“信用优化营商环境 助力创新与高质量发展”主题，通过主题报告＋圆桌对话等形式，共同讨论推进信用体系建设不断深化的方法与步骤，同时还将围绕信用应用场景，推进信用服务，提升信用惠民便企和大众福祉等内容进行讨论
此书评出现在我批评某些“领域驱动设计”言论的时间，并且内容多次提到领域驱动设计，我担心会让人联想到这是我们找的反串炒作——伪装成对手发表一些漏洞明显的言论，然后借此反击并抹黑对手。
了解网络靶场：从炒作到现实 关于 ECSO 欧洲网络安全组织 (ECSO) ASBL 是一家根据比利时法律完全自筹资金的非营利组织，成 立于 2016 年 6 月。
articles/machine-learning-automation-beware-of-the-hype 译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.net/solo95 机器学习自动化：警惕炒作
笔者邀请您，先思考： 1 如何设计和使用信用评分卡？...信用评分卡专题二，系列文章汇总如下： 1 信用评分卡：简介 2 信用评分卡：分类问题 3 信用评分卡：变量选择 4 信用评分卡：高级分析 5 信用评分卡：逻辑回归 6 信用评分卡：模型验证 7 信用评分卡
除最近的两起诉讼外，2012年11月，360因涉嫌侵犯用户隐私被北京市双利律师事务所律师起诉，成为国内首个被用户起诉侵犯隐私的互联网企业；今年1月，南京用户黄佳发现360违背《360浏览器安装许可协议》...中的承诺偷窥并上传浏览网址记录，以360公司涉嫌通过浏览器窃取用户隐私信息为由将360诉至法院，此案目前已经在南京市鼓楼区人民法院立案。
5 月 13 日下午，市场监管总局发布通告，根据前期核查，依法对知网涉嫌垄断行为立案调查。...4 月 25 日，国家市场监督管理总局回复媒体：「已关注到各方面反映的知网涉嫌垄断问题，正在依法开展相关工作。」 值得注意的是，法院判决知网单篇文章赔偿周秀鸾 2100 元到 2400 元不等。...今天，国家市场监督管理总局对知网涉嫌垄断行为立案调查，我们坚决支持，全力配合。知网的发展离不开党和国家的关心厚爱，离不开社会各界的指导帮助，更离不开广大作者和读者的信赖扶植。
上海市公共信用信息服务平台的目标是为在沪企业和个人建立完整的“公共信用信息数据库”。从筹备到试运行的一年多时间里，信用平台已汇集来自60多个部门、机构的信用数据近3亿条，接受查询250万次。...同时，上海也倡导社会各界使用信用档案，比如，鼓励招聘企业和应聘者互相摸一摸对方的“信用底牌”。 在一些领域，信用的管理效应已体现得非常明显。...特别对上海而言，客户来自天南海北，银企双方信息高度不对称，作为风险控制手段，这个信用平台的价值就更能凸显。 上海市信用服务行业协会秘书长饶明华见证了上海社会信用体系建设的发展。...他说，作为市场经济中的基础性支撑，企业需要信用体系，无论是投资、发债还是订立合同，都要用到信用数据。饶明华说，基于上海信用平台的跨部门特征，搜集企业信用变得越来越简捷。...为政府职能转变“破题” 信用信息的应用，也在改变政府的行为方式。在上海自贸试验区，为支撑行政审批制度改革，一个依靠信用平台、建立“信用负面清单”的方案正在逐步形成。
笔者邀请您，先思考： 1 信用风险策略如何设计和制定？ “行动是所有成功的基本钥匙（Pablo Picasso）。”...在信用风险领域，这个问题的答案可以在信用风险策略中找到。 信用风险策略是在评分卡开发之后和实施之前的过程。它告诉我们如何解释顾客分数以及与该分数相对应的适当的可操作行动。...最常见和最简单的信用风险策略形式是基于接受或拒绝决策的一维截断。截断水平即信用审批的最低分数可以是具有单一固定价值的硬性截止值，也可以具有可调整的值以及多种处理方式，如无条件接受，有条件接受或拒绝。...表1.由不同的KPI确定的评分卡分界点级别 更复杂的信用风险策略具有多个截断水平或结合两个或更多信用评分，例如内部申请评分和信用局评分。...系列之前：信用评分：第7部分 - 信用风险模型的进一步考虑 系列之后：信用评分：第9部分 - 计分卡实施：部署，生产和监测 作者： Natasha Mashanovich, Senior Data Scientist
本想无视它的热烈炒作和美丽包装，用挑剔的眼光审视它的思想核心。最终发现，它的横空出世，包涵着真知灼见。 大数据，涵盖了从数据采集、数据处理，到数据分析、数据挖掘的全过程。
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