@TOC[1] Here's the table of contents: 担保网络指标统计 担保网路的指标统计，在本次的案例中主要实现指定公司和网络深度之后，统计该网络涉及公司和担保关系的数量。 担保百科解释[2] 一、担保网络图数据模型 担保网络描述的是公司和公司之间的担保关系，在建模时使用HORGGuaranteeV003标签表示公司，公司之间发生担保的时序指标数据用JSON字符串的形存储在关系属性中 担保网络关系指标的数据，指的是公司之间多次担保的时间序列数据。 3.1 统计公司数量 查询中国保利集团有限公司于2019年12月时间切片下的担保网络，统计二度以内实体数量和关系数量 // `中国保利集团有限公司`于2019年12月时间切片下的担保网络，统计实体数量 ，测算其担保网络的规模效应 References [1] TOC: 担保网络指标统计 [2] 担保百科解释: https://baike.baidu.com/item/%E6%8B%85%E4%BF%
前面我们说过神经网络的非线性主要是由激活函数实现的，如果没有激活函数的引入，那么无论多么复杂的神经网络其实都可以看成是多个单层神经网络的线性叠加，最后结果依然是线性的。 ? 所以如果没有激活函数引入非线性，神经网络就不能逼近XOR门，解决非线性可分的问题。然而遗憾的是，在我们的现实生活中，非线性可分的问题非常多！此外，激活函数对控制神经网络的输出范围也起着至关重要的作用。 接下来，我们将给大家分别介绍神经网络中几种常用的激活函数。 所以，想象如果有一个大型网络包含有许多处于饱和状态的Sigmoid激活函数的神经元，那么该神经网络将无法进行反向传播。 下节课准备给大家带来循环神经网络RNN，敬请期待！ ?
在现实社会中，借款会指定担保人，就是当借款人还不起钱，就由担保人来还钱。 在JVM的内存分配时，也有这样的内存分配担保机制。 图4：担保后，allocation4放入到新生代eden区 ? 图5：担保后，之前在新生代的三个对象转移到了老生代 服务端模式下的担保机制实现 上面我们演示的在客户端模式（Serial+Serial Old）的场景下的结果，接下来我们使用服务端模式（Parallel 这里老生代是担保人。在不同的GC机制下，也就是不同垃圾回收器组合下，担保机制也略有不同。 ，如果是那么直接把该对象放入老生代，否则才会启动担保机制。
原创：这篇文章首发于我的知乎，知乎ID是akkaze-邓安坤 我们知道一般的神经网络几乎能够拟合任意有界函数，万能逼近定理告诉我们如果函数的定义域和值域都是有界的，那么一定存在一个三层神经网络几乎处处逼近 本身也是有界的，我们需要的是一个变换 ,这其实是一个泛函，也就是函数的函数，（如果我们把所有分辨率的32x32图像信号当成一族函数（另外，如果使用0延拓或者随机延拓，这个函数可以被当成定义在全空间上的函数 ），那么边缘提取正是一阶微分算子，它就是一个泛函，在图像中，它几乎是最重要的泛函，它的离散形式是sobel算子，它作用在图像上，得到边缘响应，这也是一族有界函数，响应经过限制后依然有界）， ? 高斯小波基 构造这样一个卷积神经网络，这里的卷积神经网络没有任何下采样，采用和我的另一篇文章相似的架构，并在cifar100上训练（冻结所有的depthwise），结果如下， ? 预测精度 ? 对于普通的神经网络，每一层都是在变换自变量或者隐变量，如果自变量或者隐变量满足一个分布，通过研究层间分布我们就能很好的研究这个多层神经网络的性质。
如果条件不成立，那先检查XX：HandlePromotionFailure参数的设置值是否允许担保失败，如果允许会继续检查老年代最大可用的连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小： 如果大于，将尝试进行一次
Functor 谈 Monad（单子） 之前还是要谈谈 Functor（函子），毕竟所有的 Monad 都是 Functor。 在范畴论中，函子是范畴间的一类态射（这个定义给我的直观感受是函子指的是 fmap 函数……），数学上的概念就不多说了，下面我们来看看 Haskell 中的 Functor。 所以从 Functor 的定义来看，似乎只要实现了 fmap 函数的类型构造器，就是函子了。 事实上并不是这样，函子毕竟是一个数学概念，它必须满足函子定律： fmap id = id famp (f . g) = fmap f . fmap g id 是一个原样返回参数的函数(id x = x) 这两条定律可以保证在一个函子值上执行 fmap 只会在它上面映射一个函数——不再做其他事情。
Applicative 定律 Application 函子是一种加强的函子，在 Haskell 的 Control.Applicative 模块中定义了一个 Applicative 类型类： class fmap f x applicative 函子的用途很明确，就是为了取出第一个函子值中的函数，应用到第二个函子值的值上，上述定律基本可以保证<*>只是做了这件事，当然其他还有一些定律，就不细说了，列在这里大家看看就好 至于<*>的话，先考虑函数作为普通函子的情况，我们知道函子值是一个包涵上下文的值，当函数作为函子值时，从这个上下文中取值的操作就是将一个参数传递给该函数，然后产生一个值，所以函数作为Functor类型类的实例时是这样的 接收一个函数和一个函子值，取出函子值中的值传递给函数，然后返回一个函子值。 那<*>也同理，它接收两个函子值，返回一个函子值，当函数作为函子值时，要先分别取出 f 中的值（函数）和 g 中的值，分别将一个参数 x 传递给它们，再将 g x 作为参数传递给 f x（由于 Haskell
华富通公司成立于2006年，在全国各地设有二十一家分支机构及办事处，公司主营工程保证担保业务。 华富通在中国建筑工程领域保证担保领域名列前茅，与国有大型银行、全国性股份制银行等共约30家银行、保险公司已合作15年。 华筑通平台作为全国第一批与银行、保险公司直连并实现线上出函的供应链金融平台，已推出电子投标保函、履约保函、预付款保函、工资支付保函、工程质量保函等。 其中，作为腾讯云打造的企业级区块链开放平台，腾讯云区块链TBaaS提供区块链开发、部署到管控的一站式服务，能够大幅降低用户在区块链网络搭建、管理、运维方面的技术和人力成本，帮助用户快速上手创建区块链业务应用 提供了一种机制，能够分布式地产生和验证全局唯一的标识符（Decentralized identifiers）来标识各种实体（人、机构、物体等）；同时以加密安全，保护隐私并可由第三方进行机器验证的方式在网络上表达现实社会中各种类型的凭证
泛函编程和数学方程式解题相似；用某种方式找出问题的答案。泛函编程通用的方式包括了模式匹配（pattern matching）以及递归思维（Recursive thinking）。 虽然从表达形式上失去了泛函编程的优雅，但除了可以解决堆栈溢出问题外，运行效率也比递归方式优化。但这并不意味着完全违背了“不可改变性”（Immutability）。因为变量是锁定在函数内部的。
对OOP编程人员来说，泛函状态State是一种全新的数据类型。我们在上节做了些介绍，在这节我们讨论一下State类型的应用：用一个具体的例子来示范如何使用State类型。 _)) => machine.copy(locked = true, candies = nCandy - 1) 8 } 9 } 这个transition函数采用了泛函状态维护风格 对比起来，下面的例子就可以说是真正的泛函编程风格了。同样针对以上的贩售机模拟逻辑要求，我们将用典型的泛函风格来编程。 在以上这个例子里我们采用了泛函编程风格：用类型匹配方式进行了函数组合，虽然说代码可能简单了，但清洁可能就说不上了。 需要用类型匹配（type line-up）来分析理解，也就是要再熟悉多点泛函编程思考模式。
初接触泛函状态觉着很不习惯。 主要是在使用State数据类型时很难理解其中的原理，特别是泛函状态变迁机制（state transition mechanism）：怎么状态就起了变化，实在难以跟踪。 RNG简单描述了泛函方式的状态变迁及支持状态变迁所需要的数据结构和操作函数款式。 再次聚焦一下我们设计State类型的目标：State类型不但可以使我们像设计其它类型一样封装一个较低阶类型元素并且提供一套状态变迁机制，而且状态变迁机制是泛函式的，自然隐性的。 泛函状态是一种隐形自动的变迁，那么如果我们需要打乱既定流程，手动设定或者临时读取状态时该怎么办呢？
由于泛函编程非常重视函数组合（function composition），任何带有副作用（side effect）的函数都无法实现函数组合，所以必须把包含外界影响（effectful）副作用不纯代码 IO Monad就是泛函编程处理副作用代码的一种手段。 泛函模式的IO编程就是把IO功能表达和IO副作用产生分开设计：IO功能描述使用基于IO Monad的Monadic编程语言，充分利用函数组合进行。 在泛函编程模式里变量是用类型参数代表的： 1 trait IO[+A] { self => 2 def run: A 3 def map[B](f: A => B): IO[B] = 4 当然，我们还可以定义文件、数据库、网络读写这些IO能力的F类型。所以我们通过定义F来规范使用副作用。
什么是泛函编程（Functional Programming）？泛函编程就是用函数编写程序。这个回答太抽象，等于没说。 再说清楚一点：泛函编程就想砌积木一样把函数当成积木块，把函数的输出输入作为积木的楔子和楔孔，把一个函数的输出当作另一个函数的输入组合成一个更大的函数。整个砌积木的过程就是泛函编程。 那么，可不可以说指令编程就对应变量赋值，泛函编程相当于函数组合呢？实际上“函数组合”这个词是泛函编程的灵魂，英文是Functional Composition。这么说是不是又清楚了一点了？ 要知道泛函编程是一个全新的编程范畴。 如果泛函编程就是组合函数，那这可是一种全新的编程方式。如何实现函数的组合呢？ 泛函编程是以数学理论（⋋-culculus）为基础的，程序函数的组合是通过数学函数组合定律来实现的。嗯，的确是一套全新的概念，那就让我们从头学起吧。
接着昨天的文章，再示范一个稍微复杂一点的尾递归tail recursion例子：计算第n个Fibonacci数。Fibonacci数第一、第二个数值分别是0,1...
//| pool-1-thread-9 24 //| res7: Int = 12 相信大家对泛函编程的这种数学解题模式已经有了一定的了解 为了解决一个问题就创造一个新的组件不是泛函编程的风格。应该是用一些更基本的组件组合成一个描述这个问题的函数，那才是我们要采用的风格。 值得注意的是我们在以上解决问题的过程中一再提及类型匹配，这恰恰体现了泛函编程就是函数解题的过程。 那么flatMap,join,map之间有没有什么数学关系呢？
担保类产品业务模式流程图 ? 场景 投资用户将资金投资给有借款需求者并获得一定的投资收益；投资本息有P2P网贷平台合作的担保公司提供全额担保，且借款需求者需要有足值抵押物作为抵押的一种担保借贷产品 特点 担保公司对P2P平台的项目进行审核和担保 ，P2P给予担保公司一定的渠道费和担保费；P2P此时只充当平台中介的存在，不负责坏账，不承担资金风险 操作步骤 提交资料：借款需求者向P2P网贷平台提出借款申请，并提交相关资料 审核并发布借款信息：P2P 平台进行严格审核，审核通过后将借款信息发布到平台上 战略合作：P2P平台挑选担保公司进行合作 担保物：担保公司为借款者提供担保的连带责任的服务 提供担保物：借款需求者提供担保物品 购买标的：投资者购买标的进行投资 ：担保公司对投资者提供全额担保服务，当借款者未按时偿还本息，由担保公司来承担，代为支付
同样，泛函数据类型Foldable,Monoid,Functor,Applicative,Traversable,Monad也是我们将来进入实际泛函编程的必需。 通过for-comprehension可以实现泛函风格的“行令编程模式（imperative programming)。 泛函编程与传统的行令编程在模式上最大的分别就是在泛函编程中没有变量声明（variable declaration）,变量是包嵌在一个结构里的（MyData(data))，得申明这个结构(trait MyData 所以泛函编程的命令执行都是在一些结构内部进行的。Monad组件库中的组件主要支持这种结构内部运算风格。 无法使用行令编程模式肯定对泛函编程过程造成诸多不便，但Monad使for-comprehension成为可能，而在for-comprehension内可以实现行令编程，所以泛函编程被称为Monadic
在前几期讨论中我们终于推导出了Free Monad。这是一个Monad工厂，它可以把任何F[A]变成Monad。可惜的是它对F[A]是有所要求的：F必须是...
当然我们必须考虑用泛函方式来实现并行运算的启动及结果抽取。 先用泛函方式启动并行运算。
泛函编程就是把函数组合起来形成一个完整的程序。可想而知，函数组合的过程可以是曲折的，形成的程序可以是复杂的。那么泛函编程又是如何保证一个复杂的函数组合程序是正确无误的呢？ 实际上这也是泛函编程的重点所在，我看还是要解释清楚才行。 泛函程序是由纯函数组成。所谓纯函数（Pure Function）是指这个函数的结果完全或只依赖它的输入。 因为泛函程序是由纯函数组成，纯函数是”可等量替换的“，具备行为不可变化特性，所以能保证泛函程序的正确性。 泛函编程要求尽量使用”不可改变的“（Immutable）数据结构来保证程序的纯洁性。泛函编程就好像是使用”不可改变的“数据结构过程的挣扎，起码对我来说是这样的。 不经过中间变量直接返回结果；这就是泛函编程的一个风格特征。
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