前段时间有人给小编提了一个需求，找出数据集中长度超过200字节的变量，并对变量进行拆分...这个需求当然不难，但是还是分享给大家~主要最近没写啥程序，也就没学到啥新的技能...关于变量长度的拆分，我想也是一个常见的问题。
关于这种衍生变量的方式，理论其实大家应该很早也都听说过了，但是如何在Python里实现，也就是今天在这里分享给大家，其实也很简单，就是调用sklearn的PolynomialFeatures方法，具体大家可以看看下面的demo。
在数据理解与数据准备阶段，对数据做初步的探索性分析，了解数据质量状况，考察数据的大致分布情况，此外还要将各方面的数据合并，整理成可以进行数据挖掘的宽表形式(即行代表记录、列代表变量的二维表)，并进一步根据业务上的考虑，生成一些有业务含义的衍生变量。
上一篇是数据挖掘的前戏，主要目的是认识数据特征、判断特征重要性、观察数据异常，掌握数据间联系。本篇将继续上一篇分析进行数据挖掘建模部分。
一、 风控模型的A卡、B卡、C卡 风控模型根据设定的y变量与可获得的x变量不同，大致可以分为三类：即A卡，B卡，C卡。今天就让我们聊聊三者的区别。 1、A卡（Application score card） A卡即申请评分模型，此类风控模型的目的在于预测申请时点（申请信用卡、申请贷款）未来一定时间内逾期的概率。Y变量的设定观察点为申请时点，定义为表现期内是否逾期。X变量一般只有客户填写的申请书信息，加上外部查询的数据与征信报告。 2、B卡（Behavior score card） B卡即行为评分模型，此类风控模型的目的在于预测使用时点（获得贷款、信用卡的使用期间）未来一定时间内逾期的概率。Y变量设定观察点为使用期间的某一时点，定义为表现期内是否逾期。由于行为评分模型的观察点在获得贷款或信用卡之后，这段时间内是可以获取到贷款或信用卡的使用还款行为数据的。另外使用过程中同样可以查询外部数据和征信报告的变化，这些行为数据衍生成x变量后，模型的效果会大大提升。 3、C卡（Collection score card） C卡即催收评分模型，此类风控模型的目的在于预测进入催收阶段后未来一定时间内还款的概率。Y变量设定的观察点为进入催收阶段的时点，定义为表现期内是否还款。催收评分模型有一个特有的数据，那就是催收的行为。比如打过几次电话，是否约定还款等等，这些催收行为x变量会影响催收模型的效果。
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户。大数据分析与挖掘包含了哪些技术呢？
在当代，金融机构在风险管理的每个环节都尽可能地引入计量分析方法，依托大数据进行后台的分析回顾，不断的优化调整，使得金融机构在风险与收益的博弈过程中更快达到平衡，实现局部甚至更多空间的利润最大化。
③定量的，定量数据：反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量，重量、速度等物理量；
在信贷领域中建立风控模型是为了找出可能会逾期的客户，根据逾期的可能性和资金的松紧程度选择是否放贷。
一 交易欺诈简介 1.1 交易欺诈简介 交易欺诈一般是指第三方欺诈，即所发生的交易非持卡人本人意愿的交易。通常是不法分子利用各种渠道窃取卡信息，进行伪造卡作案。 上图是一个从盗取信息到套现的整个流程。
Java中可以通过访问控制符来控制访问权限。其中包含的类别有：public, “友好的”(无关键字), protected 以及 private。在C++中，访问指示符控制着它后面所有定义，直到又一个访问指示符加入为止，而在Java中，每个访问指示符都只控制着对那个特定定义的访问。
特征的挖掘，是一个 算法工程师 or 数据挖掘工程师，最最最基本的能力。实际业务中，许多数时候数据源和建模目标都是确定的，这时候特征工程几乎就决定了最终模型的业务效果。即使是表示学习横行的当下，在风控和推荐系统中依然大量的使用着手工的特征进行建模。本文将介绍机器学习中的2大类特征深入挖掘方法（特征聚合&特征交叉），以及其中35种特征衍生方案。希望能为对此处经验较少的读者提供一些帮助。
何晓杰，鄙司著名歌手、律师、段子手，兼首席开发者，号称小精灵终结者、黑暗料理之王。 前几天有读者给我留言，想让我讲讲NDK开发中的一些黑科技，可我是堂堂Google大食堂厨师学校出来的，压根没学过这些黑暗料理。所以，只能有请鄙司黑科技掌握者，给大家带来一系列NDK黑科技料理——简称『黑暗料理』。 今天要讲的第一道菜——『获取JNI库里的版本号』 --------------黑暗来临-------------- 为毛会有这么个奇葩的话题 其实起因很简单，因为我们有一个项目是
这行代码的意思是将所有最开始读取数据时的tensor变量copy一份到device所指定的GPU上去，之后的运算都在GPU上进行。
互斥锁是一个很有用的同步工具，它可以保证每一时刻进入临界区的 goroutine 只有一个。读写锁对共享资源的写操作和读操作则区别看待，并消除了读操作之间的互斥。
Flutter 中通过如下方式监听帧率，addTimingsCallback 涉及到帧调度知识，感兴趣可以看看这篇Flutter 帧调度过程。
再好的模型，如果没有好的数据和特征质量，那训练出来的效果也不会有所提高。数据质量对于数据分析而言是至关重要的，有时候它的意义会在某种程度上会胜过模型算法。
KVO 就是 Key-Value Observing，就是键值观察。它是一种观察者模式的衍生。其基本思想是，对目标对象的某属性添加观察，当该属性发生变化时，通过触发观察者对象实现的KVO接口方法，来自动的通知观察者。
第一步；数据文件获取（1.导入数据 2.查询结构 3.更改结构 4.汇总变量信息）； 第二步；数据预处理（1.剔除缺失值2.变量转换与衍生 3.读出处理好的数据观察和可视化4.汇总变量类型）； 第三步；数据挖掘（1.逻辑回归 2. 决策树 3.随机森林 4.三种模型比较验证）； 第四步；展示与解读（1.描述统计分析 2.描述及模型解读）
第一种方案 relational classifiers 仅仅根据标签进行迭代，完全浪费了节点的属性信息，显然如果节点之间的属性非常相似，那么节点的标签也很可能是一样的，所以iterative classification 的思路就是 同时利用节点的属性（特征矩阵）和标签；
虚拟资产或实物资产的数字所有权证书，非同质化通证（Non-Fungible Token，NFT）是一种架构在区块链技术上的，不可复制、篡 改、分割的加密数字权益证明，可以理解为一种去中心化的“虚拟资产或实物资产的数字所有权证书”。
目前，3.0产品最重要的技术——电子围栏技术：电子围栏是精确捕捉用户场景，实时给用户推送有价值消息的手机推送解决方案。客户根据业务需求，在地图上设置电子围栏区域和目标用户属性，通过冷数据画像（结合大数
文/孟永辉 金融与人们生活的联系愈加紧密，而互联网时代衍生出啦的众筹、P2P等新的金融概念则让人们传统金融的消费习惯逐步从线下转移到了线上。随着未来更多的技术与金融行业产生融合，一个以金融科技为主要代表的时代终将来临。 在这个时代，有一个非常明显的特征就是人们的生活开始更加深度地影响到人们的生活当中。人们所有的行为都开始以金融的方式进行呈现并将真正成为我们生活当中不可缺少的一个主要部分。 巨头纷纷布局，金融科技脉络逐步清晰 蚂蚁金服、微信支付、苹果支付都在通过自己的优势布局未来的金融科技。蚂蚁金服通过已经
束开亮，携程大市场部BI团队，负责数据分析与挖掘。同济应用数学硕士，金融数学方向，法国统计学工程师，主修风险管理与金融工程。
在许多项目中，我们经常会遇到一些难以维护的React代码。其中一种常见的情况是滥用useEffect钩子，特别是在处理衍生状态时。让我们来看一个例子：
目前，模型开发的流程越来越规范化，通常可以分为业务分析、样本准备、特征工程、模型构建、模型评估及监控这几个步骤。其中，特征工程和模型构建在建模的整个流程中依然非常耗时，并且非常依赖于模型开发者对业务的理解及数据处理的能力。
大部分数字设计是同步的，从前一个时钟周期计算出的数据在时钟有效沿上被锁存在触发器中。请考虑图7-1所示的典型同步设计，假定待分析设计（DUA）会与其它同步设计交互。这意味着DUA从触发器接收数据，并将数据输出到DUA外部的另一个触发器。
netty中用于进行信息承载和交流的类叫做ByteBuf，从名字可以看出这是Byte的缓存区，那么ByteBuf都有哪些特性呢？一起来看看。
Living Atlas of the World 中提供的许多实时天气资源都提供了自定义数据显示的功能。关键是在服务层选项中寻找更改样式图标，同时探索每个层的属性表。
将一个方法调用同一个方法主体连接到一起就称为“绑定”(Binding)。若在程序运行以前执行绑定，就叫做“早期绑定”。而Java中绑定的所有方法都采用后期绑定技术，除非一个方法已被声明成final。后期绑定意味着绑定是在运行期间进行，以对象的类型为基础。
随着我们在机器学习、数据建模、数据挖掘分析这条发展路上越走越远，其实越会感觉到特征工程的重要性，平时我们在很多地方都会看到一些很好的特征工程技巧，但是都会是一个完整项目去阅读，虽然说这样子也可以学习挖掘思路，但有的时候浓缩的技巧总结也是十分重要！
2015年5月15日，腾讯投资的微众银行上线第一款产品--“微粒贷”。该产品基于腾讯掌握的用户社交和交易信息计算用户信用分，进而筛选出预授信客户，并通过QQ钱包和微信两个渠道主动向目标客户推送。截至2016年11月末，“微粒贷”预授信客户数约5,000万，累计发放贷款总金额超1,600亿元，总笔数超2,000万笔。 在WOT”互联网＋”时代大数据技术峰会上，来自腾讯数据挖掘高级工程师刘黎春做了以《社交数据在征信领域的应用探索》为主题的演讲，在该演讲中他透露了腾讯如何利用社交数据开发个人信用评分模型，并应用在
React Hook useEffect has a missing dependency: 'featchList'. Either include it or remove the dependency array
随着我们在机器学习、数据建模、数据挖掘分析这条发展路上越走越远，其实越会感觉到机器学习理论知识和特征工程的重要性，这里有两本一位好友整理的学习资料，都是满满干货！分别是《machine learning knowledge》和 《Tips of feature engineering》，全文加起来超过10万字！
1password是一个非常优秀的密码管理软件，有了它你可以轻松对你的密码进行管理，从而不用再考虑密码泄露的问题，据1password官方介绍，它的底层使用的是PBKDF2算法对密码进行加密。
单一职责原则又称为单一功能原则，即不要存在多于一个导致类变更的原因。通俗的说，即一个类只负责一项职责。
对程序员来说，数据是我们时刻都在打交道的东西。我们的代码如同一台机器，把进入的数据转换或者映射成出来的数据。数学上，不过是：y = f(x) 而已。数据就像庄子口中的鱼，在代码的作用下，一会化身为文件，在文件系统里「沉潜」，一会化身为变量，在内存中「浮动」，一会又扶摇直上，化身为字节流，在网络中「翱翔」。
「1. 概念及工作原理」 概念：特征构造主要是产生衍生变量，所谓衍生变量是指对原始数据进行加工、特征组合，生成有商业意义的新变量(新特征)
Plutos Network 是一个跨链合成发行和衍生品交易平台，为用户引入挖矿激励和 Staking 奖励。通过整合Polkadot、BSC 和 Solana等区块链，实现链上和跨链流动性和交易，Plutos Network 将为用户提供各种可持续、盈利和颠覆性的合成产品的合成发行和交易服务到传统的衍生品市场。
今天跟大家分享的是2020年3月发表在Nature(IF=43.07)杂志上的一篇文章Patterns of somatic structural variation in human cancer genomes。文章中作者解释了人类癌症基因组中体细胞结构变异的模式。
英文全称是：Functional Reactive Programming，翻译过来就是：函数响应式编程。
1.背景 在互联网架构中，数据系统通常分为真实数据（source-of-truth）系统，作为基础数据库，存储用户产生的写操作；以及衍生数据库或索引，提供读取和其他复杂查询操作。后者常常衍生自主数据存储，会对其中的数据做转换，有时还要包括复杂的业务逻辑处理。缓存中的数据也来自主数据存储，当主数据存储发生变化，缓存中的数据就需要刷新，或是转为无效。这样架构自然而然的一个问题就是如何保障基础数据库和其它数据存储方的数据一致性。一个想法是双写，在有数据进来的时候就同时更新基础数据库和衍生数据库(或缓存),但这种方式如果没有很强的协议来保证，就还是会有一致性问题，比如说主数据库写入成功但是衍生数据库(或缓存)写入失败。另外的一个方案就是只写基础数据库，其它衍生数据库(缓存)通过监听基础数据库的变化来进行数据变更，这个方案要求能有一个工具能监听基础数据库的变更并且能够及时的通知衍生数据库(缓存)具体的变化，而Databus就是这样的一个系统。
含有自变量的构建器 上述例子有自己默认的构建器；也就是说，它们不含任何自变量。编译器可以很容易地调用它们，因为不存 在具体传递什么自变量的问题。如果类没有默认的自变量，或者想调用含有一个自变量的某个基础类构建 器，必须明确地编写对基础类的调用代码。这是用 super 关键字以及适当的自变量列表实现的，如下所示：
JavaScript的基本组成 学习JavaScript的第一步，在于了解JavaScript的基本组成，了解JavaScript技术当中有哪些类型的知识。 JavaScript = ECMAScript + DOM + BOM 其中ECMAScript表示的是基本语法，包括我们实现JS的基本语法，如变量的声明、基本的语句（if、for、switch等）、函数、参数、作用域、this、原型继承、数组字符串正则等各类方法等。 DOM，表示文档对象模型，其实就是JavaScript语言中，能够操作标签以及标签属
因此，**数据准备是任何数据挖掘项目的关键方面，包括信用评分卡的开发。 **这是CRISP-DM周期中最具挑战性和耗时的阶段。 项目总时间中至少70％，有时多于90％专门用于此项活动。 它涉及数据收集，结合多个数据源，聚合，转换，数据清理，“切片和切块”，并查看数据的广度和深度，以获得清晰的理解并将数据量转换为数据质量，从而使我们 可以自信地准备下一阶段 - 模型建设。
时间序列模型在我们日常工作中应用的场景还是会很多的，比如我们去预测未来的销售单量、预测股票价格、预测期货走势、预测酒店入住等等，这也是我们必须要掌握时序建模的原因。而关于时间戳以及时序值的特征衍生，在建模过程中起到的作用是十分巨大的！之前写过一篇关于日期特征操作的文章——《关于日期特征，你想知道操作都在这儿～》，可以先回顾下，里面有关于日期特征的基础操作手法。
我们之前使用类创造新的类型(type)，并使用继承来便利我们创建类的过程。我将在这一讲中深入类型，并介绍多态(polymorphism)的概念。 类型检查 Java的任意变量和引用经过类型声明(typ
如果用「大变局」来形容当下的电商市场，或许一点都不为过。曾经，我们以为，电商的格局是已经确定了的。然而，从现在的发展情况来看，电商市场的格局并未确定。大的格局如此，细分领域的格局，同样正在发生着一场深刻的改变。无论是淘宝发力电商直播，还是京东布局百亿补贴计划，几乎都是这一现象的直接体现。
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