51信用卡、 一面 约得十点半面试，下午15:11来的电话，由于来电话的时候刚下课，很吵，所以面试官说过几分钟打过来。...，沉默了一会就问下一个问题了，也不知道这么说对不对…） 然后问线程池，线程池参数 CopyOnWrite原理及缺点 虚拟机的类加载机制，双亲委派模型 Spring源码，IOC，IOC的后置处理器如何配置的...（好像是这么问的，这个不会，就说了在ConfigurableBeanFactory中定义了addBeanPostProcessor方法用来添加后置处理器），然后为了装逼，说自己知道IOC的基础架构，在说的过程中突然断片了就是咋都想不起来了...还有nginx如何提高网站的效率，我说的负载均衡，又说了一下反向代理 最后我问了进去做什么会用到什么技术，是否有人带，和我面试过了没，面试官没说做什么直接说的会用到SpringBoot、Redis、MySQL...，我不得不根面试官说请稍等一下，我们的铃声很快就会过去了，那过程贼尴尬，而且还不止一次，也不知道面试官生没生气，所以劝大家面试要找个安静的地方。
从存折类派生出信用卡类CCreditcard，信用卡类增加了透支限额（limit,float）一项数据成员，对取款操作进行修改，允许在限额范围内透支金额，超出范围取款提示“sorry!...2.对于信用卡类，输入账号、姓名、余额、透支限额后，按照查询余额、存款、查询余额、取款、查询余额的顺序调用类方法并输出。...有个地方要注意的是，信用卡类的透支功能在一定范围，判断的时候会比较大小，问题在于balance是浮点型数据，而浮点型数据由于存储的问题，并不能直接用==判断是否相等，所以如果想要避开这个问题，那么就要注意判断的顺序问题...Java语法 Java开辟数组必须new。 键盘无法直接读取char字符串，至少我没想到。于是我先读取String类型的字符串，再把它转成char型字符串。...AC代码 import java.util.Scanner; class CAccount{ protected long account; protected char name[]=
早上11:30微信视频面试，投的是java。...后面全程抠java基础，被怼了差不多1个小时，上来第1个问题就把我整懵了。。。 1、知道java里Object的hashCode是咋回事吗？（真没想到会问这个，直接懵B了。。。）...2、布尔型的hashCode是怎么算的？怎么根据布尔型的hashCode来判断是不是同一个对象？（无语凝噎。。。） 3、hashCode在java里有哪些作用？（还不放过hashCode。。。）...15、java里有哪些对象是线程安全的？ 16、有哪些创建线程的方式？ 17、知道线程池吗？解释一下线程池构造函数中各个参数的含义？ 18、说说4种线程池有啥区别，各自的适用场景？...22、单例模式中的单例有哪几种创建方式，详细讲讲？ 23、知道java里有哪几种List，各自有什么区别？ 24、知道java里有哪几种队列？take()和poll()有什么区别？
低调谨慎是腾讯信用落地的方式，毕竟相比较芝麻信用，腾讯要晚来太多。...从支付到小程序，信用大战会是微信和支付宝的终极一战吗？ 尽管目前来看，腾讯信用和芝麻信用还不是等量齐观的对手，但微信对支付宝功能化场景的全面接入是必然趋势。...小程序与腾讯信用 很大程度上来说，腾讯信用的开放，是与微信的商业化密切相关的。 因为从本质上而言，腾讯信用所面临的首要问题还是征信数据。社交平台下，用户在什么场景的数据是被授权可允许采集的？...11 月 22 日，芝麻信用所宣布推出的 10 亿元信用免押，主要用于引入保险、运营鼓励等机制，以免除商家的担忧。当腾讯信用仍处于初期探索的阶段，芝麻信用的高补贴政策无疑将征信带入到了下一个战场。...当然，无论是腾讯信用还是芝麻信用，最大的想象空间，还是在于消费场景下的分期和借贷。「芝麻信用」早已经接入了天猫和淘宝，「腾讯信用」也可以与微信中的电商小程序结合。
分析流程是门工艺 实际工作中，清晰的数据分析流程是保证模型质量的重要手段，属于工艺的范畴。数据分析流程没有统一固定的标准答案，只有业界领先的经验，需要结合实际业务的特点进行不断调整与优化。...建模总体需排除异常 构建信用评分模型前，需明确用于建模的客户或申请者必须是日常审批过程中接触到的，入模样本总体需排除如下三类人群： 异常行为：如销户、按条例明确拒绝的客户； 特殊账户：出国、卡丢失或失窃...样本抽样时的坑 信用评分模型建模时，某些情况下想要预测的事件发生的比例非常低，即坏样本数量过低，如直邮营销中潜在客户的响应率、企业贷款违约率、电信客户流失率等等，用这样的数据样本构建建模，模型误差与整体计算都会受到影响...，即便模型训练时能够做到将总体的预测准确率优化的很好，训练出的模型也是失败的。...日常样本积累时的注意点 日常工作中常常会涉及到样本的累积，样本累积便涉及到了样本维护的问题，一般样本维护应遵循三个基本原则： 维护的数据越少越好，要对存储的内容负责，有选择的存； 功能单一的数据单独存储
人类一直想通过算法和数据提炼人的信用等级，从而让一切更简单便捷，成为新的商业模式的基石! ? 目前人们获得贷款可以说已经很便捷，一部智能手机，授权相应的数据，就可以在几秒内获得信用贷，高信用低利息。...看看我们的周边，我们在慢慢被改变，便利店里的物品可以随便挑选，没有谁在对你说这不让挑那不让挑，一切随你所愿! 信用评分卡模型是信用效能的等级体现，正如你在支付宝里看到的自己的芝麻分！ ?...申请评分卡被用来对新贷款申请进行一次性信用评分，其评分结果将决定以下几个方面： 估计信用状况，即正常还是违约、并据此决定批准还是拒绝该笔贷款申请； 为获得审批通过需要提供的抵押物； 贷款金额（信用额度）...将评分卡中每个变量的贡献加总得到一个账户的总信用评分，这使得最终分支对普通大众来说更加透明。...比率（odds），依据可计算得到的比率，信用状况时正常或违约的概率与总的评分直接相关； 信用评分卡模型评估指标 一般信用评分卡模型评估指标大致可以分成两类： 预测能力指标，用于评估模型对违约事件的预测能力
关于信用风险 之前工作中涉及到信用风险，接下来几天就分享些我在信用风险建模领域的一些经验吧~ 推荐一本比较好的资料书-《信用风险评分卡研究-基于SAS的开发与实施》，书的核心内容为以逻辑回归为基础构建信用评分模型...，如果将这本书的内容理解透彻，即使不从事信用评分卡相关的开发工作，也能对逻辑回归模型有一个更为深刻透彻的理解。...事件中的不确定性越强则风险越高，衡量风险一般会用分布的方差，方差越大代表风险越大，业务中信用评级越高则风险程度越低，信誉越好则利率越低。...信用风险评估的三个层级 整个世界经济体系中负责做信用风险评估的有三个层级： 1、专注于资本市场信用风险或大企业、主权信用风险：代表为标普、穆迪与惠誉； 2、专注于一般企业信用评级：代表为邓白氏； 3、...标普表公司大企业评级示例 如下为标普为某大型企业所做的信用评级示例： ?
老板昨天开会说:要给公司的购物平台增加信用评价功能，用户体验参考淘宝。 于是今天研究了一下，用jQuery模似一个类似的效果: 代码如下: 模仿淘宝的信用评价...，非常不满', 'rate-2': '部分有破损，与卖家描述的不符，不满意', 'rate-3': '质量一般，没有卖家描述的那么好',...'rate-4': '质量不错，与卖家描述的基本一致，还是挺满意的', 'rate-5': '质量非常好，与卖家描述的完全一致，非常满意'...', 'rate-3': '卖家回复问题很慢，态度一般，谈不上沟通顺畅', 'rate-4': '卖家服务挺好的，沟通挺顺畅的，总体满意'
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、信用风险评级模型的类型 信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分。...，上述开发的信用风险评级模型只包含定量和定性两部分，在实际的使用中还要充分考虑到信用风险的特定，增加综合调整部分，以应对可能对客户信用影响较大的突发事件，如客户被刑事起诉、遭遇重大疾病等。...最容易理解、最容易操作的方式就是根据违约概率从低到高分为不同的区间，这就相当于把违约概率这把尺子标上刻度，用这把尺子可以把证券公司需承担信用风险敞口的不同业务中的个人客户划分到不同的信用等级，这样各项业务中个人客户的信用等级分布差异...）的算术平均值作为该信用风险等级对应的平均违约概率，得到最终的主尺标及其内部信用等级对照表3.23： 在主标尺和内部信用等级确定后，接下来我们需要进行模型的区分能力、预测准确度和稳定性等模型的验证工作了...有条件的券商可借助业内先进的信用风险管理系统，来实现整个公司的信用风险统一管理。在对客户做信用评级时，应当遵守一个最基本的原则，那就是同一个客户在不同业务部门开展业务时，只能对应一个统一的评级结果。
信用是市场经济的“基石”。加快建设社会信用体系，有利于规范市场秩序、降低交易成本、增强经济社会活动的可预期性和效率。个人信用既与个人生活息息相关，也跟经济社会发展密不可分。...完善的信用体系，能让守信者畅行无阻，失信者寸步难行。除了中国人民银行的征信报告，信用评价有了新的渠道。...1月28日，市场化运作的征信机构——芝麻信用开始在部分用户中进行公测，首推芝麻信用分，直观地呈现用户的信用水平。...据介绍，芝麻信用采用国际上通行的信用分表现信用水平高低，最低350分，最高950分，分数越高代表信用程度越好，违约可能性越低。 “我们不仅记录用户良好的履约行为，也将记录用户不良的违约行为。”...FICO信用分主要参考付款历史、欠款数额、信用历史时长、新信用账户、使用的信用账户5个维度的信息。目前美国的个人征信体系已经覆盖了85%的人群。
用户分析微信官方的 API 文档链接地址为：微信开放文档其中一个 API 的返回的字符串。...，如果你的请求日期是当天的话，API 会提示数据错误。...这是因为微信的数据统计不能提供当前的数据。...你将看到下面的错误提示：{"errcode":61501,"errmsg":"date range error rid: 6446a7e2-6382ec81-1f9d72d2"}出现这个提示的原因是你的查询数据日期不正确...，微信没有办法正确的返回数据。
一直以来，相信很多人会接到许多诈骗电话的。因此也催生了一些电话标记软件。 最近在分析一些数据的过程中，需要寻找这些标记数据，才发现是没有办法下载到的。想想只能靠爬虫了。...偶然的机会，发现一些地方还是有接口。。 分析了百度，360，腾讯这些手机终端卫士软件的数据结果，发现360的效果是比较好的。可能是用户基数相对较多吧。...而百度因为是做爬虫起家的，其数据中还能出现触宝或者电话邦的标记数据。
completionHandler(.useCredential, cred) } 引用一下 self.wk.navigationDelegate = self 搞定，成功加载证书错误的站点
以电网产业链的研究为基础，提出“四位一体”的产业链综合信用管理模式，主要包括以内外部信用指标为基础的产业链企业征信管理、以信用数据为基础的信用评价体系构建、综合信用管理平台的搭建与运维、企业信用应用场景创新四大方面...1.以内外部信用指标为基础的产业链企业征信管理 企业征信管理是实施产业链综合信用管理的基础。...2.以信用数据为基础的信用评价体系构建 信用评价体系是实施产业链综合信用管理的核心。...从核心企业角度来说，不同类型的评价对象有着不同的信用数据和评价目标，应该基于信用数据的具体情况，以评价目标为导向构建合适的指标体系。...4.企业信用应用场景创新 在我国深入推进社会信用体系建设、着力构建诚信建设长效机制的背景下，企业信用管理是将宏观的国家治理现代化落实到微观的企业治理现代化的有效方式，是培育具有全球竞争力的世界一流企业的重要基础和保障
笔者邀请您，先思考： 1 信用评分如何结果过拟合问题？ 2 信用评分如何处理不平衡数据集？...过拟合 - 发生在模型完全适合训练数据集但未能在训练数据集上进行推广 - 是一个基本问题，也是预测模型的最大威胁结果是对新的（看不见的，样本外的）数据集的预测很差。 ?...使用通常的建模步骤选择最好的一组预测变量： 候选变量的选择 精细的分类 使用最佳分箱进行粗分类 证据权重或虚拟变换 逐步逻辑回归模型 如果不是在步骤1中创建的，则将完整的不平衡数据集划分为训练和测试分区...保持少数分类在两个分区中的比例相同。 在训练分区上用步骤2中的逐步方法选择的模型变量训练模型 验证测试分区上的模型 集成建模是不平衡数据建模的一种选择。...系列之前：信用评分：第6部分 - 分割和拒绝推断 系列之后：信用评分：第8部分 - 信用风险策略 作者： Natasha Mashanovich, Senior Data Scientist at World
数据猿导读 用信用代替押金，打造“信用社会”，是一种可行的解决方案。近日，6家共享单车接入支付宝，只要芝麻信用达到要求，用户就可通过支付宝的共享单车“扫一扫”轻松实现骑行。...这种建立在“互不信任”基础之上的收押金机制，是企业将经营成本转嫁给消费者的表现，提高了消费者的消费成本，也加大了消费者的经济负担。 用信用代替押金，打造“信用社会”，是一种可行的解决方案。...如今，规模不断扩张的共享经济市场，已成为国家信用信息体系不可或缺的组成部分。未来，整个共享经济市场都将纳入国家信用体系。 信任是共享经济的命门。...共享经济借助互联网工具，通过对市场细分，扩大组织对市场信用的评价和管理，动用公司的力量弥补市场信用的不足，促成了潜在经济的实现，而平台本身则更像是一个超级大公司。...如今，我们已经步入信用社会，不仅社会诚信体系建设日臻完善，而且国民诚信素养也越来越高。信用是共享经济赖以生存的基础，而共享经济也在信用的推动下日趋健全和完善。
信用卡违约预测模型 ---数据准备 信用卡违约预测模型构建的第一步是进行数据处理，即： 缺失值处理： 构建逻辑回归模型的过程中，如果一条观测包含缺失值...建模样本中缺失值的产生一般有两个原因：针对因无行为而造成的缺失直接补0即可、针对分母为0而造成的缺失需要依据实际业务情况进行补充，例如可考虑取均值或中位数 哑变量的处理 极值的处理 信用卡违约预测模型...信用卡违约预测模型 ---构建模型与模型评估 开始构建信用卡违约预测模型，得到每个观测样本的违约概率；利用ROC曲线等进行模型评估并完成模型调优。...信用卡违约预测模型 ---模型部署及监控 模型建好后并非大功告成，模型效果还可能受到多重因素的影响，如消费行为的变化、整体经济环境的变化、新的市场营销策略、新法令法规的出台等等...，故为确保信用评分模型的正确使用，实时监控模型的性能是否下降、定期验证模型的适用性以便做出调整优化就变得尤为重要，模型监控环节必不可少。
租赁业务是在交易行为中常见的、以低成本获得物品使用权的有效方法。在约定时间内，出租人将资产的使用权让与承租人，以获得租金的行为。...用户可以在一个全品类租赁的平台，通过快速流程与较低的手续获得某个物品的使用权。比如常见的手机租赁业务，用户选择租赁的机型，然后平台调用信用分数，分数达到一定数额的用户直接获得免押资格。...之后用户下单、签订协议、拿到租赁的机型。租期到了之后，可以选择归还、续租或者买断。 租赁业务的场景让信用好的人，更容易享受有品质的生活，打造以信用为核心的租赁社群。...另外，今年最高法院也通过了一个法案，从今年9月7日开始，以区块链的方式来从事证据的搜集、固定和防篡改的技术手段是法律上可行的。 同时，今年也发生了大量通过电子举证和存证来判定的案例。...ZRobot是由京东数科成立的金融科技公司。 基于高维度变量，结合丰富的应用场景，利用数据挖掘和机器学习等专业技术，致力于构建大数据背景下的信用生态体系。
笔者邀请您，先思考： 1 信用评分卡如何应用？ 哥伦布 - 领导力课程 克里斯托弗·哥伦布 - 我在生命的各个阶段因各种原因而崇拜这个男人。...虽然我的错误被红色墨水圈起来并且被授予零，但我觉得那是不公平的 - 哦哥伦布，你这个幸运的混蛋！...十七岁的时候，我很尊敬他，因为他是一个反叛者，因为他违背了对这个星球的普遍看法，并朝着相反的方向航行 - 哦哥伦布，你是不守规矩的！...易于使用：大多数人不喜欢生活中不必要的并发症，分析也不例外。在这里，精明地使用信息技术将分析与业务流程集成是绝对必要的。例如，我看到的信用评分卡的第一个版本是基于excel的独立应用程序。...在这里，信用承销商正在重新审视借款人的信息。难怪他们讨厌它。将承保应用程序与评分卡集成并不困难，因为评分卡不需要用户额外的努力。
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