GPT-3、GPT-4和LLaMA等大型语言模型在解析复杂数据关系方面表现出色，推动了时间序列数据转化为文本序列的创新。 2. 数学推理 数学推理在金融领域构建复杂的金融理论、模型和实践的基础。...LLMs解析大量数据集，发现复杂的金融市场模式，提供明智的投资指导。这些平台能够灵活更新投资策略，反映市场变化，提高用户信任度和投资满意度。...例如，分析企业可持续性报告和社交媒体帖子，提取关键洞察，提供更客观和一致的ESG评分。 11. 欺诈检测 LLMs在欺诈检测中，通过分析交易、电子邮件、个人资料等多领域数据，识别高风险交易。...合规检查 零样本LLM在金融合规领域尤为重要，能够快速适应新标准，识别文档中的不一致和异常。例如，在审计和交易监控中，LLMs直接部署，解析文档，识别合规问题，节省时间和资源。 13....然而，这种模型由于对单个单词的情感评分未加权，可能导致反映实际市场情绪的准确性受限。 机器学习技术：这些技术分为无监督和有监督学习。M.S.
数据字段值缺失检测：根据数据探查规则，选择需要进行完整性检查的表字段,计算该字段中空值数据的占比，一般来说数据表的主键及非空字段空值率为0%。...空值率越小说明表字段信息越完善，空值率越大说明表字段信息缺失越多。...数据准确性检测 数据准确性：主要用于记录数据值与客观事物真实值的接近情况，一般我们会对数据记录的信息进行检测，检测其是否存在错误或异常。...通常我们可以通过正则表达式校验的方式对特定业务字段的值进行准确性检测。 数据有效性检测 数据有效性：主要用于记录数据的字段值是否符合字段类型的定义，是否超出字段类型的限制。...验证文件中关键字段的数据值是否合规。 2.数据入库阶段 使用SQL语句与函数统计分析数据完整性，计算空值率。 使用正则表达式对特定表字段进行数据准确性检测。
准确性（Accuracy）：用来描述数据是否与其对应的客观实体的特征相一致（需要一个确定的和可访问的权威参考源）。...如“存款账号”应仅含数字，如果出现字母或其他非法字符，则不是一个有效的“存款账号”，不满足内容规范约束； 取值范围约束：描述检核对象的取值是否在预定义的范围内。...数据准确性主要是指取值的准确性，描述该检核对象是否与其对应的客观实体的特征相一致。...准确性要求不仅数据的取值范围和内容规范满足有效性的要求，其值也是客观真实世界的数据。由此可见，有效的数据未必是准确的，反之成立。 准确性通常需要业务人员或其他当事人手工核查。...可信性要求数据的总量波动符合基本客观规律，一般通过对 7，15，30 日数据进行比较，如果出现差距较大则进行详细的问题探查。
1）数据固有属性 真实性：即数据是客观世界的真实反映 及时性：即数据是随着变化及时更新的 相关性：即数据是数据消费者关注和需要的 2）高质量数据满足要求（消费者角度） 可得的，当数据消费者需要时能够获取到...规范性检验主要是检验数据和数据定义是否一致，因此可以通过合规记录的比率来衡量。比如取值范围是枚举集合的数据，其实际值超出范围之外的数据占比，比如存在特定编码规则的属性值不符合其编码规则的记录占比。...一致性检验，存在逻辑关系的属性之间的校验，比如属性A取某定值时，属性B的值应该在某个特定的数据范围内，都可以通过合规率来衡量。 4）准确性 准确性，用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。...准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集上。准确性和规范性的差别在于规范性关注合规，表示统一，而准确性关注数据错误。...如果数据并没有显著异常，但仍然可能记录的值是错误的，只是这些值和正常值比较接近而已，这类准确性检验最困难，一般只能与其他来源或者统计结果进行对比来发现问题。
1).数据固有属性 真实性：即数据是客观世界的真实反映 及时性：即数据是随着变化及时更新的 相关性：即数据是数据消费者关注和需要的 2).高质量数据满足要求（消费者角度） 可得的，当数据消费者需要时能够获取到...规范性检验主要是检验数据和数据定义是否一致，因此可以通过合规记录的比率来衡量。比如取值范围是枚举集合的数据，其实际值超出范围之外的数据占比，比如存在特定编码规则的属性值不符合其编码规则的记录占比。...一致性检验，存在逻辑关系的属性之间的校验，比如属性A取某定值时，属性B的值应该在某个特定的数据范围内，都可以通过合规率来衡量。 准确性 准确性，用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。...准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集上。准确性和规范性的差别在于规范性关注合规，表示统一，而准确性关注数据错误。...如果数据并没有显著异常，但仍然可能记录的值是错误的，只是这些值和正常值比较接近而已，这类准确性检验最困难，一般只能与其他来源或者统计结果进行对比来发现问题。
然而长期以来，建筑设计与审查过程高度依赖人工、自动化程度低，致使设计“错漏碰缺”及合规性问题突出，且往往存在施工条件冲突、可施工性差等问题（如图1所示），工期、成本损失最高分别可达9%和20%以上。...一方面，传统设计审查方式高度依赖审查人员知识储备与经验积累，规范解读主观性大、尺度不一，严重影响设计审查的客观性与可靠性。...另一方面，面对内容庞杂的工程设计图纸及繁琐、复杂的规范条文要求，审查人员肩负巨大压力，往往出现审查错误、纰漏等问题，且效率低下，严重影响设计审查的准确性和效率。...首先采用BERT模型对规范进行命名实体识别（语义标注），然后采用CFG文法对标注后的语句进行语句解析，从自然语言规范生成语法树（解析）；采用维基百科中文语料和中文规范语料库训练词向量模型，从而计算文本表达的概念与本体概念的语义相似度...随后提出两类冲突消解方法（域-值冲突消解方法和等价类冲突解决方法），根据土木工程领域知识修改语义对齐结果（如图4）。
EDI 电子数据交换的实质是数据处理和数据交换，数据处理包括对交换数据的收取，翻译映射和报文的生成和解析，数据交换指的是数据的传输。...第三步：供应商的EDI系统接收到订单，解析到业务系统中。供应商可以立即看到订单数据并创建采购订单确认返回给采购商。 第四步：采购商系统对订单确认与采购订单数据核对，若有异常立即创建报告。...准确性 EDI 取代了手动上传，降低人工录入误差，提高了数据准确性。采用了EDI，企业不必担心收到错误的订单，也不必处理难以辨认的传真或文件。...对于供应链里的每一个环节都很重要： 零售商：确保供应链合规性和准确性 EDI 使零售商可以自由地专注于本身，提高供应链的可持续性。...使用 EDI 提供的信息来核对信息，消除不一致之处，直接提高了数据准确性。 制造商：确保效率和零售合规性 制造商接入EDI后，可以显著缩短从接收订单到发货的时间。
根据网站的结构，可能需要模拟登录、处理反爬虫机制、解析HTML等操作。合理设置爬取频率和请求间隔，以避免给目标网站带来过大的负担。 五、数据清洗和处理 获取到的数据可能存在重复或格式不规范等问题。...使用Python的数据处理工具（如Pandas、NumPy）对数据进行清洗和处理，筛选出有价值的数据，去除重复数据、填补缺失值、格式转换等操作来提高数据的质量。 ...六、合法合规考虑 在进行爬取活动时，务必遵守相关法律法规和网站的使用条款。确保我们获取数据是合规合法的，并尊重网站所有者的权益和隐私规定。 ...保持与目标网站同步，不断优化和改进爬虫程序，确保数据的准确性和完整性。
字段解析： runId：每个 Redis 节点启动都会生成唯一的 uuid，每次 Redis 重启后，runId 都会发生变化。...sentinelHandleConfiguration(); // 解析配置文件，进行初始化 ......检测服务是否处于客观下线状态并且需要进行主从切换。...（2）如果判断一个Redis Master处于客观下线状态，则需要开始执行主从切换 Redis中选择规则如下： 如果该Slave处于主观下线状态，则不能被选中。...如果该Slave 5s之内没有有效回复ping命令或者与主服务器断开时间过长，则不能被选中。 如果slave-priority为0，则不能被选中（slave-priority可以在配置文件中指定。
image.png 图片 1.数据相关概念 1.1 数据定义 数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。...高质量的数据应该具备相关性、准确性、完备性、时效性和一致性。关联性、准确性、完备性、时效性、一致性、对征信机构的影响。 数据设计：定义数据的类型。...准确性高、稳定性强、吞吐量大、扩展性强 稳定、合规、安全、可靠 4.2.1 场景需求 贷前审核、贷中监控、授信策略等。 产品、周期、件均等。...4.2.2 功能需求 产品类别：通用分数、定制分数，某种画像的评分，或者综合评分 覆盖度；准确性；颗粒度；时效性；无污染性： 数据真实：数据源真实可靠，数据内容未经篡改或加工； 信息准确：数据解析准确，...不出现乱码、错位、错值、空值等数据错误； 持续稳定：数据供应稳定、持续，不可出现可引起业务停滞的重大服务中断事故； 覆盖完善：所供数据覆盖范围完整，数据完备程度高，可成业务决策； 更新及时：数据返回时间
它的可选值数量有限，可以用作业务或 IT 的开关和判断条件。当基础数据的取值发生变化的时候，通常需要对流程和 IT 系统进行分析和修改，以满足业务需求。...其特点为： 通常将当期值与历史某时点值进行比较； 调用时，需要收集指标的历史表现数据； 其计算数值在报告中通常呈现为图表中的趋势线。...规则数据治理 在业务规则管理方面，华为经常面对“各种业务场景业务规则不同，记不住，找不到”“大量规则在政策、流程等文件中承载，难以遵守”“各国规则均不同，IT 能否一国一策、快速上线”等问题。...图 11 非结构化数据管理模型 非结构化数据的元数据可以分为基本特征类（客观）和内容增强类（主观）两类。...内容增强类：基于非结构化数据内容的上下文语境，解析目标文件对象的数据内容，加深对目标对象的客观理解，如标签、相似性检索、相似性连接等。
它的可选值数量有限，可以用作业务或IT 的开关和判断条件。当基础数据的取值发生变化的时候，通常需要对流程和 IT 系统进行分析和修改，以满足业务需求。...其特点为： ●通常将当期值与历史某时点值进行比较； ●调用时，需要收集指标的历史表现数据； ●其计算数值在报告中通常呈现为图表中的趋势线。...6.规则数据治理 在业务规则管理方面，华为经常面对“各种业务场景业务规则不同，记不住，找不到”“大量规则在政策、流程等文件中承载，难以遵守”“各国规则均不同，IT 能否一国一策、快速上线”等问题。...图8 非结构化数据管理模型 非结构化数据的元数据可以分为基本特征类（客观）和内容增强类（主观）两类。...2）内容增强类：基于非结构化数据内容的上下文语境，解析目标文件对象的数据内容，加深对目标对象的客观理解，如标签、相似性检索、相似性连接等。
按照监管要求，银行业金融机构应当建立良好的数据文化，树立数据是重要资产和数据应真实客观的理念与准则，强化用数意识，遵循依规用数、科学用数的职业操守。...由源库导出IBM DEL格式的文件，该文件格式用换行符作为行分隔符，用英文逗号作为列分隔符，每个字段的首尾均添加双引号，从而确保字段内容中的换行符和列分隔符不会影响数据解析。...每个系统导出的文件都打包成一个压缩包，并添加一个校验文件，记录数据文件压缩包的md5值。文件接收后，先对压缩包的md5值进行校验，校验通过后解压成单个数据文件，再分别入仓。...1104报表要求的数据、枚举值或码值表，尽可能与行方已有字段形成映射关系； 业务制度建设过程中发现问题的清单，并配合数据治理要求给出专家解决建议。...建设数据分析标签，通过数据客观刻画用户基础标签；建设模型标签，通过AI技术挖掘复杂、潜在用户行为、画像。
： 对于QualifiedHostResolver： 也就是说，StandardHostResolver可以通过getByName正确解析出ip对应的主机名，而后者直接将ip返回。...从ticket中解析出本地bind地址的具体步骤又分为： 从ticket中获取principal 从principal中获取主机名 如果主机名为空，则不进行bind操作 如果主机名非空，对主机名进行解析...对于主机名解析又分为两种情况 如果配置项"hadoop.security.token.service.use_ip"的值为true，则直接获取主机名对应的ip，如果为false，则继续按下面的逻辑解析..." 配置项"hadoop.security.token.service.use_ip"的值为false，因此进入全域名的解析流程。...主机名不是完全合规（即不是以"."结尾），但又包含了"."，因此先在末尾加上"."，使其成为完全合规域名，并按照该域名来解析。
这类数据接口服务一般包括参数，返回值，接口样本，接口地址等。 常用的Data API是REST形式。...Terminal & APP 前面四种数据服务形式的本质都是提供某一种形式的数据集，而Terminal & APP的形式，则不仅包括数据集，还包括使用，访问数据的方法和流程。...数据API的剖析 数据API的执行过程 数据API的执行过程可以归纳为三步： 请求，执行和返回结果。...准确一致 数据的准确性，一致性是数据API的基线。 安全合规 提供安全合规的数据，确保数据的隐私，分级和和合规，也是数据API必须保证的。...所以，我们归纳出一个高质量的数据API的逻辑结构如下： 要包括灵活的参数解析，安全的数据权限，快速的数据缓存，根据数据合规和区域特性，制定不同的数据存储的架构，并且要有有效的日志追踪体系，从而保障数据服务的质量
特点：准确性、一致性、集成性、共享性/可重用性和高价值。主数据治理一般会作为单独的项目来做，MDM 系统。...、数据标准一般可以先在数据平台先行治理，之后再在源端进行管控治理 元数据治理 是企业数据资产管理的基础，是关于“数据的数据”，例如数据类型、数据定义、数据关系等，相当于数据表格中的表头信息，是一个相对客观的概念...针对未使用的资产，进行下架处理 针对低价值，使用频率低的资产，按照应用粒度评估应用是否还有存在的必要，可进行下架策略，以及优化模型 针对高价值的，评估计算资源与存储资源，以及优化模型 数据资产安全合规...数据过滤：在入库时如果碰到无法解析的错误数据，或者关键字段缺失的数据，则直接丢弃。 数据去重：如果在入库时发现库中存在相同的数据，则会将新数据直接覆盖旧数据。...数据灾备规则和系统：没有人管控的了别人的做法和想法，那么就要做好数据部门本身的灾备规则和系统，比如从小处讲，ODS 接入后在 DW 清洗时要注意 NULL 值处理，不管这个字段以前有没有 NULL 值，
服务端先看下查询缓存是否命中，命中就直接返回，否则继续往下执行。 接着来到解析器，进行语法分析，一些系统关键字校验，校验语法是否合规。...最后执行引擎调用存储引擎API查询数据，返回结果。 这就是一个很概括性的SQL执行过程，接下来，具体到每个步骤详细说明一下。...query_cache_type：是否打开查询缓存，值为0\1\2，分别对应为OFF\ON\DEMAND，ON的话则代表开启查询缓存，但是可以通过SELECT SQL_NO_CACHE来手动禁用，DEMAND...query_cache_limit：缓存结果大小限制，如果查询结果超过大小则不会被缓存，默认是1M大小。 query_cache_size：为查询缓存分配的内存大小，他是1024的整数倍。...在进行SQL解析之前，系统会判断查询缓存是否打开，如果打开，就拿缓存中的查询和传入的查询比较，如果完全一样，就会从缓存中直接返回。
● predicates：路由条件，Predicate接受一个输入参数，返回一个布尔值结果。 ○ 第一个Predicate基于URL的方式。...配置文件的第一个路由的配置采用URL方式，配置了一个ID为url-proxy-1的URI代 理 规 则 。...使用curl测试，命令行输入： 经过测试发现，第一条和第二条命令可以正常获取页面返回值，最后一个命令报404错误，证明路由是通过指定路径来匹配的。...使用curl测试，命令行输入： 测试可以返回正确的页面代码。如果将hello的属性值改为ok，再次访问就会报404错误，证明路由需要匹配正则表达式才会进行路由。...，如果没有匹配上则不执行。
3.2 访问控制和权限控制 3.2.1 数据访问权限控制 在3.1.1节中介绍到目前我们将数据开发处理入口收敛到相关上层平台(比如 DP 等)，用户通过平台访问数据时，会经过数据解析服务分析出用户和需要访问的数据等信息...优化全量采样流程，缩短全量识别时间至1～2个小时 支持增量数据的采样和分析，分钟级响应敏感数据脱敏 同时打通和数据资产平台的交互渠道，支持相关责任人自定义数据敏感等级 优化原有采样规则，增加对敏感数据类别识别的准确性...具体的，我们的过滤有： string/数值类型的字段 非time字段 名称非id、par等明确含义的字段 （5）采样数据丰富性 如何保证敏感信息识别的准确性，首先要保证的是采样数据的足够性和随机性。...对于非 string 类型字段的限制不为 null 值，null 值的数据采了也是没有意义的，我们核心遵守的理念是保证采样的数据是合理的，有意义的，最后分析的结果才有意义。...我们会调用数据解析服务根据条数和敏感信息的程度进行一定的审批操作，可以内部调用使用。
其工作流程包括以下几个步骤：空号检测API分享APISpace 的 空号检测API，通过手机号码查询其在网活跃度，返回包括空号、实号、停机、库无、沉默号、风险号等状态。...1525257960000", area: "河南-郑州", numberType: "中国移动 GSM", status: "1" // 检测结果，枚举值：...客户关系管理（CRM）：CRM系统中存储了大量的客户联系方式，通过定期使用空号检测API，可以保持数据的准确性和时效性，提高客户沟通的效率。...优化数据质量：定期使用空号检测API可以保持企业数据的准确性，为决策提供可靠的支持。提升客户满意度：确保信息准确送达，避免给客户带来困扰，有助于提升客户满意度和忠诚度。...增强合规性：遵守数据保护法规，定期清理无效数据，减少数据泄露的风险。总之，空号检测API是一种强大的工具，它可以帮助企业提高通信效率，降低成本，并优化客户体验。
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