有朋友使用 Linode 的 VPS 服务器，收到 8 月份的Linode 账单，上面显示有一个Linode managed 费用，比 VPS 费用还高，十分不解来问老魏。魏艾斯博客经过一番查找和询问客服，搞明白了这个 managed 费用是怎么回事。 点我打开 Linode 官方网站 可能是在之前 Linode 首页有提示升级到 managed 的提示，就无意中升级操作了，其实对 VPS 没有啥实质性帮助，但是费用是 100 美元/月，实在是惊人的贵啊！而且每次开通 VPS 都会伴随这么一个 manage
Vultr 是美国 Gameservers 旗下云 VPS 主机的商家，成立于 2014 年，目前支持亚洲（日本、新加坡）、美洲（芝加哥、迈阿密、西雅图、亚特兰大、达拉斯、洛杉矶、纽约、硅谷）、欧洲（巴黎、法兰克福、阿姆斯特丹、伦敦）和澳大利亚（悉尼）等全球 15 个机房线路。在现有的美国云主机商家中算是提供节点较多的服务商了。 Vultr VPS 主机的产品设置、性价比都特别吸引人，虽然仅成立了 3 年，就从竞争激烈的主机市场抢占了大量的用户。 1、软硬件方面基于 KVM 架构 SSD 固态硬盘，月付费最
在前几期，我们提到英伟达为了将GPU Direct拉远到机箱外，收购了芯片厂商Mellanox。那么，Mellanox拥有什么样的黑科技，才能够加入NVidia引领的高性能计算战团呢？
首先我们可以看下这张最精简的网络流控的图，Producer 的吞吐率是 2MB/s，Consumer 是 1MB/s，这个时候我们就会发现在网络通信的时候我们的 Producer 的速度是比 Consumer 要快的，有 1MB/s 的这样的速度差，假定我们两端都有一个 Buffer，Producer 端有一个发送用的 Send Buffer，Consumer 端有一个接收用的 Receive Buffer，在网络端的吞吐率是 2MB/s，过了 5s 后我们的 Receive Buffer 可能就撑不住了，这时候会面临两种情况：
昨天给大家拆解了ASR 9K的NP实现，那么，当数据包进入ASR99路由器的时候，它会经历一个什么样的生命旅程呢？
作为中间件的杠把子选手，rabbimq在系统架构中承担着承上启下的作用，常问到，你们为何选用rabbimq？则答曰，为了削峰填谷，为了系统解耦合，为了提高系统性能。但这事是绝对的吗？用了这款软件就可以实现这个目的吗？
📷 目前国内的云主机价格还是较贵的，而且网站放国内还需要备案，所以很多站长都把眼光放到了大陆以外的地区，今天要说的是 HostXen 旗下的美国西海岸主机。 下面简单介绍下 HostXen。稳景云主机 （HostXen）是”中国香港稳景网络有限公司“旗下高性能可定制配置的云服务器、云虚拟空间业务品牌。HostXen 云服务器是基于 Citrix Xenserver 虚拟化，采用国内著名的 XenSystem 面板搭建，提供 Windows、Linux 系统。云服务器支持无缝升级，可根据自己的需求升
WHMCS的前后台都可以通过直接安装语言包来实现汉化，但邮件模板并不能直接使用语言包来汉化，还需要逐个的设置。 如果我没有数错的话，WHMCS的邮件模板一共有52个，虽然有些并不常用，但还是会有可能用到。因此，如果有时间的话，最好全部汉化一下。 即时您的E文很强，但您的用户不可能每个都是英语XX级水平的，为了给用户提供更好的服务，辛苦一下管理员吧！ 其实只要借助于翻译工具就能逐个汉化，并且IDC都是有身手的人，不过呢，对于英文不好的童鞋，还是直接拿现成的吧！省事。要知道，52个邮件模板简直就是天文数字，翻译起来决不轻松。
反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为 瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和 消费端的解耦，消费端数据源是 pull-based 的，所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源（比如 Kafka consumer）的摄入速率。
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1）如何根据 NALU 裸流数据来判断其是 H.264 编码还是 H.265 编码？
最近同事问我一个问题，是关于一个update语句的问题，需求有点特别，结果在使用update语句尝试了各种方法后，仍然是不依不饶的报出ORA-01779的错误。今天专门花时间分析了一下这个问题，还是有些收获。 为了说明问题，我们先来看两组数据 有两个表data,link,现在希望更新data表中的amount列值，和link表的credit_class做关联。 如果data.credit_class=link.credit_class,就直接把data.amount修改为link.score。 逻辑的难点是
The FI-AR-CR Credit Management is notavailable with SAP S/4HANA, on-premise edition 1511. The functional equivalentin SAP S/4HANA is SAP Credit Management (FIN-FSCM-CR). This Sales & DistributionSimplification Item corresponds to the Simplification Item in
儿子有道题不会做，喊我过去教他。我推了推一旁的老公：我头疼，你去吧。老公不动，我：零花钱涨一千。话音刚落，老公就屁颠屁颠跑去儿子房间。进去不到几分钟，一声怒吼伴随着儿子的哭声传来的瞬间，老公从儿子房间出来，边走边说：“朽木不可雕也。”儿子从房间探出半个身子，一脸委屈：“爸爸也不会做，他说给我一块钱，让我明天早点去学校抄同学的。还让我不要告诉你，我不肯，他就吼我。”
先对表数据按照客户来源渠道分组，再对分组内的数据按照授信时间降序排序，序号排在第一位的记录就是我们要找的记录。
大家好，又见面了，我是全栈君。 12. You need to produce a report where each customer’s credit limit has been incremented by $1000. In the output, the customer’s last name should have the heading Name and the incremented credit limit should be labeled New Credit Limit.
今天开发的同事找到我，让我评估一个sql语句。因为这条语句被应用监控组给抓取出来了，需要尽快进行性能调优。 sql语句比较长，是由几个Union连接起来的子查询。 xxxxx UNION SELECT /*+ leading (ar1_creditid_tab ar1_unapplied_credit) use_nl (ar1_creditid_tab ar1_unapplied_credit) */ UNIQUE 0, MAX (uc.
在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能。数据集是
从知道ReactiveCocoa开始就发现对这个库有不同的声音，上次参加技术沙龙时唐巧对在项目中已全面使用FRP的代码家提出为什么这种编程模型出现了这么长时间怎么像ReactiveCocoa这种完全按FRP编写的库没能够流行起来这个问题。对这个问题的回答一般都是门槛高，解决方法就是培训和通过熟悉以前的代码来快速入门。其实在我学习的过程中也发现确实会有这个问题，不过就算是有这样那样问题使得ReactiveCocoa这样的库没法大面积使用起来，也不能错失学习这种编程思想的机会。
由逻辑回归的基本原理，我们将客户违约的概率表示为p，则正常的概率为1-p。因此，可以得到： 此时，客户违约的概率p可表示为： 评分卡设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的
在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能
http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1398 Square Coins Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)
在这里，该模型（略）优于逻辑回归。实际上，如果我们创建很多训练/验证样本并比较AUC，平均而言，随机森林的表现要比逻辑回归好，
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 13791 Accepted Submission(s): 9493
导入类库 1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 from pandas import Series, DataFrame 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 6 from imblearn.over_sampling import SMOTE 7 from sklearn.ensemble import Gra
几个基本概念 对于二元分类器,我们可以把分类样本的真实值记为1（positive,正例/阳性），-1（或0，negative,负例/阴性）分类结果记作1（success）和-1(或0,failure)。分类器分类正确，为真（true）；分类器分类错误为假（false） 那么分类结果会有四种可能： TP，真正例/真阳性，预测为1且预测正确 TN，真反例/真阴性，预测为-1且预测正确 FP，假正例/假阳性，预测为1且预测错误 FN，假反例/假阴性，预测为-1且预测错误 把上面的这四种结果构造列联表，就得到
上一篇《Flink接收端反压机制》说到因为Flink每个Task的接收端和发送端是共享一个bufferPool的，形成了天然的反压机制,当Task接收数据的时候，接收端会根据积压的数据量以及可用的buffer数量(可用的memorySegment数)来决定是否向上游发送Credit(简而言之就是当我还有空间的时候，我向上游也就是上一个Task的发送端发送一个ack消息,表明我还有空间你可以发送数据过来，如果下游没有给你Credit就证明下游已经堵了，没有空间了也就不能继续往下游发送了)
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根据议程，Consensus大会既有数字货币代表方如Ripple、LTC，也有传统IT巨头如微软和IBM，以及政府监管机构代表方与会。该会议是区块链行业最具权威性及影响力的会议之一。
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一天早上，楼主兴致勃勃的逛着园子的时候，右下角的 QQ 头像嘀嘀嘀的闪了起来，定睛一看，哎我去，肾要开始疼了，不是，头要开始疼了
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python的面向对象程序设计基础。
默认情况下，对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于'Z' < 'a'，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面。
系统中有个需求，需要把一个表里的信用卡号字段进行权限管理，大家讨论再三，说TDE不太好，因为需求希望能够让有些用户可以访问这个表，但是卡号字段读不到东西。有些用户可以直接读取该字段的内容。 我给了一个建议，使用VPD,基于列的VPD可以满足这样的需求。 以下是一个样例，供参考。 --create user and grant privileges create user test identified by test; grant connect,resource to test; grant execut
今天就说下ggplot在绘制多图时候的一些骚操作。R里面的ggplot绘图很强大，有时候一张图可能满足不了我们的需求，需要分组展示，同时放在同一个Panel内。这时候ggplot里面的(facet_wrap() and facet_grid())[https://www.r-graph-gallery.com/ggplot2-package.html]就提供了极大的便利。 本文主要介绍：
最近我们被客户要求撰写关于信贷数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能
The CUSTOMERS table has a CUST_CREDT_LIMIT column of date type number.
数据分析本质上就是用数据寻找问题的答案。当我们对一组数据执行某种计算或计算统计信息时，通常对整个数据集进行统计是不够的。取而代之的是，我们通常希望将数据分成几组，并执行相应计算，然后比较不同组之间的结果。
安装scikit-learn: pip, easy_install, windows installer
数据库查询时，出现如下错误： Caused by: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4MySQLSyntaxErrorException: In aggregated query without GROUP BY, expression #1 of SELECT list contains nonaggregated column 'credit_server.credit.id'; this is incompatible with sql_mode=only_full_gro
本系列以摘自《Database PL/SQL Language Reference》的PL/SQL代码例为主进行介绍。
描述：漏洞合约中某个函数中，使用call()方法发送eth,若eth的接收者为一个合约地址，则会触发该合约的fallback()函数。若该合约是攻击者的恶意合约，攻击者可以在fallback()函数中重新调用漏洞合约的上述函数，导致重入攻击
Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序 sorted()也是一个高阶函数。用sorted()排序的关键在于实现一个映射函数，也就是key函数
保存的时候，系统提醒说：static credit check: credit limit exceeded.
当初把几个类分开写了，有需要的根据需要修改合并吧 学生管理系统--学生类分析 /* 功能：学生管理系统--学生类分析 日期：2013-09-28 */ #include <iostream> #include <string> using namespace std; //类 class Student { public: Student(string *name,string *id,string *days); void InAndOutPut(string *name,string *id,
**6.31（金融应用：信用卡号的合法性验证）信用卡号遵循某种模式。一个信用卡号必须是13到16位的整数。它的开头必须是：
可以看到每个task都会有自己对应的IG(inputgate)对接上游发送过来的数据和RS(resultPatation)对接往下游发送数据, 整个反压机制通过inputgate,resultPatation公用一个一定大小的memorySegmentPool来实现(Flink中memorySegment作为内存使用的抽象，类比bytebuffer), 公用一个pool当接收上游数据时Decoder，往下游发送数据时Encoder,都会向pool中请求内存memorySegment 。因为是公共pool，也就是说运行时，当接受的数据占用的内存多了，往下游发送的数据就少了，这样是个什么样的情况呢？
信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分。主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成，其中主体评级模型可用“四张卡”来表示，分别是A卡、B卡、C卡和F卡；债项评级模型通常按照主体的融资用途，分为企业融资模型、现金流融资模型和项目融资模型等。 A卡，又称为申请者评级模型，主要应用于相关融资类业务中新用户的主体评级，适用于个人和机构融资主体。 B卡，又称为行为评级模型，主要应用于相关融资类业务中存量客户在续存期内的管理，如对客户可能出现的逾期、延期等行为进行预测，仅适用于个人融资主体。 C卡，又称为催收评级模型，主要应用于相关融资类业务中存量客户是否需要催收的预测管理，仅适用于个人融资主体。 F卡，又称为欺诈评级模型，主要应用于相关融资类业务中新客户可能存在的欺诈行为的预测管理，适用于个人和机构融资主体。 我们主要讨论主体评级模型的开发过程。
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