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- 来自专栏机器学习AI算法工程
xgboost融合模型：大学助学金精准资助预测(有数据)
教育算法资格赛采用某高校2014、2015两学年的助学金获取情况作为标签，2013~2014、2014~2015两学年的学生在校行为数据作为原始数据，包括消费数据、图书借阅数据、寝室门禁数据、图书馆门禁数据 、学生成绩排名数据，并以助学金获取金额作为结果数据进行模型优化和评价。 你所看到的这份代码，是Data Castle数据挖掘公开赛《助学金精准预测》的冠军作品。 本程序以大学生的行为数据以及历史获助学金情况作为训练数据集，对代码内的模型进行训练，后可根据新的大学生行为数据进行助学金获得情况预测。 完整作品、代码、数据集 关注微信公众号 datayx 然后回复 助学金 即可获取。 ? 如何运行 注意 目前，这些代码的编写是只保证可以work，能够生成出结果的。
1.1K20发布于 2019-10-28 - 来自专栏用九智汇分享
数据视角下的隐私合规3
一个完整的CMP产品应该包括3部分的能力，分别是交互层、执行层、记录层。交互层基础需要提供好同意体验设计、地理位置检测、多语言支持，进阶的能力包括自动扫描、A/B Test等能力。 3 除了同意率低的问题之外，基于同意的第二个难点是很多场景很难获得用户同意，前面广告的个性化推荐还算是对用户部分有利的场景，可以增强用户体验，但是对于一些风控场景、医疗研究场景可以说更多是企业和机构利益场景 在这些场景下如果促进数据流动，我们需要引入隐私增强技术，首先提一下Facebook在Apple Do Not Track之后，公开的3个增强技术方案4，MPC（多方联合建模），边缘计算（端上计算明细数据不回传 ，结果回传），差分隐私（数据集加入噪音使个人不可重标识但保留统计意义），上面3个场景更多在联合建模输出模型的场景。 数据流通利用系列 | 同意管理平台：高效数据合规的技术方案探索-叶玲 3. 苹果隐私政策重大升级，Facebook为何强烈反对？ 4.
69210编辑于 2023-11-01 - 来自专栏牛客网
蚂蚁金服面经（3+4）
后来走了蚂蚁金服财富事业群这边的流程。前几天刚刚面完HR。 正好今天分享一下面经，回馈下牛客，大家可以多交流交流哈。 蚂蚁中间件（面了三次，两次一面，一次二面） 蚂蚁金服中间件一号机 一面： 自我介绍 1Java中的多线程了解么，线程池的增长策略和拒绝策略了解么，说一下。 3讲了一下fixthreadpool的增长策略，然后几种拒绝策略。 还跟我说他们部门3个华科的，校友多多。 16Spring和Springmvc讲一下。讲了Spring的ioc和aop，Springmvc的基本架构，请求流程。 蚂蚁金服中间件二号机 一面： 1 自我介绍 2 讲一下ArrayList和linkedlist的区别，ArrayList的扩容方式，扩容时机。 3 hashmap的实现。
92620发布于 2018-08-10 - 来自专栏金融安全
LLM与智能代理在金融合规反洗钱的技术框架
这种能力使得结构化的交易数据能够与非结构化信息——如客户通信、法律文件和负面媒体报道——相融合，从而创建一个以前无法大规模实现的整体风险图景。然而，真正的范式转变是LLM代理（Agents）的出现。 这种融合定性和定量信息的能力是解锁更全面、更准确的风险评估形式的关键。虽然独立的LLM是处理基于语言任务的强大工具，但其本质上是被动的；它只有在人类用户给出特定提示时才会行动。 每个应用的核心价值主张在于能够融合结构化和非结构化数据，创建一个以前无法大规模构建的、全面的、具有上下文感知的风险图景。 3. 自动化风险画像生成在数据收集和筛选完成后，LLM代理可以综合所有可用信息，创建一个全面的、基于叙述的客户风险画像。 ● C3 AI的客户报告误报减少高达85%。
1.3K11编辑于 2025-12-09 金融合规数据平台： EMR + Ranger 细粒度权限管控方案
一、金融大数据的合规挑战与权限管控需求 金融机构在数字化转型过程中，数据平台需要承载海量的交易数据、客户信息和风控模型。这些数据的访问权限管理直接关系到客户隐私保护和监管合规。 在国际业务场景中，数据平台还需要满足 GDPR（欧盟通用数据保护条例）、CCPA（加州消费者隐私法案）等国际合规标准。 四、金融合规场景的 Ranger 应用实践 4.1 多租户数据隔离 金融机构在构建大数据平台时，常需要为多个业务部门或子公司提供数据共享与分析能力，同时确保各租户之间的数据隔离。 对于金融行业而言，审计日志的完整性是合规检查的重点。 Ranger 的审计功能满足了等保、GDPR 等法规对访问日志留存和追溯能力的要求。 数据安全是一个持续的过程，建议建立定期的权限审查机制，及时清理不再需要的权限，确保权限配置的持续合规性。 了解更多产品详情：腾讯云 EMR 产品页
4910编辑于 2026-07-06- 来自专栏大数据和云计算技术
超融合方案分析系列（3）深信服超融合方案分析
前言 作者是国内研究超融合相当早的专家，有非常强的理论基础和实战经验，以下是超融合分析系列前面几篇，已经阅读过的同学可以跳过。 超融合分析系列： 超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 非常深入的超融合分析系列，希望大家会喜欢，另外文章最后附有作者的微信，有兴趣的同学可以加作者做更深入的交流 下面是本系列第4篇正文： 整体方案 深信服的超融合一体机以及超融合方案目前在各个地方都推的比较猛，从官网看，他们的客户也有不少了。 今天我们一起来分析一下深信服超融合方案： 深信服超融合的整个方案中包含了aSV、aNET、aSAN三个核心组成部分。当然，既然是超融合方案，虚拟化是基础，而分布式存储则是超融合的核心。 3 第三个是网络需求： 在深信服官网http://wiki.sangfor.com.cn/index.php/超融合:最佳实践，我找到了对网络的一个要求： ?
8.9K70发布于 2018-03-08 - 来自专栏python3
安装金碟K3客户端
1、检测客户端环境，通过后 2、安装客户端 3、在服务器端添加客户机的用户名和密码并设置为管理员权限 4、运行“金碟组件配置及测试工具”，中间服务器为金碟总服务器 5、测试并注册
61910发布于 2020-01-07 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
VGUI融合的3种实现方式
最后，应用级语音交互只是通过GUI把VUI的内容可视化，但同时降低了GUI的阅读效率，算不上真正的VGUI融合。 最后，可见即可说只是通过VUI操作GUI，但能力非常有限，仍然算不上真正的VGUI融合。 3.系统级语音交互拥有意图识别和业务逻辑理解能力，因此系统可以理解用户的意图，也可以依据特定场景主动发起语音交互。 4.基于1、2、3点，系统级语音交互具有信息汇集和理解的能力，它是信息的中枢但服务于系统和各个应用，所以它应该把收集到的信息重新分发给各个应用。 最后，系统级语音交互能兼顾GUI和VUI的优点，提升VGUI的工作效率，是真正的VGUI融合。
1.7K40发布于 2020-03-12 - 来自专栏技术杂货店
程序员面试金典【3 】-- URL化
从最后一个字符开始： 遇到空格的时候替换成三个字符： 中间重复过程省略，最后变成： 如果字符数组前面还有多余的空位，那直接截取掉就可以了，Java 代码如下： public class Solution3
34140编辑于 2022-02-15 军民融合弹药生产库房温湿度追溯审计 GMP 合规方案
陆军常规弹药库房：适配集团军 / 师级常规弹药（炮弹、子弹、手榴弹等）存储，依托防爆传感器 + 多渠道报警，满足《弹药安全管理条例》合规要求，解决人工巡检效率低的痛点。2. 3. 空军航空弹药库房：针对航空炸弹、导弹等高精度弹药，依托 ±0.2℃精准测温 + 分级预警，避免温湿度波动影响弹药制导系统性能。4. 3. 弹药检修维护库房：适配弹药检修过程中的温湿度控制，确保检修环境达标（如弹药拆解、组装时的湿度≤65% RH），保障检修质量。4. 军民融合弹药生产库房（军工企业）：满足军工企业成品弹药存储 + 生产过程温湿度追溯需求，支持数据导出审计，符合 GMP / 军工质量体系要求。 每个场景均聚焦方案的核心技术优势（防爆、精准、联动、远程），覆盖 “常规 / 特种、固定 / 移动、室内 / 地下、军用 / 军民融合” 全维度弹药存储需求。
32410编辑于 2025-12-12- 来自专栏财经1
“合规＋场景＋技术”三位一体 开启互金下半场
网贷行业“1+3”制度框架搭建完成，2016年4月，又由人民银行牵头，联合多个部委，开展了互联网金融的风险专项整治工作，积极稳妥化解互联网金融领域风险，成效显著。 作为互联网金融行业首个由中国人民银行同银监会、证监会、保监会等金融主管部门组建的国家级互联网金融行业自律组织，其入会门槛较高，会员中除了国有四大银行等传统金融大鳄，还有支付宝、宜信、陆金所等互金巨头。 达飞积极加入互金协会，也侧面证明了达飞云贷的平台资质、运营模式和合规建设上得到了认可，展示了达飞拥抱监管的积极态度。 问题平台怕监管，但优质平台却主动“求监管”。 “场景金融＋大数据＋人工智能”三位一体，才能护航互金快艇的安全远航。 总之，野蛮的互金上半场结束了，合规的下半场开始了，在普惠金融这个超级蓝海里，只有合规、创新、注重风控的互金平台，才能跑得快、跑得远，才能潜入深海，收割红利。
1.1K20发布于 2018-07-03 金仕达与腾讯合作通过AI智能体提升金融风控合规效率
应对金融风控与合规的挑战 金融机构面临日益严格的监管要求和海量法规更新，传统人工合规审查方式效率低下且易出错。业务数据分散在不同系统中形成"数据孤岛"，导致风险视图不完整。 部署智能合规与风险管理系统 金仕达联合腾讯推出AI智能体解决方案，基于腾讯混元大模型和自研凯撒大模型，构建智能合规审查系统。 实现量化效率提升与规模化应用 金仕达已研发100个智能体，完成20个AI课题结项。 智能合规问答系统准确率超过85%，合同审核智能体大幅减少人工复核工作量。 "AI审核智能体能够自动识别文件类别，调用对应审核要点进行审核，最终汇总输出风险点和修改建议，显著提升合规审查效率" —— 金仕达风控合规专家 腾讯技术赋能金融科技创新 腾讯提供混元大模型作为技术底座，
48820编辑于 2026-04-09- 来自专栏大数据和云计算技术
超融合方案分析系列（4）H3C超融合方案分析
超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 超融合方案分析系列（3）深信服超融合方案分析 非常深入的超融合分析系列，希望大家会喜欢，另外文章最后附有作者的微信 下面是本系列的第5篇，对H3C的深入分析。 整体方案 H3C UIS 统一基础架构系统就是H3C的超融合。 下面我们来分析一下UIS的方案，在UIS超融合一体机介绍中有一段描述： H3C UIS-Cell超融合一体机产品是H3C面向IaaS（基础架构即服务）推出的新一代解决方案，包含有UIS-Cell 3000 超融合一体机（4U4节点硬件方案，支持3节点的4030起步） ? H3C UIS R690 G2机架式超融合系统（4U4路机架服务器，只支持E7-4800v3） H3C UIS R590 G2机架式超融合系统（2U4路机架服务器，只支持E5-4600v3） H3C
6.4K60发布于 2018-03-08 - 来自专栏python3
h3c和思科融合Vxlan
2.2.2.1/32 ip router ospf 1 area 0.0.0.0 line console line vty router ospf 1 router-id 2.2.2.1 H3C srv1000] xconnect vsi ***a [SwitchC-HundredGigE1/0/1-srv1000] quit [SwitchC-HundredGigE1/0/1] quit H3C time=52.298 ms 84 bytes from 11.1.1.1 icmp_seq=2 ttl=64 time=43.287 ms 84 bytes from 11.1.1.1 icmp_seq=3 42.977 ms 84 bytes from 11.1.1.252 icmp_seq=2 ttl=255 time=128.824 ms 84 bytes from 11.1.1.252 icmp_seq=3
1K10发布于 2020-01-15 - 来自专栏腾讯安全
一文透析腾讯安全多体系融合策略在合规中的优势
又是通过怎样的优化合规治理方式，在一次审核中完成多达七项标准的合规认证的呢？本文将从企业安全治理的角度，分析腾讯安全多体系融合策略在标准管理和合规治理中的优点。 多标准融合五大支柱体系，三大优势助力合规提质增效 所有的标准认证都有期限，由于腾讯云业务种类、规模的不断扩展，国内外信息安全标准的相继出台，各标准所要求的控制内容和强度也会发生变化，所以每年的复审都是一次新的挑战 如果每个标准各成体系的话，将会为腾讯云的合规工作带来巨大的困难。为了加快合规工作的效率，提升合规成功率，腾讯云将诸多标准融合为5大支柱体系，并通过交叉引用形成1套内控文档体系。 总的来说，多体系融合为企业通过标准审核认证带来了三大优势： 节约时间。 而多体系融合之后，能够制定同时符合多个标准要求的方案，避免了重复整改的问题。
4.8K20发布于 2019-12-03 金融机构必读：为什么通用AI审核无法满足金融合规需求？
腾讯云文本内容安全产品介绍：点击了解详情 限时优惠活动：立即查看促销价格 一、金融合规≠通用审核 如果你是一家金融机构的合规负责人，你可能已经接入了通用的内容审核服务。 内容示例 违规类型 通用审核结果 "这只股票下周必涨，全仓杀入" 违规荐股 ❌ 通过 "内部消息，公司重大利好即将释放" 暗示内幕 ❌ 通过 "年化收益100%，保本保息" 夸大收益 ❌ 通过 "A股未来3个月必定暴涨 因为它们不包含脏话、色情或暴恐元素——它们的违规性只有在金融合规语境下才能被理解。 元（8.5折） 文本内容安全服务 新老同享 720万条套餐包 1年 11,900元（8.5折） 六、金融合规不能靠"通用方案凑合" 在线体验：在控制台用金融场景文本测试审校效果 方案对接：与商务团队沟通 ，定制"一客一策"的审校规则 正式接入：通过API接入到业务系统 金融合规的代价太大——一次违规可能换来数百万罚款。
27910编辑于 2026-04-27- 来自专栏C++领域相关博客
“融合进化，智领未来”电科金仓引领数字化转型新纪元
一、融合进化 智领未来·电科金仓2025产品发布会重磅开启！ 7月15日，以“融合进化 智领未来”为主题的电科金仓2025产品发布会在北京举办。产品发布会上展示了四款代表未来数字化趋势的创新性产品。 KEMCC与电科金仓的数据库系统相结合，可以进一步提高数据库的运维效率，实现全面的自动化运维和智能化数据处理，从而减少人工干预，提升数据管理的智能化水平。 3. 数据融合新纪元：金仓数据库一体机云数据库AI版 该产品深入融合了金仓数据库、超融合平台、高性能硬件以及AI大模型，为用户提供了一种低成本的数据库私有云解决方案。 KES V9 2025，作为电科金仓在AI时代推出的融合数据库，融合了人工智能技术，具有智能查询优化、自动资源调度等强大功能，极大地提高了数据库在高负载下的处理能力和效率。 2. 此外，电科金仓的数据库系统具有强大的灾备能力，能够在发生故障时快速恢复数据，避免了数据丢失的风险。在业务至关重要的领域，如金融、电力等，电科金仓数据库的高可靠性保证了企业的正常运营。 3.
52210编辑于 2025-07-22 - 来自专栏数据猿
【金猿案例展】首钢股份——坚持数字与业务融合发展，提升企业经营效能，实现业务提效3倍
帆软案例 本项目案例由帆软投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度创新服务企业榜单/奖项”评选。 在全生命周期监控与系统性管理的基础上，细化流程为 3 大序列、12 个节点、15 个项目。通过大数据分析，搭建认证知识库模型。 数据支持 通过“一个数仓、两个纬度、三种手段”来提升首钢股份的数据生产力，即建设一个数仓作为数据基础、坚持数出一源，通过数据治理提升数据质量；完善主题和指标两个纬度；融合应用“固定报表、自定义分析、数据可视化 实践路径：通过“一个数仓、两个纬度、三种手段”来提升首钢股份的数据生产力，即建设一个数仓作为数据基础、坚持数出一源，通过数据治理提升数据质量；完善主题和指标两个纬度；融合应用“固定报表、自定义分析、数据可视化 构建数据团队融合能力是数据分析的基础，要推动业务人员走向数据分析前端，变被动为主动，而不仅仅是“提需求”。
50610编辑于 2024-01-06 - 来自专栏TEL18600524535
药品GSP证书识别技术：人工智能与医药合规管理深度融合的典范
将结构化数据输出到数据库、业务系统（如ERP、SCM、合规平台）或直接呈现给用户。 突破：训练专门的手写体OCR模型，或采用融合印刷体和手写体识别能力的混合模型。对关键手写字段（如签名、日期）可能需要结合人工复核。 高精度要求与容错率低：难点：证书编号、有效期等关键信息一字之差可能导致严重后果（如合规风险、业务中断）。要求识别精度接近100%。 突破：采用更深度、更精准的神经网络模型；设计多模型融合或投票机制；结合强大的规则库和知识图谱进行二次校验与纠错；关键字段设置人工复核点。 药品GSP证书识别技术是人工智能与医药合规管理深度融合的典范。它通过克服版式复杂、干扰众多、精度要求高等技术难点，实现了从纸质证书到结构化数据的智能飞跃。
57510编辑于 2025-08-04 - 来自专栏机器学习入门
挑战程序竞赛系列（3）：2.3需要思考的动规
测试用例： 3 7 40 3 5 23 8 2 52 6 排序后： 5 23 8 7 40 3 2 52 6 我们看： 5 23 8 意思就是背包总重23，物品（价值，重量） (5,5) // 选 4 5 6 m = 2 f : 0 1 1 2 3 4 Example 2: a : 7 8 1 4 3 2 m = 2 f : 0 7 7 1 1 3 单调队列有点类似滑动窗口，分别维护了 + 2 * v; d[i-1][9- 3 * w] + 3 * v = dp[i-1][0] + 3 * v; } 如果不考虑价值，我们可以发现，求解dp[9]时，有0,3,6的中间状态，而在求解dp 0 * v - 3 * v = dp[i-1][09] - 3 * v; dp[i-1][06] + 1 * v - 3 * v = dp[i-1][06] - 2 * v; dp[i-1][03] + 2 * v - 3 * v = dp[i-1][03] - 1 * v; dp[i-1][00] + 3 * v - 3 * v = dp[i-1][00] - 0 * v; } 经过如上变换后，更新公式中的
71120发布于 2019-05-26
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