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手持中控屏方案：结合乐鑫ESP32-C3S2S3芯片与国产芯高效开发平台实现
室内控制中枢的出现，实现了智能化与非智能化设备的一键联动，加快了传统家电的智能化升级，提升了人们室内所见即所控的极致体验。 该智能化手持中控屏方案，使室内设备控制中枢摆脱墙体的限制，随用随取，通过低功耗Wi-Fi联网以及红外发射和接收管，随时随地轻松调整场景设置。 支持蓝牙和smartconfig和wifi AP模式快速配网 图片 该手持中控屏方案串口屏选型可选择2.8寸或2.4寸串口屏，主控选用乐鑫ESP32-C3，搭载8080接口分辨率为320*240的2.8
1.2K30编辑于 2022-06-10 - 来自专栏SAMshare
风控ML | 风控中的异常检测原理与应用
今天来介绍一下风控中的异常检测，从最基础的概念开始讲起，因为本人对这块的内容平时工作也做得不多，更多滴偏向于“纸上谈兵”，有什么说得不对的地方，也欢迎各位朋友指正～谢谢。 异常检测的概念 02 异常检测的难点 03 异常检测的分类及常见算法 01 异常检测的概念 异常检测（Anomaly Detection 或 Outlier Detection），又称为离群点检测，在我们风控领域很多地方都会用到 抽象来说，就是需要从一堆数据中，找到那个“邻舍不同”(粤语)的点，并能够给出合理的判断和解释。 02 异常检测的难点 为什么说异常检测很难呢？ 主要有几个原因： 1）异常点和噪声会混杂在一起，机器难以具体识别开来； 2）现实中很少有异常点的标签，因为标签越多也就意味着遇到过的异常越多，也不符合常识认知； 3）对于标签的定义也是很难，比如1个金融场景 所以很多时候我们在操作的过程中，会先用无监督方法挖掘出异常样本，再基于这些样本去做有监督模型挖掘更多的异常点，这中间也多了一层转化，所以准确率和置信度上也有一定的下滑。
4.1K20编辑于 2022-04-12 - 来自专栏SAMshare
风控ML | 风控建模中怎么做拒绝推断
02 为什么要做拒绝推断 在我们的生活中，有很多关于幸存者偏差的例子，比如我们身边的同事月收入都是过万，就误以为大多数人都是这样子，身边的人都是本科毕业，就以为大多数人都上过大学。 《风控建模中的样本偏差与拒绝推断》https://zhuanlan.zhihu.com/p/88624987 不过我也还是把他文章里的分类体系在这里重点再次分享一下。 以上的5个步骤，就是实施拒绝推断中推断法之一的展开法。 06 总结一下 本文算是一个对拒绝推断的入门介绍了，让初涉风控模型的同学有一个相对来说比较清晰的全局认识，这里面涉及到的很多算法模型上的细节并没有展开来讲，因为我觉得这也会让阅读带来比较大的负担，公众号的文章还是要控制在几分钟内读完比较合适 Reference [1] 异常检测算法分类及经典模型概览 https://blog.csdn.net/cyan_soul/article/details/101702066 [2] 风控建模中的样本偏差与拒绝推断
2.9K30编辑于 2022-11-14 - 来自专栏PPV课数据科学社区
风控中的大数据
风控的意义 何为风控？字面含义就是对于风险的控制从而使财务不受到损失。对于任何一家金融机构（包括银行，小贷，P2P等）来说，风控的重要性超过流量、体验、品牌这些人们熟悉的指标。 国际上传统的风控方法 风控的核心是要准确预测每一笔借款违约概率。显而易见，这需要量化的工具，也就是模型。 x ，y：在美国，人们一般在上大学的时候就会拥有人生中第一张信用卡。这样等到后续买房（房贷）买车（车贷）的时候，就已有了不短的信用历史了。 国内很多银行的风控流程和系统是从国外采购，很多风控高管也是直接从国外银行引进的。 然而与国外相比，中国最大的差异在于征信体系的不完善。 大数据风控的挑战 伴随着机遇同样也有挑战。就像要有美味的菜肴，我们既需要好的材料，也需要好的厨师，当前大数据在风控中运用的挑战主要还是在数据和人才这两方面。
1.9K120发布于 2018-04-25 - 来自专栏点点GIS
手持slam地形测绘实践记录
SLAM技术原理是使用相机、激光雷达、惯性测量单元等传感器，来收集环境信息，然后用算法将这些信息融合起来，以确定设备在未知环境中的位置，并构建一张环境地图。 通俗意义上讲就是手持激光扫描仪，能拿着走的激光雷达 今年感觉slam好火，都在各个厂家做，都说他方便，简单，今天通过一个案例来带大家走一遍slam土方计算以及地形测绘的流程。 设备以及相关软件 其域创新灵光Lixel L1 16线程手持slam RTK版，设备其实不是很重，但是走起来激光头一直转，拿着走就会感觉很累，范围大还是建议上背包 不要迷信厂家的开机即测，md测得地方大真的累死个人
85910编辑于 2024-05-31 - 来自专栏工程监测
河北稳控科技手持振弦式传感器VH501TC采集仪应用工程监测
微信图片_20220419150843.jpg 单弦式振弦传感器VH501TC采集读数仪，设备是专用的多类型传感器手持式读数仪，主测传感类型为单弦式振弦传感器，辅测传感类型为电压、电流传感。
45550编辑于 2022-05-24 - 来自专栏SAMshare
风控ML | 风控建模中GBDT和XGBoost怎么调优
这一小节其实是想着来梳理下风控建模中各个环节有哪些模型，顺便看看这GBDT和XGBoost哪儿能用，简单点分类就按贷前、贷中、贷后来，我根据自己过往的经验，按照出场率来评个分，从S级-A级-B级-C级- 贷中 B卡（行为评分卡）：S级出场率。 交易反欺诈：A级出场率，主要是支付风控，防止客户进行薅羊毛、套现等行为。 客户流失：A级出场率。 贷后 催收告警：A级出场率。 迁徙率预测：B级出场率。 在风控模型中我们经常也是用来做分类（Classification），但我们知道GBDT的基分类器是CART，即Classification And Regression Tree，所以也可以支持回归建模 squarederror，也支持很多回归、二分类等目标设置，详情见上面提及的文档，还有一个参数eval_metric，评估指标设置，也是十分常用的，有很多指标可以选择，比如auc、error、mae、rmse等等，在风控模型中我们经常就是做评分卡 风控模型怎么调优 关于风控模型的调优，先前有篇文章讲得比较细致《风控ML[7] | 风控模型调优的思路有哪些》，大家可以移步去回顾一下。
2.4K30编辑于 2022-11-14 - 来自专栏编程
手持 Python 利剑，一路向前
Python 课程学员假牙运用课程所学，在工作中设置自动化检验脚本，为团队排除 bug 规避风险。「最难受的时候再坚持一下，不要轻易放弃。放弃这种事儿，等到多试一次再去考虑。」 我们产品基于一个内部工具构建，但是这个工具对开发者并不友好，很容易在开发和修改的过程中引入各种 bug，而且几乎只能在运行态才能发现这些问题。 不行，这不在选项列表中。 这有点像 Python 基础班的时候，要求大家禁止使用 IDE 写代码，只能通过文本编辑器写出一个个的 .py 文件。
740100发布于 2018-01-24 - 来自专栏全栈程序员必看
pda手持终端软件下载_成为pda
相位对焦 PDAF 单反相机普遍采用相位对焦系统，相比于数码单反相机上的相位对焦，手机上的相位对焦则是直接将自动对焦传感器与像素传感器直接集成在一起，即从像素传感器上拿出左右相对的成对像素点，分别对场景中的物体进行进光量等信息的检测
1K30编辑于 2022-10-04 - 来自专栏硬件大熊
智能开关：中控屏时代
2018年欧瑞博率先推出智能中控屏Mixpad S，作为一款电工类产品，屏元素的引入让传统智能开关突然间有了更多的想象空间。 智能家居典型的中控屏面板产品 如影智能 如影智能首次在屏开关的基础上引入了旋钮元素，并在其2.95"、5"、10"、13.3"产品系列中都采用了“屏+旋钮”的设计，由此成为自家的一种设计风格。 2023年，华为发布的中控屏S2首次实现了中控屏“可墙可桌可手持”的应用， 其电气上强弱电的分离、结构上卡扣式的组合势必也会让业界其他厂家开始对中控屏产品形态进行新的思考。 中控屏S2内置NFC，搭配华为智能MINI可实现一碰场景导入，在导入场景之后可将MINI随处放置实现更灵活的“随意控”应用。 甚至是在前文几家提到的“首次创新”中，你在了解了摩根的产品后，你可能会发现似乎都有曾经摩根做过的某些设计的“影子”。
79920编辑于 2023-09-02 - 来自专栏点点GIS
【技术】手持SLAM数据 平立面成果生产
点云数据预处理一般正经手持SLAM厂商 都会自带其自研的软件进行去噪点等一系列处理工作（如果遇见没有自带软件的厂商记得长点心，便宜不一定好用哦，点名际上导航） 天宝TRW点云数据预处理 点云数据预处理软件很多 平立面生产 平立面点云数据生产一般使用天正CAD进行绘制，首先将绘图单位设置为mm 插入正射影像（点云插入也是一样的步骤） 不指定位置直接插入 然后根据左侧工具条直接绘制相关要素即可 可以在【图像】中调节参照的背景透明度已经开关显示
79110编辑于 2024-04-30 - 来自专栏bisal的个人杂货铺
疫情防控中的数字化
最近北京出现的疫情，虽然未到拐点，但是从疫情防控角度，没出现任何慌乱，无论是物资供应，还是疫情筛查，又或是抗疫保障，少不了很多人辛勤的默默付出，借此向所有人表示敬意。 北京疾控中心流调队员向您致电，请您放心接听，您所提供的内容，对首都疫情防控至关重要，非常感谢！”，请立即接听，并积极配合。 此外，当前除疾控部门作为主力开展流调工作之外，还有许多基层工作者也在参与摸排工作。有的朋友接到过的流调电话是来自区镇的以010开头的座机电话，问：请问您是XXX？ 这三个小案例，只是疫情防控中的缩影，动态清零，不仅需要严谨细致的应急处理流程、各级组织机构和人员的通力配合、行之有效的流调工作机制，还需要广大人民群众的积极配合，以及数字化、电子化、信息化的支持。 这是一项非常特殊的系统工程，各个环节，衔接流畅，配合默契，才能达到我们的目标，革命尚未成功，同志还需努力，疫情防控，人人有责。
1.1K30编辑于 2022-05-18 - 来自专栏阿黎逸阳的代码
风控建模中的IV和WOE
在风控建模中IV(信息价值)和WOE(证据权重)分别是变量筛选和变量转换中不可缺少的部分。 很多文章已经讨论过这两个变量，本文在吸收前人优秀成果的基础上，希望用通俗易懂的语言让大家快速理解这两个变量。 并用简单的例子让大家明白在实际中如何运用这两个变量，最后给出建模过程中实际需要用到的Python代码。 1. 表 1 - 极端例子1(用第一种方法算WOE) 从表1可知，如果该分箱中坏人在总坏人中的占比和的该分箱中的好人在总好人中占比相同，WOEi为0。 表 3 - 极端例子2(算IV) 从表3知，该组别中坏样本占比和好样本占比的差异性越大，该组中WOEi的绝对值越大。 ，针对不在组别1中的数据另外进行分析。
2.5K30发布于 2020-09-08 - 来自专栏每个用户仅限创建一个专栏
Geek方法对手持设备应用抓包
现在手持设备诸如平板上面有很多很大的游戏，很多游戏设计在第一次打开的时候提示下载数据包，不过这些应用内下载通常效率很低，而且没有进度能看。（因为都是外国的公司么？从外国服务器上面下载？）
41330编辑于 2022-08-16 - 来自专栏codelang
如何管控清单文件中的权限
前言 为什么要做权限管控呢？因为现在的隐私合规越来越严格，对于敏感权限的使用必须在 隐私协议文档中注明权限使用的目的，甚至，在公司层面中，这类权限就不允许申请。 可以通过临时文件来查看哪些权限是敏感权限，哪些权限会保留，哪些权限会被移除 缺点： 当组件模块申明的敏感权限被主工程的清单文件合并删除时无法提示，只能运行时才会表现出想申请的权限在权限设置里不存在 两种方案都能实现权限管控效果 ，主要看大家自己的选择，本文简要讲下 方案二 的实现 实现 1、获取主模块的清单文件，并将清单文件中的权限声明移除，避免小伙伴在主模块的清单文件中声明敏感权限运行项目 //1、获取 main 下的清单文件 : File(project.projectDir, "src/main/AndroidManifest.xml") // 2、读取主工程下清单文件的权限，并从主工程中删除，避免有小伙伴在该文件中提交敏感权限 因此，在组件模块中声明的权限(Library)比主工程声明的权限(main)优先级低，所以可以在优先级高的主工程模块声明 remove 规则，即可将低优先级中声明的权限进行移除，例如： 合并结果，只保留了
1.2K30编辑于 2022-11-30 - 来自专栏钱塘大数据
2018中国大数据风控调研报告：百亿大数据风控市场
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85320发布于 2018-07-27 - 来自专栏Python数据科学
风控中必做的数据分析
大数据领域就没有不做数据分析的，大数据风控也不例外。 我的观点是风控和其他互联网业务都是互通的，本文介绍下风控中必做的数据分析，用以说明数据分析是一通百通的。 工欲善其事，必先利其器。 能不能从海量的业务数据中取出正确的数据，是解决问题的前提。而Excel透视表强大到万物皆可透视。不夸张地说，我就没见过透视表解决不了的问题。 01 业务理解 如果一家金融机构聘请你给他们的风控业务做咨询，你知道怎么办吗？ 别告诉我，你想硬搬风控建模比赛的那套东西。不要掉价。 解决方案一定是针对当前业务和用户客群独家定制的。 ，在贷前场景中我们一般很关注不同渠道的转化情况，以便对渠道进行优化。 如大家所见，在风控领域所在的数据分析，应该和其他互联网领域的数分并无本质区别。 因为风控和其他业务一样，本质都是用户生命周期管理。基于相同的底层逻辑，数据分析必然也并无二致。
1.8K30发布于 2021-09-08 - 来自专栏大数据文摘
风控中的大数据和机器学习
本篇文章只关注个人信用借款的风控。抵押贷，企业贷不在讨论范围中。 ◆ ◆ ◆ 1. 风控的意义 何为风控？字面含义就是对于风险的控制从而使财务不受到损失。 国际上传统的风控方法 风控的核心是要准确预测每一笔借款违约概率。显而易见，这需要量化的工具，也就是模型。 x ，y：在美国，人们一般在上大学的时候就会拥有人生中第一张信用卡。这样等到后续买房（房贷）买车（车贷）的时候，就已有了不短的信用历史了。 国内很多银行的风控流程和系统是从国外采购，很多风控高管也是直接从国外银行引进的。 然而与国外相比，中国最大的差异在于征信体系的不完善。 大数据风控的挑战 伴随着机遇同样也有挑战。就像要有美味的菜肴，我们既需要好的材料，也需要好的厨师，当前大数据在风控中运用的挑战主要还是在数据和人才这两方面。
1.2K30发布于 2018-05-24 - 来自专栏物联网解决方案
LoRaWAN技术在山火防控中的应用
可以快速的定位火灾位置和快速处理火灾事故，进一步降低减少火灾的损失，基于LoRa技术，我们可以采用不同的传感器及德明电子的LoRa数据传输电台+NB数传电台将数据进行传输，最后通过4G将数据上传到服务器中，
19510编辑于 2025-10-23 - 来自专栏Spark学习技巧
广告流量反作弊风控中的模型应用
商业化广告流量变现，媒体侧和广告主侧的作弊现象严重，损害各方的利益，基于策略和算法模型的业务风控，有效保证各方的利益；算法模型可有效识别策略无法实现的复杂作弊模型，本文首先对广告反作弊进行简介，其次介绍风控系统中常用算法模型 ，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。 作弊流量主要来自于： 模拟器或者被篡改了设备的广告流量； 真设备，但通过群控控制的流量； 真人真机，但诱导产生无效流量等。 二、广告流量反作弊算法体系 2.1 算法模型在业务风控中应用背景 智能风控，运用大量行为数据构建模型，对风险进行识别和感知监控，相比规则策略，显著提升识别的准确性和覆盖率以及稳定性。 random forest) 2.2 广告流量模型算法体系 体系分四层： 平台层：主要是依托spark-ml/tensorflow/torch算法框架基础上，引用开源以及自定义开发的算法应用于业务风控建模中
1K20编辑于 2023-03-21
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