原创 JVM內存結構、內存模型、對象模型

看到一篇好文章,收下了:Java作爲一種面向對象的,跨平臺語言,其對象、內存等一直是比較難的知識點。而且很多概念的名稱看起來又那麼相似,很多人會傻傻分不清楚。比如本文我們要討論的JVM內存結構、Java內存模型和Java對象模型,這就是三

原创 風險大腦-支付風險識別天池大賽(三)快速建立模型(含調參思路)

         這一節開始建立模型,在建模之前,我們先梳理一下思路:   思路:   1、首先選出只帶標籤的數據(有風險和無風險的),進行分析,建立一個 recall rate 風險交易召回率較高的二分類模型。 2、接着在無標籤的數據上

原创 風險大腦-支付風險識別天池大賽(一)數據預處理

                報了個名(據說deadline報名最有生產力),直播一下比賽吧,可能因爲沒時間會隨時斷更,大家有好的思路歡迎交流。60萬的獎金,還是別指望了哈哈。        大賽提供的所有數據信息是包含在引號裏面的(“

原创 風險大腦-支付風險識別天池大賽(五)處理模型輸出並提交結果、“榜上有名”

Ps:若不參加比賽的同志們可忽略此篇。官方大賽提交要求:模型得到的結果:        隨機森林以及其他分類算法模型會輸出當前的預測值和結果爲此值的概率。如下所示:        假定這裏我們規定正樣本爲0(即無風險的支付行爲),負樣本爲

原创 linux下配置磁盤池可能出現的問題及解決辦法

總體流程: 初始化擦除磁盤 -> 建立磁盤池配置文件 -> warpdrive掛磁盤池   具體步驟: 1、準備兩塊磁盤(如dev/sdb1、dev/sdc1),用wipefs命令擦除磁盤。 wipefs -a /dev/sdb1 wi

原创 從微信入手 —— 學習產品經理設計思路(實用版)

一、微信的演化歷程:2010年11月19日23時58分,張小龍在騰訊微博上寫下了這麼一句話:我對iPhone5的唯一期待是,像iPad(3G)一樣,不支持電話功能。這樣,我少了電話費,但你可以用kik跟我短信,用googlevoice跟我

原创 風險大腦-支付風險識別天池大賽(番外篇)trick思路

  默認無標籤的都是黑樣本。        因爲案例背景中有說道,因爲風控系統會基於對交易的風險判斷而失敗掉很多高危交易,這些交易因爲被失敗了往往沒有了標籤,而這部分數據又極其重要。所以這裏我們可以相信既然系統都判斷你是高危交易了,我就直

原创 最常用的kubectl命令(附帶場景和截圖) —— kubernetes實用隨筆(二)

系列文章:       kubernetes和Docker —— kubernetes實用隨筆(一) 最常用的kubectl命令(附帶場景和截圖) —— kubernetes實用隨筆(二) kubernetes核心對象 —— kuber

原创 深入理解Java內存模型

網上有很多關於Java內存模型的文章,在《深入理解Java虛擬機》和《Java併發編程的藝術》等書中也都有關於這個知識點的介紹。但是,很多人讀完之後還是搞不清楚,甚至有的人說自己更懵了。本文,就來整體的介紹一下Java內存模型,目的很簡單

原创 關於生死的思考 —— AI人死也能復生了

本文出處:https://blog.csdn.net/whdxjbw/article/details/80870511 原文鏈接:關於生死的思考 —— AI人死也能復生了   這幾天連不上VPN,沒辦法幹活,所以就和大家聊聊前幾周印象較深

原创 使用阿爾卑斯山法制定日計劃——提高工作效率

最近閒的沒事看了些時間規劃相關的課程,總結了一波分享給大家。 廢話不多說,乾貨開始。本分主要介紹阿爾卑斯山時間規劃法(有效提高每日工作效率)、以及三大時間定律(以上帝的眼光審視時間)。至於爲何叫阿爾卑斯山呢?別急,慢慢看。 這玩意是時

原创 有效說服三部曲(純乾貨無廢話)

最近參加了公司裏的一系列培訓課程,覺得有些東西講的很好,在此分享給大家。 廢話不多說,三部曲 第一步:分析說服對象 第二步:選擇說服的途徑 第三步:其他技巧 1.分析說服對象 1.1 分析說服對象需求,探索對方意向。 從對方的需求中去

原创 Kafka系列(一):kafka核心原理架構心得與實踐(精煉)

專欄:大數據核心原理與實踐 概述        關於 kafka 的重要性就不再多說了,它不僅解耦了大數據組件之間的耦合性,而且還能對接流實時計算框架,充當其數據源,同時還能能接收大量數據輸入,以類似於消息隊列的方式組織統一管理。

原创 基於TDH大數據平臺安裝並上架Sophon可拖拽式人工智能平臺

大數據核心原理與實踐專欄 先決條件 首先說明一下,Sophon人工智能平臺有單獨的安裝包SophonWeb,可獨立部署,部署方式同社區版TDH安裝方式一樣,極爲簡單。即當TDH平臺部署即可,過程參考先前博文。 但是現在,如果我們生

原创 深入理解 Hive 分區分桶 (Inceptor)

大數據核心原理與實踐專欄 爲何分區分桶 我們知道傳統的DBMS系統一般都具有表分區的功能,通過表分區能夠在特定的區域檢索數據,減少掃描成本,在一定程度上提高查詢效率,當然我們還可以通過進一步在分區上建立索引進一步提升查詢效率。在此就不