内容介绍掌握KS值的计算方法知道评分映射方法知道LightGBM基本原理掌握使用lightGBM进行特征筛选的方法应用toad构建评分卡模型【理解】模型构建流程实验设计新的模型能上线一定要比原有方案有提升，需要通过实验证明冷启动业务初期成长期波动期策略调整新增数

在计算机网络中，协议是一组规则和标准，用于定义通信双方之间的数据传输方式。快手协议是指快手短视频平台使用的通信协议，它规定了快手客户端和服务器之间数据传输的格式、加密方式、校验规则等内容。快手协议采用了多种加密技术来保护用户数据的传输和存储。其中，最基本的加密

为了助力大家更顺畅地使用KubeSpherev4，我们精心汇总了十二个开发者高频关注的热点问题，这些问题全面覆盖了功能特性、性能表现、兼容性考量、安全保障以及升级流程等关键方面。接下来，我们将为大家逐一解答。KubeSpherev4涵盖了KubeSphere4.1.1和KubeSphere4.1.2。1.环

似的有点惨。真实实力NOIP20+0+0+16=36pts。A.礼物赛时最简单的第一步没整出来，后面都想到了（\(s(c+x)|c(s+x)\)给他转化一下得：\(c(s+x)=k\timess(c+x),k\ge1\)，类似解方程可得\(c=\frac{ksx}{x+s-ks}\)。若\(s\gex\)，那么由\(x+s-ks>0\)得\(1\lek<2\)，即\(k=1

Keyshot是一款强大的实时光线追踪和全域光渲染软件，它确实可以用于制作汽车动画，包括汽车模型的渲染和动画展示。Keyshot的动画功能允许用户创建相机移动、物体变化等动态效果，非常适合用于汽车动画的制作。至于汽车动画的渲染成本，这取决于多个因素，包括动画的复杂程度、渲染的分辨

目录一、PXE概念1.PXE基本概念  2.优点 3.实现PXE的前提条件 4.搭建PXE远程安装服务器二、搭建PXE远程安装服务器1.安装并启用TFTP服务 2.安装并启用DHCP服务3.准备Linux内核、初始化镜像文件4.准备PXE引导程序5.安装FTP服务，准备CentOS7安装源6.

#!/bin/bashosversion=kylin_HPCcdromdir="/mnt"tftpdir="/var/lib/tftpboot"dhcpNet="168.7.10.0"netMask="255.255.255.0"dhcpRange="168.7.10.100168.7.10.200"nextServer="168.7.10.70"isoimage=&q

智能语音直播助手技术特性与应用摘要：本文详细介绍了一种智能语音直播助手，该助手专为无人直播环境设计，集成了多项先进的语音处理和自动化功能，以提高直播的互动性和效率。关键词：智能语音助手，无人直播，自动化，直播技术1.引言随着直播技术的不断进步，智能语音助手在无人直播中

目录通用问题我的内核驱动程序已经签名了吗？是否可以在打开驱动程序时防止显示介绍窗口？Windows7仍然支持吗？错误0x10142422(`KSERROR_CANNOT_START_KERNEL`)在`KS_openDriver`时出现？错误10145241(KSERROR_CANNOT_START_KERNEL)在KS_openDriver时出现？可以在C#应用程

PXE概述        PXE的全称是prebootexecuteenvironment它其实是Intel在很久以前提出来的一项用于通过网络来引导系统的标准。允许客户机通过网络从远程服务器上下载引导镜像，并加载安装文件或者整个操作系统PXE批量部署优点规模化：同时装配多台服务器自动化：安装

1、PXE批量部署的作用及必要性： 1）智能实现操作系统的批量安装（无人值守安装） 2）减少管理员工作，提高工作效率 3）可以定制操作系统的安装流程 a.标准流程定制(ks.cfg) b.自定义流程定制(ks.cfg(%post))2、通过dhcp+tftp+nfs/http/ftp+kickstart(ks.cfg)+DNS1、客户

importrandomimportreimporttimefromfeapder.db.mysqldbimportMysqlDBimportfeapderdefis_number(string):pattern=re.compile(r'^[-+]?[0-9]*\.?[0-9]+([eE][-+]?[0-9]+)?$')returnbool(pattern.match(string))classAirSpiderDemo(feapder.Ai

https://www.cnblogs.com/wqbin/p/10547628.htmlWOE的全称是“WeightofEvidence”，即证据权重。WOE是对原始自变量的一种编码形式。要对一个变量进行WOE编码，需要首先把这个变量进行分组处理（也叫离散化、分箱等等，说的都是一个意思）。分组后，对于第i组，WOE的计算公式如下：其中，pyi是

简介：  此自定义镜像针对centos7系统版本，通过tar打包原系统服务将其放入ISO镜像中在安装时执行解压导入新安装系统中实现系统服务的自定义安装。针对cnetos7目前只测试出这一种方案，暂时没找到其他好的方案实现系统的模板ISO制作，目前版本存在缺陷镜像中的tar包非加密

近期（20240301）加密货币市场涨幅喜人，不断有新资金流入。笔者之前过对趋势交易有过一段时间研究，各种策略都略有了解，但在仓位管理和风险控制上都不太精通，比较幸运的是有一公开的趋势跟踪策略不仅可以跟踪趋势还有基于波动率的风险控制方法，被称为海龟交易系统，在上个世纪曾经风靡一时。

ChapterOneEnglishChinesewavefront波面[\('weɪvfrʌnt]\)ray光线\([reɪ]\)normal法线\([ˈnɔrm(ə)l]\)reflection反射\([rɪˈflekʃ(ə)n]\)refraction折射\([rɪ'frækʃ(ə)n]\)refractiveindex折射率\([rɪ'fræktɪv]~[ˈɪnˌ

目前KubeSphere所有3.x.x版本，如果开启了DevOps模块并使用了镜像构建器功能（S2I）都会遇到证书过期问题。解决方法已开启DevOps模块下载这个更新S2I服务证书压缩包，上传到任一可以访问K8s集群的节点；把上传的压缩包解压进入解压后的目录执行更新证书的脚本./update

在K8s/K3s上安装请确保您的集群已经安装Kubernetesv1.21.x,v1.22.x,v1.23.x,*v1.24.x,*v1.25.x,或*v1.26.x。带星号的版本可能出现边缘节点部分功能不可用的情况。运行以下命令以在现有Kubernetes集群上安装KubeSphere：kubectlapply-fhttps://github.com/

架构：前提条件：k8s集群版本必须是1.15.x,1.16.x,1.17.x,or1.18.x必须有默认的storageclass内存和cpu最低要求：CPU>1Core,Memory>2G安装并设置默认storageclass略过，可以看之前的我发过的博客1.安装yaml文件（先安装第一个，再安装第二个）kubectlapply-fhttps://github.com

第七章一、填空1.两个用户通信时在建立密钥的过程中需要考虑的核心问题是_____________和_____________2.保证消息实时性常用___________和____________两种方法。3.单向认证中只关心保密性的认证方式是_______________________4.一次口令认证协议S/KEY中，如果当前系统存

fromxgboostimportXGBClassifiermodel=XGBClassifier(learning_rate=0.1,max_depth=5,alpha=0.2)model.fit(x_train,y_train)p=model.predict_proba(x_test)m=pd.DataFrame(p)n=m.iloc[:,1:]fromsklearn.metricsimportroc_curvelabel=y_testscore=nfpr,tpr,t

importpandasaspdfromlightgbmimportLGBMClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoredf3=pd.concat([df1,df2],axis=1)model=LGBMClassifier(learning_rate=0.05,num_leaves=29)model.fit(x_train,y_train)p=model.predict_proba(x_test)m=pd.Data

2、逻辑回归2.1常规但是要考虑样本均衡问题importmatplotlib.pyplotaspltx=z.iloc[:,0:7]y=z.iloc[:,7:]fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportclassification_report

尝试模型代码1、画出p值实现ks计算fromsklearn.metricsimportroc_curvefromsklearn.pipelineimportmake_pipelineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltmatplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'实现ks计算fromsklearn.metricsimportroc_

2、决策树fromsklearnimporttreeclf=tree.DecisionTreeClassifier(criterion="gini",max_depth=5,min_samples_split=2,min_samples_leaf=52)clf.fit(x_train,y_train)p=clf.predict_proba(x_test)m=pd.DataFrame(p)n=m.iloc[:,1:]fromsklearn.metricsim