根据"钱小二"在创业者社区36氪plus上的更新信息,该团队已获得数百万天使轮融资,投资方及投资时间不明. "钱小二"是一个贷款搜索 + 贷款组合推荐平台,目标是帮助用户快速找到条件最优的贷款产品.用户在线提交自己的融资需求和资信数据(收入证明.消费及社交数据),"钱小二"将根据其客户特征评估模型和推荐算法,为用户推荐单一或组合的贷款产品.比起融 360.好贷.91金融超市等类似产品,"钱小二"更加强调服务性,用户不是在搜索结…

摘要:相信大部分的开发者都使用过Eclipse IDE,然而Eclipse基金会有的不只是集成开发环境,其托管的开源项目已达250余个.近日该基金会宣布启动物联网项目,旨在推动M2M标准的前行! Eclipse基金会闻名于它的Eclipse IDE,然而除了IDE之外,托管在该集团服务器上的开源项目已超250个.当然这个基金会的主要目标就是让行业里的工作人员有一个共同的标准及实现环境,而物联网正是该公司最新的涉足领域之一. 通过该基金会市场兼生态系统系统副总裁lan Skerrett了解到,当下…

PluginOK(牛插)中间件(原名:本网通WebRunLocal)是一个实现WEB浏览器(Web Browser)与本地程序(Local Application)之间进行双向调用的低成本.强兼容.安全可控.轻量级.易集成.可扩展.跨浏览器的小程序系统,是对浏览器进行功能扩展的最佳利器.通过此中间件可实现网页前端JS脚本无障碍操控本地电脑的各种硬件.调用本地系统API及相关组件功能,彻底解决DLL.ActiveX控件及自动化程序(如MSOffice.金山WPS.AutoCAD等)在Chrome.…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/sdz20172133/article/details/80101838 前提:一个非降序列!!!!!! lower_bound()函数使用: 它的参数就是: 1.一个数组元素的地址(或者数组名来表示这个数组的首地址,用来表示这个数组的开头比较的元素的地址,不一定要是首地址,只是用于比较的"首"地址), 2.一个数组元素的地址(对应的这个数组里边任意一个元素的地址,表示这个二分里边的比较的…

全球HTTPS时代已来,你跟上了吗? 互联网发展20多年,大家都习惯了在浏览器地址里输入HTTP格式的网址.但前两年,HTTPS逐渐取代HTTP,成为传输协议界的"新宠". ​ 早在2014年,由网际网路安全研究组织Internet Security Research Group(ISRG)负责营运的 "Let's Encrypt"项目就成立了,意在推动全球网站的全面HTTPS化:今年6月,苹果也要求所有IOS Apps在2016年底全部使用HTTPS:11月,Go…

Kaggle比赛冠军经验分享:如何用 RNN 预测维基百科网络流量 from:https://www.leiphone.com/news/201712/zbX22Ye5wD6CiwCJ.html 导语:来自莫斯科的 Arthur Suilin 在比赛中夺冠并在 github 上分享了他的模型 雷锋网 AI 科技评论按:最近在 Kaggle 上有一场关于网络流量预测的比赛落下帷幕,作为领域里最具挑战性的问题之一,这场比赛得到了广泛关注.比赛的目标是预测 14 万多篇维基百科的未来网络流量,分两个阶…

0. 引言 在这篇文章中,笔者希望和大家讨论一个话题,即未来趋势是否可以被精确或概率性地预测. 对笔者所在的网络安全领域来说,由于网络攻击和网络入侵常常变现出随机性.非线性性的特征,因此纯粹的未来预测是非常困难的.笔者希望通过对2019Nconv疫情的趋势预测问题的研究,搞清楚一个问题,即舆情的数据是否可以预测?如何预测? 同时我们将[疫情预测]和[网络安全的趋势预测]进行横向对比,阐述网络安全领域态势预测的主要技术挑战. 1. 我们为什么需要态势预测 在日益复杂的网络环境和动态变化的攻防场景下…

目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型 结论 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R…

前言:模式识别问题 模式函数是一个从问题定义域到模式值域的一个单射. 从简单的贝叶斯方法,到只能支持二分类的原始支持向量机,到十几个类的分类上最好用的随机森林方法,到可以支持ImageNet上海量1860个类且分类精度极高的InceptionV4(参考:CNNhttp://blog.csdn.net/wishchin/article/details/45286805),其模式函数为 f( x ) = { X-->Y }|{  X = ImageNet的图片,Y={ 1860个类的标记 }  }…

分销商产品未来销售情况预测 介绍 前面的几个实验中,都是根据提供的数据特征来构建模型,也就是说,数据集中会含有许多的特征列.本次将会介绍如何去处理另一种常见的数据,即时间序列数据.具体来说就是如何根据以往的销售额来预测未来短期内的销售额. 知识点 时间序列数据 数据预处理 未来销售额预测介绍 对于一个产品来说,其未来销售额的预测是一个重要的指标,也是一项重要的任务.例如,对于一部苹果手机来说.在上市之前,得先对销售额进行预测,才能确定出货量的大小. 本次实验来源于 Kaggle 上的一个挑战,即…