文章目录机器学习算法的使用特征工程如何选择合适的特征？如何降维？模型选择决策树 && 随机森林 && K-Means模型 && 神经网络（CNN+RNN）图计算互联网反欺诈实战注册登录场景登录场景风险“薅羊毛”风险识别裂变拉新作弊风险识别内容安全与台规文本内容安全敏感词必须面临的问题：NLP AI 模型图像内容安全海外风控公司机器学习算法的使用特征工程特征工程本质上是从原始数据中选择特征供算法和模型使用的一项工程活动。如何选择合适的特征？什么是

文章目录实时指标计算风险态势感知系统基于统计分析的方法核心风控指标数据核心业务数据基于无监督学习的方法基于欺诈情报的方法预警系统风险数据名单体系（名单库）欺诈情报体系数据情报技术情报事件情报情报分析实时指标计算首先，大致上都有哪些场景。设备上登录 过多的账户1 天内设备上登录的账户过多设备使用 HTTP 代理登录设备某段时间的移动距 离、账号某段时间范围内的活跃天数等（累计）在风控反欺诈业务中，专家规则和模型都需要使用到大量的指标，常见类型如表所示。指标计算可以抽象总结出以下几个固有

问题已解决

文章目录RPC 的通信流程02 | 协议：怎么设计可扩展且向后兼容的协议？03 | 序列化：对象怎么在网络中传输？JSON 的序列化方式缺点：RPC 框架中如何选择序列化？需要注意哪些问题 ？04 | 网络通信：RPC框架在网络通信上更倾向于哪种网络IO模型？05 | 动态代理：面向接口编程，屏蔽RPC处理流程08 | 服务发现：到底是要 CP 还是 AP？为什么需要服务发现?基于 ZooKeeper 的服务发现（接口跟服务提供者 IP 之间的映射）ZooKeeper 的问题（强一致性）09 | 健康检测：

文章目录生物探针无感认证生物探针的应用场景字符验证码的识别传统识别方法新型验证码的识别对抗黑产的方案通过历史事件统计，我们发现在互联网场景下，黑产的网络欺诈攻击大多发生在用户登录认证之后。因此，如何安全、有效且无伤用户体验进行用户身份验证就显得尤为关键和重要。如图5.1所示为身份认证的层次。第一阶段Something you know（只有你知道的信息）：包括但不限于账户、密码、手机号、身份证信息。第二阶段Something you have（只有你拥有的物品）：包括但不限于动态密码卡、IC 卡、

计算机网络背景网络发展现有计算机再有OS，原来没有OS之前使用计算机的成本是很高的，只有科学家才可以使用，在有了OS之后，计算机的使用成本就降低了，之后计算机进入到高校里面，在有了OS之后再有网络我们做实验产生了数据，这个时候数据需要交给别人当企业里面有3个人A,B,C。A处理完数据后把数据传送给B，B在A处理完之前都在等待B处理完数据之后把数据传给C，C在AB都处理完之前在等待数据在来回传导高校内部有数据研究和沟通的需求，就需要产生网络（就是为了提高效率）如以前没有网络，我们想给

文章目录动态防控理念生物探针智能验证码生物探针和智能验证码的区别：风险态势感知系统风控核心组件设备指纹设备指纹的原理Android 设备指纹iOS 设备指纹Web 设备指纹设备ID 生成与恢复逻辑生成逻辑恢复逻辑动态防控理念生物探针通过采集终端的操作行为、传感器信息等数据综合建模，通过机器学习区分出操作业务的是自然人还是自动化工具。智能验证码一种常见的风控工具，本质上也是区分操作业务的是否为自然人。生物探针和智能验证码的区别：前者适用于全业务场景检测是否是机器，后者适用于特定场景对抗机器批

因为在看书时多处看到引用但理解不深，思考之后，决定写一篇博客。一、基本语法引用 作用：给变量起别名int a=10;//操纵这块内存起一个b，也去操纵这块内存。数据类型与原来一样 数据类型 &别名 = 原名int &b=a;b=20;cout << a << endl; 20修改同一块内存二、注意事项：引用必须初始化，且一旦初始化后不可以再改变。三、引用做函数参数，可以简化指针修改实参int mysw

RISC-V assembly(easy)a0-a7. a2无函数调用位于0x630ra中是0x00输出为 He110 World，如果是大段存储，i应该为0x726c64，57616不需要改Backtrace(moderate)在kernel/defs.h中添加函数声明void backtrace(void)在kernel/riscv.h中添加以下字段：// get frame pointerstatic inline uint64r_fp(){

文章目录12 | 有一亿个 keys 要统计，应该用哪种集合？聚合统计排序统计场景：二值状态统计基数统计HyperLogLog 的内部实现（TODO）12 | 有一亿个 keys 要统计，应该用哪种集合？聚合统计当你需要对多个集合进行聚合计算时，Set 类型会是一个非常不错的选择。不过，我要提醒你一下，这里有一个潜在的风险。Set 的差集、并集和交集的计算复杂度较高，在数据量较大的情况下，如果直接执行这些计算，会导致 Redis 实例阻塞。所以，我给你分享一个小建议：你可以从主从集群中选择一个从库