风险加权资产(risk-weightedassets,简称RWA)是指对银行的资产加以分类,根据不同类别资产的风险性质确定不同的风险系数,以这种风险系数为权重求得的资产. 分为权重法和内评法. 内评法比权重法统计粒度更细,内评法中又分为初级法和高级法,高级法又比初级法粒度更细. RWA在初级法中的计算公式如下: RWA = K×12.5×EAD,其中K为资本要求:K*12.5称为风险权重,EAD为违约风险暴露:违约暴露(EAD)=授信余额+未提用额×信用转换系数 RWA是风险加权资产,是银行为了

http://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/42556261 Neural Network Toolbox为各种复杂的非线性系统的建模提供多种函数和应用程序.该工具箱提供各种监督学习模型:前向反馈,径向基核函数和动态网络等模型.同时也提供自组织图和竞争层结构(competitive layers)的非监督学习模型.该工具箱具有设计.训练.可视化与仿真神经网络的功能.基于该工具箱可以进行数据拟合.模式识别.分类和时间序列预测及其动态系统的建模和控制.

前段时间笔记本不停地假死机,就是那种系统停止响应,但鼠标依然有动作的死机,各种烦人,后来检测了下系统的温度,发现cpu轻易地上了75度,甚至会到94度,以为风扇该清理了,硅胶该换了,回想了一下,离上次清风扇,换硅胶,已经过去两年了,就买了硅胶,拆了笔记本,清理了一下,结果还原之后问题依旧.又以为是系统问题,就重装了系统,还是不停死机,很纳闷,在网上搜索了下,有的说内存坏了,有的说硬盘坏了,就用工具,将内存.硬盘从头至尾检测了个彻彻底底,均没发现问题,最担心的用了五年了的希捷500G机械盘,也只有

数据集介绍 共有506个样本,拆分为404个训练样本和102个测试样本 该数据集包含 13 个不同的特征: 人均犯罪率. 占地面积超过 25000 平方英尺的住宅用地所占的比例. 非零售商业用地所占的比例(英亩/城镇). 查尔斯河虚拟变量(如果大片土地都临近查尔斯河,则为 1:否则为 0). 一氧化氮浓度(以千万分之一为单位). 每栋住宅的平均房间数. 1940 年以前建造的自住房所占比例. 到 5 个波士顿就业中心的加权距离. 辐射式高速公路的可达性系数. 每 10000 美元的全额房产税率.

阿里的营业利润3倍于亚马逊,但为何市值只是亚马逊的一半? 投递人 itwriter 发布于 2019-01-26 16:52 评论(0) 有688人阅读 原文链接 [收藏] « » http://www.tmtpost.com/3727574.html   文老铁 长期以来,亚马逊对整个行业都是神一样的存在,这家成立于 1995 年,最早以线上图书销售为主的互联网零售企业,在 23 年后成为市值过 8000 亿美金的互联网巨头. 市值管理一向是亚马逊的重要优势,在长期未盈利之时,仍然获得资本市场

GS1-128条码是UCC/EAN-128条码的新名字,它只是Code 128的一个特殊子集.GS1-128条码是EAN·UCC系统中唯一可用于表示附加信息的条码,可广泛用于非零售贸易项目.物流单元.资产.位置的标识. 本文小编教大家使用BarTender条码标签设计软件简单制作GS1-128条码. 熟悉条码的人都知道,GS1-128比较特殊,是由一个或多个“应用标识符(AI)加对应格式的编码”组合而成的,而不像大多数其他码制那样,可以随意编制. 例如应用标识符(01)和(02)之后必都须跟14

xu言: 之前,闹的沸沸扬扬的KMS激活工具自身都存在问题的事.让我们对以前的什么小马激活.kms激活.各种激活工具都去打了一个深深的“?”,到底哪些能用.哪些不能用.有些还注明的里面必须要关闭杀毒软件,以免误杀...但是这样真的安全吗?带着这样的疑问去调研了下如何自建KMS. 经过了解发下了一个适合“懒人”用的 一键KMS搭建~ https://github.com/ThunderEX/py-kms Features(功能及支持的系统) Responds to V4, V5, and V6 K

在本人的新书里,将通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得.这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧. 本文先讲以波士顿房价数据为例,讲述线性回归预测模型的搭建方式,随后将再这个基础上,讲述以线性预测模型预测股票的实现代码.本博文是从本人的新书里摘取的,新书预计今年年底前出版,敬请大家关注. 正文开始(长文预警) ------------------------------

HS编码查询是外面人一个必须技能,以下是ytkah整理的hs海关编码列表,罗列了几乎所有的hs商品编码,方便大家查询,也欢迎大家转给有需要的朋友! 编号 名称 01022100 荷斯坦青年牛 0103920090 活大猪 0106191090 水貂 0201300090 冷藏去骨牛肉 02023000 冻牛腱肉 02023000 冻去骨牛肉 0202300090 冻牛大米龙 0202300090 牛外脊(西冷)FROZENBONELESSBEEFB-AGED 02032200 冻猪肘 02032

数据集 DNN 依赖于大量的数据.可以收集或生成数据,也可以使用可用的标准数据集.TensorFlow 支持三种主要的读取数据的方法,可以在不同的数据集中使用:本教程中用来训练建立模型的一些数据集介绍如下: MNIST:这是最大的手写数字(0-9)数据库.它由 60000 个示例的训练集和 10000 个示例的测试集组成.该数据集存放在 Yann LeCun 的主页(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)中.这个数据集已经包含在tensorflow.examples

GTIN为条形码,即"全球贸易项目代码"(Global Trade Item Number ) GTIN用作识别商品品项的全球性独一编码,是编码系统中应用最广泛的标识代码. GTIN有四种不同的代码结构:GTIN-14.GTIN-13(原称EAN-13).GTIN-12(原称UPC-12)和GTIN-8(原称EAN-8),每一个标识代码必须以整体方式使用.完整的标识代码可以保证在相关的应用领域内全球唯一. GTIN-14--非零售商品标识代码 GTIN-13.GTIN-12.GTIN-

大多数人了解 Pandas 及其在处理大数据文件方面的实用性.TensorFlow 提供了读取这种文件的方法. 前面章节中,介绍了如何在 TensorFlow 中读取文件,本节将重点介绍如何从 CSV 文件中读取数据并在训练之前对数据进行预处理. 本节将采用哈里森和鲁宾菲尔德于 1978 年收集的波士顿房价数据集(http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston),该数据集包括 506 个样本场景,每个房屋含 14 个特征: CRIM:城镇人均犯罪率 ZN:占地 2

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如果你要问为什么现在越来越多的零售企业都会在公司上一套企业BI系统,这边文章就能解答你的疑惑. 2016年10月,马云在云栖大会上提出了"新零售"概念.在新零售时代,数字化转型打通全产业链,零售行业全面数字化已成趋势. 在过去的十多年间,零售业一直分为线上和线下两个阵营.线上零售凭借价格低.库存大等优势逐步扩大其版图,但在客户的购买体验上一直存在短板:线下零售面临着大批客户流失的冲击,必须要进行升级变革来引导客户"回流".新零售时代的到来,让两个阵营从完全对立开始向

零售连锁行业面临的问题 1.店铺老化.营销手段单一落后. 2.管理模式的不科学,我国零售企业在起家时候并没有一套完好的科学的管理及考评系统的存在.而且在企业的发展过程中并未学习建立.对于人才的吸引.培养都缺乏适当的途径和合理的方法.导致恶性循环. 3.管理理念老化.很多成功的零售企业都是近期15年内白手起家的,他们也是从不懂零售開始的.靠的是实践与经验的积累.但这些经验是在特定的.机遇性成功的背景下积累起来的,非常多规则已经不合时宜.在新技术.电子流通.虚拟经济等一系列新环境下,如何才干把握商机

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SaaS产品就像一座冰山,冰山以上的部分是功能.数据(可见部分).用户界面,冰山以下是系统架构.完整的数据模型.开放体系.非功能性需求(扩展性.可维护性.性能.安全等). 短期内想要快速上线产品,可能只需关注冰山以上的部分就够了,但是SaaS公司想要在市场上建立长期的竞争优势,比拼的一定是冰山以下的部分,并且在这块的投入绝对远超冰山以上的部分. 商品系统的定位 商品系统是零售SaaS最基础.最核心的系统之一.商品系统几乎需要支撑所有业务系统,例如C端商详.购物车.订单.履约.结算.售后.库存.供

目录 1 问题描述 2 解决方案  2.1 递归法 2.2 非递归法 1 问题描述 Simulate the movement of the Towers of Hanoi Puzzle; Bonus is possible for using animation. e.g. if n = 2 ; A→B ; A→C ; B→C; if n = 3; A→C ; A→B ; C→B ; A→C ; B→A ; B→C ; A→C; 翻译:模拟汉诺塔问题的移动规则:获得奖励的移动方法还是有可能的.