三问（why?what?how?）金融领域的机器学习-低调大师

三问（why?what?how?）金融领域的机器学习

2018-07-28 621

机器学习可能会很有魔力，即使它背后没有魔法。尽管如此，机器学习项目的成功更多地取决于构建高效的基础架构，收集合适的数据集以及应用正确的算法。

机器学习已经在金融服务行业中取得重大进展。让我们看看为什么金融公司可以通过AI和机器学习实现什么解决方案，以及他们如何应用这项技术。

定义

我们可以将机器学习定义为数据科学的一个子集，它使用统计模型来绘制洞察并进行预测。下图解释了人工智能，数据科学和机器学习之间的关系。为了简单起见，我们在这篇文章中专注于机器学习。

机器学习解决方案的神奇之处在于，他们可以从经验中学习而无需明确编程。简而言之，你需要选择模型并将数据提供给它们。然后，模型会自动调整其参数以改善结果。

数据科学家使用现有数据集训练机器学习模型，然后将训练有素的模型应用于现实生活中。

模型作为后台进程运行，并根据其训练方式自动提供结果。数据科

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「架构技术专题」如何构建网站高可用架构（详细分析篇）？（6）

网站的可用性（Avaliability）描述网站可有效访问的特性。 1、网站可用性的度量与考核网站不可用时间（故障时间）=故障修复时间点-故障发现（报告）时间点网站年度不可用时间=（1-网站不可用时间/年度时间）× 100% 可用性指标时网站架构设计的重要指标，对外是服务承诺，对内是考核指标，具体到每个工程师，更多的是使用故障分。所谓故障分是指对网站故障进行分类加权计算故障责任的方法。如下是个案例：分类描述权重事故级故障严重故障，网站整体不可用100 A类故障网站访问不顺畅或核心功能不可用20 B类故障非核心功能不可用，或核心功能少数用户不能访问5 C类故障其他故障1 故障分的计算公式为：故障分=故障时间（分钟）* 故障权重 2、网站的高可用架构一个典型的网站设计通常遵循如下图所示的基本分层模型。在负载的大型网站架构中，划分的粒度会更小，更详细，但通常还是能够把这些服务器划分到这三层中。对于应用层的服务器通常为了应对高并发的访问请求，会通过负载均衡设备将一组服务器组成一个集群共同对外提供服务，当负载均衡设备通过心跳检测到某台服务器不可用时，就将其从集群列表中提出，并...

2018-07-29

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Hystrix:熔断器，容错管理工具，旨在通过熔断机制控制服务和第三方库的节点,从而对延迟和故障提供更强大的容错能力。 github地址:https://github.com/Netflix/hystrix 微服务存在的问题在微服务架构中，我们将系统拆分为很多个服务，各个服务之间通过注册与订阅的方式相互依赖，由于各个服务都是在各自的进程中运行，就有可能由于网络原因或者服务自身的问题导致调用故障或延迟，随着服务的积压，可能会导致服务崩溃。为了解决这一系列的问题，断路器等一系列服务保护机制出现了。断路器本身是一种开关保护机制，类似于保险丝，用于在电路上保护线路过载，当线路中有电器发生短路时，断路器能够及时切断故障电路，防止发生过载、发热甚至起火等严重后果。在分布式架构中，断路器模式的作用也是类似的。针对上述问题，Spring Cloud Hystrix 实现了断路器、线路隔离等一系列服务保护功能。它也是基于 Netflix 的开源框架 Hystrix 实现的，该框架的目标在于通过控制那些访问远程系统、服务和第三方库的节点，从而对延迟和故障提供更强大的容错能力。Hystrix 具备服...

2018-07-29

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。