今天介绍一个java毕设题目, 题目内容为springboot框架的健身房会员卡管理, 是一个采用b/s结构的javaweb项目, 采用java语言编写开发工具eclipse, 项目框架jsp+springboot+mybatis, 健身房会员卡管理的信息存储于mysql中, 并基于mybatis进行了orm封装, 该健身房会员卡管理系统通过模块化实现, 提升了管理效率, 健身房会员卡管理参考文献
相信JAVA程序员都听说过JVM，也都知道“一次编译，到处运行”是JAVA语言最大的特性。那究竟什么是JVM？JAVA语言的这个最大特性与JVM是否有关系？带着这两个疑问我们来看本篇文章。JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，jvm是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。
风控建模四：逻辑回归评分卡开发一、变量做WOE转换1、WOE转换的优势2、为什么是WOE转换？二、相关性与多重共线性1、相关性2、多重共线性三、模型拟合1、前向回归2、后向回归3、逐步回归四、 拟合结果解读五、分数转换1、为什么要转换分数2、如何做转换六、可解释性 逻辑回归评分卡因其可解释性强、上线便捷、方便管理等特点往往成为传统金融领域风险管控模型的不二选择。本篇文章就来聊一下逻辑回归评分卡
1.分类评估方法1.1 精确率与召回率1.1.1 混淆矩阵在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)1.1.2 精确率(Precision)与召回率(Recall)精确率：预测结果为正例样本中真实为正例的比例召回率：真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（查得全，对正样本的区分能力）
二 逻辑视图逻辑视图用来描述用例视图中提出的系统功能的实现，该视图以图形方式说明关键的用例实现、子系统、包和类，它们包含了在构架方面具有重要意义的行为。逻辑视图在每次迭代过程中都会加以改进，主要是作为概要设计，详细设计阶段的主要利器。1 类图 Class Diagram 类图显示了一组说明性（静态）的模型元素，例如：类、包以及它们的内容和关系。 边界类用于对一个或多个主角与系统之间的交互
Logistic回归分析的结果和卡方检验的结果不一样？这种情况是正常的，是由于分别使用单因素分析和多因素分析造成的。卡方检验相对于Logistic回归而言一次只能考虑一个因素，因此在卡方检验中你的性别、专业是分开做的（单因素分析）。如果在Logistic回归中你也分开做性别、专业（单因素分析），那么结果就会与卡方检验完全一样。 但是，如果你在Logistic回归中同时使用性别、专业等多个因素（多因
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2023-09-16 13:49:57
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前言：在介绍基于逻辑评分卡之前，需要对逻辑回归有个基本认知，最好能自己推导公式。评分卡模型1：概述信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题，将企业或者个体消费者划分为能够按期还本付息（即“好”客户）和违约（即“坏”）两类。具体做法是根据历史数据中的样本，从已知的数据中找出违约及不违约客户的特征，从而总结出分类的规则，建立数学模型，用于测量价款人的违约风险（或者违约概率），为消费信贷决策提供依据。2
java中逻辑判断，有五种结构：1、if
2、if...else
3、if...else if....else (多重if)
4、嵌套if
5、switch@@@逻辑判断结构1： if语法: if(表达式){ 代码1 }说明：if用于进行条件判断，如果表达式的结果为true,则执行代码1，否则不执行操作如图：@@@注意：if结构的一种特殊用法:
如果if判断的大括号中，只有一行代
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2023-08-14 21:29:18
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点击打开链接上一节介绍了简单的线性回归，如何在pytorch里面用最小二乘来拟合一些离散的点，这一节我们将开始简单的logistic回归，介绍图像分类问题，使用的数据是手写字体数据集MNIST。logistic回归 logistic回归简单来说和线性回归是一样的，要做的运算同样是 y = w * x + b，logistic回归简单的是做二分类问题，使用sigmoid函数将所有的正数和负数都变成
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2023-11-19 17:07:44
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1.8 评分卡构建的基本原理1.8.1 建立评分卡的基本方法本节介绍建立评分卡都需要做的基础准备工作不管使用什么方法，获得分数的目的都是利用过去潜在和实际贷款申请者的大量信息集，把他们分成银行希望接受的和想要拒绝的两类人（在了解他们以后的行为之后）。在申请评分中，银行采集刚过去一个时间段的样本，包括他们的申请表数据和征信局信息，这些加起来通常有 50 到 100 个特征。银行还为样本的每个申请者定
//注意：下降沿写数据
module SD_Read
(
//输入
rst_n,
SD_in, //读SD数据
//内部输入
SD_25M, //SPI时钟25M
//按键内部输入
write_ctl, //按键控制写启动(注意要在初始化完毕后)//低位1代表启动写，高位
#导入2个Python常用数据分析的库
import numpy as np
import pandas as pd #将数据源文件读取
#注意Windows环境下，需要用r转义一下，不然读取不进来
train = pd.read_csv(r"C:UsersAdministratorDesktoptrain.csv")
test = pd.read_csv(r"C:UsersAdminist
机器学习1 逻辑回归案例 制作评分卡1.1 项目介绍目标：制作金融申请评分卡特征介绍特征名称描述SeriousDlqin2yrs好坏客户出现90天及更长时间的逾期行为，用于定义好坏客户。RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines可用额度比值贷款或信用卡可用额度与总额度的比例。age年龄借款人借款时年龄。NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWo
今天我们来输出一篇风控长文，关于大家熟悉关注的逻辑评分卡的开发的内容，文章篇幅较长，大纲目录如下：建模前准备 1.1特征预处理与转化 1.2特征衍生与提取 1.3特征选择与降维分箱 2.1分箱概述 2.2分箱方法Woe计算 3.1 WOE 3.2 IV建模模型评估 5.1 混淆矩阵 5.2 roc曲线与auc值 5.3 KS曲线与ks值分数校准 1 建模前准备 在开始建模前，需要进行大量的数据处理
源码下载：'''
Logistic Regression
The data
我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。
假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。
你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。
对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。
为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率
分类问题经常用逻辑回归，模型简单，容易训练，可解释性强。逻辑回归既可以看作是分类算法，也可以看作是回归算法。通常作为分类算法用，只能解决二分类问题 LightGBM 概念：LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员，由微软提供，它和XGBoost一样是对GBDT的高效实现，原理上它和GBDT及XGBoost类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策
近2年，MES系统实施需求异常火爆，特别是随着国家“十四五智能制造发展规划”战略的贯彻与推行，越来越多的企业意识到数字化、信息化建设的重要性，流程行业的MES因发展较早，生产节拍相对固定，因此MES系统在流程行业中的应用已经相对成熟。但在离散行业中，基本都是个性化、多品种、小批量，形态多，劳动密集型等生产特点，生产管理相对复杂，并且市场上成熟的MES产品不多，基本都需要进行定制开发，才能满足离散行
说明1.数据集来源为kaggle，因为是一个demo，且需要验证结果，所以仅取其训练集；2.本项目主要为了说明构建一张简单的评分卡（A卡，也就是贷前）的过程，所以省略了EDA的部分，仅仅做一个简单的流程说明。3.数据集和代码已经上传，点击下载下载链接导入相关包import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_spl
本文以个人消费类贷款数据，来简单介绍金融申请评分卡的建模和制作流程。1.1导库，获取数据#导库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR
#获取
# Java实现信用卡风控业务逻辑
随着金融科技的快速发展，信用卡风控已经成为银行及金融机构重要的业务之一。本文将探讨如何利用Java实现基本的信用卡风控业务逻辑，并带有相应的代码示例。
## 风控业务逻辑概述
信用卡风控的主要目标是识别潜在的欺诈行为，确保交易的安全性。通常，风控流程会涉及交易审查、用户行为监测、信用评分等环节。
在实现信用卡风控时，我们可以遵循以下流程：
```mer
