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2023年12月21日

ChatGPT 系列教程 - 提问篇:Prompt 的高级概念

摘要: 在上一篇文章中,我们发现随着不断改进 Prompt ,你就能从 ChatGPT 中得到更好的响应结果。 说白话就是,“你问题问的越好,你得到的答案也就越好”。 这就是 Prompt 的核心理念,为了满足需求不断优化你的提问。 那么今天我们就看一些可以优化提问的进阶技巧。 零样本提示(Zero-sho 阅读全文

posted @ 2023-12-21 16:36 ExplorerMan 阅读(290) 评论(0) 推荐(0)

2023年12月20日

风控决策引擎——决策流构建实战

摘要: 引言 本篇主要聚焦介绍风控决策引擎中决策树编排能力的构建。决策引擎是风控的大脑,而决策树的编排能力和体验是构建大脑的手段,如何构建高效、丝滑、稳定可靠的决策树编排能力,是对风控决策引擎的一大挑战,本篇文章和大家分享一下过往构建心得。 背景 任何系统在初期构建肯定不是往“一步到位”的方向去构建的,只是 阅读全文

posted @ 2023-12-20 21:56 ExplorerMan 阅读(303) 评论(0) 推荐(0)

从0到1智能风控决策引擎构建

摘要: 引言 互联网时代,万物互联,网络安全形势越来越严峻,安全是企业的基石,风控在企业中扮演着“警察”角色,运用各种技术和手段,保护企业内的用户利益不受侵害。风控决策引是风控中台的入口,提供业务风险场景事件接入,可视化编排复杂决策,丰富的特征变量与场景识别服务等功能。相较于需要开发背景及算法背景才能使用的 阅读全文

posted @ 2023-12-20 21:40 ExplorerMan 阅读(168) 评论(0) 推荐(0)

我是怎么入行做风控的

摘要: 引言 常听到周围有人说“风控”这个词,只知道这是一个神秘的部门,对他们做的事却一知半解,只知道这个风控部门对公司非常重要,任何活动和信息都最好向风控部门报备以评估风险,尤其涉及到钱的问题。 到底什么是风控?为什么需要风控?风控到底在干什么?本文将向你解惑。 什么是风控 风控,即风险控制(Risk C 阅读全文

posted @ 2023-12-20 21:38 ExplorerMan 阅读(142) 评论(0) 推荐(0)

Grafana 自定义数据源支持 RESTful API 查询

摘要: 背景 数据爆炸的时代,信息化步伐越来越快,接入互联网的服务越来越多。随着业务迭代变更越来越复杂化,需求/产品者对系统的要求越来越高,对业务走势及健康状态需要更直观的感知。这意味着我们需要随时能够“看见”系统的状态,对系统/业务的实时监控以及可视化是技术演进的必然。 Grafana 是什么? Graf 阅读全文

posted @ 2023-12-20 21:33 ExplorerMan 阅读(3986) 评论(0) 推荐(0)

Java 并发编程在生产应用场景及实战

摘要: 背景介绍 为什么需要学习 Java 并发? 从提升性能角度来说 提升了对 CPU 的使用效率:目前生产的服务器大多数都是多核,标配的机器都是 8C/16G。操作系统会将不同的线程分配给不同的核心处理,理论上,有多少核心就有多少个线程并行执行。如果没有并发编程,CPU 的利用率将极大的浪费,假设当前正 阅读全文

posted @ 2023-12-20 20:18 ExplorerMan 阅读(219) 评论(0) 推荐(0)

Flink 在风控场景实时特征落地实战

摘要: 背景介绍 风控简介 二十一世纪,信息化时代到来,互联网行业的发展速度远快于其他行业。一旦商业模式跑通,有利可图,资本立刻蜂拥而至,助推更多企业不断的入场进行快速的复制迭代,企图成为下一个“行业领头羊”。 带着资本入场的玩家因为不会有资金的压力,只会更多的关注业务发展,却忽略了业务上的风险点。强大如拼 阅读全文

posted @ 2023-12-20 19:59 ExplorerMan 阅读(380) 评论(0) 推荐(0)

搭建风控规则引擎

摘要: 作者:是咕咕鸡 链接:https://www.zhihu.com/question/65314241/answer/2707684336 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 引言互联网时代,万物互联,网络安全形势越来越严峻,安全是企业的基石,风控在企业中 阅读全文

posted @ 2023-12-20 19:34 ExplorerMan 阅读(421) 评论(0) 推荐(0)

2023年12月19日

人工智能平台 PAI

摘要: 产品架构 更新时间:2023-12-15 18:13:26 产品详情 相关技术圈 我的收藏 本文为您介绍PAI的产品架构。 如上图所示,PAI的业务架构分为五层: 基础设施层:包括CPU、GPU、FPGA及NPU。 计算引擎和容器服务层:包括MaxCompute、EMR、实时计算等计算引擎及容器服务 阅读全文

posted @ 2023-12-19 19:52 ExplorerMan 阅读(168) 评论(0) 推荐(0)

阿里-可视化建模-模型部署及训练

摘要: 快速开始预置了多种预训练模型。您可以基于预训练模型快速上手并使用PAI的训练和部署功能。本文为您介绍如何在快速开始查找适合您业务需求的模型、部署和调试模型、微调训练模型。 前提条件 如果您需要对模型进行微调训练或增量训练,需要创建OSS Bucket存储空间,具体操作请参见控制台创建存储空间。 使用 阅读全文

posted @ 2023-12-19 17:45 ExplorerMan 阅读(180) 评论(0) 推荐(0)

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