1.基于 Toad 的建模建模评分卡模型全流程详解（含 Python 源码）
2.PDManer[元数建模]-v4.0.0发布：一款简单好用的数据库建模平台
3.二、软件安装
4.UE5 ModelingMode & GeometryScript源码学习（一）
5.ai-structure.com：新开源 GAN to PKPM/YJK的平台平台自动化建模程序
6.有哪些好用的适合非开发人员使用的建模开发平台？

基于 Toad 的评分卡模型全流程详解（含 Python 源码）

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       toad 是建模建模一个专为风险评分卡建模而设计的工具包，它功能强大且使用便捷，平台平台能简化模型构建过程中的源码源码用多个步骤，包括数据探索、建模建模特征筛选、平台平台分箱、源码源码用WOE变换、建模建模建模、平台平台模型评估、源码源码用分数转换等，深受行业用户的喜爱。如果您在使用过程中遇到任何问题，欢迎在文末进行技术交流。

       以下是基于 toad 的评分卡模型构建流程详解：

       首先，要安装 toad，使用 pip 命令即可完成。

       导入库和数据读取：演示数据包含条记录，个特征，其中个为特征变量，一列为主键和一列为标签（Defaulter）。数据中有离散型和连续型变量，且存在一定数量的缺失值。为了模型检验，使用 sklearn 的 train_test_split 函数将数据划分为训练集和测试集。

       数据探索：使用 toad.detect 方法检测数据情况，获取每列特征的统计信息，如缺失值、唯一值、数值变量的飞龙庄影源码平均值、离散型变量的众数等。此外，通过 toad.quality 方法输出每个变量的 iv 值、gini 指数、熵值和唯一值，结果按 iv 值排序。

       特征筛选与分箱：使用 toad.selection.select 方法筛选变量，根据缺失值占比、iv 值、相关性进行变量选择。筛选后，从个特征中选出个变量。接着，使用 toad.transform.Combiner 类进行分箱，支持多种分箱方法，如卡方分箱、决策树分箱、等频分箱、等距分箱和最优分箱。根据实际需求调整参数，完成变量分箱。

       WOE 转换：在分箱调整完成后，使用 WOE 转换方法。仅转换被分箱的变量，并确保所有变量经过 WOE 转换。

       逐步回归特征筛选：使用 toad.selection.stepwise 方法进行特征筛选，调整参数以获得最佳结果。使用 toad.metrics.PSI 函数检验 WOE 转换后的特征稳定性。

       建模与评估：首先使用逻辑回归（LR）构建模型，评估模型结果，常用指标包括 KS（Kolmogorov-Smirnov）值、AUC（曲线下面积）和 PSI（预测分箱稳定性指数）。使用 toad.metrics.KS_bucket 函数评估模型预测分箱后的信息，包括分数区间、蓝牙协议client源码样本量、坏账率和 KS 值。

       评分转换：使用 toad.ScoreCard 函数将逻辑回归模型转换为标准评分卡。调整参数以适应实际需求，包括基准评分、比率、基准奇偶比等。

       至此，通过使用 toad，可以快速完成评分卡模型的全流程构建。在实际工作中，根据数据特性和需求调整参数，以满足特定任务需求。本文提供了 toad 的功能介绍和评分卡建模基础流程，实际应用时，只需根据实际情况调整流程和参数即可。

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PDManer[元数建模]-v4.0.0发布：一款简单好用的数据库建模平台

       [PDManer元数建模-4.0]，经过四年的精心打磨，以React、Electron和Java为核心的技术栈，打造了一款简洁且功能强大的数据库建模平台。

       从[PDMan-v2]迭代到[CHINER-v3]，再到如今的[PDManer-v4]，产品在传承与延续中不断进化，始终致力于为用户提供简单好用的解决方案。

       PDManer的故事

       在版本迭代的旅程中，PDManer始终以用户需求为核心，不断优化功能与体验。从基础功能的完善，到高级特性的引入，每一次更新都旨在让数据库建模更加高效便捷。

       新版本4.0增加的证书生成源码功能

       版本管理

       版本变更记录及DDL脚本自动生成，方便追踪版本历史与数据库结构变化。

       定制化版本变更脚本，满足个性化需求。

       代码生成

       丰富的代码模板选择，支持多种语言。

       生成预览与直接导出至目录，提高开发效率。

       功能介绍

       预览截图

       直观展示软件功能与界面设计，帮助用户快速上手。

       入门参考案例与文档

       操作手册提供详细指导，地址：[链接地址]

       首页自带两个典型案例，便于快速理解软件功能。

       管理对象

       数据表及字段

       提供数据表与字段管理界面，支持拖动排序、增加表备注与扩展属性。

       支持Hive等数据库方言。

       多表关联的视图

       支持多表与字段的选择，构建复杂视图。

       可定制的数据类型及数据域

       自定义数据类型，适应不同数据库方言。

       数据标准与数据字典

       标准字段库，方便快捷建立数据表。

       数据字典解析字段元数据。

       多模块模式与不分模块模式

       根据项目复杂度选择简单或分模块模式，系统提供全面支持。

       画布设计界面

       分组框及备注框

       分组框清晰展示层次结构。

       备注框提供业务场景说明。

       文字与背景颜色设置

       自定义文字与背景颜色，增强界面可读性。

       代码模板

       不同数据库方言的DDL

       代码模板支持MySQL、PostgreSQL、ORACLE与SQLServer。

       JavaBean代码生成与可编辑的代码模板引擎

       基于doT.js构建，提供实时预览与编辑。python 打飞机 源码

       生态对接

       导入功能

       数据库逆向解析、PDMan文件导入与PowerDesigner文件导入。

       导出功能

       DDL导出、文档导出与关系图导出为PNG。

       全局搜索及定位

       提供字段、关键字与数据字典的全局搜索，方便快速定位。

       更多特性

       多语言支持

       支持中文与英文，满足不同用户需求。

       其他功能

       新建表默认初始化字段。

       表编辑时一次性设置多个数据域。

       批量修改表名。

       支持国产数据库，如达梦。

       开源协议说明

       PDManer采用木兰公共许可证第2版，欢迎遵循协议使用与贡献。

       对社区用户的承诺

       回顾过往承诺与未来规划，致力于持续改进与优化产品，为用户提供更好的服务。

       产品线与商业版计划

       推出商业版计划，旨在激发开源社区热情，促进生态发展。

       下载与交流

       提供源代码访问、下载安装文件与参与交流的途径。

二、软件安装

       安装WRF建模系统的软件在移植平台上相对简单，主要由独立的模型组件构成。WRF包包含ESMF的Fortran接口和FFTPACK源代码，但需要用户安装外部库，如支持观测类型和线性代数求解器。同样，WPS包的其他外部库（如Grib2处理支持）也是必需的，且所有系统均需netCDF库，可以从Unidata官网下载。WRF已被移植到多种Unix系统，支持多种硬件和软件配置。

       构建WRF和WPS需要特定的编译器和脚本语言，如Fortran 、C语言以及perl、Cshell和Bourne shell等。大部分代码使用Fortran，WPS利用MPI库进行分布式内存通信，辅助程序如文件解析和构建也需在构建过程中使用。WRF构建过程需要netCDF 3.6.1或更高版本，以及可能的HDF5以支持压缩功能。WRF和WPS的详细构建指南可在相关网站获取。

       安装过程中，必须下载Unidata的netCDF库，通常还需添加其bin目录到路径中。对于使用多个编译器的Linux或Darwin系统，需要确保外部库的兼容性。WRF后处理工具包括NCAR命令语言、NCL脚本、WRF-Python和GrADS等，每种都有特定的用途和定制选项。

       在UNIX环境设置中，仅需配置模型核心和数据同化相关路径，以及指定WRF组件的库和include目录。如果使用OpenMP，需设置线程数并注意可能的堆栈大小问题。WRF代码构建机制会根据系统结构自动选择构建选项，如单处理器、共享内存并行或分布式内存并行。编译WRF代码时，推荐获取最新版本并选择合适的构建标志。

       最后，构建WPS在WRF已构建后进行，需注意Grib2数据的额外库，如zlib、png和jasper。WPS配置时需选择合适的Grib解码选项，并设置必要的压缩库路径。WPS编译完成后，会生成geogrid.exe、ungrib.exe和metgrid.exe等核心工具。

UE5 ModelingMode & GeometryScript源码学习（一）

       前言

       ModelingMode是虚幻引擎5.0后的新增功能，用于直接在引擎中进行3D建模，无需外接工具，实现快速原型设计和特定需求的模型创建。GeometryScript是用于通过编程方式创建和操控3D几何体的系统，支持蓝图或Python脚本，提供灵活控制能力。

       本文主要围绕ModelingMode与GeometryScript源码学习展开，涵盖DMC简介、查找感兴趣功能源码、动态网格到静态网格的代码介绍。

       起因

       在虚幻4中，通过RuntimeMeshComponent或ProceduralMeshComponent组件实现简单模型的程序化生成。动态网格组件（DynamicMeshComponent）在UE5中提供了额外功能，如三角面级别处理、转换为StaticMesh/Volume、烘焙贴图和编辑UV等。

       将动态网格对象转换为静态网格对象时，发现官方文档对DMC与PMC对比信息不直接涉及此转换。通过搜索发现，DynamicMesh对象转换为StaticMesh对象的代码位于Source/Runtime/MeshConversion目录下的UE::Modeling::CreateMeshObject函数中。

       在UE::Modeling::CreateMeshObject函数内，使用UEditorModelingObjectsCreationAPI对象进行动态网格到静态网格的转换，通过HasMoveVariants()函数接受右值引用参数。UEditorModelingObjectsCreationAPI::CreateMeshObject函数进一步处理转换参数，UE::Modeling::CreateStaticMeshAsset函数负责创建完整的静态网格资产。

       总结转换流程，DynamicMesh对象首先收集世界、变换、资产名称和材质信息，通过FCreateMeshObjectParams对象传递给UE::Modeling::CreateMeshObject函数，该函数调用UE::Modeling::CreateStaticMeshAsset函数创建静态网格资产。

       转换为静态网格后，程序创建了一个静态网格Actor和组件。此过程涉及静态网格属性设置，最终返回FCreateMeshObjectResult对象表示转换成功。

       转换静态网格为Volume、动态网格同样在相关函数中实现。

       在Modeling Mode中添加基础形状涉及UInteractiveToolManager::DeactivateToolInternal函数，当接受基础形状时，调用UAddPrimitiveTool::GenerateAsset函数，根据面板选择的输出类型创建模型。

       最后，UAddPrimitiveTool::Setup函数创建PreviewMesh对象，UAddPrimitiveTool::UpdatePreviewMesh()函数中通过UAddPrimitiveTool::GenerateMesh生成网格数据填充FDynamicMesh3对象，进而更新到PreviewMesh中。

       文章总结了Modeling Mode与GeometryScript源码的学习路径，从动态网格到静态网格的转换、基础形状添加到输出类型对应函数，提供了一条完整的流程概述。

ai-structure.com：新开源 GAN to PKPM/YJK的自动化建模程序

       在年4月日、4月日、5月5日和5月日，ai-structure.com平台连续发布了一系列重要更新，包括v0.0.4版本以及图神经网络在剪力墙设计中的应用、自动化建模源代码的生成对抗网络(GAN)到PKPM和YJK的转换工具。项目的初衷是通过AI设计建筑平面布局，随后由专业的结构软件进行分析和校核，以提高工作效率。

       其中，近期开源的代码亮点在于实现了从AI生成的结构方案到PKPM和YJK结构设计软件的自动导入功能。5月5日和更新的GAN-to-PKPM/YJK代码可在智能设计云平台上获取，链接位于 ai-structure.com/backen...

       新版本的程序能够自动处理AI设计的矢量数据(.gdt)文件，包含剪力墙、梁和楼板的详细结构信息。例如，剪力墙的数据如：SHEARWALL(Element_ID, X1, Y1, X2, Y2, thick)，梁的信息如：BEAM(Element_ID, X1, Y1, X2, Y2, thick, height)。这些数据被用于构建结构分析模型，利用PKPM和YJK的API进行进一步处理。

       在开发过程中，团队得到了PKPM和YJK技术专家的大力支持，特别需要注意的是，目前的分析模块尚未成熟，用户在使用时可能需要在结构软件中手动执行分析。此外，开发过程中遇到问题，可参考PKPM和YJK的官方群组或二次开发资料进行咨询。

       ai-structure.com团队诚邀专家一同参与代码的完善，未来会持续更新更多功能。如果你对这个项目感兴趣，可以通过QQ群或联系廖文杰liaowj@tsinghua.org.cn和费一凡fyf@mails.tsinghua.edu.cn获取更多信息。同时，网站上也提供了****。

       最后，团队表示对于PKPM和YJK的二次开发经验有限，开源代码可能存在不足，期待专家们的反馈和共同成长。未来，平台将继续关注并提供新内容，敬请关注。

有哪些好用的适合非开发人员使用的建模开发平台？

       如果说是适合非开发人员使用的建模开发平台，我个人比较过几家的，现状给大家汇报下：

       1、轻流是具备了封装好的节点流程的创建，以及标准的业务应用模块的标准版本，如果可以很低代价在线直接编辑使用，缺点是针对复杂的流程，处理起来需要成本和厂家协助，因为轻流是租用的方。如果是李自己编辑后再销售，是没有版权；

       2、天翎平台，最大的优势是自主知识产权，流程相对比较简洁；并且做好国产化适配，以及微服务架构和容器部署的适配和支持，以及读写分离等。缺点，CSS样式不够炫酷，还是因为技术团队的缘故，再项目交付上体现价值

       3、炎黄盈动，最大的优势是做一些中大型新的企业的流程整合梳理还是比较有优势，现状因为产品定位，不做平台源码提供，只是做接口配置，有时候有些企业做的应用，超出平台现状标配，就要找厂家开发对应的功能，优势是有标准的开发流程和标准软件可以借鉴。

       存在即合理