1.买一套金融系统大概多少钱，好贷好贷做现金贷？
2.贷款计算器源代码谁给我提供下。源码像这样的贷款
3.Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型
4.面试说两天给结果给我，那都没有机会为什么不说今天给结果给我？
5.做凡科网代理靠不靠谱？我认为，平台因人而异。好贷好贷
6.龙卡贷来源码是源码脸书单页源码什么

买一套金融系统大概多少钱，做现金贷？

       对于专业做金融系统的贷款来说，价格方面还是平台要看要求的，不同的好贷好贷要求和功能，会进行不同的源码报价。

       目前市面上的贷款网贷系统开发价格一般是根据客户的需求而定，没有一个固定的平台标准，常规价格：打包定制+源码的好贷好贷价格在万左右，P2P网贷pc端万左右，源码网贷app端5万左右。贷款

       建议，大家在选择P2P网贷系统时，还是要多方对比，多注重系统稳定性、安全性，总之选择品牌口碑好的才会有所保障。

贷款计算器源代码谁给我提供下。像这样的

       一、贷款计算器源代码谁给我提供下。像这样的

       这是器：/bxjsq/和你的那个差不多，希望我的回答对你有所帮助！

二、买房贷款计算器?没弄过也不知道怎么弄谢谢帮忙！

       你要是想个人贷款，还是要先免费计算一下看看你的个人条件需要什么多少钱的贷款，看哪家好就贷哪家的。用免费计算器先计算一下吧。推荐计算：/bxjsq/index.html

       贷款公式主要有两种，它们分别叫做等额本息贷款计算公式和等额本金贷款计算公式。这两个公式的最大不同：在于计算利息的方式不同。前者采用的是复合方式计算利息(即本金和利息都要产生利息)，后者采用简单方式计算利息(即只有本金产生利息)。这样，在其它贷款条件相同的情况下，等额本息贷款很明显地要比等额本金贷款多出很多利息。另外，等额本息贷款计算出的每期还款金额都相等；而等额本金贷款计算出的每期还款金额则不同，从还款前期都后期，金额逐渐减少。

        1。等额本息贷款计算公式:

        每月还款金额(简称每月本息)=

        贷款本金X月利率×[（1月利率）^还款月数]

       ----------------------------------

       [（1月利率）^还款月数]-1

        2。等额本金贷款计算公式:

        每月还款金额(简称每月本息)=

        （贷款本金/还款月数）(本金-已归还本金累计额)X每月利率

       这是一个贷款计算器的网址，只要输入总额、年限，选择还款方式，既可以出来结果。

       /bxjsq/

       和你的那个差不多，希望我的回答对你有所帮助！

Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型

       大家好，我是东哥。

       在信贷风控领域，评分卡模型是最为常见和经典的工具。评分卡通过为信贷客户分配分数，依据不同的业务场景（贷前、贷中、贷后和反欺诈）进行评估，最终通过设置阈值给出评估结果。与XGB等机器学习模型相比，评分卡通常采用逻辑回归，因为它具有很强的特征解释性，属于广义线性回归模型。

       今天要介绍的是一个开源评分卡工具——toad，它提供了一条龙服务，包括数据探索、特征分箱、筛选、WOE转换、建模、评估、分数转换等过程，极大地简化了建模人员的工作。toad的基本操作可以通过pip安装完成。

       首先，使用read_csv读取数据，了解数据概览。在测试数据中，有万条记录，包含个特征。数据的时间跨度为年5月至7月，我们将使用3月和4月的数据作为训练样本，5月、6月、7月的数据作为跨期样本（OOT）进行验证。

       接下来，通过toad的EDA功能进行数据探索分析，包括统计性特征、缺失值、unique values等信息。在进行变量筛选时，可以使用toad的quality功能计算各种指标，如iv值、潜龙 源码gini指数、熵等，结果按照iv值排序。对于数据量大或高维度数据，建议使用iv_only=True。同时，要删除主键、日期等高unique values且不用于建模的特征。

       在完成初步筛选后，通过toad.selection.select函数进一步筛选变量，根据阈值设置进行特征选择，最终保留个变量，并得到筛选后的数据集和被删除的变量列表。

       接下来是分箱过程，toad提供了多种分箱方法，包括等频分箱、等距分箱、卡方分箱、决策树分箱和最优分箱等。分箱结果对于WOE转换至关重要，toad支持数值型和离散型数据的分箱，并能单独处理空值。

       在完成分箱后，进行WOE转换，将数据转换为更容易解释的分数形式。通过观察分箱结果并进行调整，确保WOE转换后的分数具有良好的单调性。

       随后，应用逐步回归方法筛选特征，支持向前、向后和双向筛选。逐步回归通过使用sklearn的REF实现，通常情况下direction='both'效果最好。参数设置如正则化、样本权重等不在详细介绍范围内。

       完成建模后，使用逻辑回归对数据进行拟合，并计算预测结果。风控模型常用评价指标包括KS、AUC、PSI等。toad提供了快速实现这些评价指标的方法。

       评分卡转换是最后一步，将逻辑回归模型转换为标准评分卡，支持传入逻辑回归参数进行调整。

       toad还支持GBDT编码，作为GBDT与LR建模的前置，以提高模型学习效果。

       总结而言，toad提供了一套便捷的评分卡建模流程，大大简化了建模工作。在实际应用中，可以参考源码进行优化或扩展功能。

面试说两天给结果给我，那都没有机会为什么不说今天给结果给我？

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       今天给大家分享一个关于一次奇葩面试：喊价K，HR却给了K的经历，网友评论说：面试造飞机，工作拧螺丝？

       自报家门

       先做个自我介绍，楼主坐标帝都，5 年经验，跳槽之前在一家传统小公司，年薪 万。

       这次面试前前后后大概两个月的时间，面试了大概 6 家公司，命中 4 家，最终去了一家估值 亿美金的生鲜电商独角兽，年薪 万，刚好翻倍。

       面试过程

       话不多说，直接进入面试现场!

       好未来

       开始面试第一天上午投递好未来，下午 3 点面试，一共面试了 3 轮，问的问题比较多。

       第一轮

       面试官看了我的简历，首先让我画出 Eureka 的执行流程，这块在之前的准备过程中有深入看过，因此比较流畅的画出来并配合解释说明。

       之后问到项目中使用分布式锁解决缓存重建并发的问题，并要求画出实际的执行流程，数据库也问的比较多，像事务的隔离级别，MySQL 实现可重复读的原理，索引等。

       面试官给出了一个场景，在数据库主从同步的情况下，如果从库同步主库的数据延迟比较高，怎么才能在写到主库后立刻能够读取到数据。

       我解释了主从同步的原理，并以此说明主库到从库的复制一定是有延迟的，因此要保证当写到主库的时候立刻能读到数据。

       要么就直接配置那个接口读数据的话直接走主库，因为这种写完主库立刻要读取数据的场景比较少，可以做些特殊配置。

       另一种方案就是在往主库写数据的时候，可以直接往内存缓存中写一份，sambadroid源码设置一个较短的过期时间，后面可以直接从缓存中读到数据。我说完之后，面试官也没给出评价，就这么过去了。

       此外，还问到一些基础性的问题，比较印象深刻的是：在加锁的时候，用什么锁对象是内存占用最小的，我说是 Object 对象，面试官说不对，我一时没想出来，面试结束后和朋友探讨，觉得应该是长度为 0 的 byte 数组。

       其他还问到了 Collections.sort() 使用的排序算法，AQS，线程池，ThreadLocal 等等问题，主要都是一些考察基本功的问题，一轮面试就这么过去了!

       第二轮

       面试官更关注对一些技术的理解，问到了 ElasticSearch 的一些基础以及它和 MySQL 的区别在哪里;Eureka 和 Zookeeper 做服务发现的区别在哪里。

       还问了分布式限流有哪些方案，以及用线程池进行限流的缺陷是什么，项目中系统日志的处理;还有 JVM 模型，JMM 模型，垃圾回收机制，垃圾收集器等问题。

       之后聊了一些设计模式的使用，在项目中使用了哪些设计模式，对设计模式的几个原则的理解。

       第二轮结束后，由于第三轮的面试官在开会，所以等了一段时间，等面试官来了之后，只聊了很短时间，面试官就说还有别的事，今天先到这里了。

       主要问到了上家公司的加班情况，对加班的认识，职业规划，也问了几个技术问题，像 Tomcat 的优化这块，自我感觉答的不是很好。

       整个面试从 3 点到 7 点，有点虎头蛇尾的感觉，结束后也没有消息了。

        到家

       面试一共三轮，上午 点过去，两轮技术面，下午两点过去，等了一会，然后跟 HR 聊了有半个多小时，HR 说明在一周之内会有结果。

       第一轮

       第一轮面试官的问题主要集中在基础上，我大概罗列了问到的一些问题，不同的简历不同人肯定问的也不太一样，有兴趣的同学可以参考看看。

       主要是 JVM 模型，锁的原理，Synchronized 和 ReentrantLock的区别，偏向锁/轻量级锁/重量级锁的原理，能否从偏向锁直接升级成重量级锁。

       Java 并发包里有哪些类，如何使用，线程池原理和参数配置，JVM 调优，堆大小的设置，多线程的线程数的设置，Volatile 原理，ThreadLocal 原理和使用。

       Redis 和 Zookeeper 如何实现分布式锁，Redis 的数据类型，一些具体命令，比如要获取一个有序列表的前 个元素应该用什么命令。

       数据库索引的使用，聚簇索引和非聚簇索引，没有主键的话，数据如何组织。

       B+ 树的原理，InnoDB 引擎和 MyISAM 引擎的区别和使用场景，数据库隔离级别和原理，MySQL 的分库分表，MQ 的可靠性和顺序性，ES 插入数据的原理等。

       第二轮

       第二轮是部门 Leader 来面试，这轮面试主要集中在框架源码上，我画出了源码的执行流程，之后面试官在一些点深问，因为这块我看的比较全面，问的问题基本都答出来了。

       然后这里面试官还问了在源码中我有学到什么东西，我讲了使用配置类代替 Properties 文件，Volatile 在单例模式中的使用，内存的多级缓存机制，线程池的mukioplayer源码各种不同应用场景，MeasureRate 统计一分钟内心跳次数，批处理机制等。

       这里我的回答主要集中在代码编写层面，也可以从架构层面说下学到了哪些，我觉得后者更有高度。

       最后我向面试官咨询了这个岗位具体做的事情，部门是基础服务部，面试官画图给我说明了部门内部一些项目划分，技术栈的使用，后续的规划等内容，并约我下午继续跟 HR 聊。

       HR 面

       下午跟 HR 的面试，HR 顺着简历上的公司一个个聊，问了离职原因，公司情况，如何向上司提出离职的，团队规模，是否带团队。

       还问了上午面试的岗位知不知道具体要做什么，之后 HR 说了下公司的一些情况，上班时间，福利，加班情况，问了我现在的薪资情况，期望薪资，我问了下出结果的时间，HR 说一周之内。

       第二周的周五下午六七点的时候，这家公司 HR 给我打电话，告诉我面试通过了，之后提到了给我的薪资，算下来竟然只给了我一个 5% 的涨幅。

       HR 给出的解释是，因为我前家公司上一年只发了 薪，而他们有 薪和两个多月的绩效，用 个月的薪水除以 ，算下来平均到每个月也能达到我期望薪资的水平。

       这个计算方法实在是膈应人，虽然 HR 后来表示可以跟 CEO 申请提高每月的 Base(大概提高到 % 的水平吧)，不过当时我已经有较为满意的 Offer 了，还是决定不去这家了。

       某生鲜电商独角兽

       由于前面说了薪资，就不说具体公司名字了。这家公司我面试了两天，一共三面，第一天笔试加初面，然后第二天有两轮复试。

       第一轮

       一面主要还是基础，集中在 IO/并发/缓存/Redis/Zookeeper/分布式/JVM/数据库等。

       其中问到 Redis 的单线程模型的时候，我这块了解的不是很清楚，只是知道使用 NIO 的方式，然后以自己的理解去说了，面试官表示这可能是我看过别的框架的模式，跟 Redis 搞混了，不过也算是答上来一些了。

       之后聊了一些项目的情况，比如每日的访问量有多少，QPS 多少，订单量多少等数据，据此得出数据库的访问压力如何。

       另外也深入问了使用分布式事务的一些问题，还有分布式事务在时间上的性能。

       所以这里给各位兄弟强调一下，对自己的项目一定要非常熟悉，各个点都要考虑到。

       一面跟面试官聊的还挺好，面试官也表示我的基础还不错，问我是不是平时都有学习，之后就是约二面了。

       由于当时已经下午 1 点了，后面的面试官也在中午休息，而我下午也还有别的面试，因此 HR 跟我约第二天来复试。

       第二轮

       二面的面试官也聊了基础和一些设计上的问题，比如同时访问三个有相同功能的 API，要求将执行最快的结果返回，有哪些方式，这块主要还是考察对并发编程，并发控制的理解和掌握，有一些并发控制的类能够做到。

       其他的还问到了，要开发一个新的 API，需要考虑哪些方面，把所有要考虑的地方都说出来，大家可以说下边界处理，高可用，并发问题，可扩展性，幂等性，重试机制等等，可以说的非常多。

       总体问了有 6 块内容吧，面试官一边问也一边在记录，一些基础的源码删除问题这里就不再多说了。

       第三轮

       三面的面试官问的要更底层一些，Java 线程与内核线程的关系，与进程的关系;关于并发我所了解的方方面面。

       对于这个，我从为什么有并发，并发问题产生的根源，解决并发问题的一些理论，Java 中解决并发问题的方式，不同方式的适用场景和对比等方面进行了回答。

       另外还问到 Redis 的几种数据类型，以及每种数据类型的底层实现，跳表这种数据结构如何插入数据， Hash 如何扩容。

       这块我跟面试官说具体扩容规则不太了解，然后向面试官说了我了解的 Java 中的 HashMap 的扩容规则和具体实现。

       Tips：面试时如果遇到自己不太熟悉的部分，可以稍作变通，把自己熟悉的内容和面试官的问题结合起来。

       之后又问了一些小的知识点，有的也没答好，像 CopyOnWrite 就不知道用来做什么，然后就是一些为什么离职之类的问题，对未来职业发展的考虑等。

       之后面试官问我有什么想了解的，也问了我的期望薪资，我说了具体的数，也表示没想要太多，更看重平台的发展，最后面试官说明天 HR 会打电话给我。

       HR 面

       最后就是跟 HR 的沟通了，第二天 HR 打来电话告知面试通过，然后问了我期望薪资，沟通入职时间，之后加微信，按照 HR 的要求提供了一些材料，第二天就收到 Offer 了。

       PS：最终楼主选择了这家公司，除了很有竞争力的薪资之外，我还很看重这家公司的发展平台，因为他们有非常大的用户量，会遇到各种技术挑战，是很好的提升锻炼的机会。

       然后这里有一个开篇提到的小插曲：当时 HR 电话问我期望薪资的时候，我说 K。

       结果后续加微信聊天时，HR 告诉我技术面试的反馈很好，决定给我 K，一个月还有 的补助，算下来一个月有 K，发 个月。这种 HR 主动加薪的事情我还是第一次见，意外之喜，哈哈!

       玩吧

       这家公司的职位是去做 App 后台的，用户量也不错，面试一共两轮技术面，最后是 HR 面。

       第一轮

       一面的时候，网络这块问的比较多，三次握手，四次挥手什么的，还有整个网络请求的执行流程，数据包的大小，对长连接的理解等。

       然后数据库这块也问了一些，提供了一个场景，假如要实现一个最简单的朋友圈，用户可以看到朋友的朋友圈动态，朋友也可以看到用户发的动态，然后问表的设计。

       我说了自己的实现，像用户表，好友表。面试官问有没有更好的方式，我没答上来，面试官表示这个轻易可能想不到，就问别的问题了，别的也没什么特殊的问题，都是一些基础的东西，大概聊了一个小时吧，就到了第二面了。

       第二轮

       二面是技术总监面的，整体没怎么聊技术，就是一些个人素质上的考察。比如：

为什么会选择做开发，没做别的用三个短语来描述自己的优点说说自己的缺点现在公司有系统稳定运行着，如果你发现了有新的技术能够改善现有系统，你会不会引进，会考虑哪些方面日常学习的方式，看过哪些书有没有带团队，描述下团队成员的优缺点，有没有改善有没有面试过别人，会从哪些方面考察职业规划是怎样的，想做技术管理还是技术专家对 Shell 熟不熟悉，写个 Word-Count 用到哪些命令

       最后还聊了下公司的氛围，项目的情况等。然后也没啥特殊的，就过了。

       HR 面

       最后跟 HR 聊，主要还是说了下公司的福利待遇，公司的氛围，也问了我现在有没有 Offer，对他们的感觉怎么样。

       然后问了之前公司的薪资和现在的期望薪资，最后加了微信，告诉我两天内给结果。最后也是成功通过了面试并拿到了 Offer。

       友信金服-人人贷

       这家公司面试有三轮，大同小异，这里简短的说一下。

       第一轮

       一面仍然是基础的考察，像 CAS 的理解，和它存在的问题，ConcurrentHashMap 的锁机制，ElasticSearch 倒排索引，Eureka 的底层源码，还有服务访问的重试机制等等。

       第二轮

       二面上来问了垃圾回收的问题，类似下面的代码：

       问 a 和 b 能否被垃圾回收?这里主要考察 JVM 如何判断一个对象是否可以被回收，是通过引用计数还是可达性分析，引用计数的方式会产生像上面代码一样的循环引用的问题，所以 JVM 没有采用这种方式。

       第二个问题是，如果有个跟 Java 中原生的 String 一模一样的类，包括包名，类名都是一样的，方法也是一样的，唯独比原生的 String 的方法多个打印输出语句。

       然后把它放进项目的依赖中，在写程序的时候，导入 String 类，问到底执行的是 Java 原生的 String 的方法还是自己写的 String 方法。

       对于这个问题，可以考虑下 Java 中类加载的双亲委派模型。

       然后就聊了项目的一些架构，问的比较细，要求我对每块都详细画图解释。

       最后就是让画一个 Spring Cloud 技术栈所有框架的整体执行流程图，并对 Hystrix 的限流熔断机制做了解释说明，别的好像也没什么了。

       这之后二面算是结束了，面试官和我说了下自己团队的情况，人员情况，要做的项目的情况等。

       第三轮

       最后一面是业务总监面的，面试官让我说了下自己在公司做了哪些事情，我挑其中一个项目做了仔细说明，然后说了下职业规划，对行业的看法等等。

       最后 HR 和我加了微信，同样说是两天内给结果，不过第二天他们就给出通过的结果了，然后发了 Offer。

       某实时数据分析服务公司

       这是一家做体育赛事的实时数据分析展示的公司，公司不大，去年拿了 A 轮融资，看网上整体评价还不错，就去试了试。

       面试总共有技术两轮，HR 一轮。去的时候首先是写笔试题。做完之后进入面试。

       第一轮面试官没有聊太久，问的问题也比较偏基础，就是一些面试常问的问题，然后说了 Eureka 的执行原理，说完之后，面试官就去叫技术总监了。

       第二轮面试是技术总监面的，技术点没问太多，主要集中在之前的笔试题上，笔试题包括 SQL 的考察，还有几道算法题：找出有序数组中指定元素出现的次数;二叉查找树从小到大排序。因为时间的问题，我主要写了实现思路。

       还有一题是，有 瓶水，其中一瓶有毒，小白鼠喝一滴有毒的水一小时后会死，要在一小时找出来哪瓶水有毒最少需要几只小白鼠。

       在 SQL 的考察这块，面试官看完我的答案后，又改了其中的需求，要求给出 SQL 的实现，另外也问到了 SQL 的执行效率。

       这里给大家强调一下，我面的基本上每家公司面试都会问到数据库，所以这块还是挺重要的，需要重点去看。

       然后关于找出有序数组中指定元素出现次数的问题，原来要求的时间复杂度是 O(lgn)，后来面试官说不要求任何时间空间复杂度，如何简单的实现，我给出的方案是用 HashMap，相同的 Key 每出现一次，Value 加 1。

       然后是小白鼠问题，说了解题思路，主要就是用位的思想，对 瓶水编码，实际只需要 4 个位就可以。

       之后面试官还现场出了别的算法题，我基本都给出了结果，总体而言面试还比较顺畅，之后聊了下职业规划，技术发展，学习新技术的方法，面试官也聊了之后他们准备做的事情，并给我现场演示了他们的项目。

       最后到了 HR 面，主要聊了下上家公司离职的原因，公司福利，上下班时间，我的期望薪水，还问到之前有没有带团队的经历等。

       最终他们在第二周的周四才给出面试通过的结果并表示正在走 Offer 流程，由于 CEO 不在，在薪资上还没最终确定，我因为有了更满意的 Offer，因此婉拒了。

       总结

       总结一下，这两个月的面试，我觉得最重要的就是基础和项目这两块，基础一定要扎实，否则第一轮面试可能都过不了。

       JVM，并发是非常高频被问到的地方，在开始面试之前一定要好好准备，另外也需要有自己非常熟悉的领域。

       在这个领域里，面试官的一切问题你都可以 Hold 住，我觉得，对于这种基础好，而且有自己长处的面试者，面试官没有理由不喜欢。

       还有项目这块，对项目的细节一定要清楚，各种方案的设计思路，实现细节等等都要了如指掌，这样在面试官对各种细节的追问下不至于手忙脚乱。

做凡科网代理靠不靠谱？我认为，因人而异。

       互联网行业的加盟代理和传统实体行业的加盟代理，本质是一样的，试问哪一定行？加盟什么一定赚大钱？这年头银行都可以加盟你都不一定干得下去你信不？反过来说，是不是那些做成功的代理项目，其产品本身就一定是最好用的？我看未必。项目本身和代理商的本事是各占一半的。

       关于凡科的言论，我认为是有失偏颇的。或者说大部分都是利己主义者，盘算的都是自己那点小道道。我们来拆解一下。

       做凡科代理靠不靠谱最不知所谓的回答莫过于：“我们是凡科的代理商，我这里还有多少多少凡科的预存款，谁要我就转让......”。你这不是在赤裸裸的告诉人家你的凡科代理之路是彻底失败的吗？你好歹找个借口啊，比如老婆生了八包胎家里三辈人都带不过来不得不转让代理权回去带娃，再或者找个老家有百亩良田等你回去继承这样的话来敷衍一下也好嘛。你就赤裸裸的告诉人家：“我代理凡科亏了，谁来帮我接个盘。”到底是你认为别人比你傻还是你真傻？关键你其实在释放一种主观信号，那就是代理凡科不行。真的不行吗？你不行别人也不行？我看未必。

       关于凡科代理的另一个理由是说凡科的产品官方直销价很便宜，代理成本价高，利润很低。这种代理可以说连经营思路都没搞清楚。代理凡科是为了赚代理成本价和官方直销价的差价吗？如果是这样，那么问题来了，如果我是一个消费者，请问我为什么要在你一个代理商这里买而不直接在官方买？是老板你长得帅点儿还是你家客服妹子够水灵？凡科的代理模式是OEM代理，代理商是以自有品牌的模式在销售代理产品。为什么要去对标凡科的直营售价呢？比如凡科建站官方价/年，代理商如果也卖的确是没什么利润。但如果提供搭建服务呢，你不妨问问凡科帮客户搭建网站额外收费是多少，那可是远比版本本身的价格高了去了。你提供搭建服务收费比凡科官方收费低一点，你的利润空间和性价比不都出来了吗！如果你说你不会搭建，那请问这是凡科的问题还是你自己的问题？再说了，假设凡科搭建网站收两千，你收八千也行啊只要你够本事拿到客户。你觉得是天方夜谭？我就亲眼见过我们一个客户用凡科互动帮某单位做一场答题活动收费两万的。这利润何止百倍！你说你找不到这样的客户，谈不了这么高的价格。那么请问，这是凡科的问题还是你自己的问题？

       还有一种声音是劝你不要去做代理，劝你买断源码自己做。可能很多小白根本看不懂所谓的“买断源码自己做”到底是个啥意思？别慌，听花千骨科技这只行业老鸟给你娓娓道来。首先你要搞清楚什么是源码系统。

       我们要知道，不管是网站、小程序、商城、app还是其他任何互联网应用，它都是通过代码搭建出来的，我们看到的一个页面一项功能，都是一串串代码的具体呈现。不懂代码搭建技术的外行，肯定是无法玩转代码的。即便你买了一套源代码的建站系统，前期卖家帮你安装好了可以正常使用了，后面出现任何一点点问题，你都只能是睁眼瞎。

       那么为什么还是有很多不懂技术的小白却对源码系统情有独钟呢。说到底，便宜。

       以凡科建站为例，凡科建站系统也是通过代码开发出来的，只是这套代码在凡科手里攥着，凡科是不可能出售源码的。源码出售就意味着凡科这么一家上市公司多年的研发投入化为灰烬。为什么这样说呢？因为源码就好比一篇可以复制粘贴的文章，一旦公布出来，谁都可以复制粘贴，并贴上自己的署名。凡科十年投入，光凡科建站这一款产品，光开发人员的工资投入可能都不下千万。如果他出售源码给张三，张三明天就可以块一套卖给李四，李四后天就可以1块钱一套挂到拼多多上供全国人民临幸。那么请问，如果你是老板，你将如何来做这门生意？你投入几百上千万就为了造福百姓？

       可能有的小白又迷糊了，如果真像我们说的这样，那为什么还是有那么多人那么多公司在卖源码呢？这里面的水可就深了。不管你信不信，市面上在售的源码程序，绝大部分都是盗版程序。即便不是盗版，大多也不是自己开发的。源码买回来也得装到服务器里，服务器每年也有成本，怎么配置服务器维护服务器也需要技术和成本。要让客户网站响应速度够快运行够流畅，服务器的开销绝对不是一个小数目。一个不懂技术的小白是根本玩不转的。本想的是不受制于人，结果反而处处受制于人！你的系统有任何问题你你都得找人，找人就是钱，你拿着源码去找人给你修复BUG不被宰的几率几乎为零！一边被人宰，一边被客户骂，挣卖白菜的钱操卖白粉的心，这就是小白玩源码大概率的结局！

       然而，用源码真的比用凡科建站这种智能建站系统好？我倒觉得%的用户更适合用凡科。不管你是会技术还是不会技术。不信？咱们接着聊。

       首先你要搞清楚一个现实，那就是.9%的企业搭建网站的需求都是一些基本的信息展示需求，并不需要什么特殊的功能开发。界面美观，运行流畅，网站响应速度快就OK了。你的客户还能比万达集团更有钱？之所以很多人喜欢用源码是因为源码在手可以做二次开发，就是遇到有客户有特殊定制需求的时候可以帮他开发。但现实里%的客户并不需要二次开发。所以一味追求源码只是为了去迎合那0.1%的客户你觉得有这个必要吗？关键这0.1%的客户你以为你拿得下来？你会开发吗？你知道做开发多费钱吗？你做个二道贩子去找人帮你开发，等你给你的客户报完价可能客户就把你拉黑了！客户会说你黑心。可能客户没说错，但是大部分客户对定制开发的预期本来就低得不合常理，他们本来就没有一个合理的预算。这0.1%的客户当中又有%的客户是没有预算的。最后只有十万分之一的客户可以和你正常交流！哎，就问你累不累？去做主流客户的生意才是你应该有的定位，特别是新入行的朋友。你只需要选择一款“放心”的工具，而不是“操心”的工具。

       凡科旗下有很多款产品，其中凡科建站无疑是凡科公司的拳头产品，也是凡科起家的产品。凡科建站从凡科成立就开始研发，一次次更新迭代，二十年了，保持每月都有功能更新细节优化。你真觉得一款打磨二十年的产品会特别差劲？你真觉得一家上市公司用二十年时间打造的产品还赶不上那些可以无限复制的源码系统？别说人家凡科是有一个团队在做这件事，就是哪怕只有一个人在做这件事也是做了二十年的。那些恬不知耻说自己卖的源码多好多好的，你就对天发誓你花了多少时间来研发迭代维护你的产品？人家一个团队二十年比不上你半路出家搞两年？你是仙儿你可以点石成金？是骡子是马牵出来比一比不就清楚了吗，人家凡科敢对每一个客户提供不限时免费试用，好多互联网公司卖产品都是尽可能的画大饼，要个试用账号比登天还难！

       再次声明，我真不是给凡科站台，更没有劝大家去代理凡科。你去代理凡科对我没有一分钱的好处。我只是想还原事物本来的面貌，让大家不要轻易被旁人误导，以至于做出错误的选择。

       做生意特别是做代理，上家稳定比什么都重要。只要产品还算OK，上家稳定不出幺蛾子和你自身的能力就决定了你是否能成功！凡科的客户是按年续费，他干嘛要跑啊？凡科卖出去的产品都是已经开发好的，躺着收钱不好吗，为什么要跑？卖互联网产品是现金交易，又不是贷款盖楼，请问干嘛要跑？你加盟凡科交了十万八万预存款，你卖得出去人家就给你开个账号多个人多双筷子反正大锅饭是煮好的人家干嘛要跑？你要是一个客户也卖不出去，人家利润就更高了，更不用跑啊！

       不过这年头生意的确不好做，一次投入那么多委实也是一笔不小的开支，慎重一点也是应该的。比如前期可以考虑不直接向凡科拿代理，和凡科老代理建立合作关系，从老代理那里提单。在支付产品成本的同时给到老代理几十块的利润，相应应该也是有老代理愿意接受的。等你行业经验摸熟了，有了自己的一套成熟的销售策略，客户资源逐渐稳定增多了，到那时再向凡科拿个代理权，到那时岂不胸有成竹。好了，关于代理凡科如果你还有什么疑虑疑问，欢迎与我们联系，我们尽量帮你解答哦。毕竟我们也是行业老人了，帮你介绍一两个靠谱的凡科老代理也是没问题的，无论代理合作还是自用绝对都是很划算的哦！希望我的回答对创业路上的你有所帮助吧！

龙卡贷来源码是什么

       龙卡贷来源码是一种特定的识别码，用于标识和验证贷款服务的来源。

       龙卡贷来源码是银行或其他金融机构为特定贷款产品设置的一种标识码。该码主要用于识别贷款服务的来源，确保贷款流程的合法性和规范性。在申请贷款过程中，用户可能需要输入该来源码以验证其正在使用的贷款服务是正规渠道，从而保障用户权益。此外，该来源码还可能包含有关贷款产品的特定信息，如贷款利率、期限等，有助于用户更好地了解和选择适合自己的贷款产品。

       金融机构在推出贷款产品时，为了管理和跟踪这些服务，会设置独特的识别码，包括龙卡贷来源码。这种管理方式可以提高服务流程的效率和透明度，便于金融机构监控贷款服务的使用情况。用户在申请贷款前应了解并核实相关服务码的有效性，确保自身权益不受损害。同时，也应注意保护个人信息和交易安全，选择正规渠道进行贷款申请。

       总之，龙卡贷来源码是识别贷款服务来源的重要标识，用户在申请贷款时应关注并正确使用该码，以确保贷款流程的合法性和规范性。同时，也应注意保护个人信息和交易安全，避免不必要的风险。金融机构应加强对此类服务码的管理和监控，以提高服务效率和透明度。

全面梳理：准确率,精确率,召回率,查准率,查全率,假阳性,真阳性,PRC,ROC,AUC,F1

       二分类问题的结果有四种：

       逻辑在于，你的预测是positive-1和negative-0，true和false描述你本次预测的对错

       true positive-TP：预测为1，预测正确即实际1

       false positive-FP：预测为1，预测错误即实际0

       true negative-TN：预测为0，预测正确即实际0

       false negative-FN：预测为0，预测错误即实际1

       混淆矩阵

       直观呈现以上四种情况的样本数

       准确率accuracy

       正确分类的样本/总样本：(TP+TN)/(ALL)

       在不平衡分类问题中难以准确度量：比如%的正样本只需全部预测为正即可获得%准确率

       精确率查准率precision

       TP/(TP+FP)：在你预测为1的样本中实际为1的概率

       查准率在检索系统中：检出的相关文献与检出的全部文献的百分比，衡量检索的信噪比

       召回率查全率recall

       TP/(TP+FN)：在实际为1的样本中你预测为1的概率

       查全率在检索系统中：检出的相关文献与全部相关文献的百分比，衡量检索的覆盖率

       实际的二分类中，positive-1标签可以代表健康也可以代表生病，但一般作为positive-1的指标指的是你更关注的样本表现，比如“是垃圾邮件”“是阳性肿瘤”“将要发生地震”。

       因此在肿瘤判断和地震预测等场景：

       要求模型有更高的召回率recall，是个地震你就都得给我揪出来不能放过

       在垃圾邮件判断等场景：

       要求模型有更高的精确率precision，你给我放进回收站里的可都得确定是垃圾，千万不能有正常邮件啊

       ROC

       常被用来评价一个二值分类器的优劣

       ROC曲线的横坐标为false positive rate（FPR）：FP/(FP+TN)

       假阳性率，即实际无病，但根据筛检被判为有病的百分比。

       在实际为0的样本中你预测为1的概率

       纵坐标为true positive rate（TPR）：TP/(TP+FN)

       真阳性率，即实际有病，但根据筛检被判为有病的百分比。

       在实际为1的样本中你预测为1的概率，此处即召回率查全率recall

       接下来我们考虑ROC曲线图中的四个点和一条线。

       第一个点，(0,1)，即FPR=0,TPR=1，这意味着无病的没有被误判，有病的都全部检测到，这是一个完美的分类器，它将所有的样本都正确分类。

       第二个点，(1,0)，即FPR=1，TPR=0，类似地分析可以发现这是一个最糟糕的分类器，因为它成功避开了所有的正确答案。

       第三个点，(0,0)，即FPR=TPR=0，即FP（false positive）=TP（true positive）=0，没病的没有被误判但有病的全都没被检测到，即全部选0

       类似的，第四个点（1,1），分类器实际上预测所有的样本都为1。

       经过以上的分析可得到：ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。

       ROC是如何画出来的

       分类器有概率输出，%常被作为阈值点，但基于不同的场景，可以通过控制概率输出的阈值来改变预测的标签，这样不同的阈值会得到不同的FPR和TPR。

       从0%-%之间选取任意细度的阈值分别获得FPR和TPR，对应在图中，得到的ROC曲线，阈值的细度控制了曲线的阶梯程度或平滑程度。

       一个没有过拟合的二分类器的ROC应该是梯度均匀的，如图紫线

       ROC曲线有个很好的特性：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。而Precision-Recall曲线会变化剧烈，故ROC经常被使用。

       AUC

       AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，完全随机的二分类器的AUC为0.5，虽然在不同的阈值下有不同的FPR和TPR，但相对面积更大，更靠近左上角的曲线代表着一个更加稳健的二分类器。

       同时针对每一个分类器的ROC曲线，又能找到一个最佳的概率切分点使得自己关注的指标达到最佳水平。

       AUC的排序本质

       大部分分类器的输出是概率输出，如果要计算准确率，需要先把概率转化成类别，就需要手动设置一个阈值，而这个超参数的确定会对优化指标的计算产生过于敏感的影响

       AUC从Mann–Whitney U statistic的角度来解释：随机从标签为1和标签为0的样本集中分别随机选择两个样本，同时分类器会输出两样本为1的概率，那么我们认为分类器对“标签1样本的预测概率>对标签0样本的预测概率 ”的概率等价于AUC。

       因而AUC反应的是分类器对样本的排序能力，这样也可以理解AUC对不平衡样本不敏感的原因了。

       作为优化目标的各类指标

       最常用的分类器优化及评价指标是AUC和logloss，最主要的原因是：不同于accuracy，precision等，这两个指标不需要将概率输出转化为类别，而是可以直接使用概率进行计算。

       顺便贴上logloss的公式

       F1

       F1兼顾了分类模型的准确率和召回率，可以看作是模型准确率和召回率的调和平均数，最大值是1，最小值是0。

       额外补充AUC为优化目标的模型融合手段rank_avg：

       在拍拍贷风控比赛中，印象中一个前排队伍基于AUC的排序本质，使用rank_avg融合了最后的几个基础模型。

       rank_avg这种融合方法适合排序评估指标，比如auc之类的

       其中weight_i为该模型权重，权重为1表示平均融合

       rank_i表示样本的升序排名 ，也就是越靠前的样本融合后也越靠前

       能较快的利用排名融合多个模型之间的差异，而不用去加权样本的概率值融合

       贴一段源码：

       M为正类样本的数目，N为负类样本的数目，rank为分类器给出的排名。

       可以发现整个计算过程中连直接的概率输出值都不需要，仅关心相对排名，所以只要保证submit的那一组输出的rank是有意义的即可，并不一定需要必须输出概率。