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知识图谱在大数据反欺诈领域的应用与实践

1、为什么要用大数据来反欺诈?近些年来互联网金融蓬勃发展,特别是P2P的兴起,颠覆了传统的银行贷款模式,给大众带来快速便捷的金融服务;在P2P行业中,借款端的风险是P2P公司面临的主要风险,而借款端的风控水平可以说决定了一家P2P公司的核心竞争力。借款端风险的一个主要来源是欺诈风险,传统的反欺诈手段主要依赖于信息的人工审核,而身份证、手机号码、银行流水等材料的伪造成本非常低,各类信贷服务机...

Linux系统内核UDP丢包原因分析

本文讨论的udp丢包是指网卡接收到数据包后,linux内核的tcp/ip协议栈在udp数据包处理过程中的丢包,主要原因有两个:1)        udp数据包格式错误或校验和检查失败2)        应用程序来不及处理udp数据包对于原因1),udp数据包本身的错误很少见,应用程序也不可控,本文不讨论。 首先介绍通用的udp丢包检测方法,使用netstat

Cookie中字符串分隔问题

加密的cookie信息中带有特殊字符(“=”),导致读cookie的时候,特殊符号丢失,解密失败看了网上对cookie特殊字符问题的解释:我们在实际使用Cookie过程中要注意一些问题:  1. Cookie的兼容性问题  Cookie的格式有2个不同的版本,第一个版本,我们称为Cookie Version 0,是最初由Netscape公司制定的,也被几乎所

TIME_WAIT和CLOSE_WAIT状态区别

在服务器的日常维护过程中,会经常用到下面的命令:netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}'它会显示例如下面的信息:TIME_WAIT 814CLOSE_WAIT 1FIN_WAIT1 1ESTABLISHED 634SYN_RECV 2LAST_ACK 1常用的三

分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据

安装和配置详解本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两个方面介绍 Zookeeper 的安装和配置。单机模式单机安装非常简单,只要获取到 Zookeeper 的压缩包并解压到某个目录如:/

JVM性能优化

很多程序员在解决JVM性能问题的时候,花开了很多时间去调优应用程序级别的性能瓶颈,当你读完这本系列文章之后你会发现我可能更加系统地看待这类的问题。我说过JVM的自身技术限制了Java企业级应用的伸缩性。首先我们先列举一些主导因素。l  主流的硬件服务器提供了大量的内存l  分布式系统有大量内存的需求,而且该需求在持续增长l  一个普通Java应用程序所持有的对空间大概在1GB~4GB,

远程调用原理与对比(RMI、MINA、ESB、Hessian、SOAP、EJB)

1引用在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇

Linux虚拟化平台检测

要想找出 Linux 系统运行在虚拟化平台中还是硬件服务器上,有多种方式可供大家选择,这主要取决于你的 hypervisor 或 container 环境。不同的虚拟化或容器技术会在其实例中引入不同的识别指纹,如:处理器厂商、特殊的 /proc 文件或虚拟网卡名称等。 另外通过 dmesg 显示启动序列,也可以找出 Linux 或 VPS 所使用虚拟化平台类型的一些线索。下面我们将介绍几个命令行工

分布式服务框架之服务化最佳实践

在服务化之前,业务通常都是本地API调用,本地方法调用性能损耗较小。服务化之后,服务提供者和消费者之间采用远程网络通信,增加了额外的性能损耗,业务调用的时延将增大,同时由于网络闪断等原因,分布式调用失败的风险也增大。如果服务框架没有足够的容错能力,业务失败率将会大幅提升。除了性能、可靠性等问题,跨节点的事务一致性问题、分布式调用带来的故障定界困难、海量微服务运维成本增加等也是分布式服务框架

Cassandra 入门介绍

1. 前言随着互联网大规模的Web2.0应用的兴起及云计算需要的大规模分布式服务和分布式存储的发展,传统的关系数据库面临着诸多全新的挑战,特别是在那些超大规模和高并发的SNS类型的应用场景下,使用关系数据库来存储和查询用户动态数据已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,例如需要很高的实时插入性能;需要海量的数据存储能力同时还需要非常快的查询检索速度;需要将数据存储无缝扩展到整个群集环境

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