开发者硬核福利!极光可信数据云来了

极光推出可信数据云,开放大数据能力,助力开发者挖掘数据价值。提供强大易用的开发环境,支持城市规划和风控建模,促进城市可持续发展和金融风险控制。

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6月13日,中国深圳——国内领先的移动大数据服务平台极光(NASDAQ:JG)宣布推出可信赖的云上大数据平台——可信数据云,将其积累多年的海量数据和分析能力开放给开发者,赋能其深度挖掘数据价值。这是极光践行以数据反哺开发者、打造共享开放的开发者生态迈出的坚实一步。

 

极光可信数据云为开发者提供了强大又易操作的开发环境。开发者无需驻场,只需简单的操作,就可轻松使用极光的海量数据进行建模。基于深度定制的开发环境,极光可信数据云可助力开发者打造一系列涵盖多个领域和场景的行业解决方案。

 

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城市规划篇:大数据优化城市布局

 

 

城市因人而兴起,人的聚集和流动一定程度上塑造了城市的发展轨迹,同时城市的形态也反过来促进或限制着人的发展。因此,城市规划必须重点关注居民、企业等城市主体的行为和活动。但随着城市化进程的加快,传统城市规划已无法及时准确地捕捉到人真实的特征和动向。

 

大数据的出现,为整合城市人群的线下位置分布、线上行为特征等提供了可能性。通过大数据,我们可以重新定义在不断变化的城市中生活的人群,了解其需求和痛点,并通过大数据手段推动城市问题分析,以及城市空间的分析模拟、趋势预测和运行评估,让城市发展更加科学、合理。

 

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极光可信数据云可为城市研究机构提供一个强大又易操作的联合建模环境。除了配备相应的软件环境以外,极光城市规划提供的建模环境还包括入参数据,如职住居住、人口信息、消费情况等。用户无需具备海量的数据处理能力,就能完成基于移动大数据的城市规划,对城市的人口分布、空间分布、交通情况等进行模拟、分析、预测和评估,从而助力优化基础设施和交通布局,促进城市的可持续发展。

 

 

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风控建模篇:一站式风控解决方案

 

 

在互联网金融乃至传统金融风控领域,大数据已成必然趋势。通过大数据核心算法建立风险模型,在融合多源信息的基础上,对消费者从不同角度进行描述和信用评估,从而达到风险控制和风控提升的目的,是金融科技顺应互联网时代发展的必然结果,也彰显了大数据在风控领域的应用价值。

 

对风控建模来说,数据源的宽度和深度、数据的分析和挖掘能力都至关重要,它们直接影响着风控模型的质量。在金融风控领域,极光已有8年大数据积累,具备高质量、高覆盖度的黑名单库,超过8000个独特风险因子,同时也有与众多需要金融风控能力的客户进行联合建模的经验,与浦发银行在内的多家金融企业达成过合作。

 

基于极光的海量数据以及建模经验,极光可信数据云开发出一站式的风控解决方案,支持用户自主建模。用户无需驻场,就可依托可信数据云提供的基础软硬件环境和极光自有的海量底层行为数据,以及经过数百客户验证的风险因子进行风控建模。对于用户来说,这种建模方式更为轻松、灵活和可控,不仅成本更低,而且识别和规避金融风险将更加高效。

 

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城市规划和风控建模是极光可信数据云首先开拓的两个领域。未来,极光可信数据云将开发出更多的行业解决方案,让开发者更好地挖掘“数据”这座金矿中的价值。同时,极光也在积极布局物联网,通过全新的IoT云服务帮助开发者开拓更多使用场景。从移动互联网到智能物联网,从提供产品与服务到开放数据能力,极光将始终以服务广大开发者为己任,全方位助力开发者。

 

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关于极光:极光(纳斯达克股票代码:JG)成立于2011年,是中国领先的移动大数据服务平台。极光专注于为移动应用开发者提供稳定高效的消息推送、即时通讯、统计分析、社会化组件、短信、一键认证、深度链接等开发者服务。截止到2019年3月份,极光已经为超过40万移动开发者和116.5万款移动应用提供服务,其开发工具包(SDK)安装量累计227亿,月度独立活跃设备10.7亿部。基于海量数据和洞察积累,极光已将业务拓展至大数据服务领域,包括精准营销(极光效果通)、金融风控、市场洞察以及商业地理服务(极光iZone)。极光将继续借助人工智能与机器学习为移动大数据赋能,致力于为社会和各行各业提高运营效率,优化决策制定。

60s测试:你是否适合转型人工智能?

https://edu.youkuaiyun.com/topic/ai30?utm_source=csdn_bw

640?wx_fmt=png你点的每个“在看”,我都认真当成了喜欢

 

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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