opencv中的担任检测功能的haar级联分类器，OpenCV-python预训练的模型，haarcascade_frontalface_default.xml；github上下载实在太慢了

问题 解决方案 在hadoop的配置文件core-site.xml增加如下配置： hadoop.proxyuser.hc.hosts * hadoop.proxyuser.hc.groups * 其中“hc”是连接beeline的用户。 启动测试 重启hdfs：先stop-all.sh，再start-all.sh，否则不会生效。 启动hiverserver2 查看是否启动：netstat -anp | grep 10000 3. 连接hiveserver2 作者：梁云亮

今天在写个后台管理系统，使用了element-ui的组件库。在做角色权限，通过tree控件展示权限列表的时候，用:default-checked-keys绑定数据，这个属性不能实现双向绑定，只能用于初始化选择状态。如果想双向绑定只能使用组件的方法setCurrentKey来实现。想直接绑定数据来的方便，只能修改源码。在tree的源码 属性中重新定义一个属性，在watch中监听，调用 this.store.setCheckedKeys()。以下是作者修改的代码，第一次写博客分享给大家，不喜勿碰，还望更多大神多多指教。 props: { ..... pCheckedKeys: Array, .

此数据集包含有关2005年4月至2005年9月台湾地区信用卡客户的默认付款，人口统计因素，信用数据，付款历史和账单的信息。该数据可用于探讨拖欠还款的概率如何随不同人口统计学变量的类别而变化以及哪些变量是拖欠付款的最强预测因素。 UCI_Credit_Card.csv

自己花了很久时间配的一个CodeBlocks主题，再加上之前下载的十几个官方CodeBlocks主题

matlab 10折交叉验证知识代码贷款违约模型 基于ML的贷款违约预测模型。 该项目使用了不同的机器学习技术-1. Logistic回归，KNN，分类树，合奏（分类方法），套索（正则化技术），10折交叉验证（ML技术，用于有效地训练我们的分类器，将总体分为训练）和测试样本）。 1.初步要求 为了利用该项目，用户应在其PC上安装Matlab版本R2016b，以便他们可以编译和运行此存储库中包含的代码。 2.入门 为了运行模型，用户需要遵循以下简单步骤： 将信息从名为LCloanbook.rar的文件LCloanbook.rar到本地目录中（确保所有文件都保存在一个位置） 打开并运行名为loan_Default_Model.m的文件 所有测试结果应显示在屏幕的左下角（工作区） 享受！ :) 3.仓库组成 loan_Default_Model.m -Matlab代码，包括此模型中使用的不同机器学习技术的定义。 LCloanbook.rar实际的基础贷款数据和变量描述 README.md您当前正在读取的文件 5.执照 MIT许可证涵盖了此存储库中包含的文件。 6.作者 斯韦特洛萨尔·斯托耶夫

主要介绍了MySQL之Field‘***’doesn’t have a default value错误解决办法,需要的朋友可以参考下

离线安装包，亲测可用

nginx的default.conf

KMV的MATLAB的代码到默认和危险模型的距离 违约的距离，违约概率和危害模型以及财务数据的风险管理 =>计算COMPUSTAT和CRSP数据集上的默认距离和默认概率。 =>使用的方法：朴素方法，Black Scholes方法和迭代方法（穆迪KMV方法） =>使用危害模型和机器学习技术来预测消费者的信用风险。 =>风险价值计算，基于收益的历史分布的预期资产短缺。 => JP Morgans风险度量模型和GARCH（1,1）的波动率估计的计算和比较