在金融领域中，随着技术的发展，风控面临着一系列新的问题和挑战。其中，欺诈手段的层出不穷以及团伙作案的隐蔽性提高，使得现有的风控系统难以应对。黑产和中介攻击手段的升级，如设备更换、联系人变化和不同作案场所等，进一步增加了风险识别的难度。此外，AI欺诈手段如换脸、换声等技术的使用，使得不法分子可以利用高逼真的生成式AI技术绕过摄像头采集，实施攻击。这些挑战导致了模型性能出现瓶颈，传统的建模方法难以应对日益高明的AI欺诈手段。 为应对这些挑战，王小东提出了基于大模型的多模态智能风控解决方案。大模型结合了自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）的能力，可以对结构化和非结构化的数据进行分析处理。生成式大模型主要进行文本、视频、图像的生成，而其他非生成式大模型则以概率输出，能够在金融领域参与策略决策和应用。通过融合这些技术，金融机构可以更好地识别和预防各种新型风险。 文章中提到了一系列具体应用案例，包括身份证风控。不法分子利用各种手段对身份证进行造假，如脏污、字体造假、贴纸等，甚至进行拼接和人像替换，以绕过风控系统。此外，攻击手段还包括3D面具、电子头、AI换声等高技术含量的伪造行为。这些攻击手段的多样化和逼真性，使得金融机构必须提高其风控技术的水平。 在风控技术方案中，生成式大模型可以通过对话问答生成标签实现风控，而非生成式大模型则通过训练模型概率来实现。大模型结合小样本微调可以快速开发出针对性的风控策略。方案强调需要积累大量的正负样本，并且模型主干网络需要统一，而Head层可以不一致。 文章还探讨了大模型在金融风控中的可行性，提出将大模型与音视频通讯能力、智能客服、智能催收等多方面技术结合的可能性。例如，MaaS（Model as a Service）智能客服和智能营销能够提升客户服务效率，而RTC（Real-Time Communication）技术则可以实现实时风控。 金融风控正面临前所未有的挑战，而多模态智能风控方案的落地实践，特别是结合大模型的技术，提供了新的解决方案。这些方案不仅提高了模型性能，也拓宽了风控策略的应用范围。未来，金融风控技术将更加注重与人工智能技术的结合，以应对更加复杂和多变的风险挑战。

毕业设计——仿京东商城（Vue+Node+Mysql） ## 前端架构 - 页面结构(H5,CSS3,原生JS) - 框架(基于Vue脚手架:vue-cli)进行搭建 - 数据请求处理框架(Axios) - Vue-Router进行路由处理 - Vue-LazyLoad进行图片赖加载 ## 服务端架构 - 选用NodeJs进行后台开发 - Express中间件进行服务的配置，路由、请求的处理 - 官网 [http://www.expressjs.com.cn/](http://www.expressjs.com.cn/ "express官网") - Mysql中间件处理与数据库的"通信" - Body-Parser中间件进行前端请求参数的获取 - Cookie-Parser、Cookie-Session进行cookie与session的处理 ## 数据库选取 - 采用MySQL进行相关数据库的设计与实现 ## 目前项目已实现功能 1. 首页数据的展示 2. 分类页数据的展示 3. 购物车 4. 我的 5. 注册 6. 登录 7. 商品详情页 8. 商品搜索

《数字信号处理 门爱东第二版ppt》深入讲解了离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）这两个关键概念，它们在数字信号处理领域具有重要地位。离散傅里叶变换是将离散时间信号转换为离散频率信号的方法，而快速傅里叶变换则是一种高效计算DFT的算法。 离散傅里叶变换（DFT）是针对离散时间信号的周期性扩展，用于分析有限长度的信号。DFT定义为一个序列的离散频率分量，通过对序列进行一系列复指数乘积和求和来获得。DFT提供了将离散时间信号转换为离散频率域的手段，这对于分析和处理数字信号非常有用，尤其是在滤波、频谱分析和信号合成等应用中。 快速傅里叶变换（FFT）是DFT的一种优化算法，显著减少了计算量，使得DFT的计算效率大大提高。FFT的基本思想是将大问题分解为小问题，通过分治策略来实现。这使得在实际应用中，如在MATLAB等软件中，可以快速有效地计算DFT，极大地提升了数字信号处理的实时性和实用性。 在课程中，门爱东教授还提到了Z变换和离散傅里叶级数（DFS）。Z变换是分析离散时间信号的另一种方法，它可以将离散序列转换为复变量Z的函数，适用于处理无限长序列。DFS则是周期离散时间信号的傅里叶变换，它的频率是离散的，对应于信号的基频的整数倍。 离散傅里叶变换和快速傅里叶变换是数字信号处理领域的核心内容，因为它们能够提供有限长度序列的傅里叶分析，而且在计算机上易于实现。DFT的计算复杂度是O(N^2)，而FFT将其降低到O(N log N)，这一改进对于大规模数据处理至关重要。 此外，课程还涵盖了IIR和FIR数字滤波器的设计与实现，这些滤波器经常使用DFT或FFT来进行频率响应分析和设计。有限字长效应也是数字信号处理中的一个重要考虑因素，因为实际计算中总是存在有限的精度，这可能会影响信号处理的结果。 总结来说，《数字信号处理 门爱东第二版ppt》详尽阐述了离散傅里叶变换和快速傅里叶变换的基本原理、计算方法以及它们在数字信号处理中的应用，为学生和专业人士提供了深入理解和实践这些重要工具的资源。

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"仿京东H5源码"是一个项目，旨在创建一个与京东H5页面相似的移动端电商网站模板。这个源码是针对那些希望构建类似京东的移动在线购物平台的开发者设计的。它包含了实现京东H5页面效果所需的各种HTML、CSS和JavaScript文件。 "页面为仿京东H5源码"表明这个源码主要关注的是前端界面的实现，特别是用户界面的设计和交互。京东H5页面以流畅的用户体验、清晰的商品展示和便捷的购物流程著称，因此这个源码可能包括了商品列表、商品详情、购物车、结算流程等关键功能的实现。 "仿京东"强调了这个项目的目标是对京东网站进行模仿，意味着设计和功能上会尽量贴近京东的风格。"商城"标签表明这是一个电子商务平台的源码，具备商品展示、购买、支付等功能。"H5源码"则表示这个项目是基于HTML5技术开发的，利用了HTML5的新特性如离线存储、媒体元素、表单控件等，以提供更好的移动端体验。 【文件名称】"红色新版仿京东商城模板html源码下载"可能包含以下组成部分： 1. HTML文件：这些是构成网页的基本文件，通常包括首页、商品列表页、商品详情页、购物车页、订单确认页等，使用HTML5语义化标签进行布局和内容组织。 2. CSS文件：用于定义页面的样式和布局，可能包含主样式表（如style.css）以及针对不同设备的响应式样式（如media Queries）。 3. JavaScript文件：实现页面的交互功能，如商品筛选、添加到购物车、页面动态加载等，可能包括jQuery库、自定义JS脚本等。 4. 图片和图标资源：用于装饰页面，包括商品图片、按钮图标、指示符等。 5. 数据文件或API接口：可能包含JSON格式的商品数据，或者连接到后端服务器的API接口，用于动态获取和提交数据。 6. 其他辅助文件：如字体文件、 favicon图标、重定向文件等，提升用户体验和网站性能。 这个仿京东H5源码项目对于前端开发者来说是一个很好的学习和实践机会，他们可以从中了解电商网站的常见架构、用户体验设计原则，以及如何利用HTML5技术构建高性能的移动端应用。同时，对于想要快速搭建电商网站的企业和个人，也可以直接使用或作为基础进行定制，以满足自身需求。

《京东大数据技术白皮书》是一份详尽的文献，旨在揭示京东集团在大数据领域的先进技术与实践。全书共120页，涵盖了京东在大数据技术应用上的深度探索，为读者提供了一个全面了解京东技术架构体系的机会。这篇白皮书的重要性在于它不仅展示了京东的技术实力，还为业界提供了宝贵的参考和学习资料。 大数据，作为21世纪信息技术的核心部分，已经深入到各个行业的骨髓。京东，作为中国乃至全球领先的电商平台，利用大数据技术实现了业务的高效运营和智能化决策。在这份白皮书中，我们可以期待看到以下几个方面的内容： 1. **大数据基础架构**：京东的大数据平台可能包括分布式存储系统、流处理引擎、批处理框架等关键组件。例如，可能会介绍Hadoop、Spark、Flink等在京东的部署和优化情况，以及如何处理PB级别的数据量。 2. **数据采集与整合**：京东每天产生海量的交易、用户行为、物流等数据，白皮书可能会阐述京东如何通过ETL（提取、转换、加载）过程进行数据收集和整合，确保数据的实时性和准确性。 3. **数据分析与挖掘**：京东可能运用机器学习和人工智能技术进行用户画像构建、商品推荐、市场预测等，提升用户体验和商业价值。这里可能涉及深度学习、神经网络等前沿算法的应用实例。 4. **大数据安全与隐私保护**：京东作为数据密集型企业，对于数据安全有着极高的要求。白皮书可能会讨论京东如何在保障用户隐私的同时，实现数据的有效利用。 5. **实时大数据处理**：在电子商务环境中，实时数据分析至关重要。京东可能介绍了其如何利用流计算技术实现秒级响应，如用户行为分析、订单处理等。 6. **大数据治理与标准化**：有效的数据治理能保证数据质量，提高数据资产的价值。白皮书可能阐述了京东的数据标准制定、数据质量管理等方面的经验。 7. **大数据创新应用**：京东可能会分享一些基于大数据的创新实践，如智能供应链、金融风控、物流优化等，展示大数据技术如何推动企业创新和产业升级。 8. **未来展望**：白皮书可能会描绘京东在大数据领域的发展蓝图，探讨新技术趋势如边缘计算、量子计算等对大数据的影响。 《京东大数据技术白皮书》将是一本深度解析京东大数据战略和技术实践的宝典，对于从事相关领域工作或者对此感兴趣的人来说，无疑是一份极具价值的学习资源。通过深入阅读，我们可以了解到大数据技术如何在实际业务中发挥重要作用，以及如何为企业带来显著的业务效益。

《京东大厂VI品牌视觉标准设计规范》是京东公司对企业品牌形象设计的重要指导文件，它包含了企业视觉识别系统（Visual Identity，简称VI）的全面规范，旨在确保京东品牌形象的一致性、专业性和辨识度。VI设计是现代企业形象塑造的核心部分，通过视觉元素如标志、色彩、字体、图案等传达企业的文化、理念和价值，以此增强公众对品牌的认知和认同感。 我们来详细解析VI系统中的几个关键组成部分： 1. **企业标志**：京东的标志以其经典的红色和“JD”字母组合为主，这个简洁而具有辨识度的设计是京东品牌的核心。在VI规范中，会详细规定标志的标准尺寸、比例、颜色模式以及在不同背景下的使用规则。 2. **色彩系统**：京东的主色调是热情的红色，代表着活力、激情与创新。VI规范会列出品牌的色彩代码，包括CMYK、RGB、Pantone等，同时规定了辅助色的应用场景和搭配原则。 3. **字体规范**：VI手册会规定企业标准字体，如京东可能选用定制或特定的无衬线字体，用于各种文本内容，如广告、宣传资料和网站。字体的大小、行距、字间距等都有严格的标准。 4. **图形元素**：这可能包括图案、图标、线条等，它们是品牌视觉语言的一部分，用以增强品牌特色。京东可能会有自己的特色图标，如购物袋、快递车等，这些元素的使用和组合也有详细指导。 5. **应用示例**：VI手册会提供各类应用模板，如名片、信封、办公用品、广告海报、网站布局等，以确保在各种场合下品牌视觉的统一。 6. **空间布局**：在大型活动或展览中，京东的VI设计也会涉及空间规划，如展台设计、指示系统等，确保视觉效果的连贯性。 7. **数字媒体**：随着互联网的发展，数字媒体的VI规范也至关重要，包括网站、APP、社交媒体头像等，都需要遵循一致的品牌视觉标准。 8. **品牌故事与价值观**：VI不仅仅关乎视觉，也承载着企业的文化与价值观。京东的VI设计会巧妙地传达其“多快好省”的服务理念和用户至上的价值观。 京东作为国内电商巨头，其VI设计规范不仅对内部团队，还对合作伙伴和供应商具有指导意义，确保所有与京东相关的视觉表达都能准确、一致地传达品牌信息。通过这套严谨的VI设计规范，京东强化了自身的品牌形象，提升了市场影响力。了解并遵循这些规范，有助于任何与京东品牌相关的项目实现专业且一致的视觉呈现。

电商分享23：京东词库；电商分享京东词库

内容概要：本文详细介绍了京东零售Java后端开发岗位的面试经验和要求，涵盖技术背景、ES深度分页解决方案、Synchronized实现原理及其优化、MySQL事务隔离级别、MySQL多版本并发控制（MVCC）、MySQL乐观锁、MySQL Undo日志与Binlog的区别、Redis大key处理、Java弱引用、Synchronized使用场景、RocketMQ保证消息不丢失的方法以及秒杀系统的设计要点。针对每个主题，文章不仅阐述了基本概念，还提供了具体的应用场景和技术实现细节。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是Java后端开发经验的工程师，特别是准备面试或从事相关工作的研发人员。 使用场景及目标：①帮助读者理解并掌握京东零售Java后端开发岗位所需的技能和知识点；②为面试者提供全面的技术准备指南，包括但不限于搜索/推荐系统、高并发处理、数据库优化、消息队列等；③指导开发人员在实际项目中应用这些技术，提高系统的性能、可靠性和扩展性。 其他说明：本文内容丰富，涵盖了从基础知识到高级应用的多个方面，适合不同层次的技术人员学习参考。建议读者根据自身需求重点阅读感兴趣的部分，并结合实际工作中的问题进行深入研究和实践。

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