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    鹅在黑网上窃取凭证价格

    这导致新的帐户被黑客入侵,并具有更高的价格要求。...送货服务和健身品牌被黑的帐户是市场上价格最高的商品,有被入侵的Instacart帐户的平均售价为22美元,Peloton为18美元,Postmates为15美元,亚马逊为14.50美元。...在大流行之前,大规模的执法行动和数据过剩共同导致了Dark Web上被盗凭证的价格下降。...位于波特兰的一家专注于认知认证的网络安全公司Acceptto的首席安全架构师福斯托·奥利维拉(Fausto Oliveira)指出:“总体而言,证书的价格似乎正在逐年下降,以数十美元的价格出售了多个密码数据库...他对TechNewsWorld表示:“部分原因是在Dark Web市场上可供转售的数据库过多。”

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    干货 | 石化产品机器学习价格模型开发和SEI石化产品价格分析体系构建

    这里以模型三为例,我们首先对它进行描述性统计分析,可以看到数据取值是在2018-2022年近五年当日化工品价格数据,它的价格数据波动幅度较大,标准差较大,但是某些化工品变化趋势大体一致,说明价格变化趋势具有较高的相关性...往下翻是注释,基于12000余条数据建立的机器学习模型的19种化工品的价格预测工具。我们以丁基橡胶为例。...选择了它之后,这个ECharts后面就会体现出动态化往年数据参考,把鼠标放上去,还可以看到具体数值。接下来是输入大宗化工品品种的含税价格,选择使用的模型。...我们选中线性回归模型,然后提交按钮,按下之后马上返回参考价格,也可以与右侧往年数据的动态价格进行参考,非常方便业务人员线下使用。 最后总结一下。...首先这个项目填补了小宗商品的市场价格的信息的空白,并且也提升了市场决策的准确性和效率。在数据统计分析方面,我们的相关性分析和描述性统计都为后续的数据产出做了准备,也为模型的建立提供了有价值的信息。

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    最简洁的Python时间序列可视化:数据科学分析价格趋势,预测价格,探索价格

    时间序列数据数据科学领域无处不在,在量化金融领域也十分常见,可以用于分析价格趋势,预测价格,探索价格行为等。...学会对时间序列数据进行可视化,能够帮助我们更加直观地探索时间序列数据,寻找其潜在的规律。 本文会利用Python中的matplotlib【1】库,并配合实例进行讲解。...【工具】Python 3 【数据】Tushare 【注】示例注重的是方法的讲解,请大家灵活掌握。 01 单个时间序列 首先,我们从tushare.pro获取指数日线行情数据,并查看数据类型。...04 多个时间序列 如果想要可视化多个时间序列数据,同样可以直接调用plot()方法。示例中我们从tushare.pro上面选取三只股票的日线行情数据进行分析。...同时,自己是一名高级python开发工程师,从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等,零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴!

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    模型价格进入“厘”时代,豆包模型定价每千tokens仅0.8厘

    豆包模型在价格上主打“极致性价比”:豆包通用模型pro-32k版,推理输入价格0.0008元/千tokens,较行业价格低99.3%。...QuestMobile数据显示,截至今年3月,基于模型的AIGC行业用户量为7380万,尽管同比增长了8倍,也仅占移动互联网用户量的6%。...会上谭待宣布,豆包模型的定价大幅低于行业价格:豆包通用模型pro-32k版,模型推理输入价格仅为0.0008元/千tokens,而市面上同规格模型的定价一般为0.12元/千,是豆包模型价格的150倍。...RAG知识库插件能够支持将企业的私域数据注入到模型中,实现毫秒级百亿规模的高性能检索,秒级流式知识库索引更新。...这三主要插件之外,企业级AI应用开发平台扣子专业版也对外发布。

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    敢把模型价格“打骨折”?

    QuestMobile数据显示,截至今年3月,基于模型的AIGC行业用户量为7380万,尽管同比增长了8倍,也仅占移动互联网用户量的6%。...而降低成本是推动模型快进到“价值创造阶段”的一个关键因素。 “数据飞轮”在模型进化过程中的作用不可忽视,通过客户在应用程序中输入的提示词这样的数据反馈,使模型快速迭代。...通过降价,一方面用户不仅感受到了模型应用带来的便利和高效,模型企业还可以更快速地吸引用户,通过用户反馈数据加速模型迭代升级,另一方面帮助模型企业抢占市场份额提高营收,以对冲高昂的研发投入,真正实现...“强性能+好价格”是技术普惠的最大特征,智谱AI正在沿着这条路前行,其开放平台上已经聚集了超过数十万的企业和开发者,并且在持续快速增长,过去的半年每日的token消耗增长超过一百倍。...对于模型厂商而言,价格战既是压力也是前进的动力,但对于企业和开发者而言,则是实实在在的利益和价值,有助于加快模型行业应用创新落地。

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    国内机票历史价格数据

    简介 该数据库包含从2017年1月1日至今,国内2千多条直飞航线的出发前90天内的历史价格信息,具有包含价格历史长、连续性高、密度高、价格数据准确等特点。...数据来源于互联网公开可查询数据,可用于科研、价格预测、出行优化等各种领域。 相关应用文章: 机票大数据分析,揭示购票的秘密 2018春节机票怎么买?看这几张图就够了 我为什么要开发这款小程序?...低频数据 低频数据收集每日下午2点附近的机票价格数据库中总共包含1025159650(10亿)条数据。平均每天1025159(一百万)条数据。...例如第一条2016年12月29日,就是起飞前3天的价格数据,不含税为1020元,折扣为7.1折;同理第二条为起飞前5天的价格数据,为540元,3.8折。...以上数据可渲染出此价格图,可参考此文章《机票大数据分析,揭示购票的秘密》

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    快大数据开发框架的构成模块

    快大数据开发框架的构成模块 大数据也不是近几年才出现的新东西,只是最近几年才真正意义上变得热门、火爆!...做大数据原生态开发且又推出商业发行版的,行业也就只有快搜索,可能在未来的三五年内也许还会有做大数据原生态开发的出现。...为何大数据的普及度不高,主要是由于大数据的应用开发太过偏向于底层,学习的难度不是一般的,所涉及到的技术面广太大,不是一般人所能够驾驭得了的。...快DKhadoop把大数据开发中的一些通用的,重复使用的基础代码、算法封装为类库,在很大程度上降低了开发的难度。相信这个对于从事开发的人员看了就更容易懂了。...下面,就给大家介绍看一下快的大数据开发框架的模块构成都有哪些: 快大数据一体化开发框架主要由六部分组成:数据源与SQL引擎、数据采集(自定义爬虫)模块、数据处理模块、机器学习算法、自然语言处理模块、

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    如何开发一款商品历史价格查询工具

    为了帮助用户判断折扣的真实性,我们可以开发一个商品历史价格查询工具,以便用户查询商品的价格历史,了解真实的价格波动趋势。...一些商家为了吸引用户,先抬高商品价格,然后在促销时表面降价,给人以折扣的假象。为了避免用户上当受骗,有必要开发一个历史价格查询工具,让用户查看商品的真实价格波动历史,从而做出明智的购买决策。...商品历史价格查询工具的功能需求 价格数据采集:定期抓取目标电商平台上商品的价格信息,存储在数据库中。 历史价格查询:用户输入商品的关键字或链接后,可以查询该商品的价格历史。...数据存储 设计一个数据库表,用于存储商品价格的历史记录。...总结 本文详细介绍了商品历史价格查询工具的开发流程,包括数据抓取、数据库设计、历史价格查询和数据可视化的实现。该工具能够帮助用户了解商品的真实价格波动,从而在促销期间做出更加理性的购买决策。

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    化身「价格屠夫」?鹅厂AI新春促折扣有点猛!

    模型如雨后春笋般涌现,并以惊人的速度和规模,重塑着我们对AI能力的认知。...但在AI使用上,众多中小企业乃至个体开发者普遍遇到算法薄弱、价格昂贵、独立开发难度、服务支撑滞后等系列问题。 如何打破企业AI到普惠AI的鸿沟,让更多普通的中小企业,甚至从业个体拥抱AI?...新的一年,我们也在产品价格方面为用户带来了前所未有的实惠,并且杜绝任何营销套路! 我们坚信,技术的价值在于它能够为用户带来实际的增效和价值转化,一场消费者的技术盛宴,离不开企业与消费者的双向奔赴。...腾讯云新春促AI会场特设两大专区: @首单专区:新用户购买,限购1次,最低0.4折! @特惠专区:不限新老用户,最低1.5折!...更多腾讯云AI产品新春促折扣与活动详情可点击左下角 阅读原文 了解与采购下单!

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    PHP编程实践:实际商品价格数据采集

    在电子商务领域,对商品价格进行数据采集和对比是一项常见的需求。本文将介绍如何使用PHP编程语言实现对1688和淘宝商品价格数据的采集和对比,帮助读者了解实际的编程实践过程。...一、数据采集原理 数据采集是指从互联网上获取数据的过程,其原理是通过网络请求获取网页内容,然后从中提取所需的数据。在本文中,我们将使用PHP编程语言来实现数据采集的过程。...二、数据采集流程 数据采集的一般流程包括发送HTTP请求获取网页内容,解析网页内容提取所需数据,然后进行存储和分析。我们将详细介绍如何使用PHP来完成这些步骤。...这两个平台是国内较为知名的电商平台,他们的数据采集会涉及到一些不同的技术细节,我们将一一进行讲解。 2. 1688数据采集 在PHP中,我们可以使用cURL库来进行网页抓取。...> 与1688不同,淘宝提供了API接口,我们可以直接调用API来获取数据,用于从淘宝API获取商品列表的数据,获取到的数据通常是JSON格式的,我们可以使用PHP的json_decode函数来解析数据

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    楼盘价格数据采集与可视化分析

    本文就从数据采集、数据清洗、数据分析与可视化三部分来看看新的一年里房市的一些问题。 数据采集: 数据采集即从网页上采集我们需要的指定信息,一般使用爬虫实现。...经过清洗后的数据格式为: ? 包括市、区、楼盘/房屋名称、经纬度、价格四个维度。 数据分析与可视化: 首先是新推楼盘挂牌价格与销售价格 ?...二手房交易重要集中在市区及一些经济比较发达的郊县,不同区县的价格分化并不大,可能原因是老城区销售的二手房存在一部分老房子、同时二手房的价格卖家写的比较随意。 二手房数据的箱型图 ?...这个就更为明显的印证了上面的结论,主城区的二手房存在一部分价格远低于市场均价的(即老房子),也有一部分价格昂贵的(新房、豪宅)出售,郊县的价格均方差则会低很多。...二手房销售热度 主城区没什么好说的了,人口密度、买房售房的都多。

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