信用卡

本文通过利用信用卡的历史交易数据进行机器学习，构建信用卡反欺诈预测模型，提前发现客户信用卡被盗刷的事件。 1. 数据的下载和数据介绍 数据的下载地址为 https://www.kaggle.com/dalpozz/creditcardfraud/data 数据集是2013年9月使用信用卡进行交易的数据。此数据集显示两天内发生的交易，其中284,807笔交易中有492笔被盗刷。数据集非常不平衡，被盗刷占所有交易的0.172％。不幸的是，由于保密问题，我们无法提供原始数据。特征V1，V2，... V28是使用PCA获得的主要组件。特征Class是响应变量，如果发生被盗刷，则取值1，否则为0。 数据包含了Time,V1,V2,..V28,Amount,Class一共31列，其中Class是标签列，其中0代表没有被盗刷，1表示被盗刷。 2. 分析工具介绍 我们使用的工具是FEA-spk技术，它的底层基于最流行的大数据开发框架spark，对各种算子的操作都是基于DataFrame的，使用FEA-spk来做交互分析，不但非常简单易懂而且几乎和spark的功能一样强大，更重要的一点，它可以实现可视化，处理的数据规模更大，可以进行分布式的机器学习等 3. 案例的具体实现步骤如下 1. 数据预处理（Pre-processing Data） （1） 加载数据 查看一下数据的大小

B. Digital root 题意： 题目定义了x的digital root是S(x)。S(5)=5,S(38)=S(3+8=11)=S(1+1+2)=2. 有n个询问，每次询问给出ki和xi，要你求出digital root为xi的整数中，第k大的是什么。 题解： 观察可以发现，x的digital S(x) 在模9下同余。也就是x mod 9 = S(x).发现这一点以后答案就很显然了。 1 #include <cstdio> 2 #include <cstring> 3 #include <algorithm> 4 #include <iostream> 5 6 using namespace std; 7 typedef long long LL; 8 typedef unsigned long long ull; 9 int n,x; 10 LL k; 11 int main(){ 12 scanf("%d",&n); 13 for(int i=1;i<=n;i++){ 14 scanf("%I64d%d",&k,&x); 15 ull res=x+(k-1)*9; 16 printf("%I64u\n",res); 17 } 18 return 0; 19 } View Code C. Brutality 1 #include <cstdio> 2 #include

为提高居民生活水平、支持经济增长，促进我国经济从投资主导向消费主导转型，消费金融行业迎来了一轮长达十余年的“风口”。 这场经济转变的背后，是20余家持牌消费金融公司的相继成立为居民提供消费金融服务和银行信用卡发卡量的激增。同时也促使居民向“花明天的钱，享受今天的生活”这一消费观念的转变。 《中国银行卡产业发展蓝皮书（2019）》指出，10年来，我国信用卡发卡量从1.86亿张增长到9.7亿张，交易总额从3.5万亿元增长到38.2万亿元。 为抓住信用卡产业风口，萨摩耶金服、维信金科、51信用卡、小赢科技等互联网金融平台纷纷做起信用卡代偿业务，为信用卡次优级用户提供贷款服务，以保证用户在资金紧张时期能够保证信用卡的正常还款。 为提高营收，降低单一业务模式所面临的行业、监管等风险，通过信用卡代偿业务吸引用户，待用户规模扩大后，平台会进一步推出账单分期、现金贷、贷款超市等业务进行综合扩张。在此期间，滋生了不少诸如高利率、砍头息、过度采集用户个人信息等违规、违法风险。 近日，镭射财经发现，萨摩耶金服旗下产品省呗就存在着上述诸多问题。 省呗的借款界面显示，用户借款可以购买“安康无忧权益”。该权益默认为勾选，并以显眼字样提示“96%用户勾选”。勾选即“同意购买”，第三方平台会从用户银行卡账户一次性扣除这笔费用。 用户在省呗借款4790元，扣除119.7元费用后，实际借款本金4670.3元

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1659699519348477660&wfr=spider&for=pc 银行怀疑是信用卡套现行为。汇总如下： 其一， 频繁单次大额刷卡 。正常信用卡消费一般多是小额多次，而信用卡套现则呈现大额少次，且刷卡时间一般是在账单日之后的几天内。 其二， 在一到两个商户POS机上频繁刷卡。 “POS机都是有IP地址的，如果你经常在固定商户的POS机上刷卡，那么银行就会怀疑你套现。”招商银行人士说。 其三， 短时间内在多个POS机上刷卡。 “银行怀疑持卡人有套现嫌疑无非就是从刷卡金额、地点和时间来判断的。”招商银行人士说，短时间内多次在不同POS上刷卡，那么银行自然会怀疑你套现。 其四， 经常一次性把信用卡刷爆。 招商银行人士说，正常的刷卡消费应该是刷卡次数多一点，刷卡场景丰富一点的，一次性信用卡刷爆，很难不让银行怀疑。 “信用卡套现，千万不可心存侥幸，大数据以及信用体系渐趋完善，一定要养成规范用卡的习惯。”招商银行人士说，个人信用卡管理方面，未来将会越来越严格。 http://www.xzwyu.com/redianxinwen/202002/69312.html 内容如下： 1、【广发银行】您的广发信用卡已超出信用额使用，请您尽快还款解除超额状态以便卡片正常使用！ 2、【广发银行】尊敬的客户

很多新手在申请信用卡时难以下卡，容易被银行拒绝下卡。那么，要怎么做才能够提升信用卡下卡的成功率？ 信用卡申请能否成功主要是看申卡人的个人资质如何，其次申卡人提交的资料以及一起其它因素都是会影响到信用卡下卡的。 木偶建议持申卡人申请信用卡前，首先需要选择较为容易下卡的银行以及相应的卡种。要知道，国有四大行在申请时非常严格的，如果申卡人资质较差是很难申请成功的。 其次，申请信用卡时填写好信用卡申请表是非常重要的，尤其是对于表中的个人信息，财产证明，单位固定电话等都是必填的内容。因为这些是能够反应申卡人是否拥有稳定工作的因素，财力情况对于申卡的影响是很大的，如果资料填写的不完整是会影响到下卡的。 申卡是对于对账单地址的选择也是较为重要的，一般对账单地址有单位地址和住宅地址这两个选择。建议申卡选择单位地址，勾选单位地址，这样能够从侧面体现你个人工作的稳定性。 信用卡申卡时银行对于申卡人流水也是非常看重的，如果申卡人在申卡前在银行每月定期存入一笔存款，并保持3-6个月后，那么申卡人就有了良好的流水，从而对于申卡会有着很大的帮助。 总得来说，信用卡申卡并不是特别困难，只要申卡人的征信没有问题，想要申卡成功都不会太困难，掌握好申卡技巧，保证工作收入的稳定一般都能够下卡成功 梵高，傲娇萌主题卡，金卡，下卡率高、额度高，无年费。在线办理，五分钟出额度 来源： https://www.cnblogs

近来，在 eBay 上进行 跨国 交易已成为越来越多 卖家 的关注焦点。而卖家们在跨国交易过程中遇到的比较集中的问题就是卖家认证。 为保护用户能在 eBay 上正常的进行跨国交易，从8月14日起，进行跨国交易的卖家都需要通过 PayPal 认证。 新的认证方式会以paypal.com平台的用户认证为基本条件。（供各位卖家作认证使用的专用PayPal账户是： manualuv@ebay.com。）认证具体操作步骤如下： 1.注册一PayPal账户。 2.通过PayPal 信用 卡认证，在 My eBay 里添加PayPal账户。 3.通过PayPal认证的账户，给eBay的专用账户发一个 付款 申请。 4.eBay跨国交易认证小组会查看用户的账户情况。 5.通过PayPal账户查询到相关的eBay用户名，帮助用户完成认证。 特别说明： 1. PayPal的账户是一个邮箱，这个邮箱必须与用户的eBay用户名使用的邮箱一致。 2. manualuv@ebay.com，这个PayPal帐户只是用于认证时接收付款要求使用，不作为咨询邮箱。 3. 原来已经通过认证的朋友们，也要麻烦大家按照新的流程再操作一次。 4. 按新流程提交申请后，已收到认证小组开通跨国交易权限的邮件确认，但仍无法在其他eBay平台登录物品的朋友们，请确认已完成在eBay帐户中添加PayPal账号的操作(详见本帖第二楼)。

首先。 第一。用卡的风险，及用卡的不良习惯等为原因，说信用卡及其额度高无用，这个不予解释。请用基础的逻辑思维对待它。它不过是工具，出现其他意外情况，都是可以避免的。那我还有个朋友买了160万的奔驰GL450，结果过年的时候被偷了，才用30来天。您说所有人都不能买？万一被偷怎么办？信用卡掉了，有密码；被非法胁迫，有暴力机关；查明确实是刑事案件的，可以向银行证明。 第二。消费与投资。每个人的选择，用途都不同，请不要以偏概全。08年我跟我一个朋友，我200万买了一个商铺，他200来万买了台保时捷；到2年后的2010年商铺已经变成800万，保时捷俨然贬值一半；这些只要他没犯法，个人选择而已。 投资，消费；虽然尊重个人选择，但是，还是有一个相对合理及科学比率。国外一般认为，大额奢侈品为年收入的5%，车为资产的20到40分之一或现金流量的10分之一。但是，又有多少人严格遵守？ 多少比率用于投资，多少比率用于消费。还是科学点，客观点好；先投资，后消费；《穷爸爸富爸爸》说得对，富有，不是看有多少豪宅多少豪车，是看您的财富自由状态。在维持您及全家生活质量与适当的生活水平增长情况下，您的财富若还能增值，您就是富有。 第三。额度高低。对于那些有绝对实力每年纯粹消费100万以上的人士，我暂时不予评价。 但是对于大多数人，大额信用卡不外乎以下几种用途： 1。合法“套现”投资；中小企业资金周转，进货等

这是一篇 基础贴 ，我将从 CVV概念 、 CVV料站 、 CVV通道 这三个方面重点介绍，其实只要把这三个方面理解透了， CVV项目 也算真正的入门了。 最开始你要知道什么是CVV,又或者什么是cvv2码 CVV :信用卡安全码,将卡翻转过来，然后查看签名框。 应该看到整个16位信用卡号，或者仅看到最后四位数字，后跟一个特殊的3位代码。 这3位密码是您的CVV号码/卡安全密码。这是一张信用卡的卡背，用一张真实的信用卡来演示是为了更直观的解释CVV,卡背上的 696 就是这张信用卡的CVV安全码。 https://www.supercvv.cc/2907.html (视频演示信用卡CVV在线支付步骤） cvv料站： 专门出售CVV料的网站，常见的料站有moneybase、小丑、螃蟹、unicc CVV通道： CVV变现的途径，PayPal、刷货、自建电商网站洗CVV 来源： CSDN 作者： 键盘失灵 链接： https://blog.csdn.net/weixin_45854463/article/details/104213493

前言 在学完OpenCV中对图像的已经基本操作之后，例如彩色空间变换、阈值处理、图像梯度、轮廓检测、最小矩形匹配以及模板匹配。我们肯定非常急切地想去做一些事情，这里的信用卡卡号识别便是基于这些知识来做的！ 正文 一.任务说明 在生活中，我们经常会遇到一些需要识别的地方，比如说在道路上的车牌识别、指纹识别、人脸识别等等，在不同的场景中所需要识别的内容也就不同。 在生活中的某一场景中（模拟），我们需要对银行卡卡号进行识别，来减轻我们工作的强度， 需要我们设计算法，实现银行卡卡号的识别 。 二.算法设计 1.数字的模板获取 这里我们的识别算法是根据模板匹配来实现的，在进行处理之前，需要准备与要识别信用卡数字风格差别不大的数字模板;模板的准备就不详细说明了，这也不是重点，模板数字图片如下。 对于准备的模板图片，还要将其中的每一个数字抠出来，保存在一个字典中，便于之后进行模板匹配。 def get_template ( path ) : img = cv2 . imread ( path ) #读取数字模板 img = cv2 . resize ( img , ( 400 , 64 ) ) #resize到合适的大小 gray = cv2 . cvtColor ( img , cv2 . COLOR_BGR2GRAY ) #灰度处理 _ , gray = cv2 . threshold (

项目 本项目通过利用信用卡的历史交易数据，进行机器学习，构建信用卡反欺诈预测模型，提前发现客户信用卡被盗刷的事件。 项目背景 数据集包含由欧洲持卡人于2013年9月使用信用卡进行交的数据。此数据集显示两天内发生的交易，其中284,807笔交易中有492笔被盗刷。数据集非常不平衡， 积极的类（被盗刷）占所有交易的0.172％。 它只包含作为PCA转换结果的数字输入变量。不幸的是，由于保密问题，我们无法提供有关数据的原始功能和更多背景信息。特征V1，V2，… V28是使用PCA 获得的主要组件，没有用PCA转换的唯一特征是“时间”和“量”。特征’时间’包含数据集中每个事务和第一个事务之间经过的秒数。特征“金额”是交易金额，此特 征可用于实例依赖的成本认知学习。特征’类’是响应变量，如果发生被盗刷，则取值1，否则为0。 以上取自Kaggle官网对本数据集部分介绍（谷歌翻译），关于数据集更多介绍请参考《Credit Card Fraud Detection》。 场景解析（算法选择） 首先，我们拿到的数据是持卡人两天内的信用卡交易数据，这份数据包含很多维度，要解决的问题是预测持卡人是否会发生信用卡被盗刷。信用卡持卡人是否会发生被盗刷只有两种可能，发生被盗刷或不发生被盗刷。又因为这份数据是打标好的（字段Class是目标列），也就是说它是一个监督学习的场景。于是