银行

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

编程过程中想在窗口中加一个下拉列表（DDLB），原来听同学说过可以动态改变下拉列表的值，数据库中的表改变，前台客户端的下拉列表就会变，记得当时同学说的是用一个叫下拉数据窗口（DDDW）的东西做的，一直没试过，今天遇到了这样的问题，想试一下，于是在网上查找例子，但似乎都不合我的意，下面简单说下需求： 涉及表：1、dm_yhzl (银行种类代码表） 字段：yhzl _dm(银行种类代码，如1100、1200等) ，yhzl_mc(银行种类名称，如中国工商银行等) 2、dm_yh（银行名称代码表） 字段：yhzl_dm(银行种类代码），yh_dm（银行代码，如1101等），yh_mc（具体银行名称） 需求：窗口中有一个下拉列表，里面的ITEM中包含dm_yhzl中所有的银行种类，下拉列表中的内容随着银行种类代码表中数据增加而增加，然后数据窗口中的具体银行信息为下拉列表中银行种类下的所有分行等信息。 实现：因听同学说DDDW可以连接到数据表进行取数，开始便想试着弄一下，但DDDW好像只能在数据窗口中使用，如Freeform等类型的数据窗口，但我想要的是窗口中的DDLB，所以不满足我的需求，于是想到了用游标的方式来实现，于是上网查询游标的使用方法（原来没用过，小白一下），但PBer们好像都反映游标不好用，查询速度慢，建议使用DataStore来代替游标，于是便又接触到了新鲜事物

几种还款方式的解读（包含例子） 1、一次性还本付息（利随本清）： 按日计息， 计算公式：当期利息=贷款本金（总贷款金额）*日利率*（提前还款日期-上期还款日期） 下期利息=剩余本金*日利率*（还款日=上期还款日） 例如：贷款10万，放款日期为2015/02/10,到期日期为2016/02/10,利率为7.32%，采用一次性还本付息。 假设正常还款，还款计划为： 假设2015/07/01提前还款3万： 1.1、按剩余本金进行还款:还款计划为： 1.2、按提前还本金额进行还款，还款计划为: 2、按期还息，到期还本： 按日计息， 计算公式：当期利息=上一期剩余本金*年利率/360*（当期还款日 - 上一期还款日） 例如：贷款10万，放款日期为2015/02/10,到期日期为2016/02/25，利率为7.32%，采用按期还息，到期还本。 还款计划为： 3、等额本金： 按日计息， 计算公式：当期利息=上一期剩余本金*年利率/360*（当期还款日 - 上一期还款日） 例如：贷款10万，放款日期为2015/02/10,到期日期为2016/02/25，利率为7.32%，采用等额本金。 4、等额本息： 按月计息， 计算公式：期供=round(-pmt(月利率，期数，总金额）,2) 当期利息=上一期剩余本金*年利率/12 例如：贷款10万，放款日期为2015/02/10,到期日期为2016/02

利息计算的基本公式：单利利息=本金×利率×存期 常用的单利计算公式：利息=本金×年利率×年数=本金×月利率×月数=本金×日数×月利率÷30=计息积数之和×日利率 积数（把逐日的金额累计为一天的金额称之积数）=本金×日数 年利率÷12=月利率 年利率÷360=月利率÷30=日利率 利息计算的常识 （1）算头不算尾：活期存款利息从存入的当天一直计算到支取日的前一天为止。如3月20日存入，3月26日支取，利息从3月20日算至3月25日止，存期为24天。当天存当天取无利息。 （2）算头又算尾：银行内部结息（客户未清户）。如你的活期存款银行结息日的当天是计息的。 （3）定期存款，按对年对月对日计算利息，不足一年或一个月的，折算成日息计算。 （4）活期存款利息采用积数法计算。以每日的最后余额乘以存款日数，计算出积数，再将积数之和乘以日利率，即得利息数。 （5）计息起点：本金以“元”为起息点，元以下为计息。利息算至分位，分以下四舍五入。 （6）分段计息。活期存款按取款日利率计息。定期存款自动转存的，每转存一次，均按转存日的利率计算下一个存期的利息。分段计息时，各段利息计至厘位，合计利息计至分位，分以下四舍五入。 （7）计复利。活期存款年度结息、定期存款自动转存均将上期利息转入本金计算下期利息。 正常贷款计息方法在合同中有明确的约定，基本是按借款人实际用款天数×日利率计算。

开始之前，pandas中DataFrame删除对象可能存在几种情况 1、删除具体列 2、删除具体行 3、删除包含某些数值的行或者列 4、删除包含某些字符、文字的行或者列 本文就针对这四种情况探讨一下如何操作。 数据准备 模拟了一份股票交割的记录。 In [1]: import pandas as pd In [2]: data = { ...: '证券名称' : ['格力电器','视觉中国','成都银行','中国联通','格力电器','视觉中国','成都银行','中国联通'], ...: '摘要': ['证券买入','证券买入','证券买入','证券买入','证券卖出','证券卖出','证券卖出','证券卖出'], ...: '成交数量' : [500,1000,1500,2000,500,500,1000,1500], ...: '成交金额' : [-5000,-10000,-15000,-20000,5500,5500,11000,15000] ...: } ...: In [3]: df = pd.DataFrame(data, index = ['2018-2-1','2018-2-1','2018-2-1','2018-2-1','2018-2-2','2018-2-2','2018-2-2','2018-2-3']) In [4]: df Out[4]: 成交数量

无缘无故银行被盗刷【网络安全】 今天呢无意中看见了一篇很 hacker 的新闻、 但是看完后后瞬间感觉自己菜到一种境界了、 好了，不多逼逼给你们大概了解一下吧、 有两台黑科技分别叫为"嗅探" 和"拦截码"，这两台黑科技可以说是非常的恶心的了、 首先呢说说"嗅探"的具体作用： 嗅探听它的名字就大概可以知道是一种寻找猎物的东西，它主要是可以扫描到指定距离的所有手机号，最恶心之处的是它的"跨省"嗅探、 "拦截码"的具体作用就是通过"嗅探"到的手机号然后进行短信拦截，简单来说就是你的所有短信内容在"拦截码"的作用下都可以被查看、 这就使许多验证码被偷看导致账号被盗或者是钱财被盗的损失！ 防范措施如下所示： 手机信号突然从"4G"变成"2G"的话请立即打开"飞行模式"！ 手机网络不稳定的时候请立即关机等一段时间后再开机！ 来源： CSDN 作者： 栊夕 链接： https://blog.csdn.net/weixin_45824508/article/details/103692894

DataMiningCase 流失预警模型（二分类），代码原型为本人在某银行做的流失模型，AUC：83%、召回率：19.4%，精确率：85%（数据是外部数据/代码已脱敏） 你将习得：数据的处理、LightGBM、sklearn包（里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、train_test_split单次数据切分等）、画AUC图、画混淆矩阵图，并输出预测名单。 注释覆盖率为80%左右，旨在帮助快速入门，新手级，持续更新，提供免费支持，只需要一颗star 该项目涉及的如下： 业务理解 业务需求分析（实战） 数据理解 数据质量探查 重要特征探查 数据处理 preprocessing函（数据切分成训练用数据X，和校对数据y） dropna（处理异常值字段） pd.value_counts（正负样本情况） fillna（null值填充） smote（过采样） 特征工程 corr（特征相关系数图） 正负样本特征柱状图 正负样本特征线性图 rfecv（特征五折递归消除） importance（基于模型的特征重要性） 模型训练 GridSearchCV（寻找最优参） LightGBM参数详解 StratifiedKFold（分层5折模型训练） train_test_split（单次切分模型训练） 输出名单 ks值及优threshold 画图

宽松货币政策 宽松货币政策（easy monetary policy）总的来说是增加市场货币供应量，比如直接发行货币，在公开市场上买债券，降低准备金率和贷款利率等，货币量多了需要贷款的企业和个人就更容易贷到款，一般能使经济更快发展，是促进繁荣或者是抵抗衰退的措施，比如中央放出的大量信贷就是宽松货币政策的表现。 目录 1 概述 2 具体政策 3 主要好处 4 宽松货币政策的表现 5 政策调控 6 调整原因 　　宽松货币政策宽松货币政策（easy monetary policy）总的来说是增加市场货币供应量，比如直接发行货币，在公开市场上买债券，降低准备金率和贷款利率等，货币量多了需要贷款的企业和个人就更容易贷到款，一般能使经济更快发展，是促进繁荣或者是抵抗衰退的措施，比如中央放出的大量信贷就是宽松货币政策的表现。 1 概述 编辑本段 　　宽松货币政策（easy monetary policy），2008年11月中国为应对国际金融危机提出货币政策“适度宽松”，宽松货币政策总的来说是增加市场货币供应量，比如直接发行货币，在公开市场上买债券，降低准备金率和贷款利率等， 货币量多了需要贷款的企业和个人就更容易贷到款，一般能使经济更快发展，是促进繁荣或者是抵抗衰退的措施，比如中央放出的大量信贷就是宽松货币政策的表现。 2 具体政策 编辑本段 　　宽松货币政策1、降低存款准备金率

标题：换零钞 x星球的钞票的面额只有：100元，5元，2元，1元，共4种。 小明去x星旅游，他手里只有2张100元的x星币，太不方便，恰好路过x星银行就去换零钱。 小明有点强迫症，他坚持要求200元换出的零钞中2元的张数刚好是1元的张数的10倍， 剩下的当然都是5元面额的。 银行的工作人员有点为难，你能帮助算出：在满足小明要求的前提下，最少要换给他多少张钞票吗？ （5元，2元，1元面额的必须都有，不能是0） 注意，需要提交的是一个整数，不要填写任何多余的内容。 for i in range(1,100): for j in range(1,100): if i+2*10*i+5*j==200: print(i+10*i+j) 答案： 74 来源： CSDN 作者： tianrandai12 链接： https://blog.csdn.net/tianrandai12/article/details/104089064

李迅雷 清明假期的最后一天（4月5日），中国央行宣布加息0.25%，这是始于去年 10月的此轮加息周期的第四次加息了。尽管加息后一年期存款利率达到3.25%，但仍远低于2月份4.9%的CPI涨幅，更低于3月份CPI超5%的预期 水平。因此，央行加息显然是滞后和被动的，负利率还将成为常态。 升值预期下加息空间不大 央行加息步伐之所 以如此缓慢，担忧人民币升值预期上升、热钱大规模流入是一个主要原因。因为美国加息时间或在明年年中，中美之间的利率差距扩大，势必会加大升值预期，诱使 更多热钱流入，而热钱的流入又会加大通胀压力，为了应对通胀，还得再度加息，而加息的结果又使更多的热钱流入。如此一来，容易形成“通胀-加息-热钱流入 -通胀-再加息”的恶性循环，这显然不是央行愿意看到的。 目前三大货币政策工具中，存款准备金率上调空间不大，利率空间也受热钱遏制，剩下的就是公开市场操作这个工具了。从加息的滞后特性看，它其实也是给公开市场操作腾挪空间。 提高存准率相当于“变相加息” 加 息有些滞后还体现在，本次加息之前不少中小企业已经在诉说向银行借款难及实际贷款利率大幅提升的问题。据近期有关部门调研，企业的贷款利率明显高于基准贷 款利率：房地产企业实际贷款利率一般在20%以上，中小企业的贷款利率多在10%以上，而大中型企业的贷款利率在6%~10%之间。 从逻辑上讲，利率是资金的价格，由货币的供求关系所决定