末九本965的工作哪里找？

问题：机器学习在银行信贷风控中的应用场景？回答思路:1.贷前:信用评估与反欺诈信用评分卡:传统逻辑回归与机器学习(如XGBoost,LightGBM)结合，利用多维度数据(交易、行为、农业生产经营数据)预测违约概率。反欺诈识别:使用无监督学习(如聚类、异常检测)或有监督学习识别团伙欺诈、申请资料造假。2.贷中:风险预警与额度管理行为评分与早期预警:基于贷后还款行为、账户活动等实时数据，利用时序模型预测客户风险等级变化，触发预警。动态额度调整:根据客户风险变化和贡献度，利用强化学习等模型动态调整授信额度。3.贷后:催收策略优化催收响应预测:预测不同客户对不同催收方式(短信、电话、上门)的反应概率，优化催收资源分配，实现差异化收。

题干解析 题设要求我们找出一个联通图的冗余边。 算法思路 本题是关于并查集数据结构的经典应用。利用并查集的性质，我们在构建图的同时检查当前构建的边是否为冗余边，不是冗余边则将该边两端点在并查集中进行连接，是冗余边则记录。由于题设要求我们输出最后出现的一条冗余边，因此我们不能一找到冗余边就输出，需要完全遍历整个题设的连接数组。 实现代码 class L684 { class UnionFind { // 这是优化连接的并查集类，一般使用可以不用考虑秩 vector<int> parent; vector<int> rank; // 秩（树高度近似值） public: ex...

目前有上交所技术、中债金科、中国银联在流程ing，首年税前薪资大约都是N上下、公积金还有基础福利都大差不差，现在纠结选哪个，想蹲蹲大佬们的建议!✅上交所技术（上交所子公司）优点：不调休能多休几天假，有公租房，背靠上交所这种金融基础设施核心单位，行业认可度高？顾虑：Java岗不是核心，C++是核心但网传比较卷；内部晋升节奏慢，后续薪资涨幅未知；子公司的稳定性✅中债金科（中央结算子公司）优点：新人有半年业务+技术轮岗，会对业务熟悉一点；有人才公寓；网传干4-5年薪资能到N+10；听说可以wlb；背靠中债登这种垄断的金融基础设施，总部风评较好顾虑：办公地比较偏远；赛道偏小众，担心后续想跳槽的话选择面窄；子公司的稳定性✅中国银联（上海总部）优点：上海总部背书顾虑：网传降薪砍福利比较严重，强度有的组到985，且无房补想听听各位大佬的看法，不管是从职业发展、福利待遇、工作强度，还是后续跳槽（虽然选择央国企也大概率不会跳，但是保留这个可能性，毕竟一切都在变化）、岗位核心度这些角度，有了解的或者过来人都可以说说真实情况，可以私聊or留言，谢谢大家！

首先讲三个故事，关于牛客的事件一：2024年，牛客上有一对高学历情侣，求职方向与我当时一致，都是嵌入式方向。他们恰好是我的朋友，专业能力和学历背景都很扎实，也因此拿到了不少优质offer。和很多求职者一样，他们把offer情况整理后发在平台上，本意是记录与交流，但很快引发了争议。有声音指责他们“集邮”“不释放名额”，认为这种展示本身就是一种炫耀。最终讨论失控，当事人删除内容，事件也很快被遗忘。事件二：小红书评论区，一条评价获得了不少共鸣：“感觉牛客就是当年那群做题区毕业了开始找工作还收不住那股味，颇有一种从年级第一掉到年纪第二后抱怨考不上大学的味道”，这条评论被水印里这个同学转发到牛客后，评论...