1.微信小程序毕业设计-评分系统项目开发实战(附源码+论文)
2.强化学习ppo算法源码
3.Python数据分析实战-爬取豆瓣**Top250的评分评分相关信息并将爬取的信息写入Excel表中（附源码和实现效果）
4.Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型
5.综合评价与决策——主成分分析（PCA）法（附Python源码）
6.基于 Toad 的评分卡模型全流程详解（含 Python 源码）

微信小程序毕业设计-评分系统项目开发实战(附源码+论文)

       本文介绍微信小程序毕业设计项目——评分系统，适用于计算机专业学生和小程序学习者。源码源码项目包含源码、评分评分数据库、源码源码演示录像等，评分评分可直接用于毕设。源码源码java游戏源码eclipse

       开发环境包括前端微信小程序工具和后端Java。评分评分

       项目设计包含管理员和用户角色，源码源码管理员功能如个人中心、评分评分用户管理、源码源码产品分类管理、评分评分产品信息管理、源码源码评分信息管理、评分评分留言反馈管理、源码源码系统管理等。评分评分用户则能进行注册、登录、产品信息搜索与查看、评论、评分、收藏操作，同时查看评论留言回复。

       系统设计分为功能模块和数据库设计两大部分。功能模块设计清晰展现管理员功能结构，数据库设计通过Visio工具完成。

       系统项目截图展示了管理员后台实现，包括用户管理、产品信息管理、产品分类、评分信息等页面操作。小程序功能实现则包括首页、产品信息、产品评分和我的页面。

       核心代码部分展示了评分系统的关键实现。

       如需源码或论文全文，请联系获取。项目可直接用于毕设或实战练习，欢迎关注，自动通道源码了解更多。

强化学习ppo算法源码

       在大模型训练的四个阶段中，强化学习阶段常常采用PPO算法，深入理解PPO算法与语言模型的融合可通过以下内容进行学习。以下代码解析主要参考了一篇清晰易懂的文章。

       通过TRL包中的PPO实现，我们来逐步分析其与语言模型的结合过程。核心代码涉及到question_tensors、response_tensors和rewards，分别代表输入、模型生成的回复和奖励模型对输入加回复的评分。

       训练过程中，trainer.step主要包含以下步骤：

       首先，将question_tensors和response_tensors输入语言模型，获取all_logprobs（每个token的对数概率）、logits_or_none（词表概率）、values（预估收益）和masks（掩码）。其中，如果没有设置return_logits=True，logits_or_none将为None，若设置则为[batch_size, response_length, vocab_size]。

       接着，将输入传递给参考语言模型，得到类似的结果。

       计算reward的过程涉及reference model和reward model，最终的奖励rewards通过compute_rewards函数计算，参考公式1和2。

       计算优势advantage，依据公式3和4调整。

       在epoch和batch中，对question_tensors和response_tensors再次处理，并设置return_logits=True，进入minbatch训练。

       训练中，loss分为critic_loss（评论家损失，参考公式8）和actor_loss（演员损失，参考公式7），vim的源码两者通过公式9合并，反向传播更新语言模型参数。

       PPO相较于TRPO算法有两大改进：PPO-Penalty通过拉格朗日乘数法限制策略更新的KL散度，体现在actor_loss中的logprobs - old_logprobs；PPO-Clip则在目标函数中设定阈值，确保策略更新的平滑性，pg_losses2（加上正负号）部分体现了这一点。

       对于初学者来说，这个过程可能有些复杂，但理解和实践后，将有助于掌握PPO在语言模型中的应用。参考资源可继续深入学习。

Python数据分析实战-爬取豆瓣**Top的相关信息并将爬取的信息写入Excel表中（附源码和实现效果）

       在操作系统的Windows 环境配置中，以python版本3.为例，实现对豆瓣**Top的详细信息爬取，包括但不限于**详情链接、链接、中文**名、外国**名、评分、评价数量、概述、导演、主演、上映年份、地区、类别等项关键信息。

       将获取的信息整合并写入Excel文件中，实现数据的自动化整理与存储。

       主要分为三部分代码实现：

       scraper.py

       编写此脚本用于网页数据抓取，利用库如requests和BeautifulSoup进行网页内容解析，提取出所需**信息。

       writer.py

       负责将由scraper.py获取的数据，通过库如openpyxl或者pandas写入Excel文件中，实现数据结构化存储。

       main.py

       集成前两部分，设计主函数协调整个流程，确保脚本从运行开始到数据写入Excel文件的抄底神器源码全过程流畅无误。

       实现的最终效果为：

       自动化抓取豆瓣**Top数据

       自动完成数据解析与整理

       数据存储于Excel文件中

       便于后续分析与使用

       通过上述代码实现，实现了对豆瓣**Top数据的高效、自动化处理，简化了数据获取与存储的流程，提高了数据处理的效率与准确性。

Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型

       大家好，我是东哥。

       在信贷风控领域，评分卡模型是最为常见和经典的工具。评分卡通过为信贷客户分配分数，依据不同的业务场景（贷前、贷中、贷后和反欺诈）进行评估，最终通过设置阈值给出评估结果。与XGB等机器学习模型相比，评分卡通常采用逻辑回归，因为它具有很强的特征解释性，属于广义线性回归模型。

       今天要介绍的是一个开源评分卡工具——toad，它提供了一条龙服务，包括数据探索、特征分箱、筛选、WOE转换、建模、评估、分数转换等过程，极大地简化了建模人员的工作。toad的基本操作可以通过pip安装完成。

       首先，使用read_csv读取数据，了解数据概览。在测试数据中，有万条记录，包含个特征。数据的时间跨度为年5月至7月，我们将使用3月和4月的底部放量源码数据作为训练样本，5月、6月、7月的数据作为跨期样本（OOT）进行验证。

       接下来，通过toad的EDA功能进行数据探索分析，包括统计性特征、缺失值、unique values等信息。在进行变量筛选时，可以使用toad的quality功能计算各种指标，如iv值、gini指数、熵等，结果按照iv值排序。对于数据量大或高维度数据，建议使用iv_only=True。同时，要删除主键、日期等高unique values且不用于建模的特征。

       在完成初步筛选后，通过toad.selection.select函数进一步筛选变量，根据阈值设置进行特征选择，最终保留个变量，并得到筛选后的数据集和被删除的变量列表。

       接下来是分箱过程，toad提供了多种分箱方法，包括等频分箱、等距分箱、卡方分箱、决策树分箱和最优分箱等。分箱结果对于WOE转换至关重要，toad支持数值型和离散型数据的分箱，并能单独处理空值。

       在完成分箱后，进行WOE转换，将数据转换为更容易解释的分数形式。通过观察分箱结果并进行调整，确保WOE转换后的分数具有良好的单调性。

       随后，应用逐步回归方法筛选特征，支持向前、向后和双向筛选。逐步回归通过使用sklearn的REF实现，通常情况下direction='both'效果最好。参数设置如正则化、样本权重等不在详细介绍范围内。

       完成建模后，使用逻辑回归对数据进行拟合，并计算预测结果。风控模型常用评价指标包括KS、AUC、PSI等。toad提供了快速实现这些评价指标的方法。

       评分卡转换是最后一步，将逻辑回归模型转换为标准评分卡，支持传入逻辑回归参数进行调整。

       toad还支持GBDT编码，作为GBDT与LR建模的前置，以提高模型学习效果。

       总结而言，toad提供了一套便捷的评分卡建模流程，大大简化了建模工作。在实际应用中，可以参考源码进行优化或扩展功能。

综合评价与决策——主成分分析（PCA）法（附Python源码）

       本文探讨了综合评价与决策过程中的主成分分析（PCA）法，其核心在于量化评价对象的相对优劣。具体做法如下：

       首先，考虑有n个评价对象，每个对象被分配到m个评价属性上，形成决策矩阵。矩阵中的每个行向量代表一个评价对象。

       主成分分析（PCA）的核心思想是通过线性组合，最大化各分量的方差之和。其具体步骤包括数据预处理、计算相关系数矩阵的特征值与特征向量，以及计算评分模型。

       在数据预处理阶段，将所有属性标准化，形成标准决策阵。

       接着，计算相关系数矩阵的特征值与特征向量，特征向量构成旋转坐标系，使各分量方差之和最大化。

       通过计算主成分贡献率与累积贡献率，确定前k个主成分，其中k通常设为使累积贡献率达到0.9的值。这k个主成分的线性组合得到最终评分模型。

       应用实例中，以我国-年宏观投资效益数据为例，通过PCA法，得到评分向量，从而对这些年的投资效益进行排序。

       附Python源码，用于实现上述PCA过程的完整步骤。

       参考文献提供了理论基础，包括数学建模算法与应用、机器学习等领域的相关内容。

基于 Toad 的评分卡模型全流程详解（含 Python 源码）

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       toad 是一个专为风险评分卡建模而设计的工具包，它功能强大且使用便捷，能简化模型构建过程中的多个步骤，包括数据探索、特征筛选、分箱、WOE变换、建模、模型评估、分数转换等，深受行业用户的喜爱。如果您在使用过程中遇到任何问题，欢迎在文末进行技术交流。

       以下是基于 toad 的评分卡模型构建流程详解：

       首先，要安装 toad，使用 pip 命令即可完成。

       导入库和数据读取：演示数据包含条记录，个特征，其中个为特征变量，一列为主键和一列为标签（Defaulter）。数据中有离散型和连续型变量，且存在一定数量的缺失值。为了模型检验，使用 sklearn 的 train_test_split 函数将数据划分为训练集和测试集。

       数据探索：使用 toad.detect 方法检测数据情况，获取每列特征的统计信息，如缺失值、唯一值、数值变量的平均值、离散型变量的众数等。此外，通过 toad.quality 方法输出每个变量的 iv 值、gini 指数、熵值和唯一值，结果按 iv 值排序。

       特征筛选与分箱：使用 toad.selection.select 方法筛选变量，根据缺失值占比、iv 值、相关性进行变量选择。筛选后，从个特征中选出个变量。接着，使用 toad.transform.Combiner 类进行分箱，支持多种分箱方法，如卡方分箱、决策树分箱、等频分箱、等距分箱和最优分箱。根据实际需求调整参数，完成变量分箱。

       WOE 转换：在分箱调整完成后，使用 WOE 转换方法。仅转换被分箱的变量，并确保所有变量经过 WOE 转换。

       逐步回归特征筛选：使用 toad.selection.stepwise 方法进行特征筛选，调整参数以获得最佳结果。使用 toad.metrics.PSI 函数检验 WOE 转换后的特征稳定性。

       建模与评估：首先使用逻辑回归（LR）构建模型，评估模型结果，常用指标包括 KS（Kolmogorov-Smirnov）值、AUC（曲线下面积）和 PSI（预测分箱稳定性指数）。使用 toad.metrics.KS_bucket 函数评估模型预测分箱后的信息，包括分数区间、样本量、坏账率和 KS 值。

       评分转换：使用 toad.ScoreCard 函数将逻辑回归模型转换为标准评分卡。调整参数以适应实际需求，包括基准评分、比率、基准奇偶比等。

       至此，通过使用 toad，可以快速完成评分卡模型的全流程构建。在实际工作中，根据数据特性和需求调整参数，以满足特定任务需求。本文提供了 toad 的功能介绍和评分卡建模基础流程，实际应用时，只需根据实际情况调整流程和参数即可。

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Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册

       软件及版本

       以下为开发相关的技术和软件版本：

       服务端：Python 3.9

       Web框架：Django 4

       数据库：Sqlite / Mysql

       开发工具IDE：Pycharm

       **推荐系统算法的实现过程

       本系统采用用户的历史评分数据与**之间的相似度实现推荐算法。

       具体来说，这是基于协同过滤（Collaborative Filtering）的一种方法，具体使用的是基于项目的协同过滤。

       以下是系统推荐算法的实现步骤：

       1. 数据准备：首先，从数据库中获取所有用户的评分数据，存储在Myrating模型中，包含用户ID、**ID和评分。使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。

       2. 构建评分矩阵：使用用户的评分数据构建评分矩阵，行代表用户，列代表**，矩阵中的元素表示用户对**的评分。

       3. 计算**相似度：计算**之间的相似度矩阵，通常通过皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来衡量。

       4. 处理新用户：对于新用户，推荐一个默认**（ID为的**），创建初始评分记录。

       5. 生成推荐列表：计算其他用户的评分与当前用户的评分之间的相似度，使用这些相似度加权其他用户的评分，预测当前用户可能对未观看**的评分。

       6. 选择推荐**：从推荐列表中选择前部**作为推荐结果。

       7. 渲染推荐结果：将推荐的**列表传递给模板，并渲染成HTML页面展示给用户。

       系统功能模块

       主页**列表、**详情、**评分、**收藏、**推荐、注册、登录

       项目文件结构核心功能代码

       显示**详情评分及收藏功能视图、根据用户评分获取相似**、推荐**视图函数

       系统源码及运行手册

       下载并解压源文件后，使用Pycharm打开文件夹movie_recommender。

       在Pycharm中，按照以下步骤运行系统：

       1. 创建虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：python -m venv venv

       2. 进入虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：venv\Scripts\activate.bat

       3. 安装必须依赖包：在终端输入命令：pip install -r requirements.txt -i /simple

       4. 运行程序：直接运行程序（连接sqllite数据库）或连接MySQL。