资产管理 基于Python Tornado实现的一套CMDB资产管理系统，前端使用Vue + Iview-admin 目前功能 支持主机记录 支持数据库记录 支持自定义IDC机房 支持服务器/数据库批量添加，删除 支持基于标签管理实现用户访问资产授权 支持AWS /阿里云/腾讯云AWS / RDS / Cache自动获取 支持IDC，服务器，数据库操作记录（POST \ PUT \ DELETE） 支持标签管理，标签规则管理，自定义规则自动加入标签 支持主表和详情表分离，可不影响数据的情况下进行扩展 支持（自动，手动）发现AWS，阿里云，腾讯云主机，DB，缓存 功能排期 CMDB跳板机功能 Ucloud云服务器支持 截图 放一些简单示例图片，详细的使用可参考， ， 部署文档 Docker部署方式 创建数据库 create database `codo_cmdb` default chara

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信息化技术的发展帮助企业解决了上述难题，计算机管理系统的普及使财务人员从繁重的劳动中解脱出来，同时，也解决了手工折旧计算不准确的问题，财务人员只需通过计算机管理系统对资产设备信息操作，便可实现资产设备的折旧管理，管理系统的应用大大提高了企业财务人员的工作效率与准确性，使企业资产设备管理更加科学与规范。

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#OpenWan媒体资产管理系统 ##为什么要约会媒体资产管理系统 媒体产业不断发展，第四代媒体已逐渐崛起，数字多媒体的应用，广播频道的扩展，媒体资源的多种应用（一个节目被多种形式的媒体采用）和重复使用（许多节目或素材被重新编辑）后产生新的价值）显示出了它巨大的潜藏价值。操作，效率非常低，而且共享性能差，已经不能适应数字化时代的发展需要。同时，转换岁月的流逝，许多珍贵的历史资料和素材都急需复制和保护，由于磁带或唱片等介质存放保质期有限，而数量还在源源不断的增加，因此急需进行进行整理，复制和保存。 媒体资产数字化，信息化，网络化，智能化的改造是当前音像资料管理发展的趋势。很多单位都保存了一大批具有历史意义和科研价值的视音频节目素材，大量的视音频资料保存，管理和应用的缺点很大，如何实现对这些媒体资料的有效管理，已成为所有单位面临的一个重要课题。 为了长期保存珍藏的原始影像资料，为了快速检索所需

FlamiePaw introduction： 一个旨在渗透初期批量处理资产端扫结果的工具 目前实现了处理从nmap或御剑端口扫描器导出结果，初步信息筛检，探测开放web服务并获取title，将资产发送至crawlergo爬虫可配合xray进行web漏扫等功能。 Usage: Command: -m int mode choice: 1:parse from url list,-uF Needed; 2:parse from port scan file,-pF or -xF Needed -uF string url file name -pF string yujian port scan file -xF string nmap output xmlFileName

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提出了一种数据驱动的神经网络（NN）优化框架，以在确定缴款养老金计划的积累阶段确定最佳资产分配。 与通过偏微分方程方法计算的基于参数模型的解决方案相比，所提出的计算框架可以扩展到高维多资产问题。 更重要的是，所提出的方法可以直接从市场收益中确定最佳的NN控制，而无需为收益过程假设特定的参数模型。 我们通过将NN控制与由Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程的解决方案确定的最优控制进行比较，来验证所提出的NN学习解决方案。 HJB方程解基于已根据历史市场数据校准的双指数跳跃模型。 NN控制几乎达到最佳性能。 一种替代的数据驱动方法（不需要参数模型）是基于使用历史引导重采样数据集的。 通过使用不同于测试数据的块大小进行训练来检查鲁棒性。 在两种和三种资产情况下，我们都比较了从市场收益样本路径直接学习的NN控件的性能，并证明了它们始终明显优于固定比例策略。

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