用户购买消费金融场景中的预测 参加2018年招行金融预测比赛 1，从数据预处理，到特征工程，到模型预测均在py文件中； 2，单模型0.860； 3，最终通过融合进入决赛； 4，成绩不够好，望大佬们莫嘲笑。

Solution – Quota Arrangement We also need to diversify our source of supplies to mitigate the impact of disruption to our supply chain when exception happens. How to streamline internal purchase activities to increase efficiency and effectiveness?? How to split a block of purchase quantity and distribute them among multiple suppliers??

用于在 iOS 上集成应用内购买的 Air Native 扩展 请注意，我们不再能够支持这个项目，也没有为它做出贡献。 这是 iOS 平台上的应用内购买集成的。 版本 这是此扩展的 0.6.0 版。 二进制文件 bin 文件夹包含编译后的扩展和默认的 swc，如果您的开发环境需要，可将其用于本地测试（Flash Builder 不需要它，但其他 IDE 可能需要它）。 建造 要求 – Adob​​e Air SDK 3.1 或更高版本、XCode IDE 、iOS SDK 5.0 或更高版本 将 Adob​​e Air sdk 中的 FlashRuntimeExtensions.h 文件添加到项目中的 ios/InAppPurchaseIosExtension 文件夹中。 在 build 文件夹中创建 build/example.build.config 文件的副本，将其命名为 bui

[Objective] This paper compares the prediction accuracy and efficiency of different machine learning algorithms, aiming to identify new consumers with repeat purchase intentions. It also provides a theoretical framework for customer classification. [Methods] First, we collected the server logs of a dealer on Taobao.com from 2015 to 2018,as well as its orders and consumers’ personal information. And then, we used different algorithms to train theproposedmodels. [Results] The SMOTE algorithm combined with the random forest algorithm obtained the highest prediction accuracy of 96%. [Limitations] The sample data size needs to be expanded. [Conclusions] The fusion algorithm basedon SMOTE and random forest has better performance in predicting repurchase intentions of new consumers.

订单(英文范本)Purchase-Order

Conditional Sale and Purchase Agreement买卖合同.doc

iOS原生内购代码, 支持消耗型内购,一次性内购和订阅, 原生ObjectC编写封装,支持最新iOS 13系统!

iOS_IAPTool iOS in-app-purchase tool, you can use it to upload iap or edit it through ruby scripts. 由于我现在公司产品的特殊性（主要是手游 app），经常性的要加巨大数量的 ipa(in-app-purchases)，真的是数量非常的多，导致我这边的工作量很重，其实添加ipa无非是个体力劳动，重复的操作同一个流程完全不用费脑子，但是苹果却没有提供一个可以批量上传的工具，这就导致了上传的工作效率很低，于是我就想写一个批量上传的工具来提高下效率，经过一番的调研后，我锁定了 这个工具。 环境搭建 安装 Xcode 工具 xcode-select --install 安装 fastlane [sudo] gem install fastlane -NV 准备工作 正常我们操作iap商品上传都是这样

烧瓶实现的简单进销存后台管理系统 进销存管理后台系统 flask实现的进销存后台管理系统，包含一个模块：采购管理，销售管理，仓库管理，数据统计，管理员管理，系统管理。 效果图 技术栈 烧瓶 烧瓶相关发展 MySQL的 layui模板 运行项目 #clone项目到本地 https://github.com/agamgn/flask-Purchase_and_sale.git #安装依赖 pip install -r requirement.txt #运行sql #启动项目 python manage.py runserver #默认超级管理员 root:root

Customers-purchase-Prediction-Competition- 招商消费金融场景下的用户购买预测 34th 方案 线上成绩0.8603 思路： 特征拆分为两个子群，子群一以统计特征为主，子群二以对业务理解所捏造的特征为主。为了让两个子群的成绩都足够好，用Level1点击分布的特征作为公共特征群 模型为 LGB,XGB 双模型rank加权融合 后面还会更新数据可视化方案，希望能为开源环境贡献一份力量。 ps:省略掉了对log数据处理的代码，包括点击日期，星期几，小时，分钟，下一次点击间隔等基本处理