引言
本文档为对旗正公司的规则产品在银行保险等金融领域的实际应用做出一个综合评估报告。根据实际的数据（商业生产数据）来为以下应用场景提供模型支撑，展现客观真实的报告结果，展现旗正规则产品的综合能力
应用场景
由于涉及商业机密，总体场景说明进行简化说明，取其中部分不连贯场景
场景层次说明
该场景是取自BPO客户的后台数据处理模块，共分为以下及部分：
1：数据录入
2：数据校验，标准化
3：数据传输
其中我们的规则引擎产品应用在：数据校验，标准化这部分，我们通过规则引擎直接读取前端录入到数据库中的数据，进过规则引擎处理后，调取数据传输的接口程序，将标准化后的数据通过某种存储形式传输到指定的地方
按照2家银行（XX发展银行，XX银行）的信用卡申请表的表单字段，处理表单字段的正确性，完整性，读取数据，处理数据，输出数据文件。对旗正VisualRules规则产品的安全，性能，效率进行评估测算
按照18家保险公司（XX人寿，XX保险，XX保险…….等不进行一一列举）的保险申请单，处理表单字段的正确性，完整性，读取数据，处理数据，输出数据文件，对10几家保险公司的理算，理赔业务进行全流程处理。评测VisualRules的性能，效率。
作业区1：一家银行，处理5000张申请单
作业区2：一家银行，处理10000张申请单
作业区3：两家银行，处理15000张申请单
作业区4：两家银行一家保险，共计处理25000张申请单
作业区5：两家银行两家保险，共计处理50000张申请单
拓扑图
本次生产场景网络环境为中心内部以太网，连接速率为1000Mbps。
运行环境
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硬件配置 |
|||||
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规则引擎、应用服务器 |
数据库服务器 |
||||
|
内存 |
处理器 |
磁盘容量 |
内存 |
处理器 |
磁盘容量 |
|
16G |
2.66GHz * 4 |
32G |
4G |
2.66GHz * 4 |
100G |
（硬件环境）
|
软件配置 |
|||
|
规则引擎、应用服务器 |
数据库服务器 |
||
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操作系统 |
JDK |
Web服务器 |
数据库 |
|
Windows Server 2008 Standard 64 bit |
jdk-6u21-windows-x64 |
jboss-4.2.2.GA |
SQL Server 2005 SP2 |
（软件环境）
作业区表结构
由于涉及到商业机密，以下只出现表名和表长度以及业务厂商
|
表名 |
长度 |
业务厂商 |
|
Field |
150 |
XX发展银行 |
|
Work |
200 |
XX保险公司 |
规则运行
规则运行从安全性和运行效率两个方面来说明
作业区1
总数据量=模版数据+表单数据
150（模版表长度）*5000（申请单）+200（表单表长度）*5000（申请单）=1750000
运行时间：10分钟
运行效率=总数据量/运行时间=175000/每分钟=2916.666/每秒（保留3位小数）
运行安全：未出错
作业区2
总数据量=模版数据+表单数据
150（模版表长度）*10000（申请单）+200（表单表长度）*10000（申请单）=3500000
运行时间：16分钟
运行效率=总数据量/运行时间=175000/每分钟=2916.666/每秒（保留3位小数）
运行安全：未出错
作业区3
总数据量=模版数据+表单数据
150（模版表长度）*15000（申请单）+200（表单表长度）*15000（申请单）=5250000
运行时间：20分钟
运行效率=总数据量/运行时间=262500/每分钟=4375/每秒
运行安全：未出错
作业区4
总数据量=模版数据+表单数据
150（模版表长度）*25000（申请单）+200（表单表长度）*25000（申请单）=8750000
运行时间：27分钟
运行效率=总数据量/运行时间=324074/每分钟=5401.234/每秒（保留3位小数）
运行安全：未出错
作业区5
总数据量=模版数据+表单数据
150（模版表长度）*50000（申请单）+200（表单表长度）*50000（申请单）=17500000
运行时间：58分钟
运行效率=总数据量/运行时间=301724 /每分钟=5028.735/每秒（保留3位小数）
运行安全：未出错
处理能力报告
处理效率
从上2副图可以看出在千万级别的数据处理中，用时为：58分钟，大概一个小时，同时在数据量接近千万的时候，综合处理效率是最高的
正确率
在处理正确率方面5个工作区不同的数量处理完全正确
资源消耗情况
在资源消耗方面来说：内存随着数据量的变化较为明显，CPU表现的比较平稳，起伏不大，保持在30%左右
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内容概要：本文档提供了基于OpenCV的数字身份验证系统的Python代码示例，涵盖人脸检测、训练和识别三个主要功能模块。首先，通过调用OpenCV的CascadeClassifier加载预训练模型，实现人脸检测并采集多张人脸图像用于后续训练。接着，利用LBPH（局部二值模式直方图）算法对面部特征进行训练，生成训练数据集。最后，在实际应用中，系统能够实时捕获视频流，对比已有的人脸数据库完成身份验证。此外，还介绍了必要的环境配置如依赖库安装、文件路径设置以及摄像头兼容性的处理。 适合人群：对计算机视觉感兴趣的研发人员，尤其是希望深入了解OpenCV库及其在人脸识别领域的应用者。 使用场景及目标：适用于构建安全认证系统的企业或机构，旨在提高出入管理的安全性和效率。具体应用场景包括但不限于门禁控制系统、考勤打卡机等。 其他说明：文中提供的代码片段仅为基本框架，可根据实际需求调整参数优化性能。同时提醒开发者注意隐私保护法规，合法合规地收集和使用个人生物识别信息。
内容概要：本文档详细介绍了Java并发编程的核心知识点，涵盖基础知识、并发理论、线程池、并发容器、并发队列及并发工具类等方面。主要内容包括但不限于：多线程应用场景及其优劣、线程与进程的区别、线程同步方法、线程池的工作原理及配置、常见并发容器的特点及使用场景、并发队列的分类及常用队列介绍、以及常用的并发工具类。文档旨在帮助开发者深入理解和掌握Java并发编程的关键技术和最佳实践。 适合人群：具备一定Java编程经验的研发人员，尤其是希望深入了解并发编程机制、提高多线程应用性能的中级及以上水平的Java开发者。 使用场景及目标：①帮助开发者理解并发编程的基本概念和技术细节；②指导开发者在实际项目中合理运用多线程和并发工具，提升应用程序的性能和可靠性；③为准备Java技术面试的候选人提供全面的知识参考。 其他说明：文档内容详尽，适合用作深度学习资料或面试复习指南。建议读者结合实际编码练习，逐步掌握并发编程技巧。文中提到的多种并发工具类和容器，均附有具体的应用场景和注意事项，有助于读者更好地应用于实际工作中。
这个数据集包含了日常步数统计、睡眠时长、活跃分钟数以及消耗的卡路里，是个人健康与健身追踪的一部分。 该数据集非常适合用于以下实践： 数据清洗：现实世界中的数据往往包含缺失值、异常值或不一致之处。例如，某些天的步数可能缺失，或者存在不切实际的数值（如10,000小时的睡眠或负数的卡路里消耗）。通过处理这些问题，可以学习如何清理和准备数据进行分析。 探索性分析（发现日常习惯中的模式）：可以通过分析找出日常生活中的模式和趋势，比如一周中哪一天人们通常走得最多，或是睡眠时间与活跃程度之间的关系等。 构建可视化图表（步数趋势、睡眠与活动对比图）：将数据转换成易于理解的图形形式，有助于更直观地看出数据的趋势和关联。例如，绘制步数随时间变化的趋势图，或是比较睡眠时间和活动量之间的关系图。 数据叙事（将个人风格的追踪转化为可操作的见解）：通过讲述故事的方式，把从数据中得到的洞察变成具体的行动建议。例如，根据某人特定时间段内的活动水平和睡眠质量，提供改善健康状况的具体建议。
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nginx
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