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  • 如何判断一类卡二类卡
    千次阅读
    2020-10-13 14:24:44

    银行一类户和二类户的区别有些什么?

    首先我们可以从一类户来看,银行规定,一个人在同一家银行有且仅有一个一类户,而对于二类户来说则没有具体的限制。一下是对一类户和二类户具体区别做出解释:

    1、功能

    一类账户可以办理存款、转账、消费缴费、购买投资理财产品、支取现金等业务。

    二类账户可以办理存款、购买投资理财产品等金融产品,但不能存取现金、也不能向非绑定账户转账。

    2、限额

    一类账户使用范围和金额不受限制,而二类账户单日支付限额为1万元。

    3、可办理账户多少

    一类账户只能办理一个账户,而二类账户可以办理多个账户。

    4、有无实体卡

    一类账户有实体卡,而二类账户没有实体卡。

    5、开户渠道

    一类账户可通过柜面,远程视频柜员机和智能柜员机等自助机具(需要经过商业银行工作人员现场核验身份信息)开立。

    二类账户可通过自助机具(不需要商业银行工作人员现场核验身份信息)、网上银行和手机银行等电子渠道开立。

    以上就是两者之间的大致区别,那么对普通人有什么影响呢?从区别中可以看出,一类银行卡比二类银行卡使用环境更多、更方便。

    其他

    根据规定,每个人在每个银行只能办理4张储蓄卡,4张储蓄卡中只能开一个一类账户,其他三张只能办理二类或三类账户,也就是说,我们到银行办理二类账户,最多只能办理3个。

    从上面几个区别中,我们可以大致知道,一类账户的银行卡比二类账户的银行卡要更方便实用,因此,如果你想重办一张银行卡,且不想用之前的银行卡,那么你就需要把之前的先注销掉哦,不然你重办的就是属于二类账户了!

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  • OSPF及一类LSA、二类LSA

    万次阅读 2019-07-26 18:33:42
    距离矢量型(分布式计算):路由传递的计算都包含前个路由器计算的基础。好处:减少计算量可以达到快速收敛的目的。坏处:前个计算错误会出现问题可靠性低,在传递过程中会将不优的丢弃 链路状态型:先传递信息...

    OSPF(链路状态行协议)
    距离矢量型和链路状态型的区别
    距离矢量型(分布式计算):路由传递的计算都包含前一个路由器计算的基础。好处:减少计算量可以达到快速收敛的目的。坏处:前一个计算错误会出现问题可靠性低,在传递过程中会将不优的丢弃
    链路状态型:先传递信息沿途路由器不会进行加工。会收到全网的链路状态形成全网的网络拓扑。(集中式计算)优点:灵活性、稳定性好。缺点:计算量大但在大型网络中链路状态型收敛速度小于距离矢量型
    OSPF作为目前网络通信中使用最多的通信协议我们将从一下几点阐述:
    在这里插入图片描述hello time10 deadtime 40 BR骨干、IR非骨干、ABR边界路由器、ASBR处于其他协议边界的
    1、OSPF的邻居关系
    1、P2P(点到点发送hello包使用224.0.0.5)
    2、MA网络:缩减邻居关系(算法所致——DR/BDR机制)
    DR/BDR选举机制(不可抢占):1、接口优先级(0-255,默认1,0代表没有选举权)。2、router-id(唯一表示一个路由器,先环回地址没有则接口地址,多个地址选最大)
    DR/BDR通信过程:只能让DR/BDR收集MA网络信息,使用两个组播地址DR/BDR发送使用224.0.0.5,监听使用224.0.0.6(发5收6)
    DR other发送使用224.0.0.6,监听使用224.0.0.5
    所以DR other之间不能通信

    OSPF-建邻过程
    1、参与其中的数据包
    Hello:
    DBD:
    LSR:
    LSU:
    LSACK:
    2、邻居状态机制
    1、down:hello包未发出
    2、init:hello包发出但未收到
    3、two-way:hello包发出并受到只在MA网络(点到点不存在直接跳过)中存在用于选举DR/BDR
    4、exstart:DBD发出,并受到用于选举主从关系router-id大的设备为主,主设备先发送携带拓扑缩略信息的DBD收到对方发送的LSACK结束。
    5、exchange:DBD完整结构,有主先发出,从接收后发出。DBD中携带的是拓扑的目录(缩略信息),用于查看该路由器哪些信息是需要的,哪些信息是不需要的。收到对方的LSACK结束。
    6、LOAD:发送LSR请求自己想要的完整拓扑信息,对方用LSU回应,LSU会携带该路由器的完整拓扑信息。以自己发送LSACK确认对方的LSU结束。
    7、FULL
    8、attempt状态只有在按需电路,或者nbma中出现(为了解决长时间卡在init状态时,转到attempt状态)

    3、拓扑信息
    LSA:链路状态通告:LSA头(缩略信息)+LSA体
    完整的LSA携带完整拓扑信息
    DBD与LSR携带的都是LSA的头部信息 只有LSU才携带LSA的完整信息

    LSA头部内容:type LS-ID LS-ADVrouter
    LSA内容:链路的路由前缀、掩码、开销、路由器链接网段、连接的链路类型以及连接的路由器
    将所有的LSA收集存放到LSADB链路状态数据库中后启用SPF算法进行计算

    SPF算法要进行两次第一次形成最短路径树状图(特点1、无环.2、到达其他路径的最小点)第二次计算连接每个路由器网段的最短路径

    如果某个网段发生变动不用全网查找

    区域内OSPF可以通过SPF算法来进行防环但区域间防环要通过以下措施
    1、骨干区域和非骨干区域所以设计成星型结构
    2、水平分割
    LSA接收和洪范:
    在这里插入图片描述LSA序列号小的意味着旧的信息要反更新,序列号大的要加入并洪范,序列号相同的丢弃

    洪范:周期洪范30min,60min会老化。时间长意味稳定。

    一类LSA:一类LSA主要用来描述拓扑信息和路由信息。可以根据LSA及二类LSA画出有向图及最短路径树状图。
    1、router LSA链路类型分为三种类型
    1、stub
    2、transit(在传递一类LSA时会产生二类LSA描述完整拓扑
    3、P2P(可以画出点到点有向图)
    在这里插入图片描述二类LSA:BMA和NBMA网络只会产生一条通告类型为TransNet一类的LSA link-count通告,二类LSA也称为Network LSA,因为一类描述不完整需要二类来描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 通俗易懂解释一类二类错误(Type I Error Type II Error) 作者 KULDEEP PATEL 翻译自False Positive (Type I Error) and False Negative (Type II Error) 本文涵盖以下与“误报False Positive和漏报False Negative...

    通俗易懂解释一类和二类错误(Type I Error Type II Error)

    作者 KULDEEP PATEL

    翻译自False Positive (Type I Error) and False Negative (Type II Error)


    本文涵盖以下与“误报False Positive和漏报False Negative”及其在机器学习领域中的意义有关的主题:

    • 解释
    • 3个案例
    • Python代码(Scikit-Learn)
    • 我们如何衡量分类问题中的错误?
    • 还想获得更多相关内容?:有关医学检验假阳性和假阴性的新闻

    解释

    I型错误(误报)和II型错误(漏报)

    ▲I型错误(误报 False Positive)和II型错误(漏报 False Negative)

    通过查看该图,您对I型和II型错误有了解了吗?让我们探索一下它。

    这张图表示年龄(在X轴上,自变量)与已婚(在Y轴上,因变量)之间的关系。Y取决于X的值,即某人已婚(Y = 1或Yes)或未婚(Y = NO 获0)的决定取决于人的年龄。

    误报 (False Postive),也称Type I Error

    蓝色十字标记→红色十字标记(实际→预测)

    就是那个25到30之间的一蓝一红的2个点

    注意图中的十字标记符号,其中蓝色十字标记表示实际值,红色十字标记表示预测值。在25至30岁左右的年龄,一个名叫A先生的人实际上并未结婚。但是,预测说A先生已结婚,这是一个错误的预测(即False),并且预测值是Yes或1(即Positive)。因此,它被称为“误报False Postive”或“ I类错误”。

    漏报(False Negative),也称Type II Error

    蓝色圆圈标记→红色圆圈标记(实际→预测) 即20-25之间的两个点

    在此方案中,蓝色圆圈标记和红色圆圈标记分别表示实际值和预测值。实际上,一个名为B先生的人已婚,年龄约为20-25岁。但是,预测值表明B先生尚未结婚。因此,在这种情况下,预测也是错误的(即False),并且预测值为No或0(即Negative)。这被称为“漏报False Negative”或II型错误。

    解释说明 Interpretation

    误报-当预测错误且预测值是真时

    漏报-当预测错误且预测值为假时

    False Positive- when a prediction is wrong & predicted value is positive

    False Negative- when a prediction is wrong & predicted value is Negative

    混淆矩阵中的I型和II型错误表示:

    混淆矩阵

    ▲混淆矩阵 Confusion Matrix

    案例

    第一个案例:火灾报警

    一类错误

    类型I错误(误报):当没有火警时,火警会响起[Sources:Gifer(火警)]

    二型错误

    类型II错误(漏报) :发生火灾时,火警警报无法响起 [Sources:Gifer(FireAlarm),tenor(Fire)]

    第二个案例:男人怀孕

    1_5pZNWXDxY4M9SUJ56QV7yA

    I型错误(误报):医生说男人怀孕了…

    II型错误(漏报):医生说孕妇没有怀孕…

    [来源:pinterest(医生),fotosearch(男人)和deviantart(女士)]

    Python Code解释(用Sklearn)

    # Assume we have a dataset which contains the information on pregnancy tests
    # 0- Represents Lady is not pregnant 女士没怀孕
    # 1- Represents Lady is pregnant 女士怀孕了
    # y- Output/Target/Dependent Variable 因变量
    # y_actual - In reality 真实值
    # y_predicted - Predicted by Machine Learning algorithm  机器学习预测值
    y_actual = [1,0,0,0,0,0,1,1,1,0]
    y_predicted = [1,1,1,0,0,0,1,1,0,0]
    
    from sklearn. metrics import confusion_ matrix
    print( confusion_matrix(y_actual, y_predicted))
    
    # 输出
    # [[4 2]
    #  [1 3]]
    

    ▲混淆矩阵Confusion Matrix

    # False Positive and False Negative
    FP=confusion_ matrix(y. actual,y_predicted)[0][1]
    FN=confusion_ matrix(y_ actual,y_predicted)[1][0]
    print("False Positive (Type I Error) :",FP)
    print("False Negative (Type II Error):",FN)
    # Accuracy 准确度 = 1-(漏报的个数+误报的个数)/总数据个数
    accuracy=100-((FP+FN)*100/len(y_predicted))
    print( ." Accuracy : " , accuracy,' %')
    
    # 输出
    # False Positive (Type I Error) : 2
    # False Negative (Type II Error): 1
    # Accuracy : 70.0 %
    

    ▲误报和漏报 False Positive and False Negative

    Relate the results with a confusion matrix

    ▲与混淆矩阵相关的结果

    3 Errors (2 False Positive + 1 False Negative)

    ▲3个错误(2个误报 蓝色箭头+ 1个漏报 红色箭头)

    如何衡量分类问题中的错误

    I型错误(误报)和II型错误(漏报)可帮助我们确定模型的准确性,可以借助混淆矩阵来确定模型的准确性。

    如果我们将类型I和类型II错误的值相加,则总错误=误报+漏报,精准程度=1-总错误数/总个数。

    如果错误较小,则准确度会更高,反之亦然。更好的准确性,更好的性能,这正是我们想要的。。

    我们来解释下在Python代码中获得的结果

    误报数= 2,表示2位女士实际上并未怀孕,但模型预测表明他们已怀孕。

    漏报数= 1,表示1位女士实际情况下怀孕,但根据预测她没有怀孕。

    因此,由于孕妇怀孕且模型预测说她没有怀孕,这种情况更加危险。

    因此,这里的Type II Error比Type I Error更危险。

    我们可以得出结论,在10个预测中,我们的模型做出了3个错误预测(1个假阴性+ 2个假阳性)和7个正确预测(4个真阳性+3个真阴性)。

    因此我们可以说模型的准确性为70%,误差为30%。

    还想获得更多相关内容?:有关医学检验假阳性和假阴性的新闻

    请点击查看 医学测试当中的预测价值

    非常感谢您的阅读!

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  • ospf的一类二类,和三类LSA详解

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    ospf的一类二类,和三类LSA详解 ospf一共有七类LSA,这里先详细介绍一下前三种(其实是后面四种还没学明白【笑哭】) 先看一下拓扑图 这个拓扑里相互通讯一共只用了三种LSA就全部搞定 第一种,router LSA : 只在...

    ospf的一类,二类,和三类LSA详解

    ospf一共有七类LSA,这里先详细介绍一下前三种(其实是后面四种还没学明白【笑哭】)
    先看一下拓扑图
    在这里插入图片描述
    这个拓扑里相互通讯一共只用了三种LSA就全部搞定
    第一种,router LSA :
    只在自己所在的区域内宣告接口的地址信息,即同一个所在区域内的路由器都会发送一条router LSA
    在这里插入图片描述抓包的包里显示了产生这条LSA的router id以及路由器的在拓扑里的位置,还有所在网段的信息
    在这里插入图片描述在路由器里输入dis ospf lsdb router 也可以查到LSA的相关的详细信息
    在这里插入图片描述第二种,network LSA:
    在这里插入图片描述network LSA 只有DR产生,描述多路访问的链路信息,且只在自己所在区域内泛洪,可以把他想象成一个区域的小地图
    从抓包里可以看到此LSA的产生者的router id以及掩码位数,还有这条多路访问链路上的其他路由器
    在路由器上输入dis ospf lsdb network也可以查看到详细信息
    在这里插入图片描述第三种,network-summary LSA :
    第三种由ABR产生,描述区域间的路由信息,在该LSA所生成的区域内泛洪,其他区域的再由其他路由器产生,其他路由器可以理解成,rt2收集到的area 1 的信息再area 0 转发到rt3上之后,再由rt3重新包装发给rt4,因为rt4只知道rt3,还不知道rt2是谁
    在这里插入图片描述抓包里可以卡出宣告者id,以及需要发送的外部路由网段,外部路由的子网掩码等等,也可以通过dis ospf lsdb summary 查看详细的信息
    在这里插入图片描述

    展开全文
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