При разработке приложений в APEX часто нужны разные уровни доступа для пользователей – например, когда приложением пользуются юзеры из разных подразделений, или когда нужно создать отчеты, видимые только админам.

Доступ к объектам приложения управляется через схемы авторизации (Authorization Schemes), которые находятся в Shared Components приложения.

Не нужно путать авторизацию и аутентификацию в APEX. Схемы аутентификации управляют доступом пользователей к приложению (возможностью залогиниться), а авторизации – доступом к определенным объектам приложения. 

Существует два типа параметров макроса: позиционные и с ключами.

Позиционные параметры

Позиционные параметры используются для передачи значений параметров в соответствии с положением параметра в определении макроса и при вызове. Порядок указания параметров должен соответствовать порядку, в котором они указаны в инструкции %MACRO. При указании нескольких позиционных параметров используйте запятую для разделения параметров. Если параметр не указан, соответствующей переменной макроса, указанной в инструкции %MACRO, присваивается значение null.

Пример приведен ниже:

Симптомы проблемы:

  • Часть выходных переменных принимает значение null при корректных входных данных. Решение по заявке не корректное.
  • Web service RTDM работоспособен. При обращении к веб-сервису в ответ на request xml, приходит стандартный по структуре response xml.

 

Идентификация ошибки:

При возникновении похожей проблемы необходимо проверить текущий лог Engine Server (по умолчанию находится C:\SAS\Config\Lev1\Web\Logs\SASDecisionServicesEngineServer.log) на наличие строки RTDMException: No Flow configured for event: название вашего event’а

Если строка присутствует, это значит что вероятная проблема заключается в том, что диаграмма, разработанная в SAS Customer Intelligence Studio 5.4, не активирована как event (событие) в SAS Management Console

 

Причины:

Контакт - система сбора просроченной задолженности от компании Luxbase (CRIF)

Презентация системы Контакт:

 

Стандартный опросник rtportal.ru, заполненный по результатам презентации от 19.07.17

Основной функционал продукта: Настройка и управление процессами сбора просроченной задолженности.

Сферы применения продукта: Collection.

Уникальные решения продукта (у конкурентов нет аналогичных решений): Нет данных.

Что работает лучше, чем у конкурентов: Нет данных.

Возможность самостоятельной настройки процессов: Есть.

Какие навыки нужны технологу для разработки: Специальные навыки не требуются. Настройка происходит через интерфейс администратора.

  1. Создание домена weblogic в Windows

Для создания доменов в Weblogic есть инструмент, с помощью которого можно создавать необходимое количество доменов. Запустить его можно из директории «домашняя папка weblogic \oracle_common\common\bin\config.cmd» или через меню пуск запустив ярлык «Configuration Wizard».

 

 

Создадим новый домен «app_domain» для нашего приложения, для этого запустим конфигуратор и укажем путь к директории с доменом.

Древнее изречение "Разделяй и властвуй" используется в политике, социологии и психологии, главным образом для манипулирования людьми. Однако в последние два столетия этот принцип также был принят компьютерной наукой. Он широко используется в компьютерном программировании, прежде всего в компьютерных алгоритмах, таких как бинарный поиск, быстрая сортировка, быстрое преобразование Фурье, алгоритмы параллельной обработки и др.

Типичный алгоритм "Разделяй и властвуй" состоит из следующих шагов:

  1. "Разделяй" — разбить данную проблему на более мелкие части (подзадачи) того же типа;
  2. "Властвуй" — решать эти мелкие подзадачи;
  3. "Объединяй" — суммировать результаты решенных подзадач, чтобы получить результат исходной задачи.

Тем не менее в этой статье мы изменим принцип "Разделяй и властвуй" и перейдем от шага 3 к шагу 2: объединяй и властвуй.

В решении повседневных задач по программированию нам может не понадобиться разделить проблему, чтобы решить ее. Во многих случаях мы имеем дело с небольшими частями задачи (элементами языка), предоставляемыми языком программирования SAS, и мы решаем некоторые более крупные задачи, объединяя эти элементы.

Рассмотрим некоторые примеры.

Проверить работоспособность веб-сервиса RTDM, опубликованного с помощью SAS Data Integration Studio (DIS) можно несколькими способами, но вне зависимости от способа сперва нужно убедиться, что wsdl веб-сервиса доступен.

Для этого необходимо вставить адрес веб-сервиса, созданного вами в SAS DIS, в адресную строку браузера и добавить к нему ?wsdl

Получится что-то вроде http://RTDMws.rtportal.ru:8080/SASBIWS/services/scoring_service?wsdl

Если wsdl доступен, вы увидите его отображение в браузере.

Дальше можно проверять корректность ответа веб-сервиса RTDM. Ниже описано два способа проверки: с использованием SoapUI и с использованием cUrl.

27.06.17 побеседовали с Павлом Балабко (CRIF) и Михаилом Ройзманом (Luxbase) о сообществе риск-технологов, структуре и географии группы CRIF, основных продуктах и направлениях деятельности в России, взаимоотношениях с кредитными бюро и еще много о чем.

Видео:

Запись лекции по machine learning от Владислава Бояджи прочитанной Владиславом Бояджи 11.07.17

Тема: Principal component analysis (PCA) и кластеризация


В этой статье обсуждается чрезвычайно полезный метод, который позволяет выполнять операцию для всех числовых или символьных переменных в наборе данных SAS. Например, вы можете преобразовать все числовые переменные со значением 999 в переменные с отсутствующим значением, а все символьные переменные — в верхний регистр.

Чтобы продемонстрировать эти две задачи, сначала запустите указанную ниже программу, чтобы создать исходный набор данных. Этот набор данных содержит числовые значения 999 и некоторые символьные значения в нижнем или смешанном регистре:

Создание исходного набора данных

***Создаем исходный набор данных;
data Original;
   input X Y A $ X1-X3 Z $;
datalines;
1 2 x 3 4 5 Y
2 999 y 999 1 999 J
999 999 R 999 999 999 X
1 2 yes 4 5 6 No
;

Ниже приведен исходный набор данных:

Запись лекции по machine learning от Владислава Бояджи прочитанной Владиславом Бояджи 04.07.17

Тема:Построение и отбор признаков для ML

Ранее я рассказывал, как определять функции, которые безопасно оценивают свои аргументы и возвращают значение отсутствия, если аргумент не находится в области действия функции. Канонический пример — это функция LOG, которая определяется только для положительных аргументов. Например, чтобы оценить функцию LOG на последовательности (возможно, неположительных) значений, можно использовать следующую инструкцию IF-THEN/ELSE:

data Log;
input x @@;
if x > 0 then 
   logX = log(x);
else 
   logX = .;
datalines;
-1 1 2 . 0 10  
;
 
proc print; 
run;

Ранее я рассказал, как генерировать случайные числа в SAS с помощью функции RAND на шаге DATA или с помощью подпрограммы RANDGEN в программе SAS/IML. Эти функции создают поток случайных чисел. (В статистике случайные числа обычно представляют собой образец из распределения, такого как равномерное или нормальное распределение.) Вы можете управлять потоком случайных чисел, установив начальное значение для случайных чисел. Начальное значение устанавливается с помощью подпрограммы STREAMINIT на шаге DATA или подпрограммы RANDSEED на языке SAS/IML.

Начальное значение позволяет вам генерировать один и тот же набор случайных чисел  при каждом запуске программы. Это похоже на оксюморон: если эти числа одинаковы каждый раз, то как они могут быть случайными? Решение этого парадокса заключается в том, что числа, которые мы называем "случайными", точнее следует называть "псевдослучайными числами". Псевдослучайные числа создаются алгоритмически, но имеют статистические свойства случайности. Хороший алгоритм генерирует псевдослучайные числа, неотличимые от действительно случайных чисел. В SAS используется генератор случайных чисел с алгоритмом вихря Мерсенна (Matsumoto and Nishimura, 1998), который, как известно, обладает отличными статистическими свойствами.

Очки не действуют никак…

Как показывают события на обозримом горизонте, в финансовом секторе именно операционные риски приводят к наиболее крупным потерям, и связаны они с действиями персонала организации. При этом реализация риска становится возможной из-за того, что имеются уязвимости в организационной структуре банка, распределении полномочий и ответственности, осуществлении бизнес-процессов, в том числе и процесса контроля. Именно по такому сценарию в 1985–1999 гг. Sumitomo Corporation потеряла более $2,8 млрд и в 2005–2007 гг. Societe Generale — €4,9 млрд, а между этими событиями также была череда крупных потерь. И это при том, что крупные финансовые институты нельзя обвинить в пренебрежении управлением операционными рисками, на развитие которого они тратят миллионы долларов каждый год. В чем же дело?