Ethereum中涉及各种类型的方法调用。一个编程中常用的call概念，可能为Ethereum Vitrual Machine（EVM）内的call，又可能为EVM外的call，又涉及诸如Message/Transaction等基本概念；同时还包括call/delegatecall/callcode/send/transfer/sendTransaction等等方法。

对这些调用机制及基本概念的说明散落在 solidity文档 、黄皮书、白皮书 中，初学者容易搞晕。这里对这些基本概念、调用机制及用法做一下整体梳理。

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示例代码：测试代码下载

pragma solidity ^ 0.4.18;

contract A {
uint public var2;
uint public var1;
B b1;
address addrB;

function A() public {
b1 = new B();
addrB=address(b1);
}

function callSet(address addr, uint param) public returns(uint) {
//addr.call(bytes4(keccak256(“set(uint)”)), param); //使用了uint，调用不生效。应当使用uint256; uint是uint256的昵称，但在ABI调用时候，只能使用长类型。

//使用address.call
addr.call(bytes4(keccak256(“set(uint256)”)), param); //call 使用的是被调用者的存储，因此改变的是B.var1值

//使用实例方式，可以直接采用callee.method形式调用，从而直接获取函数返回值
/*
B b2 = B(addr);
uint result = b2.set(param);
return result;
*/

//使用 new B()方式方式调用
// uint  b1=b1.set(param);
// addrB.call(bytes4(keccak256(“set(uint256)”)), param);

return 1;
}

function delegatecallSet(address addr, uint param) {
//addr.delegatecall(bytes4(keccak256(“set(uint)”)), param); //使用了uint，调用不生效。应当使用uint256; uint是uint256的昵称，但在ABI调用时候，只能使用长类型。
addr.delegatecall(bytes4(keccak256(“set(uint256)”)), param); //delegatecall和callcode都是使用调用者的存储，特别要注意调用者和被调用者合约变量定义顺序，目前改变的是A.var2的值。
B b2 = B(addr);  //使用实例方式，可以直接采用callee.method形式调用，从而直接获取函数返回值
uint result = b2.set(param);
// uint  b1=b1.set(param);
// addrB.call(bytes4(keccak256(“set(uint256)”)), param);
}

function callcodeSet(address addr, uint param) {
addr.callcode(bytes4(keccak256(“set(uint256)”)), param);
}

function getVar1() public view returns(uint) {
return var1;
}

function getVar2() public view returns(uint) {
return var2;
}

function getAddr() public view returns(address) {
return addrB;
}
}

contract B {
uint public var1;
event MyEvent(uint param, uint result);

function set(uint param) public returns(uint) {
var1 = param;
MyEvent(param, 1);
return param;
}
}

为加深对各种常用统计分布的理解，更好掌握R语言对应的各类分布的概率函数（d、p、q、r族）以及广义线性模型的使用，研究了一下常用统计分布数据的模拟生成方法，收获颇多。

各类常用统计分布蒙特卡洛模拟数据生成的大致思路：

1、构造自变量x的均匀分布
2、根据对应分布的均值函数，构造x变量对应的均值。（广义线性模型的link 函数参考https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model#Link_function）
3、将均值代入，R中对应分布的随机变量生成函数，得到因变量y（例如正态分布为rnorm、泊松分布为rpois）

代码：

#norm distribution simulation
set.seed(1234)
num=100
beta0=1
beta1=0.2
x=beta0+beta1*runif(n=num,-1,1)
y=rnorm(num,mean=x,sd=1)
model=glm(y~x,,family=gaussian(link=’identity’))

#possion distribution simulation
set.seed(1234)
num=100
beta0=1
beta1=0.2
x=beta0 + beta1*runif(n=num, min=0, max=5)
lambda=exp(x)
y=rpois(n=num, lambda=lambda)
model = glm(y~x, family=poisson(link = log))

#Exponential/Gamma distribution simulation
set.seed(1234)
num=100
beta0=1
beta1=0.2
x=beta0 + beta1*runif(n=num, min=0, max=5)
y=rexp(num,rate=exp(-x))
model=glm(y~x,,family=Gamma(link=’log’))
#使用nls模拟
df=data.frame(x,y)
model=nls(y~exp(a+b*x),data=df,start = list(a=0,b=0))

#logistic/probit distribution simulation
set.seed(1234)
num=100
beta0=1
beta1=0.2
x=beta0 + beta1*runif(n=num, min=0, max=5)
#logistic distribution logit=log(odds)=log(p/(1-p))
odds=exp(x)
probs=odds/(1+odds)
#probit distribution probit=Cumulative normal pdf
#probs=pnorm(x)

y=rbinom(n=num,size=1,prob=probs)
model=glm(y~x1+x2,family = binomial(link=”logit”))

#bionimal/Categorical/Multinomial distribution simulation
library(nnet)
y=rbinom(n=num,size=3,prob=probs)
model <- multinom(y ~ x1 + x2)

代码下载

参考资料：《 Monte Carlo Simulation and Resampling Methods for Social Science》

https://www.sagepub.com/sites/default/files/upm-binaries/57233_Chapter_6.pdf

R文档对fitted()、predict()函数以及predict函数type参数取值的具体含义说得很不清楚，网上也没有清晰的解释。总结一下。

一、说明

目的一、R中fitted和predict的关系
目的二、以logistic为例，解析predict中type参数不同取值的关系

1、R中fitted和predict的关系
fitted对无link函数模型（例如线性回归），fitted值和predict的值相同
对有link函数的模型（例如logistic、Binomial），
fitted是link函数作用前（或者link逆函数inverse of the link function作用后）的预测值
predict是link函数作用后（或link逆函数inverse of the link function作用前）的预测值
link function  https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_modelLink_function

2、logistic中predict中type参数不同取值的关系
predict中type参数的可选项有：default, type="link",type="response",type="terms"

假设log(odds)=log(p/(1-p))=alpha+beta1*x1+beta2*x2+…+betan*xn
a.、type="link",type为缺省值
  type="link"为缺省值,给出logit线性函数预测值，link=alpha+beta1*x1+beta2*x2+…+betan*xn

b、 type="response"
  type="response" 给出概率预测值。
  response=predict(model,type = "response")，则
  log(response/(1-response))=alpha+beta1*x1+beta2*x2+…+betan*xn=link，或：link=exp(response)/(1+response)

c、type="terms"
  type="terms"表示各个变量的预测值（包括前面参数在模型中的值）。
  terms=predict(model, newdata = traindata,type = "terms")的结果为各个变量term的值
  term1=beta1*x1,term2=beta2*x2, …
  sum(term1,…,termn)+attr(terms,"constant")=log(odds)=log(response/(1-response))
  attr(terms,"constant")的含义 http://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics-2/regression-analysis-how-to-interpret-the-constant-y-intercept

二、代码

代码下载

#fitted和predict的关系演示
#linear regression
#no link function
num=100
x1=rnorm(num)
x2=rnorm(num)
lr=1+2*x1+3*x2
model=lm(y~x+x2)

fit=fitted(model)
pred=predict(model)
print(all.equal(fit, pred))
#对无link函数的模型，fitted值与predict值相同

#possion
#link=log
num=100
x=rnorm(num)
y=rpois(num,lambda = exp(x))
model = glm(y~x, family="poisson")
fit=fitted(model)
pred=predict(model)
print(all.equal(log(fit),pred))
print(all.equal(fit,exp(pred)))
#对有link函数的模型，fitted值为link函数作用前的值，predict为link作用后的值

#logistic
#link=logit=log(p/(1-p))
num=100
x1=rnorm(num)
x2=rnorm(num)
lo=1+2*x1+3*x2
odds=exp(lo)
probs=odds/(1+odds)
y=rbinom(n=num,size=1,prob=probs)
model=glm(y~x1+x2,family = binomial(link="logit"))

fit=fitted(model)
pred=predict(model)
print(all.equal(log(fit/(1-fit)),pred))
print(all.equal(fit,exp(pred)/(1+exp(pred))))
#对有link函数的模型，fitted值为link函数作用前的值，predict为link作用后的值

#以logistic模型为例子，验证predict中type为缺省值，type="link",type="response",type="terms"关系
#predict中type="link"时的fitted及predict
link=predict(model,type="link")
print(link)
print(all.equal(pred,link))
#type=link为缺省值

#predict中type="response"时的fitted及predict
response=predict(model,type="response")
print(response)
print(all.equal(fit,response))
print(all.equal(pred,log(response/(1-response))))

#type="terms"时的fitted及predict
terms<- predict(model,type="terms")
term=terms[,1]+terms[,2]+attr(terms,"constant")
print(term)
print(all.equal(link,term))
print(all.equal(response,exp(term)/(1+exp(term))))

参考资料：

https://stackoverflow.com/questions/12201439/is-there-a-difference-between-the-r-functions-fitted-and-predict

我在知乎关于提问“资产端线上对接资金端系统？” https://www.zhihu.com/question/67426957/answer/277256804  的回答。

虽然最近现金贷整顿，但此问题涉及的内容的应用场景挺多的，简单说一下思路。

资产端平台接入资金端平台时候，需要重点考虑两大部分的内容：

1、交易结构设计

由于合作双方监管合规性问题，交易结构设计主要解决资金端资金怎样以合规、安全的形式流转到资产端。这里的合规性，不单纯只是资产端或资金端，双方都涉及合规性。

在交易结构设计时候，涉及很多因素，例如：

a、资产端的资质，例如是P2P平台、互联网小贷平台、消费金融公司、助贷机构等的资金合规来源渠道并不同。

b、资金端的资质，例如是金融机构（银行、保险公司、融资性担保公司等）、P2P、互联网小贷、消费金融公司、企业、股东等的资金。

c、资产方的资产质量

d、实际放款方，资产最终归属。涉及放款资质，是否需要债权转让、ABS等

e、担保方式

f、资金放款、还款流转流程，支付/代扣渠道

g、资产端的保证金、杠杆、资金成本等

交易结构设计是整个合作最核心的内容，也是最难的地方，需要双方一起就双方实际情况探讨合规的合作模式。

交易结构设计影响了资产端、资金端合作模式、金融产品设计、平台对接的业务流等内容。

2、平台化设计

低成本、稳定、多元化的资金来源是资产端平台的核心竞争力，因此一般情况下，资产端都会尽量接入更多的资金端平台，以保证资金的持续供给。因此从平台建设角度来说，需要在设计时候考虑平台的扩展性、可运营性等因素，以满足多个资金端接入的需求。

在合作之初以验证合作模式为主，因此平台功能平台功能没必要设计得过于复杂。但随着业务规模扩大，低成本的运营能力成为平台的核心能力之一，可以说每一个资产端的资金对接平台最终都会演变成资产端、资金端的撮合路由平台。

一张图供参考

在消费金融中，风险模型组（申请评分卡、行为评分卡、催收评分卡、失联概率、违约概率PD模型等）、营销模型组（客户分层模型、客户响应模型、客户流失模型）、反欺诈模型组等都涉及了信用评分卡模型的应用。关于信用评分卡模型的使用及代码实现，网上公开的完整资料较少，且大都写得语焉不详。基于R语言做了一个完整例子，算是对最近一段时间工作总结。

分为两部分：

1、评分卡模型使用总结脑图

2、评分卡模型R语言代码

1、评分卡模型使用总结脑图（完整脑图点击下载）

《评分卡模型使用总结脑图》下载

2、R语言代码

scorecard.r

由于libreoffice的soffice不支持多进程，只允许同时有一个进程来转换docx文件为pdf文件，因此无法多线程并发执行转换操作。

为实现并发转换操作，有两种方案：

方案一：将转换代码部署到不同的服务器上，此种方案需要单独服务器，对资源要求较高，部署也麻烦；

方案二：利用docker对资源的隔离特性，把libreoffice 放到docker中，然后启用多个libreoffice容器，java代码调用不同容器的soffice命令来并发转换docx文件。

1、安装docker相关程序

CentOS7已经缺省支持docker

yum install docker

service docker start

chkconfig docker on

简单的安装使用可以参考 https://linux.cn/article-4340-1.html

2、把缺省的docker镜像仓库换成国内的网易镜像

echo "DOCKER_OPTS=\"\$DOCKER_OPTS –registry-mirror=http://hub-mirror.c.163.com\"" >> /etc/default/docker

service docker restart

3、下载centos docker镜像

docker pull centos

4、启动centos的docker镜像

docker run -it centos /bin/bash

5、进入docker容器

docker run -it centos -v /root/install:/root/install  /bin/bash

由于生产镜像时候，可能需要与宿主主机共享一些文件，例如中文ttf文件，因此在run 时候使用了-v参数，用于宿主主机与docker container之间的共享目录。

假设docker 容器与宿主机的共享目录为/root/install 。

Docker容器和主机之间共享数据，可以参考 https://www.howtoing.com/how-to-share-data-between-the-docker-container-and-the-host/

6、安装libreoffice、中文字体库等所需的软件

yum install libreoffice-writer.x86_64

yum groupinstall "Fonts"

yum groupinstall "Input Methods"

7、生成安装了libreoffice、中文字体等软件的docker 镜像

docker commit CONTAINER_ID liang/libreoffice1

其中：

CONTAINER_ID是docker ps -a得到了容器id docker ps -a|grep "centos"|awk ‘{print $1}’

liang/libreoffice1 是我们生成的docker镜像

8、停掉刚才启动的centos容器

docker stop CONTAINER_ID

9、启动我们新生成的docker 镜像

根据并发转换docx为pdf文件的需要，基于我们自己生成的docker镜像，启动多个docker的容器，利用docker容器对资源的隔离，调用不同容器中的soffice来并发处理不同的pdf文件

docker run –name office1 -it -d -v /root/pdf1:/root/pdf1  liang/libreoffice1

docker run –name office2 -it -d -v /root/pdf1:/root/pdf1  liang/libreoffice1

镜像文件与宿主机的共享目录为/root/pdf1和/root/pdf2，在共享目录中放入要转换的docx文件

docker exec -it office1 /bin/bash

10、调用soffice命令行，将docx转为pdf

docker exec -it office1 /bin/soffice –headless  –invisible –norestore –nodefault –nolockcheck  –nofirststartwizard –convert-to pdf:writer_pdf_Export –outdir /root/pdf1 /root/pdf1/liang1.docx

docker exec -it office2 /bin/soffice –headless  –invisible –norestore –nodefault –nolockcheck  –nofirststartwizard –convert-to pdf:writer_pdf_Export –outdir /root/pdf2 /root/pdf2/liang2.docx

以上命令行放到java代码中，同时可以在多个线程中并发调用。

背景：

1、生产服务器采用了dnspod-sr作为内网DNS服务器，以方便应用的部署。

2、所有服务器都采用CentOS，IP采用IPv4，未禁用IPv6，但操作系统路由、路由器及防火墙皆未启用IPv6地址。

虽然以前也遇到过因为IPv6导致类似curl、wget之类的系统命令执行太慢的问题，但一直未对IPv6引起足够的重视。

最近接连出现了一堆与IPv6相关的问题。

1、先是APP上APP Store审核，被苹果因为IPv6的问题接连打回来几次。最终直接把服务器的IPv6禁用了事。

2、有一台Redis服务器作为缓存服务器，其他Spring Boot应用通过内部DNS连接Redia。比较诡异的是，每一次重启Spring Boot应用，初始化Redis连接池时候，至少需要15秒。

最终查明了是DNS解析惹的祸，直接采用IP连接就不存在问题。原因是应用通过内部域名连接Redis时，做域名解析时候，发送了两条AAAA（IPv6）、A（IPv4）域名解析请求，其中AAAA > A记录请求 。

而且CentOS下即便禁用了IPv6，采用TCPDUMP抓包发现似乎仍然也会发送AAAA域名解析请求，导致先AAAA请求超时后，再处理IPv4。

网上大部分资料都建议直接禁用掉IPv6，只不IPv6是趋势，IPv6 Ready还是有必要的，尤其是外部一些IPv6环境的访问服务器时候，服务器端获取IPv6相关信息还是挺有价值的。

有没有在不禁用IPv6的情况下，让操作系统优先使用IPv4而非IPv6呢？

按照RFC3484 的说法，在IPv6、IPv4共存的环境下，解析顺序为
1. IPv6
2. IPv4
3. 6to4-Traffic

如果能够采用 Prefer IPv4 over IPv6，则可以实现IPv4 和IPv6并存。

办法一：修改/etc/gai.conf

/etc/gai.conf是socket getaddrinfo(3)函数的配置文件，因此修改此配置文件，可以影响各种socket程序对IPv4、IPv6地址的处理顺序。

配置样例：

label       ::1/128        0
label       ::/0           1
label       2002::/16      2
label       ::/96          3
label       ::ffff:0:0/96  4
precedence  ::1/128        50
precedence  ::/0           40
precedence  2002::/16      30
precedence  ::/96          20
precedence  ::ffff:0:0/96  100

配置文件说明可以参考Linux MAN

http://man7.org/linux/man-pages/man5/gai.conf.5.html

http://man7.org/linux/man-pages/man3/getaddrinfo.3.html

方案2、在Java应用中，指定-Djava.net.preferIPv4Stack=true

可以参考官方文档 Networking Properties

一、目前对账的算法：

1、从上游渠道（银行、银联等金融机构）获取对账文件，程序逐行解析入库

2、在存储过程中，以上游对账文件的表为基准，程序逐行读取并与我们系统的交易记录/账务记录（有账务系统情况下，合理方案应该是于账务记录）对比，查找出差异记录。

3、以我们系统的交易记录/账务记录为基准，程序逐行读取与上游对账文件对比，查找出差异记录

二、目前对账算法问题：

1、使用存储过程，对账过程都在数据库端完成，对数据库性能影响较大，而且对账逻辑扩展极为麻烦

2、逐行比对算法效率较低，但算法上并无好的优化余地。如果采用数据库INTERSECT、MINUS对数据库压力也高。

3、在业务量大的情况下（例如有上百家上游渠道需要对，每一家都有几十万条交易记录），对账服务器及数据库服务器负荷较高。即便采用读写分离，对账时候使用读库，压力一样很大。

4、导入批量文件，逐行入库效率较为低下（每一次都需要建立网络连接、关闭连接）

三、对账算法优化思路：

1、涉及网络传输的，尽量采用批量方式操作，减少网络消耗及时间消耗

2、使用Redis等NOSQL数据库，降低数据库服务器的压力。同时在扩展上也容易，一台Redis服务器不够，可以无限制增加用于对账用的服务器。

3、使用Redis的set集合的sdiff功能，利用Redis sdiff算法的高性能，比对上游记录和我方记录的差异

四、对账算法说明：

1、利用Oracle/Mysql的load data infile将对账文件批量导入到数据库

2、程序读取上游账务记录表，对上游账户记录执行select  concat(channel_id, ":" , order_id , ":" , HASH_MD5(channel_id , order_id , amount , status , timestamp1 , timestamp2 ,…) )  as hashid from table ，得到对应的SET集合。

这里思路是将需要对账的记录拼成格式为：channel_id:order_id:hashid形式的串，以便作为Redis SET集合的item。

其中channel_id和order_id用于标识对应的渠道及订单，只是例子，根据实际需要补充。之所以要在hashid前面带上channel_id和order_id，主要目的是在sdiff后，能够作为主键，根据set结合的item查找出对应的数据库记录。

3、对我方的交易记录表/账户历史表采用上一步的类似算法，得到对应的SET结合

4、采用Redis的pipeline功能（Redis的各种客户端，包括java客户端jedis 都提供此功能），将上游账务记录SET集合和我方的交易记录/账务历史记录SET集分别批量执行sadd插入Redis，得到两个SET集合。

由于单条记录sadd 插入Redis效率较差（每一次都涉及网络open、close、传输消耗），因此使用Redis的pipeline功能，已实现批量入库功能。

可以参考：http://redis.io/topics/mass-insert

5、利用redis的sdiff功能查找出上游账务集合与我方记录集合的差值

6、从sdiff 集合中channel_id:order_id:hash，定位对应的数据库记录，更新对账状态。

具体性能及实现可以在实现后测试对比一下，应该会有大幅的性能提升。

我在知乎就问题《POS签购单上的授权号，凭证号，参考号，批次号，分别是什么？有什么作用》做的回答。

下面定义及术语参考了《中国银联POS终端规范》及《中国银联银行卡联网联合技术规范V2.1 第2部分 报文接口规范》两个规范。
批次号(Batch NO.)：POS从签到起至结算、签退为止的交易为一批次，交易批次号标识一批交易。POS中心为每个POS的每个批次分配一个批次号，在签到响应报文中下传给POS终端。
对应银联ISO8583报文的报文头域7： 批次号(Batch Number)

序号(Ref. NO.)：POS中心为交易分配的流水号，在响应报文中下传给POS终端作为对账参考号，并用于事后查证。
对应银联ISO8583报文的域37：检索参考号（Retrieval Reference Number）

授权号(Auth Code)：授权标识应答码，简称“授权码”。是发卡行返回或银联CUPS代授权时返回的授权序号。
对应银联ISO8583报文的域38：授权标识应答码 Authorization Identification Response

查询号(Trace NO.)：POS机为每一笔交易产生的顺序编号。POS每上送一次交易此号码增加1。 POS流水号为6位数字，值从1至999999循环使用。在自动冲正时，POS中心依据POS流水号作为确定被冲正交易的要素之一。
交易发起方赋予交易的一组数字,与域7（交易传输时间 Transmission Date/Time）、域32（受理机构标识码 Acquiring Institution Identification Code）和域33（发送机构标识码 Forwarding Institution Identification Code）的组合值唯一标识一笔交易的编号。

凭证号(Voucher NO.)：查询号(Trace NO. 也叫POS流水号)也作为交易凭证号（在签购单上打印为Voucher NO.），在进行撤销等交易时，输入原交易凭证号作为确定原交易的要素之一，并且必须上送原交易的凭证号。

要确认一笔交易，分为发卡行和收单方：
对发卡行来说：卡号+参考号+授权号，就能够确定一笔交易
对于收单方来说：凭证号+域7（对应签购单上的日期/时间）+域32（对应签购单上的收单机构）+33域（对应签购单上的发卡机构）能够唯一确定一笔交易
因此如果是向发卡行投诉，则需要提供卡号、参考号、授权号。
如果是向收单方投诉，则需要提供凭证号、交易日期时间、收单机构、发卡机构

知乎回答原文链接：http://www.zhihu.com/question/29519161/answer/45062087