架构算法方法论齐备,智能风控峰会完整日程!

石霖中国信通院云计算与大数据研究所内容科技部主任

个人介绍:石霖,现任中国信通院云计算与大数据研究所内容科技部主任,CCSATC602主席,主要从事人工智能、内容科技的技术研究、标准制定及测试评估工作,对信息安全、内容安全领域有丰富经验,参与智能审核、app加固、人脸识别、深伪检测等多项标准制定工作,圆满完成第二、三届中国人工智能大赛的举办工作,推动开展内容科技产业推进方阵、“护脸”计划等多项有助产业健康发展的工作。

专家团

蒋宏狮桥集团高级风控总监

个人介绍:蒋宏,狮桥智能风控高级总监,超过10年风控模型算法经验,在数据挖掘、机器学习、图谱应用、风险管理等方面有丰富的经验,主编书籍《智能风控实践指南:从模型、特征到决策》,曾任职德勤信息技术咨询顾问、百融风险部副总监、融360风控模型部负责人。上海交通大学学士、清华大学MBA。

个人介绍:刘宇,京东安全研发总监、京东安全技术委员会主席。2006年毕业于北京邮电大学计算机系,获得工学硕士学位。2006年~2014年,分别就职于摩托罗拉、雅虎中国、淘宝网,欧鹏,历任软件开发工程师、资深技术专家。2014年~2018年就职于易到用车,历任系统架构师、风控研发技术总监,亲身参与了网约车行业的百亿补贴大战及黑灰产对抗,并从0到1建设了易到风控系统-易盾。2018年加入京东集团风控,和团队一起建设京东风控体系,为京东业务保驾护航。2020年至今做为京东集团风控中台的项目经理及架构师,本着“共建共享、联防联控”的思想,联合各个业务板块的风控专家及架构师,整合各个业务板块的风控服务能力产品,实现京东生态内的风险共治。2021年《智能风控技术峰会》峰会主席及系统架构专场出品人。

个人介绍:拥有近十五年金融风险管理和智能风控领域业务策略、量化建模、解决方案、风控体系建设等工作经验,专注于商业银行、消费金融和金融科技行业,在智能风控策略模型数据体系建设、风险业务策略与量化模型、信贷资产组合管理、金融资产定价与风险管理、巴塞尔新资本协议、金融机构全面风险管理咨询、金融机构数字化转型、业务安全技术模型与策略、智能风控平台业务技术架构等方面积累了丰富的工作经验。曾在FICO、Accenture、GE等行业知名专业机构的风险咨询和分析咨询部门担任要职。

峰会议程

①风控体系建设方法论

出品人:李家琛bilibili风控负责人

个人介绍:硕士毕业于浙江大学自动化。曾就职美团风控,研究了一种通用算法对各场景进行高召回高准确。现任B站活动风控负责人,负责风控引擎以及不同业务风控。

1.互联网风控的分类

2.如何组件一支风控团队

3.如何行成一套风控体系

1.成为一个风控负责人需要哪些软技能和硬技能

2.风控体系飞轮如何旋转,对外承接业务,对外螺旋上升

3.对整个风控有全面认识

个人介绍:拥有13年安全技术研究和实战经验,曾任腾讯反诈骗实验室总监、T4-2级资深安全技术专家。在风控系统构建、策略对抗方面有丰富的实践经验。

1.风控攻防对抗中的挑战

2.风控体系中涉及到哪些情报

3.基于知识图谱的情报系统设计及实践

1.了解从攻击者的维度来思考风控体系中的攻防对抗点

2.了解到如何构建攻击情报系统,进而能够从更高维度来思考风控体系的建设

个人介绍:信息安全硕士毕业,目前在携程旅行,负责业务安全建设,主要集中在设备、账号对抗、业务防控,情报建设。

演讲题目:甲方威胁情报建设实践

演讲提纲:主要介绍甲方电商,业务威胁情报的定义、种类,落地使用的方法,情报和风控规则、风控基建如何互相驱动改进。

听众收益:

1.外部情报在甲方如何落地使用

2.内部情报如何做增益

3.情报运营中碰到的问题

个人介绍:本科毕业于中国科学技术大学少年班学院,硕士就读于伊利诺伊大学香槟分校。现就职于莉莉丝游戏,负责全游戏反欺诈业务,从0到1搭建风控系统、策略算法、风控产品,包括但不限于内容安全、支付风险、账号安全、脚本外挂、打金工作室识别等

演讲题目:手游反欺诈体系的设计与探索

演讲题目:数美风控体系建设总结与实践

演讲提纲:

1.风控体系关键元素

2.风控体系运营流程

1.一套风控体系搭建需要的考虑关键元素

2.一套风控体系搭建需要的建设流程

扫描二维码免费报名

②风控系统架构

出品人:朱杰奇富科技风控技术总监

雷柴卫奇富科技架构管理与公用平台架构师

个人介绍:雷柴卫,奇富科技架构师。主要研究方向为金融科技大数据以及AI在智能风控领域的应用以及拓展,包括图数据挖掘、AI工程、决策引擎、实验平台。

1.如何够条件智能风控与数据的生态闭环;

2.智能风控中数据的高可用与灾备;

3.智能风控的大数据实验。

1.智能风控生态闭环的搭建

2.智能风控数据高可用思考

3.大数据和人工智能在智能风控的深度探索

1.实时风险洞察面临的挑战

2.实时风险洞察的架构演进

3.核心组件剖析

4.未来的思考与展望

1.高吞吐的实时写入、高性能的实时计算与查询

2.OLAP如何选型?

3.异常检测模型在预警领域的应用

个人介绍:李瑞毕业于武大硕士研究生,在风控领域深耕6年多,对直播行业的黑产有丰富的对抗经验,目前是斗鱼业务安全的负责人。

演讲题目:斗鱼直播实时风控引擎快速对抗探索实践

1.直播行业的黑产问题

2.全栈式风控引擎的建设

3.快速对抗的有效措施

4.思考与展望

1.如何提升研发对抗策略的效率

2.介绍风控策略模型在斗鱼的实践方法

个人介绍:王欢,融360算法经理,国内线上模型负责人,硕士毕业于中科院软件所,书籍《智能风控实践指南》作者之一,曾参与国内及海外多个业务线的风控搭建、建模及特征工作,在风控模型和特征挖掘方面有丰富的实践经验。

演讲题目:风控场景全流程模型构建及应用实践

演讲提纲:针对在风控实践各场景下遇到的问题和挑战,构建模型来解决这些问题,以及介绍模型最终在业务中的应用方式。

1.贷前、贷中及贷后各场景下遇到的问题及挑战

2.针对典型场景介绍模型构建及上线应用的过程

3.模型应用的局限及优化探索

1.风控各业务场景下会遇到哪些问题及挑战?

2.如何充分利用各场景下的可用数据,搭建风控模型体系?

3.不同场景下数据获取及应用方式有哪些区别?

③风控算法

出品人:汪浩然资深风控和图计算专家

个人介绍:英国硕士,业内有算法百晓生和扫地僧之称,自幼好算法,遍干互联网诸侯,曾在蚂蚁金服,阿里巴巴,腾讯等公司主要从事风控算法,社交计算和图计算等工作,三十入风控,历抵圈内卿相,横跨金融,支付,电商,供应链,社区,社交等场景。率先工业界落地过诸多图上挖掘和机器学习算法。

个人介绍:毕业于清华大学自动化系模式识别与智能系统专业,曾就职于华为、快手负责多模态算法研发,现就职于北京枫清科技图智能分析部,复杂图算法和图机器学习设计、开发。

1.如何快速筛选环路?

2.如何优化分布式场景下的环路检测算法内存消耗?

3.环路检测在金融风控场景下如何使用?

个人介绍:许嘉蓉,复旦大学青年副研究员。主要研究方向包括图数据挖掘、图隐私计算,研究工作发表在人工智能顶级会议和期刊KDD、AAAI、NeurIPS、IJCAI、TKDE、TKDD等上,曾指导学生获得AAAI杰出论文奖,担任KDD、NeurIPS、WWW、AAAI、WSDM、TKDE等多个重要国际会议及期刊评审。

1.何时需要进行图预训练?

2.图预训练的数据是否越多越好?

此外,还提供了三个广泛的应用场景:

1.提供图预训练模型的适用范围

2.量化图预训练的可行性指标

3.挑选预训练数据的解决方案

1.预训练图神经网络

2.何时需要进行图预训练?

3.图预训练的数据是否越多越好?

演讲题目:主动学习以及样本不均衡在图数据场景的探索

演讲提纲:在风控场景中,由于异常事件相对于正常事件的发生频率较低,因此会出现样本不均衡的问题。例如,交易数据中正常交易数目远远多于欺诈交易数目,这就导致了欺诈交易数据集过小的情况。另外,标注难也是风控领域面临的一个挑战。由于涉及大量复杂的交易和操作流程,需要专业的知识和经验才能正确地标注异常事件。同时,异常交易往往会被恶意用户精心伪造,使得标注更加困难。这些问题都会导致数据集的不完备性,从而影响模型的准确率和鲁棒性,本次内容我们将会介绍我们在图主动学习以及样本不均衡技术上的一些探索。

2.图数据样本不均衡的解决方法

个人介绍:本硕毕业于西安交通大学和南加州大学,曾就职于中国银联风险管理部,加入蚂蚁后曾负责蚂蚁账户盗用类风控算法、国际卡收单业务风控算法,目前负责蚂蚁国际B类资金账户风控算法。

演讲题目:非结构化数据智能风控

演讲提纲:本次演讲介绍蚂蚁国际风控的业务背景,以及在非结构化数据场景中的智能风控解决方案,提纲如下:

1.业务背景介绍

2.非结构化数据风控的挑战

3.算法技术方案

4.智能风控解决方案

1.多模非结构化数据中如何精准获取信息?

2.多模非结构化信息的真实性如何保障?

3.账户和交易真实性智能风控解决方案如何设计?

演讲题目:内容风控对抗系统的探索与实践

1.背景

2.问题分析

3.解决方案:对抗感知、模型自动化迭代、模型融合、智能决策

4.效果

1.对内容对抗体系的基本组成及运作方式有一个大概的了解

2.模型自动化生产中涉及到的一些难点,如数据收集等

3.针对文本对抗中,最常见的形近字对抗解决方案

④图分析与关系网络

出品人:单黎平度小满AI算法资深专家

个人介绍:单黎平,硕士毕业于北京大学计算机系,度小满科技AI算法资深专家,现任度小满AI平台负责人,专注于机器学习与人工智能技术提能增效与落地应用。

1、图机器学习基础知识

2、风控场景下的图算法设计

3、图机器学习在度小满风控中的实际应用案例

1.反洗钱业务背景

2.当前反洗钱的业务流程及痛点

3.如何应用图智能进行反洗钱分析

4.案例介绍

1.如何通过应用图智能,节省业务60%工作量?

2.如何更好的让业务人员应用图智能技术解决业务问题

3.好的图智能产品需要满足何种要素

个人介绍:本硕均毕业于武汉大学数学系,目前在虎牙负责账号与营销活动的黑灰产对抗,包括图聚类算法开发,实时特征挖掘开发等工作。

演讲题目:图聚类在虎牙风控的实践

1.虎牙业务场景下的风控挑战

2.图机器学习算法在虎牙风控的实践

2.风控场景下的图算法设计

3.图聚类在虎牙风控中的实际应用案例

演讲题目:应对复杂风险的下一代风控基础设施-全图风控

⑤实时风控

出品人:付典阿里云高级技术专家

1.介绍FlinkCEP基础概念

2.介绍阿里云实时计算团队在增强FlinkCEP功能方面所做的工作,包括:

2.1.支持动态CEP、支持多规则在同一数据流上进行匹配等新特性;

2.2.拓展了FlinkSQL的MATCH_RECOGNIZE语法,增强MATCH_RECOGNIZE表达能力;

2.3.通过增加Cache机制、优化CEP内部实现逻辑、修复state泄漏等工作,大幅提高了FlinkCEP性能与稳定性。

3.介绍FlinkCEP常见业务场景及实现思路。

1.了解什么是FlinkCEP以及如何使用FlinkCEP作为规则引擎来解决风控场景中的常见问题

2.了解动态CEP的实现原理

3.了解如何优化FlinkCEP作业

个人介绍:网易互娱技术中心计费实时平台与SDK技术负责人,ApacheFlinkContributor,FlinkCDCContributor。负责计费实时数据平台与SDK的设计和开发,参与了实时风控、用户画像、异构关联分析挖掘等业务的核心工作。

1.从T+1走向实时风控

2.实时业务会话风控引擎

3.实时风控平台的建设

4.从实时风控到DataOPS

5.发展历程与展望未来

1.基于Flink构造实时风控引擎的技术思路

2.实时风控规则管理、运维和应用

3.实时风控与DataOPS

演讲题目:Airwallex基于大数据和机器学习构建智能金融风控系统

1.公司业务背景介绍

2.主要风控场景

*Onboarding

·业务场景

·技术方案

*TransactionalMonitoring

*PostMonitoring

3.另一个维度,InfrastructureforRisk

·MLPlatform

·BigDataSolution

4.CaseStudy:如何使用Graphbasedsolution应对黑产团伙

5.未来发展方向

1.了解金融风控的需求以及技术挑战

2.了解基于Flink的流批一体风控解决方案

3.了解基于图数据识别黑产团伙

⑥典型风控实践

出品人:徐德华翼支付风险管理部总监

个人介绍:风险管理部总监,模型团队负责人,负责支付、电商、通讯反诈等风控模型体系建设。

个人介绍:2017年毕业,先后从事互联网金融风控算法、业务风控算法等岗位。目前在OPPO主要负责应用分发业务的黑灰产对抗,包括搭建实时和离线防刷系统,感知、识别和处置作弊。

主要内容包括:

1.平台业务及黑灰产攻击介绍

2.流量作弊的整体防控思路及架构

3.典型案例

4.总结

1.流量反作弊体系如何搭建、评估?

2.如何感知黑灰产的变化?

3.如何评估算法的识别效果?

个人介绍:多年风控算法实践落地经验,涉及o2o,电商,泛娱乐等多个行业,现任同盾算法专家。

演讲题目:人工智能在跨境交易风控中的应用

1.智能化防控相比传统防控的区别

2.行为序列在风控场景的技术落地

3.风控算法在跨境电商场景的技术落地

4.关系图谱在业务风控场景的落地

5.智能化风控防控体系

1.风控算法在跨境电商场景的技术落地

2.关系图谱在业务风控场景的落地

3.行为序列在风控场景的技术落地

个人介绍:反欺诈风控模型团队负责人,先后负责车险、健康险领域风控模型体系建设以及保险科技创新产品的研发。

演讲题目:保险反欺诈能力建设实践

1.车险领域,反欺诈技术应用有哪些?

2.健康险领域,反欺诈技术应用有哪些?

个人介绍:硕士毕业于电子科技大学,2015年加入蚂蚁集团大安全至今,专注于风控领域,先后参与蚂蚁集团第四代、第五代风控体系的建设工作,目前负责牵头蚂蚁集团交互式风控平台建设。

演讲题目:蚂蚁集团交互式主动风控在反欺诈领域的应用

1.平台建设背景

2.平台技术挑战

3.核心思路和系统架构

4.典型应用场景-叫醒热线

5.未来的思考

1.如何通过技术手段,帮助解决电信诈骗这一愈发突出的社会问题?

2.蚂蚁集团在反诈领域做了哪些尝试和成果?

3.支付宝叫醒热线是如何运作的?

个人介绍:在算法技术应用于产业实践深耕多年,曾在宜信全面负责借贷领域的风险策略及算法应用,目前在58后负责建设高质量的风控技术并推进应用落地,对风险对抗有全面透彻的理解,善于设计系统化、体系化、完备性的风控方案。

1.58的业务主要面临的黑产形态

2.业务安全是一个长期对抗的事情

3.58同城加速黑产治理的技术设计以及应用设计

1.学习如何将复杂的业务风控问题抽象为技术问题,并把技术方案还原为应用方案

2.了解58同城关于黑产治理中遇到的重重挑战以及应对措施,如何打造体系化、智能化的风控屏障

个人介绍:研究生毕业于上海交通大学自动化系。先后职于交通银行信用卡中心、51信用卡等。现就职于中国电信翼支付(甜橙金融),参与负责C端信贷风控全流程从0到1的初始搭建及完善。

THE END
1.算法教学设计1、知识与技能 理解算法的含义,体会算法在程序设计中的地位; 培养用计算机编程解决现实问题的能力。 2、过程与方法 能通过观察吸尘器的工作来分析其算法,培养学生用程序设计的思想来思考产品。 3、情感态度与价值观 引导学生了解程序设计的更多知识,体验信息技术的强大魅力; 激发学生对计算机编程解决现实问题的学习欲望https://www.ruiwen.com/jiaoxuesheji/7729127.html
2.趣学算法(第2版)本书实例丰富、通俗易懂,以大量图解展示算法的求解过程,重点讲解遇到实际问题如何分析和设计算法,讲解方式富有启发性,有利于激发学生的学习兴趣和创新潜能。书中汇集了作者根据多年教学实践总结出的各种算法的解题技巧并对知识进行了优化拓展。读者阅读时既能掌握解题的方法,又拓宽了视野,有利于培养其逻辑思维能力,为解决https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB7d85fa69dcbd8
3.腾讯Offer已拿,这99道算法高频面试题别漏了,80%都败在算法上▲ 学算法。 不要直接看《算法导论》,大量证明会让你崩溃。推荐《数据结构与算法经典问题解析》,有问题分析,完美图解,维码详解,实战演练,适合初学者快速掌握经典算法。 接下来,让我们跟随《数据结构与算法经典问题解析》作者的视角,找到学习算法与数据结构的窍门! https://maimai.cn/article/detail?fid=1699482551&efid=WqEcULyCOsAoPWgBSGGaFg
4.关于算法设计与分析学习报告学习前概述 应学校的教导委员决定,算法设计与分析由学生自学完成本课程的知识,让我们拥有更加强的自学的能力与社会生存技能。本课程经过本人一个多月的刻苦学习,在学习中不断总结课本知识,在学习中克服难题,并进行了总结在此篇报告中进行总结我的学习情况。 https://blog.csdn.net/CSDNWuZhiChun/article/details/103286150
5.算法设计与分析答案屈婉玲.doc算法设计与分析答案屈婉玲算法设计与分析答案屈婉玲算法设计与分析答案屈婉玲算法设计与分析答案屈婉玲【篇一:分金块问题的解决思想和算法设计】 s=txt 摘要:在日常生活中,分金块问题是一个常见的问题,人们总是会面临怎样比较大小。才能利用一种最高效的算法选出其中最大和最小的金块。本文给出了较为常用的两种算法 https://m.book118.com/html/2021/1030/8142014050004027.shtm
6.聊聊算法分析算法是为解决某类问题而规定的有限长序列。所以本质上程序就是一个个算法组成,即使是业务代码,只不过普通的业务代码复杂度比较低,低到可能连算法分析都不需要,算法能用就行。 程序=算法+数据结构,这也是为什么算法和数据结构如此重要的原因。 显然,问题的解决办法从来都不只有一种,在多个算法都能解决某类问题的https://zhuanlan.zhihu.com/p/433179576
7.数据结构与算法李春葆第五版答案数据结构与算法李春葆pdf基本算法设计方法 通用算法设计 算法设计方法学 程序设计语言 数据结构 算法设计与分析 识字 写小作文 写大文章 1.4 数据结构的学习目标 掌握数据结构的基本概念、基本原理和基本方法。 掌握数据的逻辑结构、存储结构及基本运算的实现过程。 提炼 设计 实现 https://blog.51cto.com/u_16099329/7816376
8.高中人工智能教育应该教什么和如何教——基于四本《人工智能初步(4)人工智能核心算法方面,教科版花了较大篇幅重点介绍了知识表示和机器学习,人教版、浙教版、粤教版则只是简述知识表示,而重点讲解了人工智能的核心算法,如逻辑推理、决策树、启发式搜索(A*算法)、聚类、贝叶斯、知识图谱、机器学习、神经网络与深度学习。(5)系统设计与开发方面,四本教材都提到了国内的四大开放平台https://zhjy.sxnu.edu.cn/info/1007/1107.htm
9.《算法设计与分析基础(C++版)学习和实验指导》(李春葆陈良臣当当网图书频道在线销售正版《算法设计与分析基础(C++版)学习和实验指导》,作者:李春葆、陈良臣、喻丹丹,出版社:清华大学出版社。最新《算法设计与分析基础(C++版)学习和实验指导》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.com,网购《算法设计与分析http://product.dangdang.com/29583939.html
10.典型机器学习算法规则化解释与分析平台的设计与实现典型机器学习算法规则化解释与分析平台的设计与实现,机器学习,解释,规则,自更新,信息时代的到来使各种决策判别业务趋向自动化与智能化,在决策业务中,决策规则与机器学习算法都发挥了不可或缺的作用。决策相关的https://wap.cnki.net/lunwen-1021103649.nh.html
11.《算法设计与分析》期末不挂科的原因算法设计与分析重点感兴趣的话可以参考 算法竞赛、小白学DP(动态规划) 学习相关代码的具体实现(Java版) 课程介绍 算法分析基础 算法的定义 算法是指解决问题的一种方法或一个过程。 算法是若干指令的有穷序列。 算法正确性 对每一个输入实例算法都能终止,并给出正确输出。 算法的性质 (1)输入:有外部提供的量作为算法的输入。https://cloud.tencent.com/developer/article/2154842
12.算法工程师要学什么常见问题算法工程师必备七大技能:数据结构和算法编程语言数学基础算法设计与分析分布式系统机器学习和深度学习软件工程实践,助力解决计算机科学和工业中的复杂问题。 算法工程师必修技能 算法工程师是计算机科学领域的专业人员,负责设计、分析和实现高效算法来解决计算问题。要成为一名合格的算法工程师,需要掌握以下核心技能: 1. 数据https://m.php.cn/faq/816502.html
13.算法导论公开课笔记(一)算法分析与设计算法分析 算法分析是关于计算机程序性能和资源利用的理论研究;性能研究主要是学习如何让算法或者应用程序 运行的更快; 资源利用主要指的是诸如通信、存储器(无论是RAM Memory还是disk Memory)等的使用情况。 算法是关注性能问题的学科,因此这部分内容很重要。 https://www.jianshu.com/p/bb39d65af94e
14.基于深度强化学习的水面无人艇路径跟踪方法因此,如何设计一种能够提高无人艇路径跟踪控制稳定性和准确性的方法是亟需解决的技术问题。 技术实现要素: 6.针对上述现有技术的不足,本发明所要解决的技术问题是:如何提供一种基于深度强化学习的水面无人艇路径跟踪方法,无需进行环境和无人艇运动建模并且具备自适应能力,从而能够进一步提高无人艇路径跟踪控制的稳定https://www.xjishu.com/zhuanli/54/202210772926.html/
15.科学网—[转载]基于深度强化学习的六足机器人运动规划本文以平面梅花桩为例,随机设定六足机器人的初始位置与目标区域,利用深度强化学习算法在平面梅花桩环境中为六足机器人规划运动策略。文章首先对六足机器人在平面梅花桩环境中的正逆运动学、质心和足端的运动空间以及质心静态稳定裕度进行分析求解,建立基本的运动学模型;随后采用具有优先经验重放(prioritized experience https://blog.sciencenet.cn/blog-951291-1288193.html
16.嵌入式计算与信息安全研究所(实验室)对轻量级分组密码的系统结构、关键组件等进行研究与分析,系统研究资源受限环境下轻量级分组密码算法的设计理论与方法,研究深度学习在轻量级分组密码分析与安全评估中的应用,同时探索新的软硬件实现方法,特别是最佳硬件实现体系结构的选择,最小化电路和最佳共享技术,研究最佳硬件实现体系结构以达到低复杂度和高性能。重点研究http://jkxy.hynu.cn/lilang/index.html
17.MCA2024升级内容马士兵教育官网MySQL性能调优与架构设计 LVS负载均衡 接口性能优化方案及实战 4.8 设计模式 4.8.1 课程介绍 在设计模式阶段,我们将深入学习软件设计模式,包括23种常见的设计模式以及它们在 Spring 框架和 MyBatis 框架中的应用。本阶段中我们将会学习如何通过设计模式解决常见的软件设计问题,提高代码的可维护性和可扩展性。 通过这个https://www.mashibing.com/white_paper/mca
18.算法分析与设计—智慧树网算法分析与设计工学(08)/计算机类 (0809) 课程介绍 申请学校选课 本课程由多位具有丰富教学经验的教师团队制作,课程对经典的算法策略进行了详细的讲解,通过线上线下结合的方式进行课程的学习,理论与实践结合,在有趣的问题里了解算法的概念,体会算法的美。课程中的经典算法策略在解决实践问题中具有广泛的应用。 学分http://coursehome.zhihuishu.com/courseHome/1000011040/192999/