数据互联互通是当下数字化时代发展的一个必然趋势，那么如何顺应时代潮流，更好地保障数据安全流通、尽可能减少数据泄露风险呢？在此背景下，隐私计算顺势而生。...绿盟数据保险箱技术及优势 绿盟数据保险箱使用虚拟机级别TEE技术，具有三大核心优势： 计算效率高 跟联邦学习、安全多方计算等方案相比，绿盟数据保险箱软硬一体架构，性能高、更便捷，适用范围更广泛。...在一些大规模数据安全计算和处理场景，绿盟数据保险箱还支持集群化部署，提供更彪悍、更灵活的性能和容量。...国产化支持 绿盟保险箱产品采用基于海光CPU国产化硬件，一方面满足信创的政策要求，另外一方面作为数据共享业务的关键信息基础设施，规避断服断供卡脖子、通过底层硬件设施窃取信息的风险。...而绿盟数据保险箱是基于国产安全处理器的虚拟机级TEE，用户原有程序可直接容器化导入，程序迁移和使用成本几乎为零。
是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。...“那这背后对于一个新的数据库产品类型的要求，实际上整个业界大家都是在探索阶段。” 写在最后 双 11 双 12 背后的数据库技术支持远不止于此。...双 11 双 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后，数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。
通过对需求的分析，在数据管理上初步决定采用关系数据库(MySQL)和数据库缓存(Redis)的混合架构实现。 经过规范化设计之后，该系统的部分数据库表结构如下所示。...( )Redis的数据类型包括String、Hash、List、Set和ZSet等，请说明实现当前热销药品排名的功能应该选择使用哪种数据类型。...1）被动同步：当每次新增和修改的时候，去更新redis，当没值的时候，查询数据库把值赋值到redis，当修改的时候，也修改redis的数据。...（有不同步问题采用延迟双删解决） （延迟双删是在存入数据库之后，睡眠一段时间，再把redis数据删掉，保证后面redis数据和数据库的一致） 2）主动同步：主动在程序读取mysql的binlog日志，把日志里的数据写入到...数据处理：数据一般通过网关上传到云数据库，这样更容易处理和分析数据，以及更安全和容灾性。 系统性能：在云平台上处理，更强数据处理能力，性能更好。
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...coding 3.1 分割数据集 数据集 tab分割 代码分割数据集 分割结果 3.2 预测评 预测代码 预测结果 3.3 MovieLens数据集推荐 数据集推荐代码...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
大数据文摘出品 编译：李雷、蒋宝尚 你以为现在的机器人只能简单的蹦蹦迪~ 或者上个楼梯~ 想象一下，如果有一只可以无修无眠一直尝试打开你保险柜的机器人…… 去年，一位名为Nathan Seidle的美国小伙制造了一个低成本机器人...保险箱价格相对便宜，但却是非常受欢迎的一款保险箱产品。...为了阻止这种破解方法，Seidle的SentrySafe保险箱的第三个转子缩进了十二个槽口。这样做的优点是：如果有人在拉动手柄的同时转动刻度盘，就会锁住操作杆。...Seidle拆开了他和妻子拥有多年的保险箱，并测量了这十二个槽口。令他惊讶的是，他发现包含正确密码的槽口比其他十一个要窄约百分之一英寸。...不过，Seidle也承认，他所测试的SentrySafe保险箱都不是真正的高安全系数保险箱。
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...数据集推荐 数据集推荐代码 [1240] MovieLens数据集由GroupLens研究组在 University of Minnesota — 明尼苏达大学（与我们使用数据集无关）中组织的。...数据集命名为1M，10M和20M，是因为它们包含1,10和20万个评分。 最大的数据集使用约14万用户的数据，并覆盖27,000部电影。...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
零售店铺一天生意的好坏，如何提升，要掌握分析好十二大数据指标。 一、营业额 （1）营业额反映了店铺的生意走势。 ...针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。 （2）为店铺及员工设立销售目标。 ...根据营业额数据，设立店铺经营目标及员工销售目标，将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人，让员工的目标更加清晰； 为员工月度目标达成设立相应的奖励机制，激励员工冲上更高的销售额； ...十二、销售折扣（营业额/销售吊牌金额） 1、销售折扣是反映店铺折让的情况，直接影响店铺的毛利额，是利润中很重要的指标。
VFP双表事务处理，双表是指本地表和远程表同时加上事务，这样本地表和远程表，要么同时成功，要么同时失败。...事务是为了保证所处理数据的完整性，如n个相关表被同时修改,在保存数据时，要么全部保存，要么都不保存，这只有用事务来实现。 举例： 入库单增加了一个物料，库存表的相应也应该增加。...如果入库单保存成功，库存表没有保存成功，便会出现数据不一致。而加上事务之后，如果库存表没有保存成功，入库单的数据也会回滚，便不保存。...VFP双表事务 Begin Transaction &&临时表事务 Try SQLSetprop(nDatasource,'transactions',2) &&手动事务处理
本文是项亮《推荐系统实践》一书的思维导图，这本书介绍了推荐系统中最基本的方法、冷启动问题及解决方案、如何利用标签、上下文信息以及社交网络数据进行推荐等内容，对想要了解推荐系统的同学来讲，算是一个比较好的入门作品...1、推荐系统基础 2、利用用户行为数据进行推荐 3、冷启动问题 4、利用标签数据进行推荐 5、利用上下文信息进行推荐 6、利用社交网络数据进行推荐 7、评分预测问题
从来没有下载过的CM，在CM的左侧会有一个双箭头的提示符，用于提醒用户此CM还没有下载到系统中。下图中的FIC1501就还没有下载过。...目的地1：到达Monitoring（监视窗口），FIC1501下载后，双箭头标示消失，同时出现在Monitoring窗口中。...目的地3：到达C300控制器的内存里 目的地4：到达一个文件里（Checkpoint文件，是组态数据的保险箱，下一篇介绍） 目的地1、2、3里的数据之间随时沟通，以确保系统内动态数据的一致性。...目的地4与其他目的地里的数据无沟通，需手动更新。 PKS的数据保险箱 作为过程控制的核心，为了保证系统内的数据不会丢失，PKS就设计配备了一个保险箱体系，这个保险箱就是Checkpoint文件。...用户可随时将下装后的所有数据和参数的设置存贮到保险箱中，只要你别把保险箱弄丢了（别把Checkpoint文件删除了，硬盘别损坏），你的数据就万无一失，肯定不会丢。
狂拽屌指数：★★★★☆ 实用指数：★★ 推荐 33 个 IDEA 最牛配置，再次提高生产力！
机器学习（二十二）——推荐系统基础理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 推荐系统（recommendersystem），作为机器学习的应用之一，在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例，讲述推荐系统。 最简单的理解方式，即假设有两类电影，一类是爱情片，一类是动作片，爱情片3部，动作片2部，共有四个用户参与打分，分值在0~5分。...这里基于内容的推荐，可以认为给定样本的特征x，求θ的过程。...这样，对于每一个新用户，在还没进行评价之前，会预测其对每个电影的评价是均值，这也就表示给新用户推荐电影时，会按均值，把均值较高的电影推荐给用户，这个比较符合常理。...七、总结 这里的推荐系统，可以算是一个引子，只介绍了推荐系统的一些基础思想，对于真正完整的推荐系统，还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。
一、只导出数据 在 MySQL 中如果只要导出数据的话，我们可以使用 SEELCT…INTO OUTFILE 语句将查询的数据导出到指定的磁盘文件中。...用于转存数据库的实用程序，它主要产生一个 SQL 脚本，其中包含创建数据库、表以及插入数据等所必须的 SQL 语句。...如法如下： # 导出数据库（包含数据） mysqldump -h mysql数据库地址 -u 登录名 -p 导出的数据库 > 导出文件完整路径 # 导出数据库（不包含数据） mysqldump -h...mysql数据库地址 -u 登录名 -p 导出的数据库 --no-data > 导出文件完整路径 # 导出指定的表 mysqldump -h mysql数据库地址 -u 登录名 -p 导出的数据库 表名...> 导出文件完整路径 # 导出数据库，并忽略某个表 mysqldump -h mysql数据库地址 -u 登录名 -p 导出的数据库 --ignore-table 导出的数据库.忽略的表 > 导出文件完整路径
推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...Bandit算法如何同推荐系统中的EE问题联系起来呢？...该算法在每次推荐时，总是乐观的认为每个老虎机能够得到的收益是p' + ∆。..., T): # 依次进行T次试验 # 选择一个老虎机，并得到是否吐钱的结果 item, reward = UCB(t, N) total_reward += reward # 一共有多少客人接受了推荐
1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战
一、引言 双链表是一种在节点之间通过两个指针进行连接的数据结构，每个节点都有两个指针：一个指向前一个节点，另一个指向下一个节点。...带头双向循环链表：结构最复杂，⼀般⽤在单独存储数据。实际中使⽤的链表数据结构，都 是带头双向循环链表。...本节我们所讲的双链表即为双向带头循环链表。 三、双链表的概念与基本结构 1.概念 双链表简介 双链表是一种链表变体，每个节点都包含三个部分： 存储的数据。...带头节点的双链表有一个特殊的节点称为头节点，它不存储有效数据，只是作为链表的一个起始辅助节点存在。头节点的 prev 指针指向自己，next 指针指向链表的第一个有效节点。...2.基本结构 双链表的基本结构如下： typedef struct ListNode { DataType data;//数据域 struct ListNode* prev;//指针域，指向前一个节点
双链表的增，删，遍历 生成一个节点 这边给出两个方法生成一个节点 第一种方法 生成一个新节点，然后将该节点指针返回，这种方式比较简单，不需要涉及到函数传参的问题 Node* initNode() {
我们的主要贡献如下： 提供了一个包含多模态数据的数据集，包括相机数据、LiDAR点云和两种类型的4D雷达点云。...我们的数据集可以研究不同类型的4D雷达数据的性能，有助于研究能够处理不同类型4D雷达数据的感知算法，并可用于研究单模态和多模态融合任务。...内容概述 提出的数据集的主要包括自车系统传感器规格，传感器校准，数据集标注，数据收集和分发，以及数据集的可视化。...我们的数据集基于天气条件和时段被分类为八个类别 数据集大约有三分之二是在正常天气条件下收集的，约有三分之一是在雨天和多云天气下收集的。我们在雨天收集了577帧数据，占总数据集的约5.5%。...这些数据可以扩大数据集并增强数据集在物体检测和跟踪任务中的泛化能力。
1、背景介绍 现有基于会话的推荐，方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链，论文提出了现有方法的两个缺陷： 1）当一个会话中用户的行为数量十分有限时，这些方法难以获取准确的用户行为表示。...2）根据先前的工作发现，物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征，但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的单向转移关系进行建模，而忽略了会话中其他的物品。...针对上面的问题，作者提出使用图网络来做基于会话的推荐，其整个模型的框架如下图所示： ? 接下来，我们就来介绍一下这个流程吧。 2、模型介绍 2.1 符号定义 V={v1,v2,......2.5 给出推荐结果及模型训练 在最后的输出层，使用sh和每个物品的embedding进行内积计算： ? 并通过一个softmax得到最终每个物品的点击概率： ? 损失函数是交叉熵损失函数： ?...4、总结 本文使用图网络进行基于会话的推荐，效果还是不错的，而且图网络逐渐成为现在人工智能领域的一大研究热点。感兴趣的小伙伴们，咱们又有好多知识要学习啦，你行动起来了么？
总体网络架构 设计要点： （1）如果两个数据中心间链路距离<=25KM，建议使用裸光纤互联。 l4台核心交换机建议10GE链路互联，至少2对裸光纤。...（2）如果两个数据中心间链路距离>25KM，建议使用裸光纤互联。 l建议使用波分设备来构建两数据中心的同城网络。l以太网交换机和FC交换机同时连接到波分设备，两个数据中心通过级联的方式互联。...网络双活核心技术 网络双活核心技术分析： 网络层双活主要通过SDN技术实现网络自动化部署，通过VXLAN构建跨数据中心大二层网络、通过EVPN技术实现跨数据中心互联，三大技术相辅相成共同实现网络层双活...lVXLAN：通过VXLAN构建跨数据中心大二层网络，确保虚机无障碍迁移。 lEVPN：通过EVPN技术互联2个数据中心，为构建大二层网络提供先决条件。...网络安全层技术 网络双活核心技术分析： 双活数据中心网络安全防护建议最新等级保护2.0相关要求部署相关的安全设备进行整体安全防护。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
