从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反，双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...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。
任务重：不仅需确认学生健康码，对同住人如父母、兄弟姐妹等人双码信息也需审核确认。...基于EasyDL的 健康码行程码智能识别 让我们来拆解一下究竟需要审查健康码/行程码哪些信息？...针对双码的混合图像需要使用飞桨EasyDL图像分类进行区分。 综上所述，整体解决方案需要三个环节，如下图所示： 基于EasyDL的整体解决方案 对于支持整个项目而言，需要很长时间的上下游处理。...标注格式需要注意 值得提及的是，双码智能识别依赖于EasyDL多样化的功能 图像分类：可以将双码分类与颜色检测结合 物体检测：可以增加类别、以检测代替分类 文字识别：识别多种字体的文字和数字 在这一过程中可以发现飞桨...即使换成其他地区、结构不一样的扫码识别都可以很好地处理，只要标注出关键检测点即可。
本文将用一个简单的人工智能算法，即线性回归算法，预测阿里巴巴 2019 年双 11 的交易额。 1....处理数据 其次，我把历年双 11 的交易额数据，保存到文件「1111.xlsx」中，在林骥的公众号后台回复「1111」，可以获取该文件的链接。...进行预测 接下来，我们调用 sklearn 库中的线性回归算法，对历年双 11 的交易额数据进行拟合，并对 2019 年进行预测，预测结果是 2471 亿元。...小结 本文用一个简单的人工智能算法，预测 2019 年双 11 的交易额为 2471 亿元，并用图形展示了预测的结果。 到此，预测工作算是基本完成了，但数据分析工作还要继续。...等双 11 活动结束之后，我们还应该进行复盘，拿实际数据与预测的结果进行对比分析，计算预测的准确率，分析差异的原因，提出改进的方案，想方设法提高下一次预测的准确率。
Tech 导读 在这次双11的个性化会场我们大规模使用Deco进行研发，带来了48%左右的效率提升，本文将为大家揭秘Deco提效之秘。...Deco 经过 618 大促的初步验证，随后不断升级打磨，在正在火热进行的双 11 个性化会场研发中已经广泛投入使用，覆盖 90% 左右的大促楼层模块，为业务研发带来 48% 左右的效率提升。...图3 双11部分个性化会场及模块 03如何实现一个设计稿生成代码方案 1、生成静态代码 设计稿智能生成代码的第一步是生成静态化的代码，而这一步的核心是如何根据设计稿生成一份「结构化的数据描述」信息，这份数据称为...图10 空间布局算法 图11 投影布局算法 处理好布局结构生成之后需要进行样式计算，是对经过布局推导层得到的结果进行一系列的计算，例如，基于层级关系，可以通过坐标计算得出 Flexbox 主轴、侧轴；...，而后再对区块通过分类算法识别出最有可能的组件类型，再将识别信息写入到 Schema JSON 的节点中，从而最终实现组件识别映射。
引言 腾讯云2024双11大促已正式开始，在这场活动中，腾讯云为用户带来了超值福利，其中云服务器CVM成为企业和个人用户部署应用、存储数据、处理信息的首选方案，其高效、灵活、可扩展的特性极大地促进了业务的快速发展...推荐蜂驰型CVM云服务器，经济高效，兼顾性能性价比，非常适合长期稳定运行的个人及企业应用。...本文将详细介绍在腾讯云2024双11活动中，基于腾讯云CVM云服务器部署MySQL数据库，并搭配使用数据库智能管家产品的最佳实践，构建高效稳定的数据库运维体系。...一、活动时间及参与方式 活动时间：2024年11月1日 至 2024年11月30日23:59:59。...同时腾讯云2024双11大促还有首单特惠、买赠专区等活动。
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。....深度学习静态检测举例 6.优缺点 7.静态分析和动态分析对比 三.机器学习算法在工业界的应用 四.总结 前文推荐： [当人工智能遇上安全] 1.人工智能真的安全吗？...浙大团队分享AI对抗样本技术 [当人工智能遇上安全] 2.清华张超老师 GreyOne和Fuzzing漏洞挖掘各阶段进展总结 [当人工智能遇上安全] 3.安全领域中的机器学习及机器学习恶意请求识别案例分享...(3)性能评估 下面是衡量机器学习模型的性能指标，首先是一幅混淆矩阵的图表，真实类别中1代表恶意样本，0代表非恶意样本，预测类别也包括1和0，然后结果分为： TP：本身是恶意样本，并且预测识别为恶意样本...FP：本身是恶意样本，然而预测识别为非恶意样本，这是误分类的情况 FN：本身是非恶意样本，然而预测识别为恶意样本，这是误分类的情况 TN：本身是非恶意样本，并且预测识别为非恶意样本 然后是Accuracy
博友提问：AI双非研0，很好奇怎么把安全应用到AI上，可以推荐些入门的东西吗？对这个方向很感兴趣，以及双非搞AI有前途吗？ 作者回答：你好！...（区块链）、对抗样本等都会和AI结合，不论是否是双非、211、985还是企业，了解一定AI安全相关的知识是有必要的，比如Fuzzing、漏洞挖掘、恶意代码分析、代码解混淆、入侵检测等。...比如说系统安全的恶意代码分析、逆向工程都要掌握好，以及如何提取样本的CFG特征或API特征；再如漏洞扫描基本方法，angr、符号执行、污点分析、BP（业务漏洞）基本工具的用法，以及掌握基本挖漏洞的逻辑，...，并进行有效的语义提取和特征表征增强，更好地实现恶意性识别、家族分类或溯源，AI结合安全的研究大概流程就是这样（样本采集->预处理->特征提取->向量表征->模型构建->优化评估）。...当然也推荐看作者“当人工智能遇到安全”的基础文章和“网络攻防和AI安全之家”知识星球。 （4）建议初学者一方面要学会复现别人的AI安全代码，一定要动手动手，另一方面可以通过简单的案例或数据集进行入门。
10月25日，DT君邀请了智能产品架构师/全栈工程师/跨界设计师、MIXLAB无界社区创始人池志炜做客数据侠实验室，他将为我们一一解答以上问题，本文为其演讲实录。...在开始前，大家来猜一猜，以下哪张图片是人工智能所创作？我将在文末为大家揭晓答案。 ? 关于“设计师与艺术家会不会被AI取代”这个问题我在业界采访了很多人。...▍实践案例 关于量化之后，如何用机器获取的数据做应用，介绍两个案例： 案例1：基于posenet的人体关键点识别 摄影是日常生活中最接近艺术的一种行为。...利用深度学习的人体关键点识别技术，对海量摄影作品图片的人物姿态关键点以及画面的构图关系进行数据提取，最终通过这些数据的聚类，获取一些典型的类别，从而在大量的摄影作品中，发现最好的人物摄影姿势是什么样子。...有了这两类数据后，我们可以设计这样一款应用：用户上传自己的照片后，应用会自动计算和识别出肤色，并根据肤色自动搭配一个服装。除了服饰之外，配饰、妆容（例如口红色号）也可以实现个性化推荐。
机器学习能够深入挖掘大数据价值，被广泛用于电影推荐、饮食及产品购买推荐等各方面。Amazon、Facebook 与Google等众多公司也已用机器学习来改进其产品及服务。...此外还会通过搜集反馈回来的失败样本，以及人工打码的标定数据，来实时训练和更新识别网络，不断迭代训练进行优化，进一步提高神经网络模型的识别能力。...由于恶意用户仅占总体用户的少部分，具有异常样本“量少”和“与正常样本表现不一样”的两个特点，且不依赖概率密度，因此此异常检测模型不会导致高维输入的下溢出问题。...该模型可识别异常用户盗号、LBS/加好友、欺诈等行为。随着样本增加，恶意请求的uin、类型、发生时间通过分析端通过线下人工分析和线上打击，达到良好的检测效果。...，因此恶意访问、攻击样本的不充分，导致模型训练后的检测准确率有待提高。
本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。...在图像分类、语音识别等模式识别任务中，机器学习的准确率甚至超越了人类。 人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能，但同样存在巨大的安全风险。...随后越来越多的研究发现，除了DNN模型之外，对抗样本同样能成功地攻击强化学习模型、循环神经网络(RNN)模型等不同的机器学习模型，以及语音识别、图像识别、文本处理、恶意软件检测等不同的深度学习应用系统。...本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。 二、对抗样本简介 神经网络是目前人工智能系统中应用最广泛的一种模型，是一种典型的监督学习模型。...3双半月数据集的二分类问题 前面通过等高线分布图说明了对抗样本的作用机理。下面针对更加复杂的数据集来进一步展示。本节对双半月形数据集进行二分类。数据集和神经网络的等高线图分别如图6和图7所示。 ?
我们翻看了马斯克过去的一些采访资料和社交媒体发文，总结出了11本这位亿万富翁认为每个人都应读的书。 下面是这11本书的简介。...他还发明了双光眼镜——一种装有两片不同度数镜片的眼镜。 马斯克在接受Foundation的采访时说：从《本杰明•富兰克林传》中，你可以明白富兰克林是怎么成为企业家的。...马斯克在2013年的一场会议上推荐了这本书，之后又在推特上指出了这本书的关键论点，并称：否认吸烟导致死亡的那股力量正在否认气候变化的危险性。...：Max Tegmark 我们能从马斯克推荐的这11本书中总结出一个结论，他非常热衷于探讨人工智能的未来。...马斯克推荐的这本书探讨了AI造福人类的可能性，没有触及AI的邪恶面。 新智元发表过的两篇书评： 【马斯克荐书】生命3.0：生活在AI时代的我们该如何做人 杨静：智能进化的终极目标——从生命3.0谈起
AI防火墙引入智能检测引擎，通过海量样本训练威胁检测模型并不断根据实时流量数据优化模型，从而提升了威胁检测能力。 为什么需要AI防火墙？...NGFW与AI防火墙主要能力对比 AI防火墙的主要优势在于“智能”，不再单纯依赖既定签名特征机械识别已经认识的威胁，而是通过大量样本和算法训练威胁检测模型，从而使防火墙可以自主检测高级未知威胁。...智能检测引擎中的检测模型主要有2种来源： 云端样本训练（监督学习） 在云端采用监督学习的方式对百万级数量的样本进行训练，提取威胁检测模型，然后将模型下发到防火墙执行检测。...监督学习与非监督学习可以更有效地检测频繁变种的恶意文件，发现失陷主机和被远程控制的肉鸡，监测数据加密外发窃取，识别慢速和分布式暴力破解等恶意行为。...AI防火墙采用智能恶意文件检测算法提取文件特征，而并非传统的规则库检测恶意文件，极大提升了检出率。
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。...内容类型：图像样本 使用范围：图像分类、恶意家族分类 推荐理由：个人感觉这是图像分类实验的基础，恶意样本转换灰度图进行恶意家族分类实验也都可以基于此实验拓展 下载地址：https://github.com...推荐作者文章： 图像分类原理及基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例 MNIST-手写数字 MNIST数据集 是手写体识别数据集，也是入门级的计算机视觉数据集。...内容类型：图像样本 使用范围：图像分类、恶意家族分类 推荐理由：个人感觉这是图像分类实验的基础，恶意样本转换灰度图进行恶意家族分类实验也都可以基于此实验拓展。...发布机构：麻省理工学院 内容类型：图像样本 数据大小：31.2GB 使用范围：图像分类、自然灾害识别 推荐理由：个人感觉该数据集对于对抗样本、AI和安全结合的案例有帮助 下载地址：https://hyper.ai
一直没找到人工智能是怎么跟恶意加密流量对抗的。直到看到最后一段。终于看到“人工智能”这四个字了！ ? 图5 人工智能与恶意加密流量的对抗 看过这段文字之后，终于明白了标题二所要表述的内容。...图6 人工智能可以与恶意加密流量对抗 这是一段即没有量化，又没有逻辑的废话。“人工智能算法赋予机器以专家的智慧”这是要换头吗？...图11 模型训练1 看到没，图11，千万别笑。人家用的是CPU！ CPU！没错就是CPU！太牛了！为什么会用CPU！是因为GPU太贵了吗？ 还是说样本太少了！...并且模型的拟合度极高，6万多样本仅1次就能达到95%以上的正确率。这样的模型可以用于网络中的加密流量识别。我只能惊叹一下，加密流量的特征好明显啊，用个屁的人工智能。 下面的模型更是雷，如图12所示。...训练所需次数少，可以推断数据的维度非常低，数据样本非常少。 少量的样本数据，低维的特征提取，最终只能出来个玩具模型。 准确率基于的是已提供样本识别率，并非现网流量识别率，这个在文中无从衡量。
这套面向终态的集群管理系统在今年备战双 11 过程中，经受了性能和稳定性考验。 一个完备的集群管理系统除了保证集群稳定性和运维效率外，还应该提升集群整体资源利用率。
显然，LBP特征进行了一个降维的操作，左边的图片显示了人脸识别不应该受光照影响，不同光照的图片进行LBP特征提取后，显示结果都一样。 该部分的最后，作者也推荐一些书籍供大家学习。...广泛应用于文本分类、语音识别中，同样适用于恶意代码检测。...(3)性能评估 下面是衡量机器学习模型的性能指标，首先是一幅混淆矩阵的图表，真实类别中1代表恶意样本，0代表非恶意样本，预测类别也包括1和0，然后结果分为： TP：本身是恶意样本，并且预测识别为恶意样本...FP：本身是恶意样本，然而预测识别为非恶意样本，这是误分类的情况 FN：本身是非恶意样本，然而预测识别为恶意样本，这是误分类的情况 TN：本身是非恶意样本，并且预测识别为非恶意样本 然后是Accuracy...其中，TPRate表示分类器识别出正样本数量占所有正样本数量的比值，FPRate表示负样本数量占所有负样本数量的比值。
相比于机器学习、深度学习在人脸识别、推荐系统、舆情监督等方面的大规模成功应用，其在网络安全领域表现平平必然存在某些特殊的原因。...对此让我们进一步对比人工智能在其他领域产生错误分类的影响，相比之下可能会更有启发。 电商的推荐系统是运用人工智能最成功的领域之一。推荐系统很容易容忍错误，因为这些错误不会产生直接的负面影响。...攻击者通过产生一些可以绕过人工智能检测系统的对抗样本，这些是可以成功地逃避安全系统检测的对抗样本，实现对系统的恶意攻击，给系统的安全性带来严重威胁。...我们很难限制待检测的恶意软件的大小，没有理由限制待检测的恶意代码样本的行数，没办法限制要检测的网络流量的数据包内容，因此这就给了对抗样本更大的发挥空间。...另一个可能思路，如训练过程中训练数据集单个样本最大为2MB，则可以添加过滤条件模型输入样本最大为2MB。 2. 从模型本身训练其辨别良性、恶意数据的能力。
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。...5.完整代码 四.总结 前文推荐： [当人工智能遇上安全] 1.人工智能真的安全吗？...浙大团队分享AI对抗样本技术 [当人工智能遇上安全] 2.清华张超老师 GreyOne和Fuzzing漏洞挖掘各阶段进展总结 [当人工智能遇上安全] 3.安全领域中的机器学习及机器学习恶意请求识别案例分享...无法发现未知模式的恶意行为 误报大量测试异常的正常行为 对数据数量与质量有强依赖性 三.逻辑回归识别网站恶意请求 接下来作者复现了Github上exp-db大神的代码，推荐大家阅读之前的参考文献中大神的作品...一步一个脚印前行，接下来希望通过深度学习实现更多的恶意代码识别和对抗样本。
一份由学术界、社会团体以及行业人士所撰写的报告《人工智能的恶意使用（Malicious Use of Artificial Intelligence）》指出，任何科技都有其双面性，在大力发展AI技术的时候...在这种干扰下，原本精确的人工智能，瞬间就沦为“人工智障”。 试想如果有人恶意制造这样的对抗样本去挑战我们身边的AI系统，结果会有多可怕呢？...未来，AI技术或将从恶意软件的自动化攻击，进化为自动化决策，即能够根据被感染系统的参数进行智能调整、自我繁殖，攻击会变得更加静默和危险。...一旦进入到受感染的系统中，恶意软件还能够安全地学习系统的环境知识，比如受感染设备通信的内部设备，使用的端口和协议，以及账户信息等。因此，由智能化带来的威胁程度也将成倍增加。...基于现状，企业能做的有两点： 一是密切关注该领域的发展动向，加大AI网络安全的投入力度；二是做好针对此类攻击的风险控制，采用业界推荐的安全最佳实践。
实际上，虽然目前人工智能在语音识别，图片识别近年来取得了突破，但人工智能还远未完善: 数学理论尚不完备，“智能”的取得建立在大量的人工前期工作基础上，缺乏无监督学习。 2....， AlphaGo , 个性化推荐, 智能语音， GPU , FPGA .........这个涉及到计算机视觉、语音识别、自然语言处理、人机交互、语音合成等等，是常规的我们研究讨论的人工智能的主要发力点，在互联网公司有着广阔应用场景的。...AI算法研究的人主要研究内容有 样本特征，模型设计和优化，模型训练。样本特征是指如何从给定的数据中构建样本，定义样本的特征，这在个性化推荐领域中就非常重要。...3）AI 应用 侧重验证好的模型在业务上的应用，常见语音识别，图像视觉，个性化推荐。当然这也包括更多结合业务场景的应用，比如终端网络传输带宽的预测，图片转码中参数的预测等等。
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