在数字化时代背景下，安全防护需求的增长已成为一个不可忽视的全球性议题。随着互联网、物联网和云计算等技术的广泛应用，数据已成为推动社会发展的关键资源。然而，这些技术的普及也带来了新的安全挑战，如个人信息泄露、网络诈骗和网络攻击等，对个人隐私、企业资产和国家安全构成威胁。因此，加强安全防护措施，提升网络安全意识和能力，对于保障数字化进程中的安全至关重要。
近些年国内市场，尤其是互联网行业，竞争非常激烈，也越来越饱和，于是很多产品纷纷出海。他们的发行方式多种多样，服务部署方式相应的有所不同：有自己部署在aws/gcp/azure等公有云上的，也有部署在海外IDC服务器的，这两种方式面对的安全威胁也多种多样，但有一点是共同的，那就是DDoS攻击。因此，当下研究中国企业海外业务DDoS防护解决方案，显得十分必要。
之所以说防护DDoS刻不容缓，是因为DDoS攻击是一种野蛮的网络攻击方式，它十分简单直接而且初级！网络攻击无小事，一个看似不起眼的攻击就可能会造成百万的经济损失和客户的流失。
作者 | 吴金龙 现在一提到聊天机器人，大家就会想起各种算法模型，端到端、生成式、深度增强学习。有一种给我足够多足够好的数据，我就能用算法突破图灵测试的风范。可恨的是，就是没够多够好的数据。相对于英文，中文可用的公开数据集少之又少。 在聊天机器人里，可用的公开对话数据就更少了，比如闲聊类的也就小黄鸡、华为微博数据，而且这些数据也都还不够好。不论是公开数据还是自己抓的各种数据，使用前的清洗都是必须的。清洗数据是个苦活，数据量大时就算投入大量人力也未必有好的产出。本文介绍爱因互动正在使用的一种数据清洗方法，我们
从全球视野来看，我国金融业迎来重大发展机遇。数据显示，亚洲有超过10亿人使用线上移动支付应用。中国消费者在2019年移动支付总额达49万亿美元，是2013年的35倍。
熟悉机器学习的小伙伴们都知道，实际场景中的机器学习可不是一番风顺的过程，不是所有数据都可以直接喂给模型。
在建筑平面图的分析中，一些复杂的平面图总是会让人感到头晕脑胀，不同的标注方式以及不同的图形符号更难以让普通人去解读。
近年来已经发生了多起针对全球型机构大规模的DDoS攻击事情，使得DDoS攻击又重新回到了大众的视野中来，引起了轩然大波。虽说大型机构都按照要求建立了本地以及运营商级的DDOS攻击检测清洗服务，但随着网联网的快速发展，同时攻击成本的不断降低，使得新型的攻击手法频出不断，甚至一度让DDOS攻击形成了一个产业链，让诸多互联网类业务遭受到极大的威胁。小墨通过多年的网络安全运维经验及对DDOS攻击的基本理解，给大家说一下流量型攻击的基本防护思路。
Shopee 是一个电商平台，业务覆盖新加坡、马来西亚、巴西等多个市场。在今年的 11.11 大促中，Shopee 售出超 20 亿件商品。大量订单在东南亚的派送会遇到什么样的特定问题？Shopee 又将怎样解决和提效？
埋点又称为事件追踪（Event Tracking），指的是针对特定用户行为或流程事件进行捕获，处理和发送的相关技术及其实施过程。
近几年，大规模的DDoS攻击事件在全球范围内发生了很多次，再次造成了轰动，如何防护DDoS由此也引起了大众的重点关注。虽然很多互联网企业都建立了一定的本地DDoS防御措施及运营商级的DDoS监测清洗服务，但是物联网飞速发展，而且进行攻击的成本越来越低，衍生的新型攻击手段层出不穷，DDoS攻击逐渐形成了产业链，许多互联网企业都为此头痛不已。
就目前防御DDoS的方式来说，主要是两个方面，小流量攻击可以在企业本地进行设备防护，大流量攻击可以交给运营商及云端清洗。这个分界点根据行业及业务特性的不同会有所差异，大概的量级应该在百兆BPS左右。
作为万金油式的胶水语言，Python几乎无所不能，在数据科学领域的作用更是不可取代。数据分析硬实力中，Python是一个非常值得投入学习的工具。
高防服务器实际上应该称为高防IP。因为起防护作用的是高防IP，无论你的业务是否在腾讯云，都可以使用腾讯云的高防IP
在全球环境问题日益突出的今天，机器学习技术正在成为环境保护领域的得力工具。本文将深入研究机器学习在环境监测、资源管理、污染控制等方面的应用，通过一个实例项目展示其部署过程，并探讨这一技术在未来的发展方向。
近些年信息化数字化的浪潮下，企业的IT资产和线上业务的规模迅速增长，而为了维护其稳定性和服务质量，所需耗费的成本、精力也在逐年攀升。
（1）微观层次的数据挖掘，主要在移动对象轨迹数据内部，从采样点及采样时间的分布上来研究移动对象的活动特征。其包括轨迹的聚类分析、轨迹的分类分析、轨迹的异常检测分析、轨迹的异常检测分析、轨迹的索引建立。
因为引流与回注发生在清洗设备上，为了方便展示，示意图中只画了清洗设备，检测设备未在图中展示。
大家好，本次分享我将结合芒果TV音视频技术研发团队的实践，对主观感兴趣区域的视频编码技术进行详细解析。内容包括以上四个部分，其中会重点介绍我们在主观感兴趣区域编码工程化中遇到的一些问题与思考。
是腾讯云面向所有用户推出的抗 DDoS 攻击的付费产品，支持任意源站位置，最高可达 900 Gbps 的 BGP 线路防护，能轻松有效应对 DDoS 、CC 攻击，确保业务稳定正常。无论网站是否在腾讯云都可以使用
本文作者：ayaz3ro DDOS分类 在讲防御之前简单介绍一下各类攻击，因为DDOS是一类攻击而并不是一种攻击，并且DDOS的防御是一个可以做到相对自动化但做不到绝对自动化的过程，很多演进的攻击方式自动化不一定能识别，还是需要进一步的专家肉眼判断。 网络层攻击 Syn-flood 利用TCP建立连接时3次握手的“漏洞”，通过原始套接字发送源地址虚假的SYN报文，使目标主机永远无法完成3次握手，占满了系统的协议栈队列，资源得不到释放，进而拒绝服务，是互联网中最主要的DDOS攻击形式之一。 网上有一些加固
github地址： 在公众号 datadw 里 回复 京东 即可获取。 这是一位热心的参赛者提供的一份入门程序，涵盖了数据清洗、数据（统计）分析、特征抽取、搭建模型、模型评估，这些机器学习通用的完整流程，对于初学者来说可以作为参考。 上面的连接中有相关的说明，如： data_cleaning.ipynb 数据清洗 data_analysis.ipynb 数据分析 exlpore_potential_user.ipynb 探索高潜用户行为 其他都是.py的python
数据清洗(Data Cleaning)是把数据记录中的错误数据辨认识别出来，然后将其去除，是对数据重新进行检查和校验的过程。数据清洗的目标是去除重复记录，消除异常数据，修正错误数据，确保数据一致性，并提高数据质量。数据仓库是关于特定主题的数据集合，数据来自不同类型的业务系统，并包含历史性数据，这样，在数据仓库中就会出现错误数据或者冲突数据的情况，将这类数据称为“脏数据”。根据确切的清洗规则和算法“洗掉”“脏数据”，这就是数据清洗。
目前很多没有技术团队的大模型解决方案，会以【基础达模型微调】+【向量知识库】为主。
随着DDoS攻击的衍变，对于防御这一工作也增加了更大的难度。相信很多企业遇见DDoS攻击时，都会想着先让自己公司的安全人员在现在的网络基础设施上想办法解决。的确有能力的企业根据自己的一些基础防护，可以起到一定的到缓解作用，到目前为止，针对DDOS攻击是没有完全可以杜绝的解决方案，简单而言众多防御只能起到缓解，却不可以完全的根治DDOS攻击。比如防火墙，高防服务器等安全产品虽然拥有DDOS防护的能力，但这只是针对小流量，遇见大的流量完全束手无策。尤其是针对大的CC并发攻击更是没有脾气。
无论是初入 AI 行业的新人，还是想转行成为 AI 领域的技术工程师，都可以在本篇文章中，收获入门 NLP 和实战的相关知识。
在大数据处理领域，Apache Flink以其流处理和批处理一体化的能力，成为许多企业的首选。然而，随着数据量的增长，性能优化变得至关重要。本文将深入浅出地探讨Flink SQL的常见性能问题、调优方法、易错点及调优技巧，并提供代码示例。
在DDOS防护过程中，流量清洗是必不可少的技术操作。那么精准的流量清洗具体是通过什么样的方式实现的呢?其中会有多种的技术方式辨识。昨天给大家分享了流量清洗过程中必要的技术手段中的三个，攻击特征匹配、I
逻辑回归是解决二分类问题的监督学习算法，用来估计某个类别的概率。其直接预测值是表示0-1区间概率的数据，基于概率再划定阈值进行分类，而求解概率的过程就是回归的过程。
前言：特征工程是机器学习的重点，他直接影响着模型的好坏。 数据收集 在进行机器学习之前，收集数据的过程中，我们主要按照以下规则找出我们所需 要的数据： 业务的实现需要哪些数据？ 基于对业务规则的理解，尽可能多的找出对因变量有影响的所有自变量数据。 数据可用性评估 在获取数据的过程中，首先需要考虑的是这个数据获取的成本； 获取得到的数据，在使用之前，需要考虑一下这个数据是否覆盖了所有情况以及这个数 据的可信度情况。 数据源 用户行为日志数据：记录的用户在系统上所有操作所留下来的日志行为数据 业务数据： 商
好久没玩点有意思的了，这次借618这个购物节，自己也要搞台mbp，顺便搞一波大新闻. 对某宝的其中四家店，再加上某东一家店，对比同一款机型，对价格进行监控，至于监控时间，大概是不间断的监控吧，还有
人工智能头条早先发布的文章《用 Python 构建 NLP Pipeline，从思路到具体代码，这篇文章一次性都讲到了》，是基于英文来举例的。
上次跟大家分享了 Service Mesh 双十一后的探索和思考(上)。在过去的一年多时间里，蚂蚁在 Service Mesh 上建设了大量能力，而这些基础设施能力的快速演进正是得益于 Service Mesh 将业务和基础设施的解耦。
出于打击报复、敲诈勒索、政治需要等各种原因，加上攻击成本越来越低、效果特别明显等特点，DDoS攻击已经演变成全球性网络安全威胁。
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其实就是刷SRC的理论，算是一个阶段性理论小结，方向依旧是自动化，智能化，以让大多数安全从业者失业为目标的漏洞扫描器，以自动化躺赚为目的的赚钱工具，本质上业务安全也属于数据收集和数据分析。
工作之余参加了一下关于细粒度分类方面的比赛，就个人而言是第一次完整的参加比较大型比赛，虽结果不完美，但收货良多，故复盘总结。
有赞零售的业务复杂度非常高，且由于业务场景的特殊性，有大量的复杂业务逻辑处理都是在移动端上做的，本地存在大量的DB操作、数据同步、复杂计算......，此外收银设备的配置和性能相比于手机有很大的差距，这些都对我们提出了很大的挑战。卡顿问题也是我们面临的主要难题之一，为了解决这个问题，我们首先要解决方法运行效率的问题，找出应用中执行效率不满足要求的方法，通过优化这些处理逻辑，提高方法运行效率，进而提升整体的性能。
作为专注数据分析结论/项目在业务落地以实现增长的分析师，建议在开始学习新技能前，先明确应用场景。有的放矢才能不枉费努力。
从昨晚的18：50分开始，每隔30分钟左右进行10G流量的ddos攻击
关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
由头 1、笔者最近在做机器学习嘛，上次发了一篇文章，这周发现有大问题，此次算是对上篇的补充与说明。 2、算法基本完成，在进行收尾的工作，今天共享给大家思路，涉及到具体的东西，应该就会隐藏。 3、昨天在聊申请专利的事，按照正常逻辑，此算法出来后，会被公司用于申请专利，虽然署名是我，但是心里多少不爽。本着服务大众的心态，共享一下步骤，希望大伙一起进步。 📷 内容 1、首先卖个蠢萌的问题，机器学习啥子最重要？ 人最重要，钱最重要！！！！不信你试试不给我钱，看我做不做。 所以，请记住笔者的话，做监督学习，需要： 大
这个程序使用了tushare库获取股票数据，计算了股票的均线，并根据均线与买卖阈值的关系来判断是否买入或卖出股票。程序中的交易规则是一个简单的均线策略，如果股票价格上穿均线并且超过买入阈值，就买入股票；如果股票价格下穿均线并且低于卖出阈值，就卖出股票。程序的输出包括每次买卖的时间和价格，以及总收益率。
红外相机是常用的野生动物调查手段，通过布设在野外的相机利用红外感应相机前经过的动物并拍摄照片或视频素材，来获取当地野生动物的信息。
当服务器遭到DDoS攻击怎么办？很多人在遇到DDoS攻击的时候会束手无策，虽然网站也做过一些安全防护措施，以为可以高枕无忧，但是互联网每天都会遭受到DDoS大流量攻击，很多企业遇到真正的大流量DDoS
前言 在美团点评的联盟广告投放系统（DSP）中，广告从召回到曝光的过程需要经历粗排、精排和竞价及反作弊等阶段。其中精排是使用CTR预估模型进行排序，由于召回的候选集合较多，出于工程性能上的考虑，不能一次性在精排过程中完成候选集的全排序，因此在精排之前，需要对候选广告进行粗排，来过滤、筛选出相关性较高的广告集合，供精排使用。 本文首先会对美团点评的广告粗排机制进行概要介绍，之后会详细阐述基于用户、天气、关键词等场景特征的广告粗排策略。 广告粗排机制简介 广告粗排框架对引擎端召回的若干广告进行排序，并将排序的结
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