隐私计算研习社摘 要：数据已成为数字经济时代最核心、最具价值的生产要素，为全球经济增长不断注入新动力、新能量。随着数据利用的不断深入，数据规模不断扩大，数据泄露、滥用等风险日益凸显，亟需建设数据安全防护能力，防范数据安全风险，护航数字经济发展。密码是保护数据安全的关键技术手段，在建立网络主体身份体系，确保数据机密性、完整性，促进数据流通等方面起到核心支撑作用。梳理了近期发布的数据安全相关法律法规中的密码要求，重点分析了数据全生命周期中密码发挥的核心作用，提出了基于密码的数据安全防护体系，并探讨了未来的研究方向和面临的挑战。0内容目录1 数据安全法规中的密码要求2 数据安全防护中的密码作用2.1
标签作为企业数字化营销的基石，在企业运营与营销场景下发挥着重要的作用，通过标签体系，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，丰富用户画像特征，帮助企业优化产品设计和营销策略，提高产品的市场竞争力。因此，企业需要从业务场景出发，构建适用于自身业务模式和逻辑的标签体系，为企业的精细化运营及精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。本次分享将介绍标签及标签体系的概念和应用，包括对业务对象的特征抽象和服务上层业务场景，以及标签体系的信息架构和分类设计思路。构建标签体系时需要兼顾合理性和灵活性，考虑可追溯性、实时性、权限管理等因素。标签体系的构建是一个完整的闭环，通过活动数据可以进行分析洞察，然后根据洞察
一提到数据指标体系，很多人喜欢背诵AARRR、RFM一类。可真到工作中，会经常发现很难满足业务需要。比如前几天就有同学在星球提问：用户流失该如何搭建指标体系？起因是：某公司定义了用户流失率指标是“连续三个月不消费”，可业务看到这个指标却很懵：1、知道了用户流失率是30%，所以呢？能干什么？2、知道了用户流失要召回，可召回划算吗，值不值得干？3、为啥一定要等到用户流失了才干活？不能早干点事吗？因此，想让数据部门帮忙建立一个用户流失指标体系，全面反映问题，辅助业务决策。那该怎么办呢？想要搭建一个业务用得起来的指标体系，需要考虑三个流程：业务流、管理流、数据流，下边一个个看一下。第一步：梳理业务流梳
1.数据集数据分析Argoverse1https://www.argoverse.org/av1.html#forecasting-link下载对应的“ArgoverseHDMaps”以及“ArgoverseMotionForecastingv1.1”1.1数据集分析 通过下载SampleDatasetsv1.1>MotionForecasting文件包对数据集进行分析。这里给出了5个场景的数据csv文件，每个csv文件代表一个场景，读取任一文件，主要包括“时间戳TIMESTAMP、跟踪idTRACK_ID、目标类别OBJECT_TYPE、坐标x,y、采集的城市CITY_NAME
第八章Gateway服务网关SpringCloudGateway是SpringCloud的一个全新项目，该项目是基于Spring5.0，SpringBoot2.0和ProjectReactor等响应式编程和事件流技术开发的网关，它旨在为微服务架构提供一种简单有效的统一的API路由管理方式。一、为什么需要网关Gateway网关是我们服务的守门神，所有微服务的统一入口。1.网关的核心功能特性请求路由权限控制限流2.架构图权限控制：网关作为微服务入口，需要校验用户是是否有请求资格，如果没有则进行拦截。路由和负载均衡：一切请求都必须先经过gateway，但网关不处理业务，而是根据某种规则，把请求转发到
前言1、回归模型（regression）：对于回归模型的评估方法，通常会采用平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等方法。2、聚类模型（clustering）：对于聚类模型的评估方法，较为常见的一种方法为轮廓系数（SilhouetteCoefficient），该方法从内聚度和分离度两个方面入手，用以评价相同数据基础上不同聚类算法的优劣。3、分类模型（classification）：本文主要讲解分类模型评价的一种方法---混淆矩阵。混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣，适用于分类型的数
硬件性能评估指标-DMIPS、MFLOPS、MAC、TOPSDMIPS（DhrystoneMillionInstructionsPerSecond）：DMIPS用于衡量计算机系统的整体指令执行性能，通常关注整数操作。它基于Dhrystone基准测试来计算，该测试主要包含整数运算和控制流程操作。DMIPS的计算方式是将Dhrystone测试的执行速度（每秒执行多少次Dhrystone测试）除以一百万，以获得每秒执行的百万指令数(因为DMIPS指的是每秒处理几百万指令-MillionInstructions)。DMIPS不考虑浮点数操作，因此它不能准确地反映计算机系统的浮点数性能。一般芯片都有DM
目录：导读前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结（尾部小惊喜）前言压测过程中，我们除了需要关注客户端的pqs、并发量等指标外，还需要密切关注服务器资源相关的指标，例如：cpu使用率、内存使用率等等。1、CPU使用率CPU使用率代表程序占用的CPU资源，CPU使用率=1-CPU空闲时间/总CPU时间，在性能测试中，CPU使用率是个非常重要的指标。细分为如下指标：用户态（user）：用户程序运行时间占比。当该值很高时，说明用户程序处理时
大部分科技企业的岗位薪水都是保密的，即便大部分在职人员都只知道自己岗位的工资。但是最近，微软一份工资体系的内部文件不小心被泄露了出来，详细曝光了微软的最新的薪酬制度。图片爆料内容中称，这份工资制度是微软今年年初的工资体系，层级总共高达17级！最低年包只包括42500刀的年收入，没有其他奖励。而顶级的70级的岗位年包，包括361500美元的薪水、120万美元的招聘奖金以及每年约100万美元的股票奖励。是最低一档的35倍！但是对于股票奖励，员工不会获得实际的股票所有权，只会在到期能够兑现股票的时候获得一定比例的现金，一般都远远高于允诺的股票价值。图片所以微软的股票数额，相当于一份延迟发放的现金奖励
文章目录概述传统云架构：虚拟化的时代云原生生态体系架构的兴起容器化和微服务架构自动化和自动伸缩基础设施即代码云原生存储和数据库云原生的影响结语概述随着科技的不断发展，云计算领域也经历了巨大的变革。这一演进的核心焦点是从传统云架构过渡到云原生生态体系架构，这个过程在过去的几年里已经发生了显著变化。本文将深入探讨这一演进过程，以及它对企业和技术生态系统的影响。传统云架构：虚拟化的时代在云计算兴起之初，虚拟化技术是首要的创新之一。传统云架构依赖于虚拟机（VMs），它们允许将多个独立的操作系统实例部署在一台物理服务器上。这种方法确实提供了更好的资源利用率和隔离，但也伴随着一些问题，如资源浪费、启动时间
