题目描述LQ国拥有n个城市,从0到n−1编号,这n个城市两两之间都有且仅有一条双向道路连接,这意味着任意两个城市之间都是可达的。每条道路都有一个属性D,表示这条道路的灰尘度。当从一个城市A前往另一个城市B时,可能存在多条路线,每条路线的灰尘度定义为这条路线所经过的所有道路的灰尘度之和,LQ国的人都很讨厌灰尘,所以他们总会优先选择灰尘度最小的路线。LQ国很看重居民的出行环境,他们用一个指标P来衡量LQ国的出行环境,PP定义为:其中d(i,j)d(i,j)表示城市ii到城市jj之间灰尘度最小的路线对应的灰尘度的值。为了改善出行环境,每个城市都要有所作为,当某个城市进行道路改善时,会将与这个城市直接

6月26日，由中国通信标准化协会和中国信息通信研究院联合主办的“2023大数据产业发展大会”在北京启幕，大会发布了多项中国信息通信研究院及相关机构在数智化领域最新研究和实践成果。腾讯云安全总经理李滨出席了数据安全高质量发展论坛，分享了腾讯云自身数据安全治理实践经验，并发布了由中国信通院和腾讯安全联合编制的《数据安全治理与实践白皮书》（以下简称“白皮书”）。白皮书中，双方共同梳理了数据安全治理的趋势与挑战，输出了适用于企业数据安全治理的实施框架，为行业提供了一份全面的实践参考指南。数据安全治理的趋势与困境 数据作为一种新型生产要素，已成为企业重要资产和基础战略资源，数据价值的重要性不断凸显，数据

以下文章是描述非侵入式数据治理框架的三部分系列文章中的第一篇。该框架由KIKConsulting&EducationalServices(KIKconsulting.com )和TheDataAdministrationNewsletter( TDAN.com )的RobertS.Seiner开发并实施。Seiner是一位经验丰富的数据治理专家，也是Non-InvasiveDataGovernance™方法的开发者和实践者。Seiner也是以NIDG方法命名的书(10/2014)的作者。本系列的第一部分侧重于框架的结构，基本上是一个二维矩阵，它交叉引用了成功的数据治理计划的核心组件以及从执行到

OTA(Over-The-Air，空中下载技术)，是汽车使用的一种远程无线升级技术。车主只要保持联网的状态，汽车就可以像手机一样进行系统升级。OTA升级最大的好处是，不管对车辆进行常规的升级还是大面积出现软件问题需要修复，都可以通过OTA来解决。数据显示，2022年中国乘用车OTA装配量达到765万辆，较2021年增长285万辆。随着技术的不断发展，中国乘用车装配量将不断提升，预计到2023年中国OTA装配车辆将达到1400万辆。“硬件预埋+软件OTA持续升级”已经逐渐成为当下车企的主流策略，车辆被售出之后，车企仍然可以通过OTA在线升级继续为客户提供产品更新/升级服务。以某车企为例，作为具有

近些年，随着云计算的快速发展，越来越多的关键业务迁移到云端。然而，诸多企业在审计成本时发现，云成本并不像宣传云计算优势那样节省，反而费用支出比以前更大。根据Gartner全球公有云支出的预测报告显示，2022年全球公有云支出已达5000亿美金，预计在2023年会达到6000亿美金，并且还会持续增长。但是，另一份报告指出，2023年会有28%的云成本是浪费的。过去十年，企业对于云计算的头号挑战都是安全性，但随着企业上云的不断深入，云支出的不断增加，云成本管理成为企业上云最大的挑战。那么，企业如何开展云成本优化？这就需要引入FinOps（云成本优化）的概念。降本增效利器，FinOps让云成本价值最

EulerFinance官宣，治理代币EUL空投于北京时间6月24日凌晨1:00开放认领，EulerDAO社区正式上线，去中心化和链上治理启动，社区可对提案和平台规则投票。今年6月7日，EulerFinance完成了3200万美元融资，领投方为HaunVentures，其他投资机构包括 Variant、FTXVentures、CoinbaseVentures、JumpCrypto、JaneStreet和UniswapLabsVentures等。EulerDAO的推出为去中心化金融市场指引了一个新的方向，社区成员可以按照自己的需求对市场和资产结构进行投票。用户可以通过非托管的方式，公平的参与无需

数据治理，数据安全治理行业在发展，在实践，所以很多东西是实践出来的，哪有什么神仙理论指导，即使有也是一家之说，但为了提高企业投产比，必要的认知是必须的，当前和未来更需要专业和创新。数据安全治理要充分考虑现实数据场景，强化业务安全与数据安全治理，统一来治理，形成一个整体治理框架，涉及交叉内容较多，这篇主要整体治理框架战略解读，在此之前我也有多篇对数据治理和数据安全治理的论述，本篇最后有统计可以直达。   为有效应对组织开展数据安全治理工作各方面的关键挑战，帮助组织有效落地数据安全管控，在对数据安全治理发展现状与趋势进行充分调研分析的基础上，结合有关组织的实践经验，本白皮书编写组总结提炼出数据安全

微服务远程调用可能有如下问题：  注册中心宕机； 服务提供者B有节点宕机； 服务消费者A和注册中心之间的网络不通； 服务提供者B和注册中心之间的网络不通； 服务消费者A和服务提供者B之间的网络不通； 服务提供者B有些节点性能变慢； 服务提供者B短时间内出现问题。 常用的服务治理手段： 节点管理服务调用失败一般是由两类原因引起的，一类是服务提供者自身出现问题，如服务器宕机、进程意外退出等；一类是网络问题，如服务提供者、注册中心、服务消费者这三者任意两者之间的网络出现问题。 无论是服务提供者自身出现问题还是网络发生问题，都有两种节点管理手段。 1.注册中心主动摘除机制 这种机制要求服务提供者定时的

  我的需求是判断 date=yyyy-MM-dd，date代表的是时间字段                最近是有实践到一些数据治理的工作，其中有个校验时间相关字段是不是符合日期规范的需求，由于前同事已经写过一版这个需求的数据质量规则sql了，所以我一开始只是打算引用一下，但是sql跑完我发现没有合格的数据，以下是前同事的原sql模型：select*from${tableName}whereregexp_like(date,'^\\d{4}(\\-|\\/|\\.)\\d{1,2}\\1\\d{1,2}$')           其中regexp_like函数的参数1 date可以根据自己的

作者|百度MEG离线优化团队导读近些年移动互联网的高速发展驱动了数据爆发式的增长，各大公司之间都在通过竞争获得更大的增长空间，大数据计算的效果直接影响到公司的发展，而这背后其实依赖庞大的算力及数据作为支撑，因此在满足业务迭代的前提下如何控制成本是公司非常重要的一环。本文将介绍百度MEG（移动生态事业群组）在离线资源降本增效方面用到的一些技术以及取得的一些成果。全文4478字，预计阅读时间12分钟。01业务背景随着百度App的日活用户的持续增长，为了满足广大用户对信息资讯更加精准的需求，MEG的各个业务模块对于离线算力和存储的需求也不断增加通过其驱动上层模型获得更好的效果，因此离线成本也逐年增加