4.1、统一建模语言（UnifiedModelingLanguageUML）是一种可视化的语言规约系统的制品构造系统的制品建立系统制品的文档UML应用范围可用于对象方法和构件方法可用于所有应用领域和不同的平台1.面向对象方法术语/符号主要有两类术语：一种是表达结构化事物的术语一种是表达关系的术语2.UML术语表一种是表达结构化事物的术语对象：是系统中用来描述客观事物的一个实体。一个对象由一组属性和对这组属性进行操作一组方法组成。类：是具有相同属性、操作、关系和语义的一组对象集合属性：描述了对象的具体特征，属性具有属性名和属性值（属性状态）语法：可见性属性名：类型=缺省值{性质串}可见性：pub
2022年，网络安全事件频发，供应链攻击、勒索软件攻击、关键基础设施攻击、大规模数据泄露等网络犯罪威胁持续上升，多样化的网络攻击给各行业带来破坏性的威胁急剧升级。近日，CheckPoint中国区技术总监王跃霖分享了2022年网络安全威胁变化的特点，2023年网络安全威胁发展趋势预测，以及CheckPoint的创新产品和架构，护航企业业务加速转型。CheckPoint中国区技术总监王跃霖2022年网络威胁趋势变化王跃霖指出，2022年网络安全挑战在两个方面呈现比较明显的趋势，一是数据勒索，另一个是国家间的对抗。在勒索方面，由于有利可图，黑客要求的勒索金额也是越来越大。第二，是由国家支持的黑客激进
2022年，网络安全事件频发，供应链攻击、勒索软件攻击、关键基础设施攻击、大规模数据泄露等网络犯罪威胁持续上升，多样化的网络攻击给各行业带来破坏性的威胁急剧升级。近日，CheckPoint中国区技术总监王跃霖分享了2022年网络安全威胁变化的特点，2023年网络安全威胁发展趋势预测，以及CheckPoint的创新产品和架构，护航企业业务加速转型。CheckPoint中国区技术总监王跃霖2022年网络威胁趋势变化王跃霖指出，2022年网络安全挑战在两个方面呈现比较明显的趋势，一是数据勒索，另一个是国家间的对抗。在勒索方面，由于有利可图，黑客要求的勒索金额也是越来越大。第二，是由国家支持的黑客激进
数据库作为金融信息系统的核心基础设施，历经数十年发展，为金融行业转型升级提供了有力的技术支撑。同时，以银行为代表的金融行业是数据库销售额占比最高的市场，也是对数据库技术依赖度最高、要求最严格的市场。据统计，2021中国数据库市场行业分布中，金融占20.2%，政府占18.4%，互联网14.8%，运营商8.9%。IDC预测，2024年全球数仓的市场规模将达到297亿美元，2019-2024年的年复合增长率将达到12%，其中云上的数仓市场规模将达到181亿美元，2019-2024年的CAGR将达到25.3%。预计2024年，中国数仓市场的规模是168.5亿元，中国大数据平台软件市场规模总体为352.
数据库作为金融信息系统的核心基础设施，历经数十年发展，为金融行业转型升级提供了有力的技术支撑。同时，以银行为代表的金融行业是数据库销售额占比最高的市场，也是对数据库技术依赖度最高、要求最严格的市场。据统计，2021中国数据库市场行业分布中，金融占20.2%，政府占18.4%，互联网14.8%，运营商8.9%。IDC预测，2024年全球数仓的市场规模将达到297亿美元，2019-2024年的年复合增长率将达到12%，其中云上的数仓市场规模将达到181亿美元，2019-2024年的CAGR将达到25.3%。预计2024年，中国数仓市场的规模是168.5亿元，中国大数据平台软件市场规模总体为352.
识别和生成是人工智能领域中的两大核心任务，如果能将二者合并到一个统一的系统中，这两个任务应该能实现互补。事实上，在自然语言处理中，像BERT[1]这样的模型不仅能够生成高质量的文本，还能够提取文本中的特征。然而，在计算机视觉领域，目前的图像生成模型和识别模型大多是分开进行训练，没有充分利用这两个任务的协同作用。这主要是由于图像生成和图像识别的模型通常具有本质上的结构差异：图像生成的输入是低维度的特征或噪声，而输出是高维度的原始图像；与之相反，图像识别的输入是高维度的原始图像，而输出是低维度的特征。最近，来自MIT和GoogleResearch的研究人员提出了一种基于图像语义符掩码的表征学习方法
识别和生成是人工智能领域中的两大核心任务，如果能将二者合并到一个统一的系统中，这两个任务应该能实现互补。事实上，在自然语言处理中，像BERT[1]这样的模型不仅能够生成高质量的文本，还能够提取文本中的特征。然而，在计算机视觉领域，目前的图像生成模型和识别模型大多是分开进行训练，没有充分利用这两个任务的协同作用。这主要是由于图像生成和图像识别的模型通常具有本质上的结构差异：图像生成的输入是低维度的特征或噪声，而输出是高维度的原始图像；与之相反，图像识别的输入是高维度的原始图像，而输出是低维度的特征。最近，来自MIT和GoogleResearch的研究人员提出了一种基于图像语义符掩码的表征学习方法
尽管DNN在各种实际应用中取得了广泛的成功，但其过程通常被视为黑盒子，因为我们很难解释DNN如何做出决定。缺乏可解释性损害了DNN的可靠性，从而阻碍了它们在高风险任务中的广泛应用，例如自动驾驶和AI医疗。因此，可解释DNN引起了越来越多的关注。作为解释DNN的典型视角，归因方法旨在计算每个输入变量对网络输出的归因/重要性/贡献分数。例如，给定一个用于图像分类的预训练DNN和一个输入图像，每个输入变量的属性得分是指每个像素对分类置信度得分的数值影响。尽管近年来研究者提出了许多归因方法，但其中大多数都建立在不同的启发式方法之上。目前还缺乏统一的理论视角来检验这些归因方法的正确性，或者至少在数学上阐
尽管DNN在各种实际应用中取得了广泛的成功，但其过程通常被视为黑盒子，因为我们很难解释DNN如何做出决定。缺乏可解释性损害了DNN的可靠性，从而阻碍了它们在高风险任务中的广泛应用，例如自动驾驶和AI医疗。因此，可解释DNN引起了越来越多的关注。作为解释DNN的典型视角，归因方法旨在计算每个输入变量对网络输出的归因/重要性/贡献分数。例如，给定一个用于图像分类的预训练DNN和一个输入图像，每个输入变量的属性得分是指每个像素对分类置信度得分的数值影响。尽管近年来研究者提出了许多归因方法，但其中大多数都建立在不同的启发式方法之上。目前还缺乏统一的理论视角来检验这些归因方法的正确性，或者至少在数学上阐
作者｜小丰，携程研发总监，专注于分布式数据库研究，大数据领域实时计算和大数据应用的系统架构设计。背景随着携程酒店数据的膨胀以及个性化需求的增多，每个数据接口个性化的排期开发，因为没有标准化，从需求讨论，数据准备、接口封装、上线调试到接口api说明，期间需要花费大量的时间。一个接口的实现到生产上线至少需要2天甚至更多时间，这个时间成本不得不依赖排期开发；随着历史接口的迭代，已对外提供的700多数据接口中，其中500多个还在使用，并且每年的增量在100多，开发和维护成本高，特别是在追溯上游离线数据逻辑的时候，过于依赖研发资源；不同研发团队技术栈不一样，算法相关的研发更多偏向于python开发，对
