本书从法学的角度观察算法可能带来的负面影响，并且给出了一些很有启发的见解。
算法存在的隐患：
01）个人维度上，算法和用户之间存在信息不对称，这可能会给别有用心的商家提供可乘之机。
02）行业维度上，算法和人工智能技术，可能改写原来的竞争机制，让企业之间达成共谋，造成垄断，而现行法律制度缺少相关监管。
03）法律制度维度上，建议通过引入算法监管技术、赋予用户更多权限、扶植技术创新等方式，控制算法潜在的副作用。
不可否认，算法技术给我们带来了太多太多的便利，不只是更便捷地获取信息，还有更轻松的购物、出行。
而随着数据体量的增大，以及规则的优化，算法也在某些方面出现不利影响。
很有可能出现这种情况：我们不太懂算法，可是算法却很懂我们。
比如我们现在已经遇到的大数据杀熟问题就是一个例子。
在人、信息与物品的连接上，很容易出现算法能钻的空子。
进而，算法可以利用这些漏洞，误导我们，或者一味追求利润空间。
可见，新技术的应用，不只是带来红利，还有潜在的问题。
而相应制度层面的建设，一般都是会落后于技术发展，需要根据情况的发展而慢慢推进。
说远了…回到个人角度，算法显著提升了我们寻找信息的效率，带来信息找人的便捷，可是存在造成信息茧房的弊端。
因为算法是基于我们过往浏览内容，不断推送相同相似的信息内容，让我们自己一遍又一遍确认，在无形中织就了信息茧房。
只看到自己想看的，更加相信自己相信的。
怎么避免这种认知偏见呢？
可以试试反向驯化算法，经常刻意练习自己的思考模式，有意识地查找不同角度或者维度的信息，来拓展自己的视野，避免认知局限在某个局部。
这也算是一种主动纠偏。
目录一.加解密算法数字签名对称加密DES(DataEncryptionStandard)3DES(TripleDES)AES(AdvancedEncryptionStandard)RSA加密法DSA(DigitalSignatureAlgorithm)ECC(EllipticCurvesCryptography)非对称加密签名与加密过程非对称加密的应用对称加密与非对称加密的结合二.数字证书图解一.加解密算法加密简单而言就是通过一种算法将明文信息转换成密文信息，信息的的接收方能够通过密钥对密文信息进行解密获得明文信息的过程。根据加解密的密钥是否相同，算法可以分为对称加密、非对称加密、对称加密和非
在railscasts项目中你可以看到这段代码:before(:each)dologin_asFactory(:user,:admin=>true)end函数对应的定义是:Factory.define:userdo|f|f.sequence(:github_username){|n|"foo#{n}"}end我不明白admin参数是如何传递给函数的，而函数中没有关于admin参数的字样。谢谢 最佳答案 Factory.define不是一个函数定义，它是一个方法，它接受一个符号或字符串(在本例中是用户)和一个定义你正在制作的工厂的bl
例如，如果我们defc=(foo)p"hello"endc=3c=(3)并且不会打印“hello”。我知道它可以被self.c=3调用，但为什么呢？可以通过哪些其他方式调用它？ 最佳答案 c=3(和c=(3)，完全等同于它)总是被解释为局部变量赋值。你可能会说只有当方法c=没有在self上定义时，它才应该被解释为局部变量赋值，但是这有很多问题:至少MRI需要在解析时知道在给定范围内定义了哪些局部变量。但是，在解析时并不知道给定的方法是否已定义。所以ruby直到运行时才知道c=3是否定义了变量c或者调用了方法c=，这意味着它不会知
1．问题描述使用Python的turtle（海龟绘图）模块提供的函数绘制直线。2．问题分析一幅复杂的图形通常都可以由点、直线、三角形、矩形、平行四边形、圆、椭圆和圆弧等基本图形组成。其中的三角形、矩形、平行四边形又可以由直线组成，而直线又是由两个点确定的。我们使用Python的turtle模块所提供的函数来绘制直线。在使用之前我们先介绍一下turtle模块的相关知识点。turtle模块提供面向对象和面向过程两种形式的海龟绘图基本组件。面向对象的接口类如下：1）TurtleScreen类：定义图形窗口作为绘图海龟的运动场。它的构造器需要一个tkinter.Canvas或ScrolledCanva
我一直在尝试用Ruby实现Luhn算法。我一直在执行以下步骤:该公式根据其包含的校验位验证数字，该校验位通常附加到部分帐号以生成完整帐号。此帐号必须通过以下测试:从最右边的校验位开始向左移动，每第二个数字的值加倍。将乘积的数字(例如，10=1+0=1、14=1+4=5)与原始数字的未加倍数字相加。如果总模10等于0(如果总和以零结尾)，则根据Luhn公式该数字有效；否则无效。http://en.wikipedia.org/wiki/Luhn_algorithm这是我想出的:defvalidCreditCard(cardNumber)sum=0nums=cardNumber.to_s.s
下面是我写的一个计算斐波那契数列中的值的方法:deffib(n)ifn==0return0endifn==1return1endifn>=2returnfib(n-1)+(fib(n-2))endend它工作到n=14，但在那之后我收到一条消息说程序响应时间太长(我正在使用repl.it)。有人知道为什么会这样吗？ 最佳答案 Naivefibonacci进行了大量的重复计算-在fib(14)fib(4)中计算了很多次。您可以将内存添加到您的算法中以使其更快:deffib(n,memo={})ifn==0||n==1returnnen
我试图定义一个带有方法的类，以及一个缺少这些方法的类，然后允许后一个类的对象从前一个类的实例“学习”这些方法。这是我的尝试(Ruby1.9.2)-当我尝试更改lambda绑定(bind)中“self”的值时，它中断了(在注释为“BREAKS!”的行处)。如果您能想出如何解决这个问题-我很想知道。classSkillattr_accessor:nameattr_accessor:techniquedefinitialize(name,&technique_proc)@name=name@technique=lambda(&proc)endendclassPersonattr_access
为了防止在迁移到生产站点期间出现数据库事务错误，我们遵循了https://github.com/LendingHome/zero_downtime_migrations中列出的建议。(具体由https://robots.thoughtbot.com/how-to-create-postgres-indexes-concurrently-in概述)，但在特别大的表上创建索引期间，即使是索引创建的“并发”方法也会锁定表并导致该表上的任何ActiveRecord创建或更新导致各自的事务失败有PG::InFailedSqlTransaction异常。下面是我们运行Rails4.2(使用Acti
我正在开发一个类似微论坛的项目，其中一个特殊用户发布一条快速(接近推文大小)的主题消息，订阅者可以用他们自己的类似大小的消息来响应。直截了当，没有任何形式的“挖掘”或投票，只是每个主题消息的响应按时间顺序排列。但预计会有很高的流量。我们想根据它们引起的响应嗡嗡声来标记主题消息，使用0到10的等级。在谷歌上搜索了一段时间的趋势算法和开源社区应用示例，到目前为止已经收集到两个有趣的引用资料，但我还没有完全理解它们:Understandingalgorithmsformeasuringtrends，关于使用基线趋势算法比较维基百科页面浏览量的讨论，在SO上。TheBritneySpearsP
我收到错误:unsupportedcipheralgorithm(AES-256-GCM)(RuntimeError)但我似乎具备所有要求:ruby版本:$ruby--versionruby2.1.2p95OpenSSL会列出gcm:$opensslenc-help2>&1|grepgcm-aes-128-ecb-aes-128-gcm-aes-128-ofb-aes-192-ecb-aes-192-gcm-aes-192-ofb-aes-256-ecb-aes-256-gcm-aes-256-ofbRuby解释器:$irb2.1.2:001>require'openssl';puts
