关于 包头开病例检查结果证明 微电15292128512代nilwz 的搜索结果,共1108
h****l 2018-07-09
大数据时下的隐私保护(二)
在大数据时,如何才能保我们的隐私呢?要回答这个问题,我们首先要知道什么是隐私。 什么是隐私? 我们经常谈论到隐私泄漏、隐私保护,那么什么是隐私呢?举个子,居住在海淀区五 道口的小经常在网上购买子产品,那小的姓名、购买偏好和居住地址算不算是隐 私呢?如某购物网站统计了用户的购物偏好并公部分数据,公的数据中显示北京 海淀区五道口的用户更爱买子产品,那么小的隐私是否被泄漏了呢?要弄清楚隐私 保护,我们先要讨论一下究竟什么是隐私。 对于隐私这个词,科学研究上普遍接受的定义是“单个用户的某一些属性”,只要符合 这一定义都可以被看做是隐私。我们在提“隐私”的时候,更加强调的是“单个用户”。 那么,一群用户的某一些属性,可以认为不是隐私。我们拿刚才的子来看,针对小 这个单个用户,“购买偏好”和“居住地址”就是隐私。如的数据说住在五道口 的小爱买子产品,那么这显然就是隐私泄漏了。但是如数据中只含一个区域的 人的购买偏好,就没有泄露用户隐私。如进一步讲,大家都知道小住在海淀区五道 口,那么是不是小就爱买点此产品了呢?这种情况算不算事隐私泄漏呢?
雾****士 2018-07-09
DuerOS技能放平台发模版及示
目前DuerOS技能放平台会陆续为发者们提供不同类型的发模版及示码,目前已经提供的模版如下: 问答游戏类技能示码,链接:https://github.com/dueros/bot-sdk-node.js/tree/master/samples/trivia 什么是问答游戏类技能?点击链接了解技能形式及发启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/292974 测试类技能示码,链接:https://github.com/dueros/bot-sdk-node.js/tree/master/samples/decision 什么是测试类技能?点击链接了解技能形式及发启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293673 养成类技能示码,链接:https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293685 什么是养成类技能?
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
绿色表做得好,黄色表做得普通,红色表做得差。最后,说了三种传感器融合效是最好的。 那么 ,感知系统放模块怎么做? 点云感知。放了 LiDAR 点云测,可以判断点云里的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是什么。 感知框架。用的是深度学习,它可以做到精准测和识别。而深度学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的车载智能系统,来支撑深度学习模型,以达到毫秒级感知。 高精地图。先以当前的激光雷达作为坐标系核心,把地图中的点投到坐标系里。然后建立快速的表格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视图进行网格化,网格化参数可以在 Apollo 进行配置。最后输送给障碍物测。 障碍物测。分为特征抽取、点云测、点云聚类、后处理、闭提取。特征抽取,就是建立一个网格,每一个网格提取的信息对应一个值,每一个网格都有一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用可信的网格做预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭提取,是据朝向补全障碍物的形状。 障碍物跟踪。与障碍物测相合,和历史障碍物进行信息匹配,得出新障碍物列表。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
Naming Agent与Cache层的数据交互,采用推拉合的方式,Naming Agent主动拉取数据和Cache模块推送变更数据,同时Naming Agent客户端会将询过的数据置于本地缓存中,以此降低Cache层的询压力。 Check Agent:提供BNS实的健康功能,用户通过在Web页面对每一个实配置健康的方式,机器上的Check Agent会主动探测所有实的运行状况,并将健康上报给Cache层,同时更新数据库内容。 总 BNS系统满足服务间交互中常见的的资源定位、IP白名单维护等需求,也可以用于机器列表询,使用场景括机器列表询、服务定位、白名单维护、数据库智能授权等,解决了程序“我是谁?我从哪里来?该往哪里去?”的问题。 今天我们一起聊了百度云Noah智能运维产品中的BNS系统,目前系统还在持续迭和优化中,若您想进一步了解BNS问题,欢迎大家积极留言。
Z****E 2018-07-09
产品迭的最后一公里
变更面临的问题 其实我们对变更的需求并不复杂,作为迭的最后一公里,我们只关注两点: 操作过程足够快捷(效率) 变更符合预期(安全) 但是,在具有一定规模企业的生产环境中,用户往往要面对比单台机器手工上线更加复杂的状况,在这些状况下上述两点要求通常难以满足: 大批量机器的操作步骤繁琐,较依赖人的经验,变更操作效率低下; 由于缺少可靠的机制,变更效无法保,甚至引发线上较大异常。 我们在百度各核心产品的大规模变更实践中积累了丰富的经验,发现通过自动化部署可以有效提升变更效率,在变更过程中严格执行分级发布流程可以确保机制得到执行,并且能够有效限制异常影响范围,加速异常恢复。在两者基础之上,融入AIOps智能变更策略,可以进一步降低管理成本,提升。下面将从三个方面详细介绍我们的解决方案。 我们的解决方案 1自动化部署 自动化部署含变更策略和批量机器执行能力两部分。具体来说,用户通过UI/API配置整个变更过程的执行策略,如先执行A地域机器的变更,再执行B地域机器的变更;执行失败的机器超过10台就自动中止等。
j****2 2018-07-10
百度大脑放日来袭 24种全新AI能力呈现
在深度学习基础之上,百度大脑通用AI能力放涵盖语音、视觉、自然语言处理、知识图谱等全面AI技术。 语音方向:语音方面推出了语音识别极速版,首次对外放搭载国际领先的注意力(attention)模型的语音能力,拥有更快的响应速度,相对识别准确度提升15%,为发者带来更极致的识别体验。此外,语音识别预置语义解析全新升级,预置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到外卖打车,语义解析效全面提升。另外,还预告了即将推出的几款新产品,括语音识别自训练平台、远场语音发套件和语音离线合成等产品。 视觉方向:OCR、车辆分析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡OCR新增了户口本、出生医学、港澳通行和台湾通行四类新能力,可识别卡总数达到9种。只需对着你的户口本拍一张照片,系统就能字段进行构化识别,然后反馈出信息页的出生地、出生日期、姓名、民族、与户主关系、性别、身份号码。而票据OCR和汽车场景OCR也分别新增了行程单、保单、通用机打发票、定额发票、车辆VIN码、机动车销售发票、车辆合格等识别能力。
c****1 2018-07-10
你的数字签名会被撞破么?——安全 hash 的攻与防
首先,SHAttered 攻击是一个共同前缀攻击,所以构成的 pdf 一定是有一个共同 的 pdf 部,参见图 3。 图 3 SHAttered 攻击的 PDF 构 两个 PDF 的部共同部分括:PDF 文件和 image 对象的一部分。在 image 对象 中,括了属性表引用、content 构,和属性。该攻击构造了一个巧妙的 content 构,在这个构中含了一个 JPEG 图片。碰撞块 Magic block 1 和 Magic block 2 就位于这个 JPEG 图片内部 metadata 的部分,见图 4。 图 4 JPEG metadata 部分的构 注意其中的 FFFE comment 处。FF FE 这两个字节表了 comment 段的始,其后 的两个字节表该 comment 段的长度。在图 4 中出现了两个 comment 段,第一个段的长度是 0x24,用该 comment 段的起始地址 0x99+0x24 可以得到第二个 comment 段的地址 0xBD。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎
第一部分.前言 无论是百科词条还是热播影视剧,猎高端大气上档次的形象都深入人心。我能理解新人初见猎的兴奋,但实际上猎场没那么精彩,面对这种过高的期望,猎朋友们是很尴尬的,就好像每个IT工程师的都能下载Q币一样尴尬。 本文的定调并不是批判猎行业,对水货猎的调侃才能让敬业猎生意更好,让应聘者更少花精力在无效应付上,让招聘方知道资深猎贵在哪里。 第二部分.真实的低端猎市场 大部分猎公司的公介绍就是几句无法的套话,其老板一般都是资深猎跳槽单干,和老客户保持着半面之交的关系。猎公司找客户并不难,因为大都是无保底合同,半面之交的关系也够用了。 大部分新手猎顾问,不管他们入职时的理想有多远大,打了半年话以后梦想都会变成跳槽去甲方那里做普通人事职员。他们即不了解面试者也不了解用人单位,为一个候选人花费时间不超过半小时,他们也习惯了面试成功率是百分之一。他们并不在意应聘者和面试官的时间是否被浪费,挺高大上的猎工作,被这帮庸人做成了炸鱼游戏。高端猎拿到简历就始调研究了,而这类猎等二面以后才能记住面试者的名字。
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