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h****l 2018-07-09
数据时代下的隐私保护(
例如苹果 在2016 年6 月份的WWDC 会上就提出了一项名为Differential Privacy 的差分隐私技术。苹果声称他 能通过数据计算出用户体的行为模式,但是却无法获得每个用户个体的数据。那么差 分隐私技术又是怎么做的呢? 在数据时代,如何才能保证我们的隐私呢?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?举个例子,居住在海淀区五 道口的小明经常在网上购买电子产品,那小明的姓名、购买偏好和居住地址算不算是隐 私呢?如果某购物网站统计了用户的购物偏好并公开部分数据,公开的数据中显示京 海淀区五道口的用户更爱买电子产品,那么小明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,更强调的是“单个用户”。 那么,一用户的某一些属性,可以认为不是隐私。我们刚才的例子来看,针对小明 这个单个用户,“购买偏好”和“居住地址”就是隐私。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
Agent通过定期心跳的方式,与Master进行通,在心跳发包中发送本机状态息,在心跳回包中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对差异的地方做相应修改,使者保持一致,从而保证集中所机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所需求,直接调用接口。 结 语 为了防止规模集被破坏,为了保护集世界的安全,贯彻高效和简单的运理念,这就是我们新一代的基础设施管理引擎HALO。 亲爱的读者如果你看到这,恭喜你在意义的事上花费不止1分钟。来都来了,不妨看个硬广再走~ 在全行业拥抱上云的背景下,如果您的企业在各类云场景中存在痛点或困境,欢迎到“阅读原文”了解和联系试用我们的智能运产品,其中除了重磅企业级运平台NoahEE,更我们在智能运领域的实践和探索! 最后的最后,如果本文能让你快乐1秒,请评论,点赞,好看,收藏,转发,打赏!祝全家不脱发!
1****9 2018-07-11
【强势出击】第期百度脑体验师来袭
4月25日,百度脑开放日第期正式开启 与第一期所不同,第期百度脑开放日,介绍了多种通用 AI新 能力;除此之外,还推出了两个新的定制训练平台-帮助开发者更简单高效地训练出满足细分场景的业务模型。 无论你是资深AI开发者,还是AI初体验者,入“百度脑新品体验师计划” 分享改进建议、使用技巧/攻略或者价值意思的案例,与我们一起推动百度脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。 我们将评选出“最佳”的内容和开发者,发布获奖公告、颁发百度脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励! 【征集内容及要求】 产品改进建议或者您对百度脑AI的新需求:描述清晰、字数不限 使用技巧 攻略:接入流程清晰具体、可读性可参考性强,不少于500字 价值意思的案例:场景、应用价值明确、图文结合,不少于500字 【参与方式】 在百度AI社区“经验交流”版块发帖:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
(3)数据安全等合规需求 些客户连计费日志都不想让公云看到,或者确实强安全性法规限制,或者只让采购资产不认可采购服务,那也会采用私云的建设方式。如果本地数据做云端的容灾备份,或者多云厂商之间的权数据源,这也是可行的方案。 私云的输出形式三类,分别是远程代护、买软件和软硬一体化。买软件和软硬一体化交付家很熟悉,厂商需要提供非常详实的交付文档,应对一切异常情况。但当前云存储软件的可护性并不高,交付文档可能写不出来,远程代护才是最便利的交付方式。按过去买硬件的习惯,离线运系统都要巡检和计划内停机,其可用性比在线运要低很多。厂商的驻场工程师只能做日常响应工作,让核心技术人员远程代好过停业务等人来现场。现在几个硬件存储厂商也用类似的远程护方案,他们的智能诊断程序会将集状态息自动发送给厂商,这泄密的风险和远程代护是相同的。 四、自建/评估对象存储集 免泄密声明:此文是我基于已知公开常识写的内容,我的工作经历是让我验证这些观点并感觉到了客户痛点,此文只谈架构不谈具体实现方法,并不涉及技术机密。
用****在 2018-07-10
词向量(
对于N-gram模型,我们会先介绍语言模型的概念,并在之后的训练模型中,带家用PaddlePaddle实现它。而后两个模型,是近年来最名的神经元词向量模型,由 Tomas Mikolov 在Google 研发[3],虽然它们很浅很简单,但训练效果很好。 语言模型 在介绍词向量模型之前,我们先来引入一个概念:语言模型。 语言模型旨在为语句的联合概率函数P(w1,...,wT)P(w1,...,wT)建模, 其中wiwi表示句子中的第i个词。语言模型的目标是,希望模型对意义的句子赋予概率,对没意义的句子赋予小概率。 这样的模型可以应用于很多领域,如机器翻译、语音识别、息检索、词性标注、手写识别等,它们都希望能得到一个连续序列的概率。
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