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双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还真实的猎头
新手猎头对职位的解析和路人甲没什么区别,只会强调待遇、级别和公司是名企;资深猎头可以说这个职位在该企业内是具体做什么的,有多大重要性。 新手猎头是撒网炸鱼,对每个面试者没花时间也并不热心;资深猎头为了一次面试准备了超过水货同行十倍的时间,催面试反馈她比你还着急。 当遭遇面试失败,资深猎头能要到真实失败因通报给候选人,而新手猎头不关注面试失败因,用人部门给的失败因都是敷衍套话。 也有一部分猎头会和优质候选人保持长时间关系,但这费时间了,猎头五年内给同一个候选人介绍两次工作的几率实在是小了。 我这里没提诸如JD介绍、简优化一类基础内容,合格的候选人会认真专业的分析职位需求,不需要猎头来催的。 用人单位评估猎头的水平就更简单了,就是写推荐说。新手猎头是写不出干货实锤的推荐信的,而资深猎头的推荐信不仅是对候选人简的解析,也会包含简之外的大量建议说
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
l-diversity 也有其局限性: 敏感属性的性质决定即使保了一定概率的diversity 也很容易泄露隐私。例 如,的艾滋数据中,敏感属性是“艾滋阳性”(出现概率是1%)和“艾 滋阴性”(出现概率是99%),这两种值的敏感性不同,造成的结果也不同。• 有些情况下l-diversity 是没有意义的:比如说艾滋数据的例子中仅含有两种 不同的值,保2-diversity 也是没有意义的。 l-diversity 很难达成:例如,我们想在10000 条数据中保2-diversity,那么 可能最多需要10000* 0.01 = 100 个相同的类型。这时可能通过之前介绍 的k-anonymity 的方法很难达到。• 偏斜性攻击(Skewness Attack):假如我们要保在同一类型的数据中出现“艾 滋阳性”和出现“艾滋阴性”的概率是相同的,我们虽然保了diversity,但是 我们泄露隐私的可能性会变大。因为l-diversity 并没有考虑敏感属性的总体的分布。
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