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双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那精彩--还原真的猎头
诸如“猎头要做的就是把顶尖才放到合适的职位上”这类听听就好,候选者是不是顶尖才猎头了不算,进这个公司猎头同样了不算。猎头就是提供才搜寻服务的供应商,这个供应商不替甲事和业务部门做决策。 第四点,猎头不会固执于一个项目,猎头不会跟候选强推意向单位的宏大蓝图,因为候选也是业内专家不猎头来教;更不会向甲强推候选,面试官眼拙运气差那就只认栽,本公司bHR都无服得的面试官,外部猎头?而且稀缺才总是供不应求的,转手把这个卖给别的公司或者别的猎头一样拿佣金 第四部分.如何识别资深还是新手猎头 面试者来看资深猎头和新手猎头是很容易区别的。 新手猎头只会看你的履历里几个技和职位的关键字,除此之外一个字都不懂;资深猎头有眼睛有脑子,会分析和询问你的简历。 新手猎头对职位的解析和路甲没区别,只会强调待遇、级别和公司是名企;资深猎头可以明这个职位在该企业内是具体做的,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。
g****3 2020-08-29
CarLife何时支持更好用的高德?
carlife不好呢,我的的就特别好,喜欢  
1****6 2018-07-10
反向图灵测试——如何识别这是不是AI?
现在深度学习的概念火到鸡犬升天的地步,前同事H哥拿个基于深度学习做XX助手的BP我帮分析一下技术可行性和技术壁垒高度。 我一个周末琢磨出来点门道,我根本识别不出这个演示程序是不是AI,更无确认这是不是深度学习程序。这就引出了今天的议题,图灵测试指的是否区别是不是和AI在聊天,那反过来看,我们怎识别“这个东西”是不是个AI? 首先我为“这个东西”而不是“这个程序”?因为某些大堂机器背后是类操控的,相当于你一个安卓平板和我视频聊天,特别聪明还必须联网的机器就是真。但有些真AI如Siri也要联网,通过联网断网判别不了AI。 网上有个笑,我把QQ自动回复设置成“呵呵”,你可以和我的电脑就任何题聊上一夜。很多智客服只是简单的关键字匹配,和呼叫中心搜索知识库差不多,编辑回复模板远比写程序更重要。只有支持多层级对的才是AI智客服,但现在网店客服也可以混在AI的回答里回答客户啊,熟练客服回息效率极高,顾客以为面对的是AI程序反而会少提需求。 虽然深度学习常拿自然语言处理举例,但成熟的翻译软件也不AI。
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
举个例子,购物公司发布了 购物偏好的数据,我们有100 个的购物偏好数据,其中有10 个偏爱购买汽车 品,其他90 个偏爱购买电子产品。如果攻击者知道其中99 个是偏爱汽车品还 是电子产品,就可以知道第100 个的购物偏好。这样通过比较公开数据和既有的知 识推测出个隐私,就叫做差分攻击。 在2009 年,微软研究院的Cynthia Dwork 提出差分隐私的概念,差分隐私就是为了 防止差分攻击,也就是尽管攻击者知道发布的100 个的个息和其中99 个 息,他也没办通过比对这两个息获得第100 个息。 简单来,差分隐私就是一种使得查询100 个息和查询其中99 个的息得 到的结果是相对一致的,那攻击者就无通过比较(差分)数据的不同找出第100 个 息。这种就是加入随机性,如果查询100 个记录和99 个记录,输出同样 的值的概率是一样的,攻击者就无进行差分攻击。进一步,对于差别只有一条记录 的两个数据集D 和D' (neighboring datasets),查询他们获得结果相同的概率非常接 近。
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是系统工程 需要真正开放的安全护航
但他们的工作式依然是智终端与云端的各种通。 根据百度安全的总结,AI 的安全既包含传统安全层面,比如AI 系统的硬件、软件、 框架、协议等,也包含AI 自身层面的安全,比如错误地引导机器学习系统,以达到攻 击者的目的,或者破坏机器学习的样本,机器学习得出错误的结果。 在最近的GeekPwn 极棒破解大会现场,百度安全验室的研究员只一张打印的A4 纸晃了晃,就成功秒破了某安卓智手机的脸识别认证系统,虹膜和指纹也相继 被破解。AI 时代,脸识别、指纹密码、眼虹膜认证等生物认证,取代了传统 的密码。很多认为生物识别的唯一性保护了我们的隐私。但事上,这种想在过 于简单。要知道,当你成功把自己变成一个活着的体密码的时候,也就成为了黑客的 重要“资源”。 云管端一体化的AI 安全案 在这次OASES 联盟成立的发布会上,百度安全宣布向联盟成员开放了其在AI 生态上的多项安全力。官是,希望在智终端领域,通过专利共享、技术开源、标准共建,与联盟合作伙伴共同推动安全技术与服务的应落地,共建安全的AI 时代。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
使场景 在程序员的日常工作,常常面临以下的场景: 场景 场景一:我是一名OP工程师,负责几十个系统模块的运维,我常常需要登录部署服务的机器排查问题,但是只知道服务名,记不住那多部署息,怎办? 场景二:我是一名RD工程师,我负责的服务需要扩容,我的服务是很多下游服务的依赖,服务的扩容怎通知给下游模块? 场景三:我的服务部署例有一个出现故障了,我想对下游服务屏蔽该故障例,怎办? 下面以一个简单的例子来明,假设一个模块名是Server,它的上游是Proxy服务,下游是Redis服务,当出现变更或者故障时,如何上游感知到呢? 当新增上线例、下线摘除例或者例发生故障时,BNS系统通过部署在机器上的客户端时感知到例的状态变化,同时新增和删除例的变更情况会立即同步到分布式的缓存系统中,这样户通过一个BNS名字就可以感知到下游的例变化。 对应上面几个场景,BNS提供了以下的解决案: 场景一:户想登录Proxy模块的第一个例,可以通过ssh 1.proxy.noah.all.serv 式登录。
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