关于 男人吃哪种药会性无能的偏方【V信;799.196.362】来 的搜索结果,共1885
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实猎头
这工作难度和重要确实没电话推销员高,所以他们收入也并不比电话推销员高。 大部分猎头公司也所谓简历库,特别是互联网行业更为明显。高端猎头是要钓大鱼,但钓鱼先要等鱼长大,中国企业都兴起没几年,还没有稳定高管和高工群体,同城同行业挖来挖去就那几个熟;而那些新手猎头三个月不开锅就要饿死,撒网甚至炸鱼收益更保底一些。从长周期来看,猎头属于利用息不对称来牟利行业,互联网技术本来就是要消除息不对称。现在有跳槽意向普通员工在招聘网站更新简历,中高层主动布局等待候选单位上钩,专门找单一猎头更新简历库互联网才越来越少了。 在甲来看,找个猎头公司签个合作协议是很随意,这些猎头谁做成单了才给钱,做不成也没损失,甲享受一呼百应蜂拥而上快感。但天下没有免费午餐,免费供应简历质量法保障,耽误力和时间都法衡量。滥用猎头还增大不必要支出,中下级岗位事自己也搜到简历,而很多初级猎头就做佣金几千块小单子。
h****l 2018-07-09
大数据时代下隐私保护(二)
下面这个表就是2-anonymization 过息: k-anonymity 法主要有两,一是删除对应数据列,用星号(*)代替。另外 一法是用概括法使之法区分,比如把年龄这个数字概括成一个年龄段。对于邮编这样数据,如果删除所有邮编,研究失去很多有意义息,所以可以选 择删除最后一位数字。 从这个表中,即使我们知道小明是、24 岁、邮编是100083,却仍然法知道小 明购买好。而研究员依然可以根据这些数据统计出一些有意义结果,这样既兼 顾了个隐私,又为研究提供有效数据。 k-anonymity 保证以下三点: 攻击者法知道某个是否在公开数据中2. 给定一个,攻击者法确认他是否有某项敏感属3.
雪****魁 2018-07-11
危险背后机遇--云服务故障危机分析
对于落实是为导致故障,甲单纯索赔追责并不解决问题,因为云厂商总是比甲实际损失更小,甲法触及云厂商倒腾出故障部门。甲根据云厂商销售和服务线力和态度,确认自己交钱了否买到靠谱服务。 最重是商誉 云计算既是资源又是服务,资源相对可以量化,但服务短期内看直观感受,长期看商业誉。商誉分为企业商誉和个商誉,云厂商企业商誉都积淀不足,胜者也是比烂大赛中靠友商更烂胜出,和IDC/CDN比优大赛法相提并论。大客户在够了厂商亏以后,选择有个商誉,做出承诺、调动资源和平复问题销售和服务员。 有个客户非常任某个小云销售,他告诉该销售,虽然某大云有高层合作,某大云也说报价肯定比某小云低5%;但是某大云服务机制有问题,出故障从来都是衙门话,每次故障都要客户去乱猜和背锅。最终这个单子在客户执行层暗助之下,该小云快速把业务切过来并坐实站住了,这份暗中相助就是靠个商誉带来任。 我和大客户谈故障时候,喜欢把详细故障原因刨析给客户,企业客户是讲道理,不要把糊弄ToC用户手段来对付ToB客户。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
不仅要住房子还可以盖房子,不仅逛超市也开菜市场。 政府和大型国企不仅采购云计算,早晚也走向发展云计算路。 本文不谈任何技术细节和商业情怀,而是从政企角度说明什么是云计算。 本文包含如下内容。 从大时代背景来看什么是云计算,云计算为什么兴起。 云计算如何带动地经济,这是个不需要物流就可以服务全球行业。 做云计算要满足些条件,如何才筑巢引凤。 挑选合格云计算合作厂商,每类厂商有些特点。 云计算不是万,它法解决些问题。 什么是云计算 近20年来,互联网引爆了全球息技术革命,我国借助这次技术革命大好机,已经追上乃至领跑此次技术革命。 互联网技术深刻改变着我们生活,其行业生态也在逐步分化扩大,这一现状客观促进了云计算技术发展。 上世纪80年代,计算机仅应用于科研等少数行业,全国计算机从业员不超过万,从业员大都有很深学术背景。 上世纪90年代,门户、论坛、邮件系统开始影响部分群众生活,国内从业员约为十万,可以分为软件和硬件两类工程师。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD服务,装NTPD又没有装LAMP可以拿去吹牛,时间长了NTPD服务就背上黑锅了。 真有TOP10互联网公司和上亿国家级项目里用ntpdate+crond,上一代架构师为什么有这个误深究,下一代将误固化为见,新一代见神化为迷。 但论误见还是迷,时间跃变、回退和停滞对应用健壮和业务安全威胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时用魔法,忽视问题并不掩埋问题。 六、见微知著和防微杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做门科普,而是希望进阶工程师们多考虑一下如何规避这类误?我们在做技术工作时,是不是只关注客户和同事提出需求?客户永远不知道裸纤物理特,同事也不知道时间也错误和波动,他们说清楚业务逻辑就不错了。 把所有精力都用到做业务逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主动观测技术环境依赖,有资格有力做出技术选型决策,才是给Coder群集做技术校准。即使你不想做技术决策和管理者,多怀疑和观察环境,也少些沟通成本,少走一些冤枉路,多一份自和自尊。
不****主 2018-07-09
高精地图
高精地图,是Apollo定位、感知、规划模块基础。 与普通地图不同,高精地图主要服务于自动驾驶车辆,通过一套独特导航体系,帮助自动驾驶解决系统问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地图主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地图与传统地图 当我们开车时,打开导航地图通常给我们推荐几条路线,甚至显示道路是否拥堵以及每条路线将花费多长时间、是否有交通管制,有多少个交通号灯或限速标志等,我们根据地图提供息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及对周围驾驶环境评估。 而驾驶车缺乏类驾驶员固有视觉和逻辑力。如我们可以利用所看到东西和GPS来确定自己位置,还可以轻松准确地识别障碍物、车辆、行、交通号灯等,但要想让车变得和类一样聪明,可是一项非常艰巨任务。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前驾驶车技术不可或缺一部分。它包含了大量驾驶辅助息,最重要是包含道路网精确三维表征,例如交叉路口布局和路标位置。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24全新AI力呈现
体识别向:百度大脑此次发布了新力——脸情绪识别,同时升级了脸关键点检测和手势识别,脸检测关键点由72个增至150个,常见手势识别数也达到了24。图像识别向,百度大脑更新了红酒和地标识别两个新力。论是卢浮宫还是82年拉菲,只要上传1张照片,就获得文字解析。车辆分析面上线了车辆检测和车流统计。喻友平透露,不久后,百度大脑还陆续上线车辆属识别、车辆外观损伤识别、脸融合、手部关键点识别、更高精度像分割以及钱币识别等有趣有用应用场景。 语言处理应用技术向:百度大脑新增文本纠错、新闻摘要、智写诗、智春联和对话情绪识别等力,在知识理解面,百度大脑推出了作文检索和知识问答两个新力,让学习和娱乐两不误,分分钟化身“十万个都知道”。同时,智写作平台将在4月全面上线,从素材上为创作者提供工具、帮助找到灵感,提升创作者写作效率和产出质量,降低写作成本。 在强劲AI技术支持下,百度大脑也在重点发力智硬件和设备。1月16日,百度大脑在深圳召开“在端上思考”百度大脑AI硬件平台及产品发布,发布13项端侧新品,备受行业关注。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器,保你安心好睡眠
干货概览 在大型互联网公司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范围大,一直是互联网公司运维心头之痛。在传统运维式中,由于故障感知判断、流量调度决策复杂,通常需要工止损,但工处理时效影响服务恢复速度,同时不可靠也可导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对百度内外部网络环境建设了基于智流量调度单机房故障自愈力。结合外网运营商链路监测、内网链路质量监测与业务指标监控构建了全位故障发现力,基于百度统一前端(BFE)与百度名字服务(BNS)实现了智流量调度与自动止损力。同时,基于实时容量与实时流量调度自动止损策略与管控风险,实现了任意单机房故障时业务均可快速自愈效果。当前此解决案已覆盖搜索、广告、息流、贴吧、地图等众多核心产品单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响业务可用 回顾近2年来各大互联网公司被披露故障事件,单机房故障层出不穷。
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是系统工程 需要真正开放安全护航
但他们工作式依然是智终端与云端。 根据百度安全总结,AI 安全既包含传统安全层面,比如AI 系统硬件、软件、 框架、协议等,也包含AI 自身层面安全,比如错误地引导机器学习系统,以达到攻 击者,或者破坏机器学习样本,让机器学习得出错误结果。 在最近GeekPwn 极棒破解大现场,百度安全实验室研究员只用一张打印A4 纸晃了晃,就成功秒破了某安卓智手机脸识别认证系统,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法,取代了传统 密码。很多认为生物识别唯一保护了我们隐私。但事实上,这想法实在过 于简单。要知道,当你成功把自己变成一个活着体密码时候,也就成为了黑客 重要“资源”。 云管端一体化AI 安全案 在这次OASES 联盟成立发布上,百度安全宣布向联盟成员开放了其在AI 生态上多项安全力。官说法是,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应用落地,共建安全AI 时代。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
比如高清企业视频议和机航拍后工智做设备点检,还有一套套呼之欲出IOT案,这都是在促进生产力进步。 近几年自然数据产生和处理力急剧提升,PB存储俱乐部里也有了一批高科技新玩家,我们愿意帮着他们改变世界。比如医疗息化整改,一个区域所有PX影像要集中存十年以上,而且随着医疗器械更新换代,这些影像数据越来越大。以前我们拍个CT片子是横着切5片,一个胶片20MB,现在我们拍个CT是纵切30片,一个胶片是200M。比如基因测序,每家基因公司都立志将全基因记录一遍,录完还有其他生物可以搞。比如气象和地质活动,现在有了更新监测手段、更密集监测网点,数据记录量也翻倍增加。这类案对存储要求长周期平滑扩容,云服务厂商对象存储是这类客户最佳案。 4、变通和妥协 对象存储并不是万解决案,它有解决不了问题,也愿意为适应现状做兼容和妥协。 基于HTTP协议文件传输,天然法满足“大文件小范围修改且实时落盘”这一需求,最典型场景就是数据库DBfile,以及视频原片现编操作。
金****洲 2018-07-09
百度安全实验室|机器学习对抗攻击报告
其中非定向类攻击法在类型类比较少并且类型类差距较大数据库里,比较有效。但是一旦类型之间比较相关,该攻击图像 有极大在同一个大类中移。这时候定向类攻击法就有效很多。 图2 对抗图像在现实物理世界欺骗机器学习过程 为了验证结果,作者采用白盒攻击模型。其中,作者使用谷歌Inception v3 作为目 标图像识别模型,并选取ImageNet 中50,000 个验证图像针对Inception v3 构 造出相对应对抗图像。在实验中,他们将所有对抗图片和原始图片都打印出来, 并手动用一个Nexus 5 智手机进行拍照,然后将手机里图像输入Inception v3 模 型进行识别。现场结果表明,87%对抗图像在经过外界环境转化后仍成功欺骗机 器,从而证明了物理对抗例子在真实世界。 在他们论文中,作者还测试了物理世界造成图像转化对使用不同法构造对 抗图片毁坏程度。有意思结论是迭代法受图像转化影响更大。这是因为迭代 法对原图像使用了更微妙调整,而这些调整在外界图像转化过程中更容易被毁坏。
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