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陈****1 2018-07-11
原始创业——创业者核心竞争力
5.失方向意外:远见 原始比较淳朴,先民传说很多都是某因为打猎、路、掉沟里了,然后开拓一片新天地,创建一个新民族。 面对创业成功者,很多无聊鸡汤编辑根据结果推原因,非要说对方有远见卓识,因为穿了红内裤绿袜子,所以就挣出了千亿身家。我看到创业者们,他们远见和原始一样模糊,他们只能说模糊要改变某某领域,跟原始要顿顿都吃饱肉一样简单。 “远见”对于“一群创业者”是有用,但对“一个创业者”用途不大。老子李耳能看透天道写下《道德经》,他也没有代周称帝啊;有远见只是能让创业者少做逆势而为蠢事,但同样是顺势而为,效率也差别很大。 说句不客气话,能根据个远见精细安排发展计划,根本没必要冒险创业,这种才就是姜尚转世孔明再生啊。而姜尚对什么时候钓到文王,卧龙对刘备哪天来,其实也算不太准。 6.被迫迁移弱者:精英 本来小黄小白小黑都在非洲幸福吃香蕉,但大家孩子多食物少了,小黑身高马大小白和小黄打跑了。虽然后面小黄小白混都不错,但当时他们就是打不过黑哥才被赶走啊。
h****l 2018-07-09
大数据时代下隐私保护(二)
我们先看一下下面这个表格: 我们要表格中公开属性分为以下三类:- Key attributes: 一般是个体唯一标示,比如说姓名、地址、电话等等,这些内容需要在公开数据时候删掉。- Quasi-identifier: 类似邮编、年龄、生日、性别等不是唯一,但是能帮助研究员关联相关数据标示。- Sensitive attributes: 敏感数据,比如说偏好、薪水等等,这些数据是研究员最关心,所以一般都直接公开。 简单来说,k-anonymity 是保证公开数据中包含息至少k-1 条不能 通过其他个息确定出来。也就是公开数据中任意quasi-identifier 息,相同 组合都需要出现至少k 次。 举个例子,假设一个公开数据进行了2-anonymity 保护。如果攻击者想确认一个 (小明)敏感息(偏好),通过查询他年龄、邮编和性别,攻击者会发现数 据里至少有两个是有相同年龄、邮编和性别。这样攻击者就没办法区分这两条数据 到底哪个是小明了,从而也就保证了小明隐私不会被泄露。
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,甲方单纯索赔追责并不能解决问题,因为云厂商总是比甲方实际损失更小,甲方无法触及云厂商能腾出故障部门。甲方只能根据云厂商销售和服务线能力和态度,确认自己交钱了能否到靠谱服务。 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比优大赛无法相提并论。大客户在吃够了厂商亏以后,会选择任能有个商誉,能做出承诺、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,喜欢详细故障原因刨析给客户,企业客户是讲道理,不要糊弄ToC用户手段来对付ToB客户。
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