关于 通州开病例检查结果证明 微电152__9212__8512代n 的搜索结果,共1101
h****l 2018-07-09
大数据时下的隐私保护(二)
无论询是什么,两个相邻的数据库返回的总是近似的。 要达到数据的差分隐私有四种方法:1. 输出变换2. 输入询变换 中间值变换4. 抽样和聚合数据 本文接下来主要介绍输出变换的方法,这种方法主要针对是数值或者数值 向量的情况,过加入噪声使输出达到 ε-DP。 输出变换:加入噪声 在差分隐私中,防止隐私泄露的重要因素是在中加噪音,对于数值的, 一种常见的方法就是对进行数值变换。要解释如何加入噪音,我们先看一下下面的 这个子: 假如某公司公了数据,并且对外提供了询数据的接口f(x),针对不同的询x,服 务器都会输出一个f(x) + 噪声,加入噪声就是为了保 ε-差分隐私。 那么如何选择噪声呢? 差分隐私方法中,作者巧妙的利用了拉普拉斯分布的特性,找到了合适的噪声方法。针 对数值或向量的询输出,M(x) = f(x) + 噪声。我们能得出以下论: 其中Lap 是拉普拉斯分布,GS 表示global sensitivity: 详细的可以参考差分隐私的相关文章。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
Naming Agent与Cache层的数据交互,采用推拉合的方式,Naming Agent主动拉取数据和Cache模块推送变更数据,同时Naming Agent客户端会将询过的数据置于本地缓存中,以此降低Cache层的询压力。 Check Agent:提供BNS实的健康功能,用户过在Web页面对每一个实配置健康的方式,机器上的Check Agent会主动探测所有实的运行状况,并将健康上报给Cache层,同时更新数据库内容。 总 BNS系统满足服务间交互中常见的的资源定位、IP白名单维护等需求,也可以用于机器列表询,使用场景包括机器列表询、服务定位、白名单维护、数据库智能授权等,解决了程序“我是谁?我从哪里来?该往哪里去?”的问题。 今天我们一起聊了百度云Noah智能运维产品中的BNS系统,目前系统还在持续迭和优化中,若您想进一步了解BNS问题,欢迎大家积极留言。
Z****E 2018-07-09
产品迭的最后一公里
变更面临的问题 其实我们对变更的需求并不复杂,作为迭的最后一公里,我们只关注两点: 操作过程足够快捷(效率) 变更符合预期(安全) 但是,在具有一定规模企业的生产环境中,用户往往要面对比单台机器手工上线更加复杂的状况,在这些状况下上述两点要求常难以满足: 大批量机器的操作步骤繁琐,较依赖人的经验,变更操作效率低下; 由于缺少可靠的机制,变更效无法保,甚至引发线上较大异常。 我们在百度各核心产品的大规模变更实践中积累了丰富的经验,发现过自动化部署可以有效提升变更效率,在变更过程中严格执行分级发布流程可以确保机制得到执行,并且能够有效限制异常影响范围,加速异常恢复。在两者基础之上,融入AIOps智能变更策略,可以进一步降低管理成本,提升。下面将从三个方面详细介绍我们的解决方案。 我们的解决方案 1自动化部署 自动化部署包含变更策略和批量机器执行能力两部分。具体来说,用户过UI/API配置整个变更过程的执行策略,如先执行A地域机器的变更,再执行B地域机器的变更;执行失败的机器超过10台就自动中止等。
雾****士 2018-07-09
DuerOS技能放平台发模版及示
目前DuerOS技能放平台会陆续为发者们提供不同类型的发模版及示码,目前已经提供的模版如下: 问答游戏类技能示码,链接:https://github.com/dueros/bot-sdk-node.js/tree/master/samples/trivia 什么是问答游戏类技能?点击链接了解技能形式及发启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/292974 测试类技能示码,链接:https://github.com/dueros/bot-sdk-node.js/tree/master/samples/decision 什么是测试类技能?点击链接了解技能形式及发启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293673 养成类技能示码,链接:https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293685 什么是养成类技能?
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
绿色表做得好,黄色表做得普,红色表做得差。最后,说了三种传感器融合效是最好的。 那么 ,感知系统放模块怎么做? 点云感知。放了 LiDAR 点云测,可以判断点云里的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是什么。 感知框架。用的是深度学习,它可以做到精准测和识别。而深度学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的车载智能系统,来支撑深度学习模型,以达到毫秒级感知。 高精地图。先以当前的激光雷达作为坐标系核心,把地图中的点投到坐标系里。然后建立快速的表格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视图进行网格化,网格化参数可以在 Apollo 进行配置。最后输送给障碍物测。 障碍物测。分为特征抽取、点云测、点云聚类、后处理、闭包提取。特征抽取,就是建立一个网格,每一个网格提取的信息对应一个值,每一个网格都有一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用可信的网格做预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要过后处理来精确障碍物。闭包提取,是据朝向补全障碍物的形状。 障碍物跟踪。与障碍物测相合,和历史障碍物进行信息匹配,得出新障碍物列表。
j****2 2018-07-10
百度大脑放日来袭 24种全新AI能力呈现
在深度学习基础之上,百度大脑用AI能力放涵盖语音、视觉、自然语言处理、知识图谱等全面AI技术。 语音方向:语音方面推出了语音识别极速版,首次对外放搭载国际领先的注意力(attention)模型的语音能力,拥有更快的响应速度,相对识别准确度提升15%,为发者带来更极致的识别体验。此外,语音识别预置语义解析全新升级,预置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到外卖打车,语义解析效全面提升。另外,还预告了即将推出的几款新产品,包括语音识别自训练平台、远场语音发套件和语音离线合成等产品。 视觉方向:OCR、车辆分析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡OCR新增了户口本、出生医学、港澳和台湾四类新能力,可识别卡总数达到9种。只需对着你的户口本拍一张照片,系统就能字段进行构化识别,然后反馈出信息页的出生地、出生日期、姓名、民族、与户主关系、性别、身份号码。而票据OCR和汽车场景OCR也分别新增了行程单、保单、用机打发票、定额发票、车辆VIN码、机动车销售发票、车辆合格等识别能力。
h****0 2018-07-09
发指南 】智能家居技能
DuerOS会过数据训练和算法升级不断优化ASR识别情况,也欢迎各位发者为我们提供建议和需求一同优化技能体验。 如有识别率较低的词句,欢迎将此类子及常见表达方式或误识别反馈给我们,定向的做泛化提优。 五、智能家居文档 树状提纲
f****8 2018-07-09
如何调试Dreamview启动问题?
Dreamview的启动步骤 如在docker / scripts / dev序列中启动Dreamview时遇到问题,请首先是否使用了如下所示的正确命令。 $ bash docker/scripts/dev_start.sh $ bash docker/scripts/dev_into.sh $ cd /apollo $ bash apollo.sh build $ bash scripts/dreamview.sh Dreamview启动失败 如Dreamview无法启动,请使用下面的脚本Dreamview的启动日志并重新启动Dreamview。
c****1 2018-07-10
你的数字签名会被撞破么?——安全 hash 的攻与防
由于攻击者能控制 zzz 域,于是将 src.coll 进行真实支付,获得支付平台 的签名 sign,然后将其异步知中的订单号做简单修改,从 1704176438 改为 1704176439,作为伪造的异步知提交给商户服务器。由于 src.coll 和 dst.coll 的 MD5 值是相等的,所以他们在尾部附加上商户的密钥之后做 MD5 值依然是相等的(MD5 碰撞的尾部附加性质)。因此伪造的异步知也是有效的。如商户服务器不 去账而是相信支付平台的异步知,那么攻击者成功的用一个订单的金额完成了两个订单。 此外,之前也出现过针对软 msi 签名机制不完善/双签名机制的攻击,构造具有“合 法签名”的恶意码。也发现了真实的利用 CPC 攻击传播的恶意码的实。感兴趣 的读者可以参考 [14]。 4.安全的使用安全 hash 签名 首先为了抵抗 CPC 攻击,不能简单的在待签字符串后面附加密钥,而是需要在待签字 符串前后均附加密钥,即计算:sign = hash(secret1 + string + secret2) 作为签名。
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