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关键词

信息安全:规避风险

用在 BYOD 及这两种最新的、最热门的 IT 应用,特别会引起人们的注意,这是因为它们引起了新的安全问题。 风险安全及数据保护上的顾虑已成为服务普及化的绊脚石,尤其是关于资料保密性、完整性及法规遵循合规性,还有营业保密数据保护等顾虑。 窃取账号及服务:最主要的 风险在于凭证被盗,以至于账号与服务被窃取,伴随而来的相关作业处理程序、数据与易记录的篡改,进而造成服务的保密性、完整性及可用性上的损害。5. 滥用:隐藏于背后的注册信息及服务( 特别是在公共)使用匿名的做法,不但让犯罪者利用强大并可延展的E 资源从事活动,也不容易定罪。 这些非法活动包括解开密码及破解密钥、使用与控制僵尸站及散播恶意软件等,都须密切监控。7. 其他未知的风险:在采用服务前,一定要仔细咨询服务商其宣称的服务特色及各项功能方面的相关问题。

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系统设服务

需求让我们设一个类似Twitter的服务。该服务的用户将能够发布推文、关注他人以及喜爱的推文。难度:中等1.什么是Twitter? Twitter是一种在线服务,用户可以发布和阅读140个字符的短消息,称为“推文”。注册用户可以发布和阅读推文,但未注册的用户只能阅读推文。 用户通过其站界面、短信或移动应用程序访问Twitter。2.系统的要求和目标我们将设一个更简单的Twitter版本,并满足以下要求:功能要求1.用户应该能够发布新的推文。 这种流量在一天中的分布将是不均匀的,但在高峰时间,我们预每秒至少有几千个写请求和大约一百万个读请求。在设系统架构时,我们应该牢记这一点。 时刻:获取过去1或2小时内不同站的头条新闻,找出相关推文,对它们进行优先级排序,使用ML–监督学习或聚类对它们进行分类(新闻、支持、金融、娱乐等)。然后我们可以在瞬间将这些文章显示为趋势主题。

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    BZOJ1491: (Floyd 最短路数)

    我们可以通过统经过一个结点v的最短路径的数目来衡量该结点在中的重要程度。考虑到两个结点A和B之间可能会有多条最短路径。 为结点v在中的重要程度。为了使I(v)和Cs,t(v)有意义,我们规定需要处理的都是连通的无向图,即任意两个结点之间都有一条有限长度的最短路径。 现在给出这样一幅描述的加权无向图,请你求出每一个结点的重要程度。Input输入第一行有两个整数n和m,表示中结点和无向边的数目。在无向图中,我们将所有结点从1到n进行编号。 第i行的实数表示结点i在中的重要程度。 因而根据定义,1 号结点的重要程度为 12 + 12 = 1 。由于图的对称性,其他三个结点的重要程度也都是 1 。Source最短路数。。

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    SNS的好友推荐

    像早期的论坛类的更偏重资讯类的信息,后来像优酷土豆这又是做视频类,音乐做音乐类。豆瓣相对来说还比较全一些,有包含资讯、音乐电台等这些。也用了一些其他做场景的App,包括像脉脉、钉钉这些。 在中, 可以根据现有的图给用户推荐新的好友, 比如给用户推荐好友的好友。基于好友的好友推荐法可以用来为用户推荐在现实会中相互熟悉而在当前中没有联系的其他用户。 此外, 也可以根据用户在中的发言提取用户的兴趣标签(关键词), 用户的兴趣相似度。 综合和兴趣的好友推荐 不同的中人们的目的和侧重点往往是存在差异的, 因此, 人们通常在不同的站建立不同的关系。 根据关系共同好友比例, 根据行为信息互比例, 综合共同好友比例和互比例获得兴趣度。然后根据用户关键词建立兴趣向量, 从而兴趣相似度。

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    基础

    数据中心传统传统数据中心有机架,机架上是一台台服务器,服务器没有虚拟化,机架上还有接入换机,接入换机连接到汇聚层,汇聚层连接到核心层,核心层再通过路由出去。 虚拟化之后的有了虚拟化之后服务器上跑的是一个个虚拟机VM,同一台服务器上的VM需要流量隔离和互通,不同服务器上的VM之间也需要流量隔离和互通,VM是动态的,随时可以创建和删除,也可以从一台服务器迁移到另一台服务器 ,此时就对提出了更大的挑战,有很多问题需要考虑,这些问题回答了,就具备基本条件了。 总结就是资源池化然后灵活调度。 的第一目标就是打通能配合资源的灵活调度,第二目标才是有质量保证的,例如两个VM之间有10G流量的能力,一个VIP有25G向外提供访问的能力。

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    PTA 图中结点的“重要性”(30 分)

    7-12 图中结点的“重要性”(30 分)在中,个人或单位(结点)之间通过某些关系(边)联系起来。 他们受到这些关系的影响,这种影响可以理解为中相互连接的结点之间蔓延的一种相互作用,可以增强也可以减弱。而结点根据其所处的位置不同,其在中体现的重要性也不尽相同。 “紧密度中心性”是用来衡量一个结点到达其它结点的“快慢”的指标,即一个有较高中心性的结点比有较低中心性的结点能够更快地(平均意义下)到达中的其它结点,因而在该的传播过程中有更重要的价值。 给定一个无权的无向图以及其中的一组结点,这组结点中每个结点的紧密度中心性。 最后一行给出需要紧密度中心性的这组结点的个数K(≤100)以及K个结点编号,用空格分隔。

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    机课程(5):

    概念:一个互联、自主的机集合互联:指用一定的通信线路将地理位置不同的、分散的多台机连接起来。 自主:指中的每一台机都是平等的,独立的。 没有主次之分技术包含:通讯技术、机技术发展的3个阶段1阶段只有一台主机,其余终端不具备自主处理功能。 实现实时管理发展方向1、向开放式的结构体系发展 2、向高性能发展 3、向智能化的发展的基本分类1局域(LAN) 只一个局域内的、近距离的机组成的 2城域(MAN ) 规模主要巨献在一个城市范围内的 3广域(WAN) 指远距离的机互联组成的,服务区域不局限于一个地区,可大到全球防卫的传输介质的传输介质指中发送方与接收方之间的物理通路 智能选择传输通路等功能换机 一般会使用换机来替代集线器?Paste_Image.png路由器?Paste_Image.png关?

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    基于hadoop的三角形

    图的三角形数问题是一个基本的图问题,是很多复杂分析(比如分析) 的基础。目前图的三角形数问题已经成为了 Spark 系统中 GraphX 图库所提供的一个法级 API。 本次实验任务就是要在 Hadoop 系统上实现 Twitter 图的三角形数任务。 ?? Reduce2负责统需要查询的边,如果存在边ab和ac,假设b+,表示已经统过了,对于相同起点的两个点bc,构造键值对b + c->-,表示需要查找是否存在bc这条边。 Reduce3负责统三角形,对于一个键a+b,如果存在值为+的元素,则表示存在这条边,如果存在值为-的元素,则表示存在一个三角形由这条边构成,统-的个数,若+存在,则将总结果加上-的数量。 itr.nextToken(); String b = itr.nextToken(); if(a.compareTo(b) == 0) return ;去除起点终点相同的边 if(a.compareTo(b) > 0)

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    邮箱分析

    邮箱之间的分析(SNA) 这一部分的分析就比较好玩了,首先使用PageRank法来各个邮箱的重要性。结果发现收发最频繁的两个邮箱重要性反而不怎么高 ? 对上述进行可视化表示,在使用ForceAtlas2展开以后,得到如下图所示 ?其中节点表示邮箱,边代表邮箱间发送的邮件。点的颜色深度与收发邮件的数目有关,而点的大小则与PageRank值有关。 下方红线部分的邮箱大部分是媒体,包括媒体和传统媒体,以及一些LGBT站,教师工会等等,主要由MirandaL联系。 区发现 如果在第二步的基础上使用区发现法,就能够将整个竞选团队分成若干个子区,如下图所示 ?一种颜色即代表了一个子区。 通过这个可以看到,法显然比肉眼要更加精确,除了区分出绿色的子区以外,还将右下角的大块分成了蓝色,紫色和橙色三个子区。

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    Python——NetworkX入门

    特性NetworkX是一个Python包,用于创建、操作和研究复杂的结构和功能。 用于图、有向图和多重图的数据结构许多标准图数据结构和分析措施用于生成经典图、随机图和合成的生成器节点可以是“任何东西”(例如,文本、图像、XML记录)边可以容纳任意数据(例如,权重,时间序列 )无向图 Pythonimport networkx as nximport matplotlib.pyplot as plt # 无向图G1 = nx.Graph()G1.add_edge(A, 有向图 Python# 有向图G2 = nx.DiGraph()G2.add_edge(A, B)G2.add_edge(A, D)G2.add_edge(C, A)G2.add_edge(D, E 加权图 Python# 加权图G3 = nx.Graph()G3.add_edge(A, B, weight=25)G3.add_edge(A, C, weight=8)G3.add_edge(A,

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    SDN换机在中的应用场景

    SDN的技术已经发展了好几年了,而的历史更长,两者的结合更是作为SDN的一个杀手级应用在近两年炒得火热,一些知名咨询公司的关于SDN逐年增加的市场份额的论断,也主要是指SDN在中的应用。 对SDN控制器和换机的定制要求很多人对SDN换机在中的应用都会有一些误解。最典型的误解有两个,一个是总有人问,你们用的控制器是哪个控制器? 另外一个则是,觉得只要拿一台SDN换机来,就可以支持场景,无论是哪个厂商的哪种SDN换机。 作为一种特定的SDN场景,其控制器通常都是专门针对这个场景设的,功能单一,就是完成的需求,甚至都可能没有显式的控制器,而是隐藏在平台里面(比如直接实现在OpenStack 至于第二个问题为什么说是误解,那也就很容易理解了,连控制器都需要为场景定制,更不要说SDN换机了。所以并非是随便拿一个SDN换机过来就能支持场景,而需要有专门的深度定制。

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    文本挖掘:群划分

    作者:Matt 自然语言处理实习生http:blog.csdn.netsinat_26917383articledetails51444536 一、关系数据类型关系需要什么样子的数据呢? 直接上例子比较直观,中的好友关系,你-我,我-他。 实战中,一般是拿编号作为输入变量,拿名字作为编号的标签,加入到关系中。(2)有向平行数据。举一个书(《R语言与站分析》)上的例子。 二、构造关系1、自编译函数init.igraph看到了数据类型,大概知道其实需要两样东西,一个起点数据列、一个终点数据列。 那么构造数据就只需要调用一下函数,在这里选用《R语言与站分析》书中第九章关系分析中,李明老师自己编译的函数来直接构造。

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    ,未来可期

    说起,大家听起来可能不陌生,见的也不陌生。因为它现在用于我们生活的方方面面,通,出行,日常活动记录。我们的点点滴滴都可能记录在里。是时代互联技术、整合、与应用的总称。 图片6.png的技术发展趋势主要是:●海量的低成本服务器代替专有大型机、小型机、高端服务器●分布式软件代替传统单机操作系统●自动管控软件替代传统集中管理模式是应对爆炸式的信息增长和满足动态灵活架构的迫切需求 就是建设信息电厂,提供IT服务,通过互联提供软件、硬件与服务,并由浏览器或轻量级中的软件来获取和使用服务。服务从局域向Internet迁移,终端和存储向端迁移。 随着的发展,越来越多的业务承载在数据中心的虚拟机上。业务数据的流动从南北向转变成东西向,对于数据中心的需求和冲击提出了很大的挑战。 并行业务(如:搜索)需要服务器集群协同运,产生大量横向互流量。虚拟机的自由部署和动态迁移,虚拟机之间需要实时同步大量的数据。这促进了大二层虚拟换技术的发展。

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    之图论实战

    之图论实战0.前言1.准备工作2.学习方法3.实战4.问题处理5.作者的话0.前言又到了新的一周,今天来学点新的知识,这节学的知识还是非常重要,那就是属于方向以及知识图谱方向以及我们研究生的一门课 本节将从我的学习方式到英文文档如何学习以及如何处理问题,以及如何去研究及图论等角度来分析! 下面一起来学习新知识吧,记得打开你的python哦,哈哈,就是一篇python实战篇! 1.准备工作本节以python-igraph来学习与图论相关知识!【两个站】那么我们一起来安装一下,这里引入两个站。 2.学习方法【学习方法】之前有人在流群或者私下问我学习的方式,那么我现在告诉各位我的学习方法之一就是阅读官API,我看了一下这个官API,很详细,虽然是英文的,但是对于英文我们总不能躲避,而是顺其意 3.实战导包from igraph import * 版本igraph.

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    的进化(上)|需求演变与发展

    从互联诞生之起,产品就一直热情不减,越来越多的人加入产品这场持久战。本文不讨论 Clubhouse ,想尝试从发展的角度聊聊的进化。? 所以我们可以知道,的演变是从人类之间的互动开始的,并且依托于彼此之间的会关系,产生了基于物质的需求以及精神的需求。直到如今,随着移动时代的不断深化,人们产生了对的第三个需求:信息需求。 二、信息时代下与娱乐的发展上文提到的人类对信息的需求是我们当下这个时代的产物。 从互联与娱乐发展的历史维度来看:2002 年之前的互联,Web 1.0 以匿名的信息获取功能为主;2002 年以后,Web 2.0 革命爆发,互联越来越强调互动,论坛、博客、内容分享等媒体日益发展壮大 小结随着会演变和发展。当下实时通信、音视频、法推荐等技术已经走向成熟,5G手机正在普及,各大商场则正在以低廉的价格向消费者普及VR、AR体验。

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    vs:有什么区别?

    由于其相似性,很多组织有时可能会认为是可互换的。但是这两种策略具有不同的目标和过程。随着组织越来越多地在服务中运行其应用程序,的使用稳步增长。 随着应用的增长,也相继出现。的比较突出了这两种策略之间的一些相似之处,但是它们是不同的。尽管关注应用程序的运行方式,但关注应用程序的访问方式。?? 是将管理、控制甚至数据连接转移到服务上。示例包括使用基于控制器来引导跨WAN连接的流量,或者使用服务提供商的内部WAN来承载客户WAN流量。 之间自然存在重叠。例如,一些传统数据中心中以设备为中心的功能可以与负载平衡器一起嵌入到环境中,或者与安全Web关或防火墙一样以SaaS式服务的形式付。 使用的组织越来越少,但是随着基于的软件定义的WAN,基于的无线LAN管理和安全的访问服务的普及,这一数字将急剧上升。来源:机房360

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    斋戒实验报告

    但是,早已“干预”了人们的生活,我们很难对原始状态进行评估。而“斋戒”就如同一种“反向干预”——撤离这一影响源,衡量撤离后的变化,以此反观的影响。 1.4简短的概述综上,本研究关注对个体的影响,将以微信使用为研究对象,关注当下使用中的诸多问题,着重探讨对幸福感、疏离感、工作投入的影响。 非学生群体中,月收入在5001-20000元的占83.4%,百分比加权后人均收入超过10000元;行业分布方面,IT通信电子互联类占27.8%,整体较为均衡。 另一方面,理论上我们拥有使用的自由,也拥有不使用的自由,但是事实却并非如此,人们常常感觉“被微信绑架”是因为从来不是单向的,如果仅自己不使用,而其他人依旧使用,为了与他人联和沟通 9.3 斋戒的影响与的影响本实验出发点是探讨使用的影响,由于早已“干预”了我们的生活,实验采取了反向干预(不使用)操作。

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    FacebookR语言分析

    本文将基于facebook的好友关系数据,研究用户分布规律,并提供简单的好友推荐法。

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    SNAR语言分析

    KONECT【1】 http://konect.uni-koblenz.de/networks/facebook-wosn-links

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    互时的脑变化可反映结构

    功能连接的分析利用基于Python2.7的nilearn包进行。 这项发现为理解会影响对大脑的影响提供了帮助和指导。研究方法首先,研究对每个样本利用pearson相关连接矩阵。并对比了会排斥和排除会排斥影响的心理系统的脑区连接存在的差异(图1)。 通过对节点的功能细分,研究了不同系统的节点的功能连接,接着研究比较了不同系统的系统内和系统间的系统连接值与会排斥和痛苦之间的相关性并进行t显著性检验,结果见图3.连接数量在会排斥下显著地增加 分析包括之前的13个功能大脑系统的264个脑区,内和间的连接后,发现默认模式和唾液与之前的研究存在重叠,全脑分析确认了会排斥下连接的增加(t(79) = 2.58, P = 并接着对应大脑系统的脑连通性,最后,探究每个个体的自我密度和他们的大脑连接之间的关系。?图2.会排斥时大脑的功能连接(A), 会包容(B),会排斥和会包容之间的差异(C).

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