国内外关于网络数据保护的法律法规都在不断的制定与完善中，这篇文章主要从道德风险和法律责任两方面来分析爬虫做数据采集所带来的问题。...道德层面： 网络爬虫如果不严格控制网络采集的速度，会对被采集网站服务器造成很重的负担。恶意消耗别人网站的服务器资源，甚至是拖垮别人网站是一件不道德的事情。...这里 CPU 利用率达到100%，用户访问网站的表现就是：访问速度非常缓慢，经常刷不出来。 这里是我作为一个站长分享自己被爬虫抓取的经历，希望爬虫开发者多站在别人的角度考虑问题。...上面说完了道德方面的问题，下面我们再来看看法律方面的责任。...如果一个网站允许公众访问接入，那么网站管理员对软件可以接入什么和不可以接入什么的限制是不合理的。如果网站管理员对“你用浏览器访问没有问题，但是你用自己写的程序访问它就不行”，这就不太靠谱了。
无论如何，算法的设计者们是否可以不偏不倚地将既有的法律或者道德规则原封不动地编写进程序，是值得怀疑的。规则代码化带来的不透明、不准确、不公平、难以审查等问题，需要认真思考和研究。...更重要的是，是否可以依据秘密信息以及由此产生的犯罪风险分数对犯罪人进行判刑？所有这些问题都需要认真对待，否则利用人工智能系统对犯罪人进行打分、计算刑期等，就可能带来意想不到的系统性歧视。...所使用的数据模型是否会导致偏见？基于大数据进行预测的准确性如何？对大数据的依赖是否会导致道德或者公平性问题？...，并提出是否可以让机器代替人类来做道德、法律等判断的问题，其实就是公平能否算法化的问题。...在政府层面，为了削弱或者避免机器偏见，美国白宫人工智能报告将“理解并解决人工智能的道德、法律和社会影响”列入国家人工智能战略，并建议AI从业者和学生都能接受伦理培训。
马克思对人工智能的警告和脸书机器人创造的一种让人类无法理解的语言，可能就会让人们联想到机器人征服世界的画面。...虽然这样说会造成一场灾难，可能会有些牵强，但人工智能的后果已经产生了，并且值得人们去关注：人工智能的道德问题。...那么，现在就会产生一个新的问题：机器能学会道德准则吗？ 人类想要同时驾驭科学方法和道德决策这两个领域还是很困难的，而更难的是让计算机算法能让机器的行为符合道德准则。...那么，问题又来了，制造出的计算机能够具有一定的正直观念吗？是否包含公正的理念？是否能学会尊重？对于机器来说，如果存在这种潜力，至少有四个关键问题急需解决： 一．机器能谈论道德问题吗？...值得让人高兴的是，人工智能已经对许多人的生活产生了影响，我们可以想象，更加先进的应用成倍地增加这种积极影响。 在未来，我相信选择正确的道德观念将被编码应用到人工智能。
更重要的是，这是一个行动的召唤：AI人工智能，我们需要一套道德准则。 随着人工智能革命的不断加速，人们正在开发新技术，以解决消费者、企业和整个世界面临的种种问题。...这不可避免地会引发许多伦理问题，这些问题将影响深远，影响每个人，包括公民，小型企业利用人工智能或企业家开发最新的技术，无人能幸免。 为了让人工智能的未来尽可能地可控，我们需要处理一些棘手的伦理问题。...无人驾驶汽车的道德 随着汽车的发明，车祸发生了。同样地，一辆爱车将带来我们必须准备面对的道德和商业影响。研究人员和程序员将不得不扪心自问，在自动驾驶汽车中，如何在安全与机动性之间进行取舍。...当我们不能再信任我们的新闻来源和社交媒体源时，会发生什么? 人工智能将继续给算法带来重大影响，影响我们在日常生活中看到和看到的东西。...为了防止人工智能的炒作，并利用它的变革性力量，我们必须从伦理道德出发，正确地对待人工智能。当企业家们急于开发最新的人工智能技术或用它来解决关键的商业问题时，每个人都有责任去考虑这项技术的伦理。
相反，他们会在一个更基本的层面上，把重点放在如何确保人工智能系统能够作出艰难的、更接近道德标准的选择，像人类的日常决策一样。 那么，该怎样才能让AI能够作出一个艰难的道德决定呢？...然而，这里面存在一个主要的问题，没错，道德是不客观的 - 它既不是永恒的，也不具有普遍性。...Contizer通过过去几十年的发展很好的阐述了这个问题，“如果我们在一百年前做同样的道德测试，我们会从人们的决定中发现更多的种族歧视、性别歧视，以及各种从现在看来并不是‘好’的事情。...当然，上述提到了很多关于道德是多么复杂的问题。“纯粹的利他主义，在博弈论中是很容易解决的，但也许你会觉得别人亏欠于你。...为了解决这些问题，并帮助正确找出如何把道德功能编写进人工智能之中，该团队正在结合来自计算机科学、哲学和心理学的很多方法。“概括地说，这就是我们的项目所要做的事。”Contizer说到。
1、安全性问题 安全性的含义是“永远不发生糟糕的事情”。 线程安全问题主要和同步有关。在没有做好同步的情况下，多个线程中的操作顺序是不可预测的，结果的正确性无法保证。...2、活跃性问题 活跃性关注的是“某件正确的事情最终会发生”。当某个操作无法继续进行下去时，就会发生活跃性问题。 在串行程序中，活跃性问题的形式之一就是无限循环。...而在线程中，活跃性问题还包括：死锁、饥饿和活锁。 3、性能问题 性能问题包括多个方面：服务时间过长、响应不灵敏、吞吐率过低、资源消耗过高、可伸缩性较低等。...在多线程程序中，当线程切换时，就会出现上下文切换操作，如果线程之间切换频繁，这种操作将带来极大的开销：保存和恢复执行上下文、丢失局部性、CPU时间更多的花在线程调度而不是线程执行上。...但线程共享数据时，必须使用同步机制，而这些机制往往会抑制某些编译器优化，使内存缓存区中的数据无效，以及增加共享内存总线的同步流量。这些因素都将带来额外的性能开销。
下面是这个流程的时序图： 问题出现在Server A向数据库发起查询的时候，返回的结果总是空。...问题分析 这个问题显然是一个事务隔离的问题，最开始的思路是，服务A所在的机器，其事务开启时间应该是在服务B的机器commit操作之前开启的，但是通过DEBUG日志分析connection的获取和提交时间...后来调整了一下思路，发现MySQL还有一个特性就是AutoCommit，即默认情况下，MySQL是开启事务的，下面表格能说明问题，表1： 但是，如果AutoCommit不是默认开启呢？...; Thread.sleep(5000); } } } 注意我在query方法中加入这一句：conn.setAutoCommit(true); 此时这个问题不再出现...boneCP源码分析 根据实际使用的经验看，boneCP连接池在使用的过程中并没有出现这个问题，分析boneCP的Connection具体实现，发现在close方法的具体实现中，有这样的一段代码逻辑：
本来你就是 A 系统调用 BCD 三个系统的接口就好了，人 ABCD 四个系统好好的，没啥问题，你偏加个 MQ 进来，万一 MQ 挂了咋整，MQ 一挂，整套系统崩溃的，你不就完了？...如何保证消息队列的高可用？ 系统复杂度提高 硬生生加个 MQ 进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？头大头大，问题一大堆，痛苦不已。...一致性问题 A 系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是 BCD 三个系统那里，BD 两个系统写库成功了，结果 C 系统写库失败了，咋整？你这数据就不一致了。...所以消息队列实际是一种非常复杂的架构，你引入它有很多好处，但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉，做好之后，你会发现，妈呀，系统复杂度提升了一个数量级，也许是复杂了 10 倍。...如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用 Kafka 是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。
SyntaxHighlighter Evolved 作为 WordPress 的语法高亮插件,支持区块属性, 使用起来非常的便捷。...目前找到的办法是在 function.php 中通过自定义函数重新转换回来： /* * 高亮代码插件输出&问题解决 */ function custom_fix_syntaxhighlighter( $
数据小兵"通过对"职业道德"的本质剖析和《大数据道德伦理问题探究》 韩亦舜观点的理解，结合"埃森哲"提出的"数据道德十二条守则"及《PMI的职业道德规范 》样例解读，提出"数据师的道德"规范看法，由于业界未有明确的标准和规范...《大数据道德伦理问题探究》 韩亦舜 韩亦舜 清华大学数据科学院执行副院长，让我们再来看看他的观点： 问题： 人工智能遇到伦理挑战 可以避免的2014年12月31日上海外滩踩踏事件，谁都没有错，到底哪里出了问题...通过上面观点提炼，"数据小兵"认为"韩院长"对"数据道德伦理"问题趋势、洞察十分精准，数据问题已然是迫在眉睫，这里也补充下自己的想法，笔者认为数据师的职业群体的定位，正式这场数据革命下的产物，人们面临的的数据伦理道德缺失所带来的诸多问题..."埃森哲"提出的"数据道德十二条守则" 十二条守则是数据行业建立起来的职业道德标准。主要针对数据专家和从业者来讲， 这里指"数据师"的道德体系的规范和遵从。...一致，数据师在使用数据时，应尽可能保持对数据的使用目的和理解保持一致，避免数据集在不同应用产生相关性后由于带来更多期望，而伴随着更大的风险。
但是在使用EventTime的语义中，会出现一些不可预知的问题，接下来会介绍笔者在使用过程中遇到的一些问题与解决办法。...，会选择值最小的通道watermark值，因此能够解决消费不均匀的问题。...数据延时 只要是在Event-Time语义的数据流中，就不可避免一个问题：数据延时，通常情况下会设置一个允许数据延时的大小，也许你会想将延时设置很大，那么同样带来的问题就是增加了处理的延时性，对于处理要求实时的来说是不可取的...，对于不允许重复合并的情况下，在这个过程中又需要考虑数据一致性的问题，可以使用Flink提供的两阶段提交帮助完成。...以上是笔者在实际中使用EventTime语义的情况下遇到的几个问题，但是笔者更加建议尽可能的去EventTime化，将实时处理的语义转换为离线处理的语义，例如对于window的聚合操作转换为对时间字段的聚合操作
欢迎大家来踩踩~ 《IDEA开发秘籍专栏》 学会IDEA常用操作，工作效率翻倍~ 《100天精通Golang(基础入门篇）》 学会Golang语言，畅玩云原生，走遍大小厂~ 希望本文能够给您带来一定的帮助文章粗浅...面试中的道德与伦理：如何处理敏感问题 猫头虎博主 摘要 在面试过程中，面试官有时会提出一些可能涉及到道德和伦理的问题。如何妥善处理这些敏感问题，既展现自己的专业素养，又不违背自己的价值观呢？...引言 面试是评估候选人能力和适应性的重要环节，但有时也可能涉及到一些敏感或挑战性的问题。在这些情况下，你的回答不仅仅是对问题的答复，更是展现你思考和价值观的窗口。...三、为何需要注意道德和伦理？ ⚖️ 1. 保护自己的权益 确保自己不会因为某些不相关的因素而受到不公平的待遇。 2....总结 面试中的道德和伦理问题可能会对候选人产生压力，但正确地处理这些问题可以展现你的思考深度和专业素养。记住，面试是双向的，不仅是公司评估你，也是你评估公司的机会。
最近接到一则数据恢复请求，客户声称数据库被黑，经调查实际上是遭到解雇DBA的入侵，删除了所有Oracle数据文件和近期备份，经 过存储级别的恢复，数据仍不完整。...这则案例告诉我们，DBA的道德修养很重要，数据是我们的职业所系，数据是企业的核心命脉，任何时候都不能放弃职业道德遵守，更不能以伤害企业命脉来发泄一时之愤。理智与情感一定要厘清。...那么反过来从企业的角度，也一定要加强人员变更和权限管理，确保没有安全漏洞，这是保护自己也是保护员工，如果企业不给员工留下漏洞，也就减少了犯罪、犯错的可能。...现在客户已经召集了一个团队进行数据补录，同时尽可能的通过技术手段进行数据恢复。 再次提示，DBA们在面对数据时一定要冷静，注意，这不是演习！
相反，有些人认为开源是不道德的，因为它允许人们免费使用软件，这会损害软件开发人员的利益。总的来说，开源的道德性是一个有争议的话题，人们对此持不同的观点。 开源软件指的是遵循开源许可协议的软件。...什么都免费了，当然写代码的就赚不到钱。 还有一种恶意开源的说法。恶意开源是指通过利用开源软件的名义来实现不道德的目的。...这种行为显然是不道德的，因为它损害了其他人的利益，并利用了他人的信任。 不过，也有人认为，开源软件的本质是自由和开放，所有人都有权利利用它来实现自己的目标。...对于这些人来说，开源软件并不存在道德问题，只要它没有损害他人的利益，就没有什么不道德的地方。因此，恶意开源是否道德，取决于你的价值观和观点。 但我说的恶意，并不是上面的恶意。...这里的恶意是所有的开源都是恶意的。恶意开源，是不道德的。它站在道德的制高点，以自由和开放为引子，吸引着越来越多的炮灰为它添砖加瓦。
有人说2016年是VR元年、智能汽车落地年、机器人飞跃之年，但上述三大领域何时能够实现商业化、产业化、规模化等问题，仍没有一个确切的答案。...目前，虽然有很多相对廉价的设备可以给用户提供VR内容观看浏览的体验，但是它也带来一些相应的问题。...人工智能的浪潮席卷现代社会，在带来科技便利性的同时，不禁使人思考，这些技术究竟是人类的“好助手”还是人类的“终结者”。...此外，基于深度学习的人工智能未来不仅能为我们解决问题、还可以拯救生命，产生巨大的商业和用户价值。比如，自动诊断+基因排序会达到个性化精准医疗、自动交易能得到更高的投资回报和并提示风险比例。...但是值得注意的是，人工智能的逻辑推理能力远超人类，而且没有任何感情因素影响判断，业内认为，AlphaGo这类的“人工智能”机器真正可能带来的危机，不是奴役人类，而是让人类丧失斗志。
看着事态的发展，人们渐渐嗅到了“道德绑架”的味道，对于事件中的父亲罗尔及公关公司小铜人，人们更是举起了手中“批判”的大旗。...不过，当我们关注“罗一笑事件”欺骗广大群众的时候，我们是不是也应该思考一下，该如何避免此次事件的再次发生？也许人工智能可以帮上大忙！...人工智能+大数据，实时审核慈善内容真实性 一般来讲，网上所发布的一切内容都会经过政府相关部门的审查。...受热捧的区块链，监督每一笔资金的流向 除了道德绑架问题，此次“罗一笑事件”的捐款资金流向也受到了群众的质疑，对此，最近正备受热捧的“区块链”无疑是最佳武器。...对此，人工智能或许不能从根源杜绝此类事件，但是，它可以在极快的时间内将事件态势控制在一个范围之内，阻止更多的人受其蛊惑。
当前“大数据”如此炙热的产业概念，在面对应用规范的灰色地带，又该如何呢2012，脸书(Facebook)的幕后试验旨在公测70万用户在面对相应的NewsFeed中的情感反应和行为引导。...经过大约一周的数据收集，脸书的数据分析员可以观察到用户对于社交网络上的情绪反应。对于70万用户情绪被消无声息的如此操控，脸书(Facebook)的行为无疑遭到了强烈的指控。...在过去的互联网发展中，更多的关注是如何利用互联网平台，收集更多的数据;而发展至今，面对已然收集到位的海量信息，如何利用这些数据本身，不仅成为了一个商业模式的判断，同样 也是一个社会道德的判断，甚至在某种意义上成为相应的行业乃至法律规范...脸书此次幕后试验的曝光，是一个警醒的明示。用户、互联网企业以及政府之间的权衡，是一个当即也是长期去努力协作的过程。...在个人隐私和道德制约的前提下，“大数据“时代，不是一个滥用数据的时代，而是一个需要善用数据的时代。
顾名思义，是人工智能技术对教育产业的赋能现象，本质是人工智能对教育工作的增强和辅助，将教师和学生从低效重复的工作中解放出来，进而提升教学与学习效率，解决了传统教育中以教师为核心的成本高、效率低、不公平等问题...AIED对未来教育行业的影响 1.个性化学习成为时代主流 中国教育学会副会长，新教育实验发起人朱永新教授 认为，“传统的学校教育无法真正做到对每个孩子有教无类和因材施教，但人工智能带来了这样的机会，...重复性、机械性工作都可以交给人工智能，教师需要不断学习，及时关注最新技术进展，掌握如何运用人工智能技术来分析教学过程中的案例和问题。”...“面对人工智能的挑战，教师应该主动适应信息技术变革，认真反思、评估那些‘机器无而人类有’的能力，从而有针对性地改进教育教学方式。唯有如此，才能将人工智能带来的挑战转变为传统教育的机遇。”...这种利用人工智能的教学模式改变了以往教学中，受教案的束缚，授课偏向保守，无法满足学生个性需求；老师工作量大，导致学情分析准确度受影响等问题。
人工智能的飞速发展，深刻影响着几乎所有行业，教育领域同样也在其中。 人工智能对教育的影响，现在很多人已经能够预见到了。...比如，借助聊天机器人或虚拟现实、增强现实(VR/AR)技术，让学生主动掌握学习，主动提问，主动挖掘各类问题，以更丰富的手段，或游戏化、沉浸式的方式，来强化学生的学习兴趣。...当然，这些只是很好地利用了人工智能技术。人工智能对未来人类的生活、工作方式将产生巨大改变，将会导致很多现在的工作岗位逐渐消失。...比如机器翻译、计算类或记忆类的技能或封闭性问题，再比如棋牌类，大抵都是已经超越人类，或是正在超越人类的路上。...要让人工智能发挥其潜力，技术只是一方面，更为重要的，是为了让人工智能与教育行业相结合、融入所投入的人力资本，获取所需要的数据。
这个是个大问题吗？ 有多少问题？让我们看看！这里有一个小程序要演示。我们分配了10亿（1E9）个8字节指针，因此大约有8GB的内存。然后我们强制一个GC并计算它需要多长时间。...这就产生了一个有趣的结果，即存储在此内存中的指针不会停止GC收集它们指向的“正常”分配的内存。这会带来很坏的后果，很容易证明这一点。...当我遇到大堆的问题时，主要原因如下： - 大量的string - 对象中的时间是time.Time类型 - map中含有slice的值 - map中含有slice的key 关于处理每一个问题的不同策略，...事实上，每次我碰到这个问题，我都会感到惊讶，我 震惊的是，我又写了一篇关于它的博客。希望通过阅读到目前为止，如果它发生在您的项目中，您不会感到惊讶，或者您甚至可以预见到问题！...以下是一些处理这些问题的有用资源。
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