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冰山模型

冰山模型让你透过表面的事件发掘事物的本质,继而获得更深刻的洞察。 image.png image.png image.png Example ---- **事件:**最近服务器都会死机,导致第二天数据报表缺失。 死机后重启就没有类似的问题了 **规律:**服务器总是在深夜 12 点重启,屏幕总显示某个脚本执行的时候就死机。 如果设定为每天 11 点 30 重启下服务器,就能保证报表正常发出 **结构:**统计数据脚本每天 0 点执行,但由于疫情期间用户访问量暴增,计算不过来所以会导致重启。 如果不优化脚本计算方式,或者增加服务器带来结构上的改变,则无法解决问题。 **思维方式:**设计统计系统的人,对于大数据量的负载没有考虑过优化,风险意识不足。需要培养其风险意识。

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    Kaggle 冰山图像分类大赛近日落幕,看冠军团队方案有何亮点

    AI 研习社按,在日前结束的 Kaggle「Statoil/C-CORE Iceberg Classifier Challenge」(冰山图像分类大赛)中,由 David Austin 和 Weimin 不久前,外媒对 David Austin 进行了一次深入采访,在采访中,他们讨论了以下问题: 冰山图像分类竞赛是什么; 冠军方案中的处理方法、核心算法以及相关技术; 在竞赛中遇到的最大的难题及解决方案 图 1:Kaggle 冰山分类挑战赛的任务目标是建立一个图像分类器,将输入卫星图像划分为冰山或者船 问:你好,David,十分感谢你能接受我的采访,也恭喜你们在冰山图像分类挑战赛中取得第一名的好成绩。 图 2:冰山 问:能再谈谈冰山分类挑战赛吗?是什么驱使你参加了本次比赛? 答:冰山分类挑战赛是一个图像二分类问题,这个比赛要求参赛者在卫星图像中将船和冰山区分开来。 人类用肉眼完全不可能看出来哪些图像是船,哪些图像是冰山。 ? 图 3:人眼很难准确判断输入图片是「冰山」还是「船」 要让人类仅凭肉眼准确地区分图片类别十分困难。

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    TensorFlow系列专题(十四): 手把手带你搭建卷积神经网络实现冰山图像分类

    一、冰山图片识别背景 这里我们要解决的任务是来自于Kaggle上的一道赛题(https://www.kaggle.com/c/statoil-iceberg-classifier-challenge) ,简单介绍一下赛题的背景:在加拿大的东海岸经常会有漂流的冰山,这对航行在该海域的船舶造成了很大的威胁。 Statoil发布该赛题的目的是希望利用机器学习的技术,更准确的及早发现和识别出威胁船舶航行的冰山。 is_iceberg 类标,0:船只,1:冰山。 我们将数据可视化后进行观察,如图1所示。图像上方是冰山图像的可视化效果,三幅图分别对应“HH”计划方式、“HV”计划方式以及两者结合后的数据。 图1训练数据可视化效果 图1中的冰山和船只,通过观察可以较为容易的区分出来,但是还有很多如图2所示的数据,即使仔细观察也很难区分开来。 ?

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    软件内部的定时炸弹:0-Day Log4Shell只是冰山一角

    — Jeff Williams, Contrast Security (2018) 为什么今天的网络安全威胁更具威胁性,以及它们与我们过去遇到的障碍有何不同 在过去的两年中,勒索软件的兴起只是冰山一角 根据应用程序决定记录哪些数据,可以在各个领域找到该恶意字符串,从针对Web服务器的HTTP用户代理到Minecraft中的聊天室消息。 在当时,那台电脑被“劫持”。 防弹托管可帮助网络犯罪分子将网页和服务器放在Internet上,而不必担心被执法部门删除。 与大型机服务器、台式计算机、笔记本电脑和移动设备不同,从安全角度来看,物联网很难更新。这不是简单的“做或不做”的意识形态,而是局限性导致物联网安全面临挑战。 最后的话–软件内部的定时炸弹 无论是Log4j还是Realtek漏洞–都是冰山一角。

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