● 数据资产识别 现今信息系统的风险评估体系已非常完善，但数据安全方面并没有形成相关评估内容，整个体系中缺少数据安全相关的检测与评估项，所以近期一直思考数据安全风险评估应是如何，应该从哪些方面进行检测与评估...本文产生的目就是希望解决如上一系列数据安全风险评估疑问，尽可能从资产识别、威胁分类、脆弱性识别、风险计算、处置建议等5个环节进行完善，通过不断持续优化完善，以期实现基于数据安全风险评估的体系化建设。...第一章为资产识别，资产是安全保护的对象，是风险评估的主体，资产的识别是理清内容、看透价值的重要手段，只有准确的资产识别，才能产生有意义的风险评估报告。...一 资产识别 1.1 资产分类 资产是具有价值的信息或资源，资产通常以多种形态存在，一般基于表现形式的资产分类包括：数据、软件、硬件、服务、文档、人员、其它。...资产登记示例图 ● 脆弱性识别 数据资产识别是风险评估的开始，而脆弱性是对一个或多个资产弱点的集合，脆弱性识别也可称为弱点识别，而该弱点是资产本身存在的，如果没有威胁利用，单纯的弱点不会引发安全事件。
这个双十一，我们为您带来了程序员专属装备清单， 一起来打造一个属于程序员的世界。 1....屏幕支架 实用指数：★★★★★ 装X 指数：★★★★★ 程序员们为了实现一个方法，修改一个Bug, 经常一坐就是四五个小时，时间久了会有腰膝酸软，下肢无力的感觉，是不是肾透支了？...机械键盘 实用指数：★★★★★ 装X 指数：★★★☆☆ 具非官方统计：好的机械键盘可以让程序员写出的代码简洁优雅2.17倍，速度提升0.24倍。...买到心仪键盘的程序员如此描述： 下按时的感觉像踩到及膝深的雪地，破过一层脆脆地薄冰后就刷一声自动沉到底，但是手指一挪开，按键又很快的弹上来，打字快了的时候，感觉手指只要触碰一下按键表面就跳走，这种快感，...固态硬盘（SSD） 实用指数：★★★★★ 装X 指数：★★★☆☆ 快，不一定不好。飞一般的速度是怎样的一种体验？给电脑换上SSD你就知道了。 原来，打开Eclipse要半个小时。
直接就能进行机器学习 更多函数支持，采用云的方式，在微软的服务器上进行运算后，返回本地（国内有数据处境的合规风险） 没有了！...，微软的程序一向漏洞多。...最后 所以，现在不要对这个特性有啥期待，还是一个预览版！...www.anaconda.com/blog/announcing-python-in-excel-next-level-data-analysis-for-all 本文来自：【python】excel支持python好是好...，也要注意风险，一盆凉水-小码农，转载请保留本条链接，感谢！
简介 一年一度的双十一剁手节又来了，电商玩法淘箩也越来越复杂，你还在重拾丢掉多年的数学算到手价么？尤其是电商小伙伴们，还在为了算竞对到手价头疼么？！...不用怕，paddlepaddle开源模型库教你一键识别到手价 前面写过一篇飞桨的ocr识别 《PaddleHub一键OCR中文识别（超轻量8.1M模型，火爆）——本地实现》 前两天把这个算法扩展了下，...应用于淘宝商品的到手价识别 识别效果展示 部分图片及结果如下图所示，测试了120张图片，一张识别错误，一张未识别出来，主图不存在预估到手价的也准确识别并提示无目标价，总体识别准确率尚可，凑合能用。...，取距离目标文案最近的识别结果即可。...为了保证代码运行稳定性，本代码读取本地文件进行识别，与爬取商品主图拆分开了。很多工具可以爬取商品主图，可以先爬取下来再识别，后续有时间再分享商品主图的爬虫的代码吧。
● 威胁性识别 上篇是从脆弱性识别内容、识别方式、脆弱性定级，三个部分进行介绍。与脆弱密切相关的是威胁，威胁是一种对组织及资产构成潜在破坏的可能性因素，威胁需要利用资产脆弱性才能产生危害。...一 威胁来源 在对威胁进行分类前，首先需要考虑威胁来源，威胁来源包括环境因素及人为因素，环境因素包括：断电、静电、温度、湿度、地震、火灾等，由于环境因素是共性因素（信息系统评估与数据安全品评估），本篇不过多做介绍...数据威胁示例图 一 脆弱性识别内容 资产脆弱性包括管理型与技术型两大类。技术脆弱性主要涉及数据库（结构化，关系型和非关系型）及网络层和主机层（非结构化，DLP检测）。...数据脆弱性识别示例 二 威胁识别与分类 威胁识别在风险评估过程中至关重要，威胁识别的准确性直接影响识别风险评估及后续的安全建设方向，所以丰富的数据威胁识别内容或分类，影响整体风险评估质量。...威胁等级划分示例图 下章介绍数据资产风险分析及综合风险评估分析（结合资产识别、威胁识别、脆弱性识别、风险），主要包括风险计算、风险判定及综合风险分析表。
本文编辑：byheaven 版权所属：美团无人配送 引言 我们可以通过一个比喻来解释什么是行为风险识别：自动驾驶的机器大脑在参加一场考试，他遇到一道难题，在两个答案之间犹豫不决。...为什么需要行为风险识别？ 在处理这些输入不确定性，并输出确定性决策的过程中。...因此，我们需要在行为决策层增加一种以安全性为单目标的算法模型，希望能够对可能发生的风险进行提前的识别，当安全性不满足要求时采用人工接管或保守策略。...读者可能提出的一个问题是：如果能够建立这样的风险识别模型，那不就可以作出最安全的行为决策了吗？这个问题的答案其实就是在“知道正确答案”和“知道不会做”二者之间其实是存在一个gap的。...行为风险识别的具体算法，以及识别后的处理方式，将在下次技术解析中详细介绍。
导读：如看一个工厂的管理好坏可从其厕所的清洁度看出，好公司和坏公司从员工状态一眼可以看出一个公司的管理，看一家好公司的20条铁规。 ? ? ?...一家好公司的20条铁规 第1条铁规：公司利益高于一切 公司是全体员工的生存平台，个人利益不能亦不得与之发生冲突。一旦祸起萧墙，轻则申斥处罚，重则革职走人。砸了老板或大伙儿的饭碗，谁也别想有好日子过。...第8条铁规：规范就是权威，规范是一种精神 有的人做事永远不能规范，因为他们从来没有把它视为是必须的，所以他们永远受到打压，成绩总是被人否定。 规范是一种精神，一种可贵的习惯，这是它不容易养成的原因。...第18条铁规：沟通能消除一切障碍 沟通能力是从业人员的起码素质。不要怕沟通中的小麻烦，如果你不想面对更大的麻烦，就要沟通，就要协调周围的一切。顺畅不会从天而降，它是沟通的结果。...在任何一个销售部门中，最赚便宜的是两种人，一种人勇于开拓进取，收获是自己的，失败是上司或老板的，更重要的是，这种人把自己的退路留给了老板或上司去照顾。
作者介绍：blmoistawinde,喜欢有意思的数据挖掘分析，本文首发于：https://blog.csdn.net/blmoistawinde 前言 本人现在还是一个初识深度学习的小白。...于是我看了许多比较文章，其中涉及各种层面的比较（数据结构、使用范围、实现细节），让姿势水平还远远不够的我看得眼花缭乱。 作为一个数据玩家，我想到，不妨让它们在大数据的战场上一较高下。...这样我们就能够很轻松地从清晰的数据中作出我们的选择了。...上面Star数等数据，虽然不是框架好坏的直接反应，但肯定体现了潮流。跟着潮流走总不会有大错，就算学艺不精，总还能和别人谈笑风生。 ? 然而star是一个累计量，还不能完全反映这些框架的近期热门度。...正如它形象的名字（脉搏），其中有着一些能够反应其近期活跃度的数据，以tensorflow为例： ?
在资债管理和流动性风险管理方面，图数据库可以帮助分析和管理复杂的关联关系。图数据库是一种专门用于存储、管理和查询图数据结构的数据库。图数据结构由节点（表示实体）和边（表示节点之间的关系）组成。...交叉风险识别与计量中，图数据库的应用能够帮助发现以下关键信息：节点之间的关联关系：图数据库可以存储和分析节点之间的关联关系，例如人与人之间的社交关系、公司与公司之间的合作关系等。...通过分析这些关系，可以发现隐藏在数据背后的模式和趋势。关键节点的识别：图数据库可以识别出关键节点，即对整个网络结构具有重要影响力的节点。通过识别关键节点，可以发现潜在的风险点和关键决策点。...风险识别与预测：基于分析结果，识别出潜在的风险点和关键节点，并进行风险评估和预测。可以利用机器学习算法建立模型来预测风险的发生概率。...通过图数据库的应用和分析方法，可以更加全面地理解交叉风险和计量问题，从而有效地进行风险识别和管理。
本文链接：https://blog.csdn.net/blmoistawinde/article/details/87384348 深度学习哪家强？...用数据来一较高下吧 本人现在还是一个初识深度学习的小白。初学者总是会面临选择的纠结，尤其是对看似高深的深度学习，有着众多开源框架可供选择，但自己又没有能力评估。...于是我看了许多比较文章，其中涉及各种层面的比较（数据结构、使用范围、实现细节），让姿势水平还远远不够的我看得眼花缭乱。 作为一个数据玩家，我想到，不妨让它们在大数据的战场上一较高下。...上面Star数等数据，虽然不是框架好坏的直接反应，但肯定体现了潮流。跟着潮流走总不会有大错，就算学艺不精，总还能和别人谈笑风生。 ? 然而star是一个累计量，还不能完全反映这些框架的近期热门度。...正如它形象的名字（脉搏），其中有着一些能够反应其近期活跃度的数据，以tensorflow为例： ?
拓端数据（tecdat）研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据，从多个角度进行数据分析。 ▼ 物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作，保障全体业主的正常生活，令物业保值升值，是项目的心脏部门。...基于以上背景，拓端数据（tecdat）研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据，从多个角度进行数据分析。 1 电梯故障 影响因素网络 图表1 ?...相比于正常状态电梯，拨打400客服电话可以很大程度上减少由于原因和责任不明确所导致的停梯比例，一定程度上加快维保单位维修的进程，从而减少停梯比例。...在B区域中，我们发现新疆、海南和甘肃在处理一般故障类型的能力上仍需提高。在C区域中，我们发现福建、广西和新疆在处理一般故障类型的能力上仍需提高。...总的来说，大部分地区在较短时间内可以解决较复杂的故障类型，同时对于一般故障类型的处理时长长短不一、相差很大，新疆在不同故障类型的处理效率上仍需提高。
0x00 前言 本篇的主题是关于数据模型的规范化和反规范化的讨论，其实也是一种常见的维度建模的设计和业务使用便捷性的冲突。 问题： 在设计数据表的时候，是一个宽表好，还是多个维度表好？...首先要清楚这个表的存在是为了解决那些问题，什么角色使用，怎么保证使用者尽可能好的体验解决问题。...比如，数据字段的对应关系是一对一，还是多对多，是否会让使用者忽略查询数据时候的过滤限制条件。 数据的安全问题，每张数据表的安全范围不同，合并成同一张表是面临的是更大的权限开放。...回答二： 结合我司的一些经验来说说哈，我司会将数据用于各种各样不同主题和纬度的报表,也会将数据用于数据挖掘做模型的，因此数据分成肯定是必要的，针对报表类的数据根据报表的不同反向划分出不同的纬度表,这种方式其实就是将...mysql业务库的数据经过sql语句之后重新生成一张或者多张维度表,在这之中根据经验会抽取出一个经常用的字段作为公共字段放入公共层数据中,一些经常需要用到的度量值也会抽取到度量表中,那么一些非开发人员来看数据的时候只要在页面上简单写几个
因此，识别在诊断时面临最大延误风险的患者，并随后针对他们进行干预，可以提供最大的回报，并有助于识别同时受到健康不平等问题影响的患者。...预测建模方法，包括使用从电子健康记录（EHR）中获取的数据训练的机器学习算法，可以成功地识别癌症患者中的与临床相关的结果。...表5呈现了在一系列切割值下，考虑患者延误风险的模型的敏感性、特异性、PPV和警戒率。作者选择这些切割值是基于估计概率的分布，旨在平衡这4个度量。...然而，这个阈值的改变使警戒率翻了一番。 结论 机器学习模型结合临床、人口统计和社区级别（SDOH）数据，能有效地识别出可能延迟癌症治疗启动的患者。...综合而言，作者的研究结果表明，结合临床和SDOH信息的机器学习模型是可行的，可以识别出存在治疗延迟风险的患者。然而，如何最佳和最公平地将SDOH变量纳入这些模型中需要进一步研究。
如何构建一个好的数据挖掘模型?...1 首先要保证数据质量，特征值需要选择好，其次需要弄明白业务需求，确立你的分析目标是分类还是预测 2 根据需求来确定模型，然后根据模型的要求确定输入参数和输出参数，最后对数据进行清洗处理。...,如果没有明确的建模需求，那我们可以根据业务先形成一个数据闭环，再根据结果以及发展方向不断搭建完善模型 4 建一个模型之前，其实首先应该先问自己一个问题，有必要建这个模型吗？...其次是要了解数据，是否有足够多的数据去支持你的模型，这里的“足够多的数据”分二个层面，第一是量，就是数据积累的时间范围、数据的维度是否够大。二是质，数据的缺少程度、数据的准确程度。...，好的设计指标会比优秀的算法更有说服力 4 数据的验证必不可少，这就需要在建模过程把数据分成训练集与验证集，好的模型一定要在实践中建立，测试效果好的模型才可以部署到系统中 建模时是数据适应模型还是模型适应数据
简单描述一下这个事情，某服务商提供的数据库产品，产品的整体设计和架构是一流的，我是这样看的（一流的很多，不用瞎猜，凡是给我扣帽子说我说某某不好的，可以等着律师信。）这篇文字是对事不对人。...起因是这个服务商提供的数据库产品的升级部分，他在升级的时候一直是一种，我要升级并告知你了（具体你看得见与否，理解不理解和我无关），如果你不取消，我就强制直接升级的工作方法，我们一直和他们沟通，一般来说数据库产品的升级是不能这样的...如 1 严重等级，必须升级，否则出现严重的生产风险 2 重要等级，强烈建议用户升级，否则会有性能问题或一些生产风险问题，或安全风险问题。...我们以另外一个企业的一个数据库升级页面来看看其他的一些企业是如何做的，下面是一个企业在自己的服务页面上显示自己的一款数据库产品升级的时间表，以及升级的一些活动的内容。...这里是理解也知道大部分企业都必须走这样一条，“曲折” 的道路，但还是希望一个好的产品，能多注意一些细节，终究产品面对的客户也不都是低端的客户，一个世界级的产品，应该有世界级产品的考量。
本次比赛是最近比较火热的多模态比赛，业务和数据比较接近真实场景，任务比较有趣。...例如下面图片的抖音号为：6xdRyPM5TS 1.2 赛题指标 准确率(acc):输出的抖音号与真实抖音号标签完全一致，则表示该样本正确，否则为不正确。...目标检测：用YoloX训练目标检测模型，将检测出来的框用于第三阶段的OCR识别。 OCR：采用CRNN+CTC进行OCR识别。...因此，需要一个较为通用的模型对不规范的文本进行文本信息还原。...赛题指标 得分为百分制，分数越高成绩越好： 2.2 解决方案与思路 数据预处理 (1) 将文本数据中的emoji替换成还有特定含义的字符串，这里“含义”可以通过以下两种方式获取： 基于训练语料，构建每个
小程序体验师：石璐 双十一将至，购物车装的怎么样了？每年一到这时候，各大商家都已开始密集部署活动，等你剁手。 虽说年底就发奖金了，但稍不留神，还是可以掉进消费的漩涡，穷到明年。你，需要科学防身！...最简单的设置，就是首页上直接摇正反，当然，也可以认真一番，输入自定义的名称。 ? 除此之外，当大家都不知道吃什么，喝什么好，或争执不下没有定论时，亮出 「抛个硬币」，顺应天意，很快也就有了结果。...无论是吃吃喝喝，还是买买买，受不了持续纠结的时候，一步点开这个小程序，舒缓下自己的决策压力也是好的。毕竟双十一，是为了让自己的更开心，不是更焦虑。 ?...那么问题来了，费心挑了不少优价好物，怎么买才能最划算，对得起节日做活动的优惠？ 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好，省下一波可以再买买买。...它最核心的益处就是告诉你分期付款哪家强，哪款分期产品最适合你。主流信用卡+互联网白条产品，基本覆盖了目前的常用分期选择。在各种选择中，你最关心的无非就是哪家利息少，或者每月可以少还款。
今晚0点，相约剁手 大家好，我是朱小五 明天就是双十一了，看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机，感觉可能等不到5G普及了。 我！要！换！手！机！ 去哪买呢？...作为一个机（pin）智（qiong）boy，肯定要比价啊，哪家便宜去哪家~ 我用Python爬取了某比价网站的手机数据，获取了其中五大平台（天猫，京东，拼多多，苏宁易购，国美）的手机价格数据。...其中千元机系列分别是荣耀三款、小米一款、红米一款。华为今年发布的P30和P30pro都取得了不错的销量，而且销量好的似乎都是高配版（低配版被阉割），Apple的三款也是性价比较高（最便宜）的。...京东第一位，拼多多第二位，苏宁第三，国美第四，天猫最后一名！ 不知道大家对这个统计数据有没有很惊讶！我是真的没想到竟然天猫排在国美后面！...最后，本次数据分析结果仅供参考，毕竟每个平台的价格都是波动的。 小五建议大家选取合适的手机款式之后，记得比比价，有优惠券就领券，有返利记得走返利。 希望大家双十一都能买到自己合适的商品。 以上。
我有一个风一样的名字， 我写风险管理， 也写数据分析， 他们都叫我， 风析人。 本系列是关于风险管理， 也是关于数据分析的。...【风·析】第一文：风险管理与数据分析 1 风险管理和数据分析 风险管理，是金融各领域中与数据分析关系很大的一个方向。...2015年8月24日微博 【马明哲谈互联网金融】平安在云计算、人脸识别、眼纹声纹认证、大数据征信、移动支付等方面都有国内领先的技术突破。...亮相，玩的是客户、数据】微众银行一方面拥有技术实力，另一方面拥有数据分析的基础数据库，未来应该进一步挖掘数据深度，以个人消费贷款为例，虽然利率高达16%至18%，但是相应风险也高企不下。...捕食体量很大的猎物时 用数据量化评估一下成功的几率，以及受伤的代价 不管怎样，控制风险，首先要对风险的主体有一个非常好的了解，比如狮子，它的生活方式、有哪些资源、生存优势、面临哪些风险等等，对这些东西量化
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