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咨询太贵、自建太累？腾讯安全推出微咨询服务，帮助企业理清数据安全建设思路

为帮助企业快速厘清数据资产、掌握访问状况、明确差距与风险、理清数据安全建设思路，腾讯安全基于自身应用与实践经验，推出了「数据安全微咨询服务」。...另外，微咨询专家通过对企业核心数据场景调研、分析风险，能快速了解企业业务，帮助企业掌握数据安全的方法和效果，开展数据安全体系建设，解决了传统咨询难以收尾的问题。 准确率高、快速交付.........数据安全微咨询服务还具备哪些优势？ 数据安全微咨询服务通过将数据安全措施与数据活动相融合，根据企业实际情况“对症下药”，快速制定出切实可行的方案。...结合腾讯安全专家经验和自主咨询方法论，可以快速全面地梳理企业业务场景，帮助企业实现数据安全精准投入。...相比于标准咨询，微咨询服务具有投入低、效率高、准确率高、快速交付的特点。目前数据安全微咨询服务已成功应用在车联网、零售、民航、交通、政务等行业。

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    Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

    在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介1.1 什么是推荐系统1.2 推荐系统的作用1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间1.2.2 大幅度提高销售量1.3 推荐系统的技术思想1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用1.3.2...推荐系统原理官方文档指南协同过滤协同过滤通常用于推荐系统。...我们通过测量评级预测的均方根误差来评估推荐模型。...MovieLens有一个网站，您可以注册，贡献自己的评分，并接收由GroupLens组实施的几个推荐者算法这里]之一的推荐内容。用户ID图片所推电影图片

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    Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

    在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二...) - 推荐系统实战

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    Java并发编程的艺术(十二)——线程安全

    什么是『线程安全』？ 如果一个对象构造完成后，调用者无需额外的操作，就可以在多线程环境下随意地使用，并且不发生错误，那么这个对象就是线程安全的。 2....线程安全的几种程度 线程安全性的前提：对『线程安全性』的讨论必须建立在对象内部存在共享变量这一前提，若对象在多条线程间没有共享数据，那这个对象一定是线程安全的！ 2.1....绝对的线程安全 上述线程安全性的定义即为绝对线程安全的情况，即：一个对象在构造完之后，调用者无需任何额外的操作，就可以在多线程环境下随意使用。...绝对的线程安全是一种理想的状态，若要达到这一状态，往往需要付出巨大的代价。 通常并不需要达到绝对的线程安全。 2.2....相对的线程安全 我们通常所说的『线程安全』即为『相对的线程安全』，JDK中标注为线程安全的类通常就是『相对的线程安全』，如：Vector、HashTable、Collections.synchronizedXXX

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    双活数据中心建设-网络&安全层双活设计

    网络双活核心技术 网络双活核心技术分析： 网络层双活主要通过SDN技术实现网络自动化部署，通过VXLAN构建跨数据中心大二层网络、通过EVPN技术实现跨数据中心互联，三大技术相辅相成共同实现网络层双活...网络安全层技术 网络双活核心技术分析： 双活数据中心网络安全防护建议最新等级保护2.0相关要求部署相关的安全设备进行整体安全防护。...工作流程： l区域边界安全防护：不同区域边界之间部署安全防护设备，如防火墙、网闸等。...l网络通信安全防护：在网络中部署VPN等相关设备，实现对通信内容进行加密 l计算环境安全防护：针对物理机或虚机通过安装杀毒软件等相关操作保障计算环境安全。

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    机器学习（二十二） ——推荐系统基础理论

    机器学习（二十二）——推荐系统基础理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 推荐系统（recommendersystem），作为机器学习的应用之一，在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例，讲述推荐系统。 最简单的理解方式，即假设有两类电影，一类是爱情片，一类是动作片，爱情片3部，动作片2部，共有四个用户参与打分，分值在0~5分。...这里基于内容的推荐，可以认为给定样本的特征x，求θ的过程。...这样，对于每一个新用户，在还没进行评价之前，会预测其对每个电影的评价是均值，这也就表示给新用户推荐电影时，会按均值，把均值较高的电影推荐给用户，这个比较符合常理。...七、总结 这里的推荐系统，可以算是一个引子，只介绍了推荐系统的一些基础思想，对于真正完整的推荐系统，还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。

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    首次揭秘双11双12背后的云数据库技术！| Q推荐

    从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反，双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。

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    如何利用ChatGPT生成一份AI安全报告 | FreeBuf咨询

    4月26日，FreeBuf咨询发布了一篇名为“我们用ChatGPT写了一份AI安全报告”（点击阅读）的文章，很多读者留言希望我们可以分享是如何做到的，所以有了今天这篇文章。...FreeBuf咨询认为，ChatGPT可作为课题分析、学术研究的起点， 向人类提供达成目标所需要的汇总信息。...关于FreeBuf咨询 FreeBuf咨询集结安全行业经验丰富的安全专家和分析师，常年对网络安全技术、行业动态保持追踪，洞悉安全行业现状和趋势，呈现最专业的研究与咨询服务，主要输出四个种类的咨询报告...FreeBuf咨询自成立以来， 已积累了500+ 甲方安全智库资源，为行业研究报告、企业咨询服务提供指导。...如有疑问，请联系 FreeBuf 咨询 陈珣之： 电话：18621018976 邮箱：xunzhi.chen@tophant.com 精彩推荐

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    浅谈云安全的技术实践与格局变迁 | FreeBuf咨询洞察

    FreeBuf咨询特别发布《云安全的技术实践与格局变迁洞察》报告，旨在呈现我国云安全市场的发展特点与脉络，追踪我国云安全技术实践与格局变迁，从而捕捉我国云安全产业的未来发展趋势。...艾瑞咨询数据显示，我国云安全市场规模将在2024年达到254亿元，年均增速超过40%。...报告全文见下图： FreeBuf咨询集结安全行业经验丰富的安全专家和分析师，常年对网络安全技术、行业动态保持追踪，洞悉安全行业现状和趋势，呈现最专业的研究与咨询服务，主要输出四个种类的咨询报告...FreeBuf咨询自成立以来, 已积累了500+ 甲方安全智库资源，为行业研究报告、企业咨询服务提供指导。...如有疑问，请联系 FreeBuf 咨询 朱先生 ： 电话：16601757018 邮箱：xinyi.zhu@tophant.com 精彩推荐

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    工业数据安全监测与应急洞察报告正式发布 | FreeBuf咨询

    在此背景下，FreeBuf咨询发布《工业数据安全监测与应急洞察报告》，围绕我国工业数据发展现状与安全挑战、主要国家和地区工业数据安全政策、工业数据安全管理与监测应急策略、我国工业数据安全未来趋势四个维度展开研究...FreeBuf咨询针对工业数据分类分级的具体步骤梳理出如下框架图： 工业数据安全监测与应急响应 成熟的工业数据监测系统可完成对工业数据安全态势的全面监控，当前成熟的系统还将进一步分析安全事件影响，预测风险趋势...报告全文见下图： 关于FreeBuf咨询 FreeBuf咨询集结安全行业经验丰富的安全专家和分析师，常年对网络安全技术、行业动态保持追踪，洞悉安全行业现状和趋势，呈现最专业的研究与咨询服务，主要输出四个种类的咨询报告...FreeBuf咨询自成立以来, 已积累了500+ 甲方安全智库资源，为行业研究报告、企业咨询服务提供指导。...如有疑问，请联系 FreeBuf 咨询 朱先生 ： 电话：16601757018 邮箱：xinyi.zhu@tophant.com 精彩推荐

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    好书推荐 — Kubernetes安全分析

    也有对应的安全基准，下载地址为： https://www.cisecurity.org/benchmark/kubernetes/ 渗透测试 作者推荐了Aqua公司的一款开源渗透工具Kube-Hunter...proxy · Webhook token authentication 通过以上的认证策略我们大致可以看出「静态密码或Token文件」的方式在生产环境由于密码需要频繁变化不易维护故不推荐...较为推荐的是哪一种？...「镜像版本控制」中，作者通过推荐了一篇文章（https://blog.container-solutions.com/image-management-mutability-in-docker-and-kubernetes...，另外在更换密码时需要重新构建镜像不易维护，故不推荐; 第二种方式由于可以通过Kubectl或docker命令行工具查询密码及密钥的内容，安全风险较高，故不推荐; 第三种方式较为推荐，因为Kubernetes

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    容器安全扫描工具推荐

    随着越来越多的应用程序被容器化，容器安全也随之变得越来越重要。在项目的流水线中， 我们可以使用漏洞扫描器进行扫描并提前获得反馈，实现 “安全左移” ，也可以更好的实践敏捷。...所以，确保我们产出物（Artifact）的安全是很重要的。...如果我们能够尽早地发现任何安全问题或者漏洞，我们就可以在产品发布之前降低产品的安全风险。Pipeline 是确保每一行代码和基础运行环境的安全性是的最好方法之一，因为它可以在提交代码时自动执行。...总结 无论你在哪里，安全都是一个非常重要的问题。...我们可以将 “安全左移（Shift Left Security）”，这样就可以减少生产环境中的安全风险；对于扫描工具 Trivy 来说，它对于保证镜像的安全性非常有用，它不仅可以扫描镜像，还可以扫描 Git

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    推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法

    1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战

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