所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届 年会 的主题）
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。...任何事情都有其内在的套路与规律，我们必须要了解事物的本质，才能帮助我们更好的执行；所有的苦恼与迷茫都是源自你对事物的理解不够透彻，所以让我们从现在开始，锻炼透过事物看本质的思维能力，就算以后你不做设计了
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...“如果你想建立一个真正伟大的平台工程开发者体验，这需要你将其视为一个整体的社会技术挑战。”...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
5）敏感字段梳理的模板配置 基于静态初始化的数据进行敏感数据梳理模版的手动配置和管理。 6）脱敏方案的模板配置 脱敏方案的手动配置和管理。 ?...8）敏感数据字典管理 以敏感数据为中心，对数据库字段进行分类管理；对同库多表、多库多表的同类敏感数据实施统一的脱敏算法和策略，保证同一组织内跨系统、跨库之间的脱敏一致性；并支持敏感数据字典导入、导出等功能...；因此脱敏产品应该具有很好的识别敏感数据的能力，能够不依赖元数据中对表和字段的定义，而是根据数据特征自动的识别敏感数据并进行有效脱敏。...通过对上述六个方面的支持，有效保障了脱敏后的数据可以满足原始数据相同的业务规则，是能够代表实际业务属性的虚构数据，能够使脱敏数据的使用者从体验上感觉数据是真实的，从而最终保证使用脱敏后的数据可以保证业务可靠运行...例如“身份证号”作为一类敏感数据，在该类管理所有数据库中的身份证号数据字段，并可实施统一的脱敏算法，并支持敏感数据字典的导入、导出等管理功能。
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。...首先遇到的问题就是如何识别敏感数据，敏感数据的定义是什么？有哪些依赖？应用程序是十分复杂并且完整的。知道敏感信息在哪并且知道哪些数据参考了这些敏感数据是非常困难的。...所以需要选择或设计一种既能满足第三方的要求，又能保证安全性的算法就变得特别重要了。 选定了敏感数据和要施加的算法，剩下的就是如何实现了，在什么过程中进行脱敏呢？...难题的解决方案 1.如何识别敏感数据 现在有两种方式来识别敏感数据。...想要体验的同学可以去Havard的Differential Privacy实验室，他们做了一个DP的原型实现.
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据脱敏(Data Masking),又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。...可以看到数据脱敏具有几个关键点：敏感数据、脱敏规则、使用环境。...替换算法即将需要脱敏的部分使用定义好的字符或字符串替换，生成类算法则更复杂一些，要求脱敏后的数据符合逻辑规则，即是“看起来很真实的假数据”。 使用环境，主要指脱敏之后的数据在哪些环境中使用。...静态数据脱敏(SDM)与动态数据脱敏(DDM)主要的区别是：是否在使用敏感数据当时进行脱敏。...动态数据脱敏(DDM)一般用在生产环境，在访问敏感数据当时进行脱敏，一般用来解决在生产环境需要根据不同情况对同一敏感数据读取时需要进行不同级别脱敏的问题。
动态脱敏常用在访问敏感数据即时进行脱敏，一般用来解决在生产环境需要根据不同情况对同一敏感数据读取时进行不同级别脱敏的场景，如业务脱敏、运维脱敏、数据交换脱敏等场景。...业务脱敏 场景特点 ❏ 业务用户访问应用系统时，需明确用户身份的真实性。 ❏ 不同权限业务用户访问敏感数据时需采取不同级别的脱敏规则。...❖ 支持基于敏感标签的脱敏访问策略，支持 B/S、 CS 等不同架构的业务系统、支持对字符串类型、数据类型、日期类型数据脱敏，通过随机、转换、遮盖方式实现对动态数据的脱敏效果，防止业务敏感数据信息和业务的个人隐私数据泄漏...❖ 对未授权的运维身份访问敏感数据实现动态脱敏功能。...美创数据脱敏系统内置敏感数据发现引擎，对源数据中的敏感数据按照脱敏规则，进行变形、漂泊、遮盖，保证脱敏后的数据保持数据的一致性和业务的关联性，应用于开发测试环境、数据交换、数据分析、数据共享等场景。
且不说如何在海量数据中，准确识别其中的敏感数据，如果靠人工盘点，就连哪里可能存在数据，都有很大的机率遗漏。如何选择合适的技术工具，保证不会重要数据无遗漏，便极为重要。...图1.png 数据安全中心内置丰富的识别规则，用户通过执行识别任务，识别资产中的敏感数据，并进行分类分级。用户可通过“数据资产地图”，从资产的角度，查看数据分类分级结果。...还可以通过“敏感数据检索”，从敏感数据的角度，从所有资产中，检索指定的敏感数据。...对应第二十七条关于技术措施的要求，整合了数据脱敏产品和堡垒机产品，对用户的数据共享和数据运维场景提供安全保障。...数据安全中心已服务于4000+腾讯云上的用户，新版本免费公测中，欢迎扫码体验，与产品经理共同探讨数据安全方案。https://cloud.tencent.com/product/dsgc 图4.png
为了保证数据在企业内外部依法依规使用，需要相应的数据脱敏技术来实现对敏感数据的保护。...数据脱敏工具通过将真实敏感数据按照数据脱敏规则进行转换、处理，去除敏感信息，从而帮助组织实现生产数据的依法依规共享。...数据脱敏可以通过各种不同的方法进行实现，但是这些方法都必须遵循数据脱敏的五项基本原则。 1）防逆向破解原则 无论采用哪种脱敏方法，都不能够通过破解方法获取到原始敏感数据。...但需要注意的是有些非敏感数据能够被用来重新生成敏感数据或者能够回溯到敏感数据，这些非敏感数据同样需要进行脱敏处理。 5) 自动化原则 针对一个数据源只需要配置一次，就可以重复进行脱敏处理。...记录的信息包括：数据库IP、数据库用户、数据库、扫描表、扫描字段、敏感数据内容、敏感数据类型、敏感数据率等。 数据动态脱敏使用ShardingSphere分布式治理子功能模块。
在数据流动、共享、交换成为趋势的今天，数据脱敏已经成为实现敏感数据保护的重要手段之一。数据脱敏产品也逐步被金融、政府、企业等行业客户广泛使用。 当前数据脱敏产品主要包括静态脱敏、动态脱敏产品两类。...❖ 对于脱敏源中存在的脏数据（不符合敏感对象业务特征的数据），系统同样会对这部分数据进行变形处理，以避免隐形敏感数据泄露。...❏ 大数据分析平台中包括海量的用户隐私和敏感数据，针对大数据环境进行数据脱敏，数据结构复杂，包括结构化、非结构化数据等，脱敏操作复杂。...美创数据脱敏系统内置敏感数据发现引擎，对源数据中的敏感数据按照脱敏规则，进行变形、漂泊、遮盖，保证脱敏后的数据保持数据的一致性和业务的关联性，应用于开发测试环境、数据交换、数据分析、数据共享等场景。...美创数据脱敏产品，帮您实现敏感数据可靠保护！
数据脱敏也叫数据的去隐私化，在我们给定脱敏规则和策略的情况下，对敏感数据比如 手机号、银行卡号 等信息，进行转换或者修改的一种技术手段，防止敏感数据直接在不可靠的环境下使用。...有时我们可能需要将生产环境的数据 copy 到测试、开发库中，以此来排查问题或进行数据分析，但出于安全考虑又不能将敏感数据存储于非生产环境，此时就要把敏感数据从生产环境脱敏完毕之后再在非生产环境使用。...动态数据脱敏 动态数据脱敏（DDM）：一般用在生产环境，访问敏感数据时实时进行脱敏，因为有时在不同情况下对于同一敏感数据的读取，需要做不同级别的脱敏处理，例如：不同角色、不同权限所执行的脱敏方案会不同。...[原始数据] 1、无效化 无效化方案在处理待脱敏的数据时，通过对字段数据值进行 截断、加密、隐藏 等方式让敏感数据脱敏，使其不再具有利用价值。...[数据替换] 4、对称加密 对称加密是一种特殊的可逆脱敏方法，通过加密密钥和算法对敏感数据进行加密，密文格式与原始数据在逻辑规则上一致，通过密钥解密可以恢复原始数据，要注意的就是密钥的安全性。
数据脱敏也叫数据的去隐私化，在我们给定脱敏规则和策略的情况下，对敏感数据比如 手机号、银行卡号 等信息，进行转换或者修改的一种技术手段，防止敏感数据直接在不可靠的环境下使用。...有时我们可能需要将生产环境的数据 copy 到测试、开发库中，以此来排查问题或进行数据分析，但出于安全考虑又不能将敏感数据存储于非生产环境，此时就要把敏感数据从生产环境脱敏完毕之后再在非生产环境使用。...动态数据脱敏 动态数据脱敏（DDM）：一般用在生产环境，访问敏感数据时实时进行脱敏，因为有时在不同情况下对于同一敏感数据的读取，需要做不同级别的脱敏处理，例如：不同角色、不同权限所执行的脱敏方案会不同。...原始数据 1、无效化 无效化方案在处理待脱敏的数据时，通过对字段数据值进行 截断、加密、隐藏 等方式让敏感数据脱敏，使其不再具有利用价值。...数据替换 4、对称加密 对称加密是一种特殊的可逆脱敏方法，通过加密密钥和算法对敏感数据进行加密，密文格式与原始数据在逻辑规则上一致，通过密钥解密可以恢复原始数据，要注意的就是密钥的安全性。
一、敏感数据处理智能化 我们都知道，在开发测试场景中，经常需要高度模拟真实生产环境中的数据来进行测试，但又不能直接使用生产数据，这就对脱敏后的数据一致性会有严格要求。...而DBbrain就可以对敏感信息进行智能、高效、便捷地脱敏处理。 1. 敏感数据自动发现 DBbrain支持自定义敏感数据类型的自动发现，满足用户个性化的数据保护需求。...可以对敏感数据自动区分 DBbrain可以对敏感数据进行自动化分类分级，依托产品内置规则或用户自定义规则，对发现的敏感数据进行分类分级。 ?...内置多种脱敏算法 DBbrain支持加星、屏蔽、洗牌、令牌化、格式保留加密、AES加密等多种内置高级脱敏算法，满足数据可用性与隐私保护的各种要求，用户可根据需求自定义脱敏算法，对敏感数据进行不同的脱敏处理...脱敏规则灵活化 DBbrain支持自定义脱敏规则，用户能够通过正则表达式，自主定义数据内容格式并制定脱敏算法，按照不同场合，对敏感数据进行变形处理，与此同时不改变数据的类型、格式、含义、分布等使用特征，
数据脱敏（DataMasking）就是针对敏感信息进行处理的技术，通过对敏感数据的清晰、变形等方法保护了敏感信息的保密性，同时又能够利用这些信息进行质量保证工作的支持。...数据脱敏的规则 随机化：通过将敏感数据替换为随机值或者伪随机值，保护原始数据的真实性。例如，将身份证替换为随机生成的身份证号码； 掩码：通过将敏感数据的一部分替换为掩码，隐藏部分敏感信息。...例如，将电话号码的后6位替换为星号； 加密：通过对敏感数据进行加密，保护数据的机密性。...例如，对信用卡号码加密处理，可以通过哈希法将新信用卡号码进行哈希处理，转换成不可逆的哈希值； 截断：通过截断敏感数据的一部分或全部，限制访问敏感信息的范围。...数据脱敏的流程 数据脱敏 明确脱敏数据范围：了解哪些数据需要脱敏，避免过度脱敏或不足。 选择合适的脱敏规则：根据数据类型和使用场景，选择最合适的脱敏规则。
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