【新智元导读】北京大学信息科学技术学院田永鸿等三名研究人员研发了根据汽车外观特征，而非扫描车牌号来精确识别摄像头拍摄的车辆的新技术。研究人员称该项技术也能用于人脸识别和行人检测，能为侦破盗窃车辆等案件提供帮助。 论文：https://arxiv.org/pdf/1708.02386.pdf 据《参考消息》8月30日引西媒报道，北京大学信息科学技术学院田永鸿等三名研究人员研发了根据汽车外观特征精确识别摄像头拍摄的车辆的新技术。该系统不再依靠扫描车牌号，而是基于对车辆外观特征的记录和分析，如轮廓线条、碰撞损伤或
Java 数据库连接 (JDBC) 是一个功能强大的 API，它弥补了 Java 应用程序与关系数据库之间的差距。通过利用 JDBC，您可以无缝地与数据库交互以存储、检索和操作数据。但是，要有效使用 JDBC，需要遵循最佳实践，以确保代码的最佳性能、安全性和可维护性。
在 Hudi 0.10 中，我们引入了对高级数据布局优化技术的支持，例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1]（作为新的聚类算法），即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中，也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过。
在SQL（Structured Query Language）中，UPDATE语句用于修改数据库表中的数据。通过UPDATE语句，我们可以更新表中的特定记录或多条记录，从而实现数据的修改和更新。本文将详细介绍SQL UPDATE语句的语法、用法以及一些注意事项。
数据库索引是优化任何数据库系统性能的关键组成部分。如果没有有效的索引，您的数据库查询可能会变得缓慢且低效，从而导致用户体验不佳并降低生产力。在这篇文章中，我们将探讨创建和使用数据库索引的一些最佳实践。
联接的性能问题之一是数据量过大导致的性能问题。当进行联接操作时，如果参与联接的表包含大量的数据记录，可能会导致以下性能问题：
当工程团队选择工具来管理他们的软件系统时，特别是用于设计和可视化，他们经常遇到XY问题。
用全球新闻报道去分析、观察乃至预测人类社会是一种什么样的情况？ 由谷歌理念所倡导的GDELT项目旨在创建一个实时、开放的世界新媒体资料索引库，与全世界一同分享以编码形式存在的源数据。GDELT库是世界上最大的关于全球化社会的开放数据集，它的复杂性、增长率和分析负荷，使得对数据的理解和获取具有特别的挑战。GDELT多元的用户群和应用范围意味着其访问模式难以有章可循——各式各样的查询仅通过一次分析便可获取几十条相关信息，完全不同于传统索引数据库的使用方法。 由于从每篇文章中归纳出的主题和情感种类逐渐增多，GDE
编者按:本报告是由《威胁镜头》，Stratfor的独特保护情报产品制作的。以企业安全领导者的头脑设计，威胁镜头使行业专业人士能够预测、识别、衡量和减轻世界各地的人们和资产面临的威胁。
所谓脱敏，是指在不影响数据用途的前提下，对数据进行加工处理，隐藏数据中的敏感信息，防止敏感信息泄露。
Linux作为许多服务器和网络环境的核心，具备高度的灵活性和强大的功能。本指南旨在深入介绍Linux系统中常用的命令和日志文件，帮助安全运维人员更有效地管理和保护Linux环境。
在以MySQL为主要存储组件的业务系统中，MySQL的性能直接影响到应用的响应速度、用户体验和系统的可扩展性。因此，优化数据库的性能，特别是SQL查询的执行效率，成为了提升整个应用性能的关键环节。
Burp Collaborator 是 Burp Suite 用来帮助发现多种漏洞的网络服务。例如：
traceroute是用来检测发出数据包的主机到目标主机之间所经过的网关数量的工具。traceroute的原理是试图以最小的TTL（存活时间）发出探测包来跟踪数据包到达目标主机所经过的网关，然后监听一个来自网关ICMP的应答。
MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统，通过启动和关闭MySQL服务，可以控制数据库的运行状态。本节将介绍如何在Windows和Linux系统上启动和关闭MySQL服务。
企业架构包括多种不同类型，如包括业务架构、数据架构、应用架构和技术架构等。其中数据架构的主要目标是有效地管理数据，以及有效地管理存储和使用数据的系统。
许多经典机器学习专注于利用可用数据来进行更准确的预测。最近，研究人员已经考虑了其他重要目标，例如如何设计小巧，高效和稳健的算法。
毫无疑问,领先的营销人员都是受数据驱动的，但目前只有23％的营销人员对利用数据提高客户体验的结果感到满意。Salesforce的“State of Marketing”报告称，绩效最高的营销人员都将DMP用作他们最重要的营销技术手段。”
在Excel中，我们可以通过单击功能区“数据”选项卡上的“删除重复项”按钮“轻松”删除表中的重复项。确实很容易！然而，当数据集太大，或者电子表格中有公式时，这项操作有时会变得很慢。因此，我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项，它超级简单、快速、灵活。
随着大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）的广泛应用，隐私问题日益凸显。这些模型在训练过程中难免会记住并泄露敏感信息，如个人身份信息等。为此，反学习（Unlearning）方法旨在从模型中移除特定的信息或知识，作为针对上述问题的解决方案。
正如我在前面章节强调的，HBase数据模型跟关系型数据库系统有非常大的差异。因此，设计Hbase的数据表的方法和思路跟关系型数据库不一样。设计HBASE表应该在具体业务场景的上下文中回答以下问题：
API已迅速成为现代软件开发的基石，推动着各个领域的广泛技术进步和创新。它们在应用程序开发、物联网（IoT）、电子商务、数字金融服务以及软件开发等方面发挥着至关重要的作用。可以说，如果没有API，我们所熟知的互联网将无法存在。
word由一系列的字符、数字和下划线构成，而WORD是由非空白符组成的字符串，有空格分开。例如image[0].x = 192.15，那么这个有很多的word组成，而只有三个WORD组成，分别为：image[0].x、=和192.15。
您将获得关于ER图和数据库设计的基本知识和技能。你会学到ERD是什么，为什么，ERD符号，如何画ERD，等等，以及一些ERD的例子。
内容分析是一种技术作家用来解释和量化文本数据的研究方法。它涉及从不同来源的文本中编码和识别主题或模式的系统过程，这些来源包括书籍、博客、文章或其他文档类型。其主要目标是提供主观解释的、但有效且可重复的、从数据中得出的推论。这种技术有助于确定所讨论的内容是否有效地传达了所需的交流，或者是否存在需要改进的领域。例如，您可以进行内容分析来衡量软件手册的用户友好性或教学指南的清晰性和易懂性。
数据脱敏(Data Masking),又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。百度百科对数据脱敏的定义为：指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据 的可靠保护。这样，就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集。
作者 | Jeremy Stanley 译者 | 冬雨 策划 | 蔡芳芳 触发或未触发数据警报，无非以下四种结果。 理想情况下，收到的第个警报都应关乎于你关心的真正的数据质量问题 (真阳性)。如果没有你关心的问题，就不应发出警告 (真阴性)。 然而在现实世界中，大多数数据质量监控解决方案远远没有这么完美。它们会发送一些无效的警报 (误报)。这些问题分散了数据团队的注意力，削弱了对监控解决方案的信心。 亦或，监控工具遗漏了真实的数据质量问题 (假阴性)。这样会对你的业务决策和数据产品造成损害，对数据的可信
大数据平台通过将所有数据整合起来，充分分析与挖掘数据的内在价值，为业务部门提供数据平台，数据产品与数据服务。大数据平台接入的数据中可能包括很多用户的隐私和敏感信息，如用户在酒店的入住纪录，用户支付信息等，这些数据存在可能泄漏的风险。大数据平台一般通过用户认证，权限管理以及数据加密等技术保证数据的安全，但是这并不能完全从技术上保证数据的安全。严格的来说，任何有权限访问用户数据的人员，如ETL工程师或是数据分析人员等，均有可能导致数据泄漏的风险。另一方面，没有访问用户数据权限的人员，也可能有对该数据进行分析挖掘的需求，数据的访问约束大大限制的充分挖掘数据价值的范围。数据脱敏通过对数据进行脱敏，在保证数据可用性的同时，也在一定范围内保证恶意攻击者无法将数据与具体用户关联到一起，从而保证用户数据的隐私性。数据脱敏方案作为大数据平台整体数据安全解决方案的重要组成部分，是构建安全可靠的大数据平台必不可少的功能特性。本文首先分析了数据泄露可能带来的风险，然后详细介绍了数据脱敏技术的理论基础与常用算法，最后介绍了一个基于大数据平台的数据脱敏解决方案。
今天为大家介绍的是来自Walters团队的一篇论文，作者提供了一种在大规模数据库中高效搜索对应需求数据的方法。
谣言通常被定义为其真实价值不可核实的状态。谣言可能传播错误信息（false infor-
在MySQL中，有时候我们需要从表中检索唯一的、不重复的数据。这时，我们可以使用DISTINCT关键字来过滤掉重复的数据行。在本文中，我们将深入探讨MySQL中DISTINCT的用法以及如何在查询中使用它来得到不重复的结果集。
在过去的几个月里，我写了各种关于大型科技公司“幕后”技术的文章，比如 Meta 的内部无服务器（serverless）平台和谷歌内部喜爱的代码审查工具。
每个 Linux 内核版本都有一个与之关联的不同版本号。你有没有想过 Linux 内核版本号是如何形成的？
交易所利用限价订单簿（LOB）来处理订单并匹配交易。为了研究目的，拥有大规模高效的LOB动态模拟器是非常重要的。以往，LOB模拟器已经在代理模型（ABMs）、强化学习（RL）环境和生成模型中实施，处理来自历史数据集和手工代理的订单流。对于许多应用，需要处理多个簿，无论是用于ABMs的校准还是RL代理的训练。我们展示了第一个GPU加速的LOB模拟器，名为JAX-LOB，旨在并行处理数千个簿，并显著减少每条消息的处理时间。我们的模拟器的实现基于设计选择，旨在充分利用JAX的功能，同时不影响与LOB相关机制的真实性。
MySQL的索引是一种数据结构，它可以帮助数据库系统更有效地检索数据。通过创建索引，可以显著提高查询性能，特别是对于大型数据集。索引的工作方式类似于书籍的目录：而不是搜索整个数据库来找到特定的信息，数据库系统可以使用索引直接定位到存储所需数据的位置。
对于“区块链”这个词，从本质上讲，它是一个共享数据库，所有网络参与者都有权访问分布式分类帐及其不可更改的交易记录。使用此共享分类帐，交易仅记录一次，从而消除了传统业务网络中典型的重复工作。在交易被记录到共享分类帐之后，任何参与者都不可以更改或篡改交易。如果交易记录包含错误，则必须添加新交易以撤销该错误，然后这两个交易都是可见的。
随着企业业务的不断增长和数字化转型的加速，日志和事件数据在Elasticsearch中迅速积累。这些数据中，有很大一部分是旧数据，它们可能不再需要或者不再相关。长时间保留这些数据不仅占用大量存储空间，还会降低Elasticsearch集群的性能。因此，有效地删除旧数据变得至关重要。
在特征/列上执行的任何能够帮助我们根据数据进行预测的操作都可以称为特征工程。这将包括以下内容:
MACS3 是由Liu Tao 主导开发的一款ChIP-Seq 数据分析工具，作为 MACS 系列软件的第三代版本，MACS3 继承并扩展了前两代软件的功能，成为 ChIP-Seq 数据分析中不可或缺的工具，因其具有以下特性，被广泛应用于基因组学、转录调控和表观遗传学研究等领域。
普通索引（Non-Unique Index），也称为非唯一索引，它允许索引中的条目具有重复的键值。普通索引的主要目的是加快查询速度，它并不关心数据的唯一性。
如今Node.js凭借其跨平台、高性能的JavaScript执行环境，被广泛应用于服务器端和桌面程序（如Skype）的开发。在过去几年中，有报道称其他动态编程语言（例如 PHP 和 Ruby）在共享对象方面是不安全的。然而，这种安全风险在 JavaScript 和 Node.js 程序中并没有得到很好的研究和理解。
超过半数的 Instagram 用户每个月都会浏览 Instagram，寻找与他们兴趣相关的新照片、视频和故事。大规模实时推荐数十亿个选项中最相关的内容，会带来多种需要新的工程解决方案的机器学习(ML)挑战。
为什么需要知道掩盖技术？因为这是一种匿名化数据的方法，这样就可以使用包含敏感或个人信息的数据进行测试或开发。 即使你负责的数据库具有完全的访问控制和安全性，你也可能需要多种数据脱敏技术来支持应用程序。 例如，你可能需要动态脱敏数据以确保应用程序不会暴露不必要的敏感信息。或者，如果您需要对实际生产数据运行测试或开发，而实际生产数据包含个人或敏感信息，则可能需要脱敏真实数据。 如果你需要将生产数据推到一个安全性较低的环境，你也需要进行数据脱敏技术，为了分发报告或者分析相应的数据，并且必须保留报告所需要的基础数据
数据库绝对是软件系统不可分割的一部分。在数据库工程中充分利用ER关系图，可以保证在数据库创建、管理和维护中产生高质量的数据库设计。ER模型还提供了一种通信手段。
设计优良的分析模型是 DAX 高效运行的前提。在本章中，我们将讨论许多与建模有关的主题，这些主题对于理解性能强劲的模型设计非常重要。
【新智元导读】 DeepMind 不能光靠打游戏获取关注度来过日子，能否持续发展，医疗项目是非常关键。医疗最麻烦的就是数据隐私问题，从本文看来，他们是想用区块链机制来解决，并且在2017年年中就会推出相应技术——“可验证的数据审计” （Verifiable Data Audit），本文带来这一技术的详细介绍。在医疗领域的落地中，DeepMind 能否再造“AlphaGo奇迹”？ 2016年7月，立志要在智能医疗上发力的 DeepMind 首次将机器学习用于纯粹医疗研究。——NHS 的 Moorfield
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西，但是要知道如何快速查找重·要的知识点。”
尽管生成式人工智能充满闪光和魅力，但这个新时代最大的变革可能深埋在软件堆栈中。人工智能算法在人们的视线之外，正在一次一个数据库地改变世界。他们正在颠覆那些在无尽的常规表格中跟踪世界数据的系统，用复杂、自适应且看似直观的新型人工智能功能取代它们。
混合云环境的兴起和容器化技术（如Kubernetes）的采用彻底改变了现代应用程序的开发、部署和扩展方式。
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