首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

属于特定保留策略的丢弃度量

是指在云计算中,根据特定的保留策略对数据进行丢弃的度量标准。保留策略是指在数据存储过程中,为了满足法律法规、合规性要求、安全性等因素而设定的一系列规则和措施。

丢弃度量是指根据特定保留策略,对数据进行丢弃的程度的度量标准。它可以用来衡量数据在存储过程中是否符合保留策略的要求,以及数据的保留期限是否得到合理的执行。

特定保留策略的丢弃度量通常包括以下几个方面:

  1. 数据保留期限:根据法律法规和业务需求,对数据的保留期限进行规定。丢弃度量可以衡量数据是否在规定的保留期限内被删除或丢弃。
  2. 数据删除方式:根据保留策略,规定数据的删除方式,如物理删除、逻辑删除等。丢弃度量可以衡量数据是否按照规定的方式进行删除。
  3. 数据备份与恢复:根据保留策略,规定数据的备份和恢复策略。丢弃度量可以衡量数据备份和恢复的可靠性和完整性。
  4. 数据安全性:根据保留策略,规定数据的安全性要求,如加密、访问控制等。丢弃度量可以衡量数据安全性措施的有效性。
  5. 数据审计与监控:根据保留策略,规定数据的审计和监控要求,以确保数据的合规性和完整性。丢弃度量可以衡量数据审计和监控措施的有效性。

在云计算中,腾讯云提供了一系列与数据存储和保护相关的产品和服务,如对象存储 COS、云数据库 CDB、云存储 CFS 等,这些产品可以帮助用户根据特定保留策略对数据进行管理和保护。具体产品介绍和相关链接如下:

  1. 腾讯云对象存储 COS:提供高可靠、低成本的对象存储服务,适用于存储和管理各种类型的数据。了解更多:腾讯云对象存储 COS
  2. 腾讯云云数据库 CDB:提供高性能、可扩展的关系型数据库服务,支持数据备份、恢复和安全性控制。了解更多:腾讯云云数据库 CDB
  3. 腾讯云云存储 CFS:提供高性能、可扩展的文件存储服务,适用于大规模数据存储和共享。了解更多:腾讯云云存储 CFS

通过使用腾讯云的相关产品和服务,用户可以根据特定保留策略对数据进行管理和保护,确保数据的安全性、合规性和可靠性。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 每日论文速递 | GEAR:高效 KV Cache 压缩框架

    摘要:键值(KV)缓存已成为加快大语言模型(LLM)推理生成速度的事实。然而,随着序列长度的增加,缓存需求也在不断增长,这使得 LLM 推理变成了一个内存约束问题,极大地限制了系统的吞吐量。现有的方法依赖于放弃不重要的标记或均匀量化所有条目。然而,这些方法在表示压缩矩阵时往往会产生较高的近似误差。自回归解码过程进一步加剧了每一步的误差,导致模型生成出现严重偏差,性能下降。为了应对这一挑战,我们提出了一种高效的 KV 缓存压缩框架--GEAR,它能实现近乎无损的高比率压缩。GEAR 首先对大部分大小相似的条目进行超低精度量化。然后,它采用低秩矩阵来近似量化误差,并采用稀疏矩阵来弥补离群条目的个别误差。通过巧妙地整合三种技术,GEAR 能够充分发挥它们的协同潜力。我们的实验证明,与其他技术相比,GEAR 实现了近乎无损的 4 位 KV 高速缓存压缩,吞吐量提高了 2.38 倍,同时内存峰值大小减少了 2.29 倍。

    01

    每日论文速递 | InsCL: Data-efficient 持续指令学习

    摘要:Instruction tuning 可有效优化大型语言模型(LLM),使其适用于下游任务。由于实际应用中的环境不断变化,LLMs 需要在不发生灾难性遗忘的情况下,针对特定任务进行持续适应。考虑到沉重的计算成本,基于重放的持续学习(CL)方法是解决遗忘问题的最简单、最广泛的 LLM 方法。然而,传统的基于重放的方法不能充分利用指令来定制重放策略。在这项工作中,我们提出了一种名为基于指令的持续学习(InsCL)的新模式。InsCL 基于任务相似性动态重放之前的数据,任务相似性由带有指令的 Wasserstein Distance 计算得出。此外,我们还进一步引入了指令信息度量(InsInfo)来量化指令的复杂性和多样性。根据 InsInfo,InsCL 引导重放过程更倾向于高质量数据。我们在 16 个任务中以不同的训练顺序进行了大量实验,观察到 InsCL 在性能上的持续改进。当所有任务都训练完毕后,InsCL 与随机重放相比实现了 3.0 的相对性能增益,与无重放相比实现了 27.96 的相对性能增益。

    01

    教机器遗忘或许比学习更重要:让AI健忘的三种方式

    大数据文摘出品 编译:臻臻、Shan LIU、龙牧雪 大部分人不会喜欢遗忘的感觉。 回到家顺手把钥匙丢在一个角落就再也想不起来放在哪儿了,街角偶遇一个同事却怎么拍脑袋也叫不出他的名字……我们害怕遗忘,讨厌遗忘。 然而,生而为人,健忘其实是种关键能力。 对于人类而言,遗忘绝不仅仅是“想不起来”,而是一个帮助大脑吸收新信息并锻炼有效决策的积极过程。 现在,数据科学家们正在尝试应用神经科学原理来改进机器学习,并且坚信人类大脑能够解锁图灵完备的人工智能。 人脑为什么需要遗忘 我们的大脑被普遍认作为信息过滤器。先放入

    03

    将公平注入AI:机器学习模型即使在不公平数据上训练也能产生公平输出

    来源:ScienceAI本文约1800字,建议阅读9分钟如何迫使深度度量学习模型首先学习好的特征? 如果使用不平衡的数据集训练机器学习模型,比如一个包含远多于肤色较浅的人的图像的数据集,则当模型部署在现实世界中时,该模型的预测存在严重风险。 但这只是问题的一部分。麻省理工学院的研究人员发现,在图像识别任务中流行的机器学习模型在对不平衡数据进行训练时实际上会编码偏差。即使使用最先进的公平性提升技术,甚至在使用平衡数据集重新训练模型时,模型中的这种偏差也无法在以后修复。 因此,研究人员想出了一种技术,将公平性

    02

    将公平注入AI:机器学习模型即使在不公平数据上训练也能产生公平输出

    大数据文摘转载自数据派THU 如果使用不平衡的数据集训练机器学习模型,比如一个包含远多于肤色较浅的人的图像的数据集,则当模型部署在现实世界中时,该模型的预测存在严重风险。 但这只是问题的一部分。麻省理工学院的研究人员发现,在图像识别任务中流行的机器学习模型在对不平衡数据进行训练时实际上会编码偏差。即使使用最先进的公平性提升技术,甚至在使用平衡数据集重新训练模型时,模型中的这种偏差也无法在以后修复。 因此,研究人员想出了一种技术,将公平性直接引入模型的内部表示本身。这使模型即使在不公平数据上进行训练也能产生公

    02

    Advanced Science | 多模态蛋白表征方法及其迁移性量化

    5月30日,中国科学院深圳先进技术研究院数字所殷鹏团队在Advanced Science在线发表了最新研究成果,题为“A Multimodal Protein Representation Framework for Quantifying Transferability Across Biochemical Downstream Tasks”。该工作提出了一种多模态蛋白质表征方法,通过融合多种蛋白质模态,包括序列、结构和基因本体(GO)信息来实现对蛋白的高效表征。同时,提出了一种基于最优传输的特征空间表示度量,用于量化从预训练的多模态表征到下游任务的动态迁移性。这种度量可以有效地捕捉任务间的分布差异,并预测任务间的适应性。这项研究的成果有助于更好地理解蛋白质的性质和功能,为计算生物学领域的研究提供了新的工具和方法。助理研究员胡帆博士为论文的第一作者,数字所硕士研究生胡奕绅、张维鸿为共同一作。潘毅教授为论文的共同作者,殷鹏副研究员为论文的通讯作者。

    02
    领券