我们不讨论这些互联网巨头应该采用什么方案防止用户密码被破解，我知道的方案人家养的那些技术大拿更知道了。...我们就来说一下，如果我们有机会自己从零开始做一个系统时，应该选择什么样的哈希算法有效防止用户的密码不被破解。 既然想保护用户密码不被破解，就先了解下破解密码的手段吧。...鉴于硬件的进步速度，我们应该期望今天使用相同的硬件的花费会大大降低，或者使用今天的硬件，性能会比2012年时提高大约6-8倍。...上面的图表里的结果显示如果你（2012年）仍在使用未加盐（或非唯一）的MD5哈希值作为密码，那么2012年使用此配置硬件的的攻击者每秒可以进行180,000,000,000次哈希。...所以bcrypt是一种很好的散列密码解决方案，可以有效地防止暴力破解和字典攻击。 下一篇文章我们将展示，在Go语言写的项目里如何使用bcrypt进行密码哈希。 PS.
如何在回归分析中纳入常见的函数形式，以及函数形式变化对回归结果的解释有何影响？ 本篇文档是对第二个问题的解答，数据处理和分析结果在Stata中完成。...不同的转换形式及其组合不是拼图游戏，而是帮助我们在应用分析中获得更可解释的结果。 1. 仅对因变量取对数形式 \beta_1结合教育回报率的经典示例进行讨论。...因变量可以取对数形式，自变量自然也可以，只是此时依然还是半弹性估计，两者的差别仅仅在于如何解释半弹性系数。...下表列示了四种对数形式变换的回归结果解释，表中“对 的解释”是关键，对前三种变换类型我们已经能够掌握并应用，最后剩下针对弹性系数的 log-log 转换类型，该转换得到的是一个常弹性模型（a constant...变量测度单位和函数形式同时变化对结果解读的影响 在讨论过变量测度单位或是函数形式变化对回归结果解读的影响后，我们自然会联想到两者同时发生的情形。
时间序列预测中，我们经常使用的损失函数包括MSE、MAE等。这些损失函数的目标是预测结果和真实值每个点的差距最小。然而这样的点误差损失函数真的适用于所有时间序列预测任务吗？...点误差损失函数的问题在于，模型可能无法预测出准确的形状，而只是找到一种最简单的方法让点预测结果误差最小。...今天介绍的在这篇文章就是为了解决这个问题，文中提出了一种新的时间序列预测损失函数，能够更加关注时间序列预测结果的形状和真实序列是否匹配，弥补了MSE等点误差损失函数的缺陷。...2 设计思路 如何描述两个序列形状之间的关系呢？文中定义了6种类型的序列关系，如下图所示，分别是在值域维度和时间维度上。...： 4 实验结果 下图给出了一个直观的预测结果图，对比了MSE、DTW和本文提出的TILDE-Q三种损失函数预测结果。
因此，我们需要能够对模型的预测进行解释，从而帮助我们来判断模型是否可靠。 何谓“解释一个预测结果”，作者的定义是：通过文本的或者视觉的方式来呈现样本的具体组成部分跟模型预测结果之间的关系。...但，我们可以在局部、小范围内进行一些简单的解释。因为，我们希望至少在局部范围内，我们的解释是可信的。 模型无关的（model-agnostic） 我们的解释器，应该跟具体模型无关，最好是通用的。...我们需要将原始的数据，转化成一种便于解释的数据表示，从而辅助我们后续的模型预测结果解释。 这里，作者使用的方法是，将原始数据，转化成一组由基本元素构成的0-1表示。...选择一个天然可解释的简单模型 有一些模型天生就是可解释的，比如线性模型、决策树。我们就可以利用这些简单的可解释模型来帮助我们解释复杂模型的预测结果。 3....上面的内容，都是只针对一个样本的预测结果进行解释。然而，要判断模型的可靠性，我们往往需要检查很多的样本，这就很费事了。
2020 易观 A10 数据智能峰会以“重构”为主题，希望同各个行业的伙伴共同探讨如何以数据能力重构企业竞争力，在快速变化的环境中把握“为用户创造价值”的商业本质，完成从「流量」到「留量」的蜕变。...易观创始人于揚就从易观自身、蔚来汽车、完美日记、ZOOM 四个案例出发，归纳出了易观在重构大势中采用的一套逻辑： 我们进入了一个新的留量时代。 在留量时代，数字用户资产是最重要的资产。...与此同时，企业在使用开源项目时也应该注重整个生态的培养，不能一味追求成本节约，应该尊重开源贡献者的付出，这样才能让整个生态进入良性循环。...在两种工具的帮助下，优路科技更好地推进了快速试错、结果导向的企业策略，加快了企业的产品研发速度，提升了产品多样化水平。...随着数据驱动的新产业模式逐渐推广普及，我们有望在不远的将来看到许多行业迎来巨变，为企业和用户开拓全新的旅途。 ----
这里再重复一遍： IE：元素的宽度由width+border+padding组成 标准：元素的宽度就是width，本身包括了padding+border 样式组织 关于我们页面的样式如何编写，也是我们要考虑的一个问题...团队合作避免冲突 我们把自己的代码写在一个匿名函数里面，如（function(){}）()，这样代码里面的变量就不会是全局的了，而是属于这个函数的内部变量，不会对他人的代码造成影响。...用匿名的方式把代码包裹起来，可以有效控制全局变量，避免冲突隐患。 统一入口 我们还可以给函数一个统一的入口加载文件，可以选择函数入口为init，这样所有初始化的操作都会在这里进行。...可复用性 现在基本上我们实现什么的功能都要先考虑一下如何才可以把写的代码进行复用，以减少一些业务相关或功能相关的代码，做到一次编写，到处可用。能够公用且不影响组件之间的功能就是我们的追求。...避免副作用 我们开发的基础代码可能能够满足我们目前的需求，但也可能我们在使用的过程当中产生了一些副作用不是我们想要的，为了避免这个问题，我们应该考虑一下是否我们的函数耦合性太高，考虑解耦等。
中间的PCA图，说明我们的normal和npc两个分组非常明显的差异 右边的层次聚类也是如此，说明我们的normal和npc两个分组非常明显的差异 如果分组在3张图里面体现不出来，实际上后续差异分析是有风险的...这个时候需要根据你自己不合格的3张图，仔细探索哪些样本是离群点，自行查询中间过程可能的问题所在，或者检查是否有其它混杂因素，都是会影响我们的差异分析结果的生物学解释。...可以看到第一主成分可以完美的区分性别，而且可解释度高达 63%，然后呢，第二个主成分确实是可以区分处理与否，但是在左边的male组内可以更好的区分。 现在，你知道如何描述你的主成分分析结果了吗？...，为什么同样的代码同样的数据分析结果不一样！...其实生物信息学数据分析本来就不应该去苛求一模一样，如果是两次差异分析，你看两次分析的基因的logFC的散点图是否相关性很高就足够了。或者说两次差异分析富集到的通路重合度还不错就足够了。
一、WCF技术我该如何学习？ 阿笨的回答是:作为初学者的我们，那么请跟着阿笨一起玩WCF吧，阿笨将带领大家如何以正确的姿势去掌握WCF技术。...二、WCF技术绑定协议(Binding)那么多，那我该如何去学习？...三、C# WCF如何通过优雅的方式进行统一入口调用 采用WCF服务代理工厂(WCFServiceProxyFactory)，通过服统一入口给我们的调用者提供的服务吧。...四、WCF技术我们怎么保证客户端调用的安全性？ 阿笨的回答是：采用WCF的X509证书身份验证机制。...五、实战演练之C# WCF如何通过优雅的方式进行统一入口调用) 客户端调用WCF服务可以通过添加服务引用的方式添加，这种方式使用起来比较简单，适合小项目使用。
没关系，接下来我们会先抛开这个 Hook ，先自己来一步一步尝试如何来实现这样的组合受控 & 非受控的业务 Hook。 实现 接下来我们就先按照自己的思路来实现这个 Hook 。...只需要传入 defaultValue 的值就可以使用非受控状态的 input 。 受控处理 上述我们用非常简单的代码实现了非受控的 Input 输入框，此时我们再来看看如何兼顾受控状态的值。...那么组件内部的值应该由外部的 props 中的 value 决定而不应该自主切换。...在 React 中我们不难想到这种场景应该利用的副作用函数，接下来我们再来为之前的 TextField 内部添加一个副作用 Hook ： const TextField: React.FC的优化点而已。 setState 中的 ignoreDestroy 其次，我们再来看看函数内部的操作。
它令人讨厌的另一个原因是，它的行为出乎意料，令人心烦意乱，如果你不了解这种语言，可能会让你讨厌它。 本文将通过动画的方式解释JavaScript如何在浏览器中执行代码。...然后我们将a和b的值相加并将其存储在sum变量中。 让我们看看JavaScript如何在浏览器中执行代码: 浏览器使用两个组件创建一个全局执行上下文，即内存和代码组件。...函数如何在执行上下文中被调用? 与其他编程语言相比，JavaScript中的函数的工作方式是不同的。...当我们在函数内嵌套函数时，执行上下文将变得复杂。 JavaScript通过调用栈管理代码执行上下文的创建和删除。...我知道这段代码很蠢，没有做任何事情，但它将帮助我们理解JavaScript如何处理回调函数。 JavaScript将创建一个全局执行上下文。
工程师的任职要求： 熟悉 Python 及常用的 Web 开发框架； 至少熟悉一种数据库的使用，如MySQL、mongodb、redis等； 熟悉 Linux 操作系统及常用命令； 良好的编码习惯和文档编写习惯...； 做 Python 开发除了熟悉语言本身之外，还需要掌握很多相关联的技能，好比打NBA，你不光要学如何投篮，还要练习力量、技战术等一整套东西。...另外Django在配置中很多地方使用字符串来代替模块的导入，那么它是如何把字符串对应到实际的模块上的呢？翻看源码，你就会发现，它使用了__import__内部方法。...利用这个方法，我们也可以在自己的项目中用字符串来指定要导入的模块和类。 像这样的体悟是无穷无尽的，每一个框架都是一个学习的宝库，而你使用过的框架则是对你来说挖掘起来更容易的宝库。...挖掘、体悟你最熟悉的框架，会让你的编码水平大幅提高。
最近爆发的上海疫情，也引发了大家对潜伏在身边的危机现象的进一步讨论。“我的团长我的团”、“鸳鸯锅隔离政策”、“沪上顶级男团”，在一系列玩梗狂欢之下，我们更应该反思这次疫情爆发的内核。...因而如何预测身边即将到来的巨浪，并提前准备好应对之法，无疑是当今的企业、组织与个人都必须了解的。 一．识别疯狗浪 过去，人们一直认为突然出现的巨浪与美人鱼、幽灵船或希腊海妖一样，都只是水手间的传说。...这些并非是个别突破的结果，而是将成套技术整合到更大的生态系统中的结果。 对人类文明来说，这种技术、生物学、心理学和商业的混合与融合是一个巨大的机遇——它使我们能够赶在变化之前重塑自己。...接而应该开始对风险进行全面预测，所有可能的未来都应该囊括在考虑范围当中，再利用倒推法测定触发点和关键决策在何处。最后一项是对以上方法做实验检测，以提前模拟既定方案是否具有抵抗真实风险的能力。...而作为船长的企业领导者，自我牺牲拯救船员不是最伟大的，挑战在于如何从小现象中预测风险，采用正确的危机应对框架，锻造企业可以“乘风破浪”的能力。
福州大学的余轮教授、苏州大学的陈新建教授、中南大学的邹北骥教授、赵于前教授、浙江大学的吴健教授、中国科学院自动化研究所的何晖光教授、西北工业大学的夏勇教授、中国科学院计算机网络信息中心的赵地教授以及中山大学的王瑞轩教授参加了此次论坛...因此，在大数据系统与大数据服务兴起的背景下，为了能够实现个性化的移动医疗健康（管理）服务，具有“可更新、低成本、可分析”特点的交互式健康医学大数据系统、知识库以及知识计算分析模型应运而生，余教授认为我们特别需要建立一个基于知识计算模型的重大疾病风险预警和健康评估引擎...赵博士的演讲主题是“辅助 CT 序列图像肝脏自动分割的方法”。他表示，肝脏分割是计算机辅助诊断和临床应用的的一个重要课题，但是传统的分割方法耗时长，而且结果高度依赖于专家的经验水平。...因此，从 CT 图像里进行半自动或全自动的肝脏分割方法就引起了研究人员的关注。赵博士就如何进行图像的自动分割进行了讲解。 ?...那么如何将人类视觉特性引入计算机视觉模型呢？
该文章主要解决的问题是：在已知分布以外的样本上，神经网络预测结果的置信度过高。...这个现象引发了一个问题：神经网络的预测什么时候是可靠的，具体来讲，当这个样本在已知分布以外时，神经网络能不能以较低的置信度表示没有学习过这种样本，避免高置信度的错误预测？ ?...四、高置信度问题 在解释ReLU带来的高置信度问题前，作者先给出引理： ? 紧接着是数值上的讨论： ? ? 上述的证明过程请见该论文的补充材料。...另一种ACET方法最小化下列的表达式： ? 其中，p设置为正无穷大，即与u差距最大的z起重要作用： ? 六、实验结果 作者在MNIST, SVHN, CIFAR-10 和CIFAR100上进行实验。...图2.简单的二分类模型的置信度 作者使用CEDA的方法训练模型，由图3能够得知，对于训练数据以外的大部分数据，模型都能给出比较低置信度的预测。 ?
可以看到在模型结果中H2O自动帮用户计算了大部分评价指标，在这个二分类任务中重点看AUC，可以发现在cross-validation数据集上的AUC为0.824，效果还不错，同时结果中默认给出了能够是F1...一旦通过POJO或者MOJO实现了模型打分UDF函数的编写，模型的打分在集群上就是分布式的，速度会非常快。...（将两个数据集进行列组合或行组合） getModels（查看所有训练好的模型） getGrids（查看网格搜索的结果） getPredicitons（查看模型预测结果） getJobs（查看目前模型训练的任务...那么，如果自动建模技术在5年内真的渗透到我们工作中的各个领域后，基础的数据挖掘和算法工程师该如何体现自己的价值呢？...后 记 京东数科运营决策团队基于大数据环境，结合丰富的业务场景，利用机器学习专业技术，不断挖掘海量数据中蕴含的丰富信息，我们已将一系列机器学习模型应用到多个领域中，并且坚持在算法深度的道路上持续探索，致力于对未知信息和事件做出更精准预测
这还是在学校教育项目内的问题，那么像毕业之后参加培训这种项目外的情况如何呢？...可以看出，理想的情况应该是，大学坚实的底层技术，配合中间层的编程能力，然后获得高层的企业工作能力，这个良好的架构设计最终因为现实原因割裂开了。...底层是学了，但是没有用武之地，学生毕业之后没有在学校获得编程能力，面临的是 “断崖式的成长”，是的，本来应该是平缓过度到社会，结果却是断崖式的，中间缺失的一部分，将在生活中，通过鼻青脸肿式的棍棒教育，在社会这所大学里获得...一个企业在资金有限的情况下还会有所权衡，更不用说一个16亿人的大企业，我们所要做的，就是不灰心，充满希望的继续乐观生活，只有国家强盛，才有我们生活质量的进一步提高。...不管是生活还是工作，大众的生活习惯已经趋向于碎片化，这是社会高速发展的结果，而编程需要的核心能力却是与碎片化相对的深度思维方式，不要小看碎片化，长时间在这种方式下生活，会丧失大脑的深度思考能力。
有偏数据处理、缺失值的检测和处理；不平衡数据的处理 模型选择、超参数优化 时间、内存和复杂性约束下的处理流程（Pipeline）的选择 评价指标和验证流程的选择 数据泄漏检测、错误配置检测 可解释性、对所得结果的分析...数据科学家能够快速发现数据中的偏差之类的东西的地方。在某种程度上，自动可视化有助于启动 EDA 过程。 机器学习的可解释性使我们了解什么样的模型被生成，以及哪些特征被用来建立模型。...Driverless AI的模型的每一个预测都可以向企业用户解释，因此该系统甚至对于受监管的行业也是可行的。 可以为表格数据、文本、图像、视频和时间序列数据创建世界级的模型。...可配置性不如H2O Driverless AI 模型可视化的缺失导致很难进行模型的迭代 H2O-3 开源版本的 H2O。...与其他开源 AutoML 解决方案相比，它具有高度的可配置性。 包含模型可解释性接口，使用一个函数就可以生成了多个可解释性的方法并进行可视化。
你能解释为什么你的模型能够得出结果吗？这些是每个数据科学家应该能够回答的问题。构建黑盒模型在业界是没有用的。 所以，我已经提到了两个Python库，可以帮助您解释模型的性能。.../* LIME */ LIME是一种算法（和库），可以解释任何分类器或回归量的预测。LIME如何做到这一点？通过一个可解释的模型来近似它。灵感来自“为什么我应该相信你？”...：解释任何分类器的预测“，这个模型解释器可用于生成任何分类算法的解释器。 ?...他们是自动化机器学习的市场领导者。但是你知道他们在Python中也有一个模型可解释性库吗？ H2O的无人驾驶AI提供简单的数据可视化技术，用于表示高度特征交互和非线性模型行为。...它通过可视化提供机器学习可解释性（MLI），阐明建模结果和模型中特征的影响。 ? 通过以下链接阅读有关H2O的无人驾驶AI执行MLI的更多信息。
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你能解释为什么你的模型能够得出结果吗？这些是每个数据科学家应该能够回答的问题。构建黑盒模型在业界是没有用的。 所以，我已经提到了两个Python库，可以帮助您解释模型的性能。.../* LIME */ LIME是一种算法（和库），可以解释任何分类器或回归量的预测。LIME如何做到这一点？通过一个可解释的模型来近似它。灵感来自“为什么我应该相信你？”...：解释任何分类器的预测“，这个模型解释器可用于生成任何分类算法的解释器。...它通过可视化提供机器学习可解释性（MLI），阐明建模结果和模型中特征的影响。 通过以下链接阅读有关H2O的无人驾驶AI执行MLI的更多信息。...那里有更多的库，但这些是每个数据科学家应该知道的核心库。 我错过了任何Python库？或者我们列表中您特别有用的任何库？请在下面的评论部分告诉我们！
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