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浅谈绿盟数据保险箱与隐私计算

数据互联互通是当下数字化时代发展的一个必然趋势,那么如何顺应时代潮流,更好地保障数据安全流通、尽可能减少数据泄露风险呢?在此背景下,隐私计算顺势而生。...绿盟数据保险箱技术及优势 绿盟数据保险箱使用虚拟机级别TEE技术,具有三大核心优势: 计算效率高 跟联邦学习、安全多方计算等方案相比,绿盟数据保险箱软硬一体架构,性能高、更便捷,适用范围更广泛。...在一些大规模数据安全计算和处理场景,绿盟数据保险箱还支持集群化部署,提供更彪悍、更灵活的性能和容量。...国产化支持 绿盟保险箱产品采用基于海光CPU国产化硬件,一方面满足信创的政策要求,另外一方面作为数据共享业务的关键信息基础设施,规避断服断供卡脖子、通过底层硬件设施窃取信息的风险。...而绿盟数据保险箱是基于国产安全处理器的虚拟机级TEE,用户原有程序可直接容器化导入,程序迁移和使用成本几乎为零。

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运营大型促销设计小结

这里就给大家简单介绍一下运营设计团队主要负责的四种活动类型:大型促销、短线+单品、长线运营、新品发布 今天主要和大家聊一聊关于大型促销这块的设计内容。 什么是运营大促?...所以在设计方面我们首次尝试以实景快速搭建的表现手法(放弃了之前花费一个多月设计的新春皮肤),在具有故事的环境下及疫情波动中,比较担忧数据是否会受影响。...一个月后我们持续跟进大促各环节数据情况,整体结果还是非常不错的。...总结 无论是短期大促还是长线小促,对于设计者来说,都需要从多角度去思考分析,在产品策略和目标的基础上去打磨,并在设计完成后追踪活动数据及模块点击率,通过数据反复推敲打磨,优化结构关系凸显产品核心内容。...设计不止是设计,是挖掘本质 在设计过程中尽可能挖掘更多的可能性,让用户获得更好的体验过程,从而驱动数据的增长。

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数据分析:产品促销价值分析和评估

年底了,很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的大促销活动,那么如何评估产品促销带来的价值呢?...下面以一家电商平台的数据为例,目前能够使用的数据:有不同产品第一季度总销售额、销售利润和产品相关流水的销售利润的数据: ?...通过上图,我们可以综合观察第一极端所有产品的销售利润状况,获得如下信息: 1、净利润为负的产品很多,折价促销确实成为了持续性的习惯。...2、大折扣促销的产品数量很多。第二象限中横轴0点左边圆的面积相对较大,并且颜色为红,说明很大销售额的产品都在赔钱,这些产品的累计销售额很大,但都是大折扣促销的产品,以至于利润都为负。...Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件,而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大,能够快速完成所有的数据清洗的过程,能够快速建立分析模型,并且快速运行得出结果,是做数据分析必备的工具。

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PKS的下载路在何方&数据保险箱| 温故知新

目的地2:到达服务器的RTDB,实时数据库,实时数据库保罗万象,如下图所示,所有的组态信息、动态数据、报警、趋势等等都包含在RTDB中。...目的地3:到达C300控制器的内存里 目的地4:到达一个文件里(Checkpoint文件,是组态数据保险箱,下一篇介绍) 目的地1、2、3里的数据之间随时沟通,以确保系统内动态数据的一致性。...目的地4与其他目的地里的数据无沟通,需手动更新。 PKS的数据保险箱 作为过程控制的核心,为了保证系统内的数据不会丢失,PKS就设计配备了一个保险箱体系,这个保险箱就是Checkpoint文件。...用户可随时将下装后的所有数据和参数的设置存贮到保险箱中,只要你别把保险箱弄丢了(别把Checkpoint文件删除了,硬盘别损坏),你的数据就万无一失,肯定不会丢。...一旦某个控制器里的数据部分丢失或者全部丢失(比如说控制器停电了,没有配备内存备份电池,或者时间太长,电池耗尽,控制器里的数据就会全部丢失),养兵千日用兵一时,此时Checkpoint文件就可以发挥作用了

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走进科学:酒店保险箱真的保险么?

相信读完本文之后大家会对酒店保险箱的安全性有一些新的认识。 保险箱介绍 下图中是一个标准的酒店保险箱。外壳是钢制的,自带电池,即使断电依然可以工作。...v=k03YB6pwV-g Hacking 1:打开保险箱 超级管理密码: 最简单的方法是使用超级管理密码。使用超级管理密码可以配置保险箱,查看保险箱使用记录,当然也能打开保险箱。...我们测试的攻击场景是这样的: 1.关闭保险箱。 2.在保险箱的控制系统上引起一个短路,让保险箱认为自己的门打开了。...(事实上门依然关闭的) 3.这时候,保险箱显示的不是等待打开保险箱的PIN码,而是变成等待输入一个新的PIN码用来关闭保险箱。 4.我们输入一个新的PIN码。 5.然后保险箱会尝试关闭门。...(事实上门已经是关闭的了) 6.新输入的PIN码可以用来打开保险箱。 这种方式的难点在于如何从外部引起保险箱的短路。我们从固定保险箱logo的螺丝孔插入了一根铁丝。

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探讨一下大促销当中数据库可能出现的问题

无非就是:CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据...TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。...解决方法 减少从服务器的数量 进行分级缓存 避免使用select *进行查询 分离业务网络和服务器网络 大表 记录行数巨大,单表超过千万行 表数据文件巨大,表数据文件超过10GB 大表对查询的影响 慢查询...修改表结构需要长时间锁表 同建立索引一样,会造成长时间的主从延迟 影响正常数据的操作,阻塞数据 因为所有的Insert语句都会阻塞,都需要等到你的表结构修改完成后才能处理。...解决数据库中的大表 分库分表把一张大表分成多个小表 难点 分表主键的选择 分表后跨分区数据的查询和统计 可能会影响后端业务,需要大量的人力物力 大表的历史数据归档 优点 减少对前后端业务的影响 难点 归档时间点的选择

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618、双十一促销活动监控怎样做

特别是活动监控,每次活动领导都一次次催监控数据,搞得人紧张兮兮。 那么,到底活动监控该怎么做呢?就拿上个月我司刚做过的一个小活动举个例子吧。这个活动是一个很简单的全民派福利活动。...那么是不是就直接拿现在的数据,和这个100万/50万对比呢?当然不是,因为活动的时间长达22天,如果只看整体目标的话,在最后一天才发现:诶呀,不能达标!那就大势已去了。...但是从实际数据看,显然第一天参加的人更多,第二天开始大幅度减少。因此很有可能参与人数的分布不是均匀的。因此可以参照之前的活动数据,看看每日参与分布。 找到4月份类似的活动为参考。...当时有80万人参加,在4月12日到4月30日,活动参与数据如下表所示。...猜:应该有两类用户 一类:领到券立刻用,从数据上看,这个比例是相对稳定的。 另一类:月底券快失效了,收到提醒的时候才用。

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E-commerce 中促销系统的设计

在电商平台中,促销是必不可少的营销手段,尤其在国内 各种玩法层出不穷,最开始的满减/秒杀 到优惠卷 再到 拼团/砍价等等 一个良好的促销系统应该具备易于扩展,易于统计促销效果等特点,在遇到秒杀类促销时还需要做到可扩容...这样设计最大好处是 rule与action相互独立且高度抽象, 运营人员与开发人员可以自由组合rule和action来达到最大灵活性与可扩展性 数据库设计 Promotion Schema::create...另外不以product作为参与促销的最小单位, 是为了进行更细颗粒度的控制. 一个促销可以有多个变体参与,一个变体可以同时参与多个促销....,数据库字段可以按照实际需求进行增减和修改,特殊促销可自行添加相关表, 如优惠卷促销的coupons表, 拼团的groups表, 报名促销的promotion_sign_up表等等 业务设计 流程设计...表来存储用户领取的优惠卷及使用情况等 优惠卷促销本质上是将传统促销以卷的形式体现了出来,既圣诞满减促销 => 圣诞满减卷的转换.

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Python做数据分析(一)分析社区超市运营数据,自动更新促销时间

1.读取数据 数据存放在表格中,我们用pandas将其读出来 import pandas as pd data=pd.read_csv('超市运营数据.csv',encoding='gbk',parse_dates...2.分析哪些类别的商品比较畅销 首先将数据按照类别ID进行分组,然后对分组后的销量进行求和,最后用reset_index重置索引 data_group=data.groupby("类别ID")["销量"...30026255 62.375 7 29989058 56.052 510 30027007 48.757 903 30171264 45.000 4.分析不同门店的销售额占比 首先计算销售额,并添加到数据中...5.分析超市客流高分高峰时间段 了解客流高峰时间段是很有必要的,可以帮助超市确定什么时间开展促销活动最合适 首先从日期中提取小时数 data['小时']=data['成交时间'].map(lambda...从上图可以发现,8点至10点是超市一天中的销量高峰期,然后17至19点又有一个小高峰,所以这两个时间段搞促销效果会比较好!

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