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数据安全:1.98亿购车者的购车记录公之于众

摘要:9月11日,Dealer Leads旗下的Elastica DB披露了“研究”网站收集的大量潜在购车者的信息。...超过1.98亿份包含潜在购车者信息的记录被发现暴露在互联网上,这些记录包括贷款和金融数据、车辆信息以及网站访问者的IP地址。 ?...9月11日,Dealer Leads旗下的Elastica DB披露了“研究”网站收集的大量潜在购车者的信息。...超过1.98亿份包含潜在购车者信息的记录被发现暴露在互联网上,这些记录包括贷款和金融数据、车辆信息以及网站访问者的IP地址。...外泄数据库中有哪些购车信息? 该数据库被发现包含1.98亿条记录,包括姓名、电子邮件地址、电话号码、街道地址以及“其他以纯文本形式暴露在公共互联网上的敏感、可识别信息”。

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多元时序预测:独立预测 or 联合预测

今天介绍一篇南大今年4月份发表的文章,主要探讨了多元时间序列预测问题中,独立预测(channel independent)和联合预测(channel dependent)二者效果的差异、背后的原因以及优化方法...Independent Strategy for Multivariate Time Series Forecasting 下载地址:https://arxiv.org/pdf/2304.05206v1.pdf 1、独立预测和联合预测...多元时间序列预测问题中,从多变量建模方法的维度有两种类型,一种是独立预测(channel independent,CI),指的是把多元序列当成多个单变量预测,每个变量分别建模;另一种是联合预测(channel...从下面的实验结果可以看到,CI相比CD,在绝大多数预测窗口长度和数据集上,效果都是提升的。 为什么CI方法在实际应用中比CD效果更好、更稳定呢?...正则化:引入一个正则化损失,用序列减去最近的样本点作为历史序列输入模型进行预测,同时使用平滑约束预测结果,让预测结果和最近邻的观测值偏差不要太大,使得预估结果更平; 低秩分解:将全连接参数矩阵分解成两个低阶矩阵

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限时免费:文字识别6项公测版服务上线啦!

1、文字识别上线6项免费公测版服务: 港澳台通行证识别、火车票识别、出租车发票识别、机票行程单识别、定额发票识别、购车发票识别,详细内容见接口文档(https://cloud.tencent.com/document...QQ 群:814169086(支持工作日时间5 * 8小时)寻求相应的帮助; 3、腾讯云文字识别(免费公测版)服务限时免费免费期间暂不支持开通后付费和购买预付费资源包。...免费期结束后,文字识别(免费公测版)服务会升级为正式版付费服务,于2020年1月1日00:00起开始正式按月计费,结算规则届时会通过腾讯云文档中心发布; 4、以上6个接口的Demo体验会在9月上旬在Demo...2)文字识别(免费公测版)服务在免费期间,不保证 QPS 并发、不保证等同于正式版付费服务的可用性等服务承诺。...【关于免费公测版服务的配套文档说明】 1、新增【购买指南-免费公测版服务】:https://cloud.tencent.com/document/product/866/37280 2、更新【购买指南-

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免费理论

互联网产品和服务为什么能够免费?...为什么要免费 在完全竞争市场,长期产品价格(市场出清价格)将会是生产的边际成本。...除非是垄断市场 你需要一个大的用户规模 一分钱效应 心智交易成本:支付一分钱会付出成本、思考,精力等 互联网市场:收费市场,免费市场 3. 免费模式的盈利 免费不能赚钱,免费有什么好处?...只要有足够多的用户,就可能赚钱 商业模式设计:一种充裕、免费,想办法让另一种稀缺来收费 3.2 免费模式的盈利 直接交叉补贴:一种产品补贴另一种,公司自己出钱,羊毛出在羊身上 开源模式 增值服务 技术服务...软硬件一体化 附属品 交叉补贴:平台模式,一类市场补贴另一类市场 谷歌的安卓:广告 百度的搜索引擎 免费加收费:某些客户补贴另一些客户 增值服务 多数人免费,少数人收费 比如腾讯 腾讯的一些业务

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预测模型数据挖掘之预测模型

数据挖掘之预测模型 定性研究与定量研究的结合,是科学的预测的发展趋势。...在实际预测工作中,应该将定性预测和定量预测结合起来使用,即在对系统做出正确分析的基础上,根据定量预测得出的量化指标,对系统未来走势做出判断。...为了充分发挥各预测模型的优势,对于同一预测问题,往往可以采用多种预测方法进行预测。不同的预测方法往往能提供不同的有用信息, 组合预测将不同预测模型按一定方式进行综合。...优化组合预测有两类概念,一是指将几种预测方法所得的预测结果,选取适当的权重进行加权平均的一种预测方法,其关键是确定各个单项预测方法的加权系数;二是指在几种预防方法中进行比较,选择拟合度最佳或标准离差最小的预测模型作为最优模型进行预测...组合预测是在单个预测模型不能完全正确地描述预测量的变化规律时发挥其作用的。

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机械预测

学习到了一个最基本、最简单而且也是能最有效减少噪声、提高准确率的判断方法,「机械预测(mechanical prediction)」。而且被它的简单性和有效性所震惊。 什么是机械预测?...就是用一个简单的公式进行预测,就是机械预测。 机械预测的神奇 机械预测虽然简单,但是从统计结果看,比专家预测效果要好很多 可是为啥呢?专家不是会具体问题具体分析吗?...机器学习的预测表现也的确比简单模型好,但是并不会好很多。这是因为机器学习的预测能力也有个上限 —— 那就是我们之前提到过的「客观无知」。 如何创建机械预测公式 是确定若干个评分指标。...机械预测的启示 我们应该关注判断的过程,而不是判断的结果。 其实结果对错往往是不能立即知道的,甚至可能永远都不知道。你说当初大学选专业,你选的对吗?你现在也未必知道。...ps: 员工绩效考核、项目可行性、商业方案分析启示都可以用到机械预测,平时的生活也可以,比如自身的健康管理、工作成效等 参考 万维钢:为什么流程比人强? 噪声

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响铃:AI、AR助力汽车产业链升级,车势科技领衔汽车数字零售新风潮

文|曾响铃 来源|科技向令说(xiangling0815) 试想一下,如果有一天消费者能够在家自助选车、购车;乘坐着新能源无人驾驶汽车出行;车辆通过大脑解码技术即可预测驾驶员的行为意图,将驾驶员的反应快速地传递给车辆...在北京车展中的选车环节,广汽、北汽与车势科技合作,专门实现客户个性化定制购车体验的“数字洽谈桌”,厂商和经销商可以根据客户的历史浏览数据,依据客户喜好进行推荐,从而优化客户购车体验。...“数字洽谈桌”结合着“自助式购车终端”,可以通过微信商城、AR数字展厅、线下触屏数字展厅以及线上虚拟试驾体验等数字化技术,为消费者提供全新的购车体验,并一改传统汽车销售繁琐、低效的模式,为汽车主机厂和经销商提出了更为高效的解决方案...另一方面,其可帮助实时收集潜客线索数据,将消费者购车偏好及个性化数据反馈给经销商,帮助销售顾问能够第一时间了解消费者的购车意向和个性喜好,立即跟进,展开销售。...、更具吸引力的购车体验,还为个性化定制提供了基础,消费者可以在家进行虚拟私人订制,选择自身喜欢的车身颜色、车轮和装饰,提前看见未来的实车细节。

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分支预测

流水线越长,处理器等待时间便越长,分支预测技术就是为了解决这一问题而出现的。因此,分支预测是处理器在程序分支指令执行前预测其结果的一种机制。...分支预测算法: 无条件跳转指令必然会跳转,而条件跳转指令有时候跳转,有时候不跳转,一种简单的预测方式就是根据该指令上一次是否跳转来预测当前时刻是否跳转。...如果该跳转指令上次发生跳转,就预测这一次也会跳转,如果上一次没有跳转,就预测这一次也不会跳转。这种预测方式称为:1位预测(1- bit prediction) ?...2和3时,就预测这个分支执行。...通常商用的处理器会使用多种策略的组合,来获得更好的预测结果; 分支预测实现 算法是基础,有了算法后,就可以在处理器中实现分支预测功能。

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有多少创业公司是依据虚荣数据分析?

以上均以开车为例,现在再来设想一个创业公司:其软件产品采取免费加收费的模式,即同时拥有免费和收费两个版本。...公司面临一个选择:是该在免费版中提供尽量丰富的功能以吸引新用户, 还是该将这些功能保留在收费版本中,以促使用户为高级功能付费。...两种做法各有利弊:推出功能丰富的免费版不利于销售额的增长;而免费版功能过简又不利于新用户的增加。此时,你需要一个结合了二者的数据指标来帮助自己理解,产品的改动对公司的整体业绩会有怎样的影响。...- 将日销售额之类的“会计”指标纳入财务报表,有助于进行更准确的财务预测。这些指标是精 益创业中创新会计的基础,它们能告诉你当前的状态离理想的商业模型有多远,实际结果是否印证了你的商业计划书。...在签写购车协议时,销售员对他说:“下周,您会接到一个询问购车体验的电话。时间很短,也就一两分钟。评分从低到高为 1 到 5。您会给我们打5 分,对吗?我们的服务还不错,够得上 5 分,不是吗?

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AI帮助预测大豆产量,降低预测成本

斯坦福大学的研究人员最近开发了一种基于深度学习的系统,可以通过卫星图像预测大豆产量。...研究人员在他们的论文中指出,“在收获季节之前准确预测发展中国家的作物产量对于预防饥荒,改善粮食安全和农业的可持续发展至关重要,现有技术昂贵且难以扩展,因为它们需要收集本地的调查数据。...这个系统的独特之处在于,神经网络预测了阿根廷和巴西的作物产量,但只接受过来自美国的数据训练。 ? 研究人员表示,“我们的工作在使用深度学习技术预测阿根廷大豆作物产量方面取得了成果。...我们还通过迁移学习方法以较少量的数据预测巴西大豆收成,从而取得了令人满意的结果。”...该团队解释说,“通过使用转移学习提高数据有限地区预测性能的能力令人兴奋,因为这些地区特别受益于成本低,可靠的作物预测工具。” 研究人员将把这种方法的扩展到发展中国家的新区域。

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