本文介绍了关于A/B测试所要了解的五个方面，从适当的样本大小、统计置信度到A/B测试的有用性等。
老蒋在前面一篇文章中（创建邮件模板Campaign和测试EDM）已经体验到GoDaddy Email Marketing EDM群发邮件的效果。无论是从创建模板和配置群发内容，直接都是拖拽模式，或者我们也可以自己导入HTML准备好的邮件模板，通过简单的群发测试还算简单。
【新智元导读】本文介绍了机器学习模型出错的常见原因， 讨论了如何用偏差和方差、精确率和召回率这些指标来评测模型的问题，并基于 Andrew Ng 在斯坦福机器学习课程中所教授的概念，提出了一些解决这些问题的方法。 可供选择的机器学习模型并不少。我们可以用线性回归来预测一个值，用逻辑回归来对不同结果分类，用神经网络来对非线性行为建模。 我们建模时通常用一份历史数据让机器学习模型学习一组输入特性的关系，以预测输出。但即使这个模型能准确预测历史数据中的某个值，我们怎么知道它是否能同样准确地预测新的数据呢？ 简而言
目前越来越多的红蓝对抗中，钓鱼邮件攻击使用的越来越频繁，也是比较高效打点的一种方式，常见的钓鱼邮件攻击一种是直接通过二维码，内嵌链接、直接索要敏感信息等方式钓运维人员、内部人员相关的管理账号密码，另一种通过携带exe、execl、word等附件（附件中要么包含恶意代码、宏代码、要么是远控exe）的方式，诱导运维人员、内部员工点击相关的附件，以达到控制运维人员或者内部员工电脑的权限。但是一般项目中实施周期较短，并且需要进行数据统计等，因此本次主要介绍如何通过Gophish快速搭建邮件钓鱼平台。
本章将会讲解磁盘和文件系统管理，LVM：(Logical Volume Manager)逻辑卷。
编者按：这篇文章的内容最初由Sebastien Goasguen发表在在Build a Cloud博客上。
Classifying email as spam or ham (NaiveBayes)
在分类（Classification）问题与回归（Regression）问题之间，有着一个重要的区别。
在机器学习领域有两种主要的学习方式，即监督学习和无监督学习。当您想在您的应用程序中使用机器学习时，需要简要说明下，因为选择正确的机器学习方法和算法是一个重要但有时也是一个繁琐的过程。
又一场波及数十万人的电子邮件风暴（Email storm）意外发生，这次的地点是在 GitHub 平台，事件主角是一位仅 18 岁的来自印度的年轻开发者 Rohith Sreedharan，他近日不小心给 GitHub 上约 40 万名用户发送了电子邮件。
使用PSSession连接Exchange服务器管理邮件 导出邮件 导出所有用户的所有邮件 导出指定用户的所有邮件 筛选导出邮件 导出请求记录 使用powershell脚本导出邮件 导出指定用户的所有邮件 导出所有用户的所有邮件 搜索邮件 搜索邮件的常用命令 使用powershell脚本搜索 在Exchange服务器上直接管理邮件 导出邮件 导出所有用户的所有邮件 导出指定用户的所有邮件 使用powershell脚本导出邮件 搜索邮件 搜索邮件的常用命令 使用powershell脚本搜索
笔者寄语：机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法，交叉验证中用到了哪些指标呢？
电子邮件威胁形势在不断发展，即使是运营商级的垃圾邮件过滤器也难以抵御。因此，危险的垃圾邮件可能会到达用户，然后导致破坏性攻击在公司网络中传播。本文描述了一种在大型企业（意大利电信集团，TIM）环境中应用的早期恶意垃圾邮件检测协作方法。在过去两年中员工和安全分析师的共同努力下，收集了大量潜在恶意垃圾邮件的数据集，每封电子邮件都被标记为严重或不相关的垃圾邮件。
当然，这不是重点，麻烦的事情是粉丝仅仅是寄给我数据和md5，我校验后文件都是完整的，就直接上流程了，结果，打开一个运行日志后才发现不太对劲额。
正则表达式，也称为正则表达式或简称正则，是一种强大的文本处理工具。它可以在文本中查找、替换和提取符合特定模式的文本。本文将解释正则表达式的概念、用法和常见参数。
for i in `ls`; do file_num=`find ./$i/ -type f -print | wc -l` echo "$i,$file_num" done
项目终于上线了，大家终于松了一口气o(*￣︶￣*)o，但是接踵而来的可能是来自四面八方的用户反馈信息，有问题有建议...... 作为专业的测试人员，我们又忙着跟进问题。可是，大家在跟进问题过程中，有没有遇到以下问题？
如果你学富五车，上知深度学习， 下知财务会计，那短短数小时也绝不够你表演。所以，你一定得知晓面试官的套路，随口丢出几个应景的“冷知识”卖个乖巧。
断言组件用来对服务器的响应数据做验证，常用的断言是响应断言，其支持正则表达式。虽然我们的通过响应断言能够完成绝大多数的结果验证工作，但是JMeter还是为我们提供了适合多个场景的断言元件，辅助我们来更好的完成结果验证工作。在使用JMeter进行性能测试或者接口自动化测试工作中，经常会用到的一个功能，就是断言，断言相当于检查点，它是用来判断系统返回的响应结果是否正确，以此帮我们判断测试是否通过。
偏斜类（skewed classes）问题，表现为训练集中有非常多的同一种类的实例，只有很少或没有其他类的实例。
ExtendOffice Technology Inc.成立于2008年，是一家提供专业Microsoft Office加载项的主要公司。早在2004年，该公司的创始人就启动了Addintools.com来销售Microsoft Office的加载项。
自定义的监控项目是用于实现一些特殊的、个性化的监控需求，因为zabbix自带的模板里的监控项目，是不能帮我们做到某个特定的监控的，所以需要自己去自定义一个监控项来完成这种个性化需求。
前面介绍了企业常用服务 NFS 、 FTP 、 DHCP 、DNS 、Samba 、lsyncd 相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍邮件服务 Postfix 相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发朋友圈支持一波！！！
Chatter是一个Salesforce实时协作应用程序，它允许你的用户一起工作、互相交谈和共享信息，不管用户角色或位置如何，连接、并激励用户在整个组织内高效工作。
测试用例是一组有条件的用例，QA可以依靠这些条件来确定应用程序、软件系统或某些功能是否按预期执行。
2021 年，卡巴斯基的工控安全专家注意到工控环境计算机上检出间谍软件的统计数据中存在部分异常。尽管这些攻击中使用的恶意软件都属于知名的商业间谍软件（如 AgentTesla/Origin Logger、HawkEye、Noon/Formbook、Masslogger、Snake Keylogger、Azorult、Lokibot 等），但这些攻击的目标极其有限且每个样本的生命周期都非常短。如下图红色矩形所示：
机器学习（ML）是人工智能（AI）和计算机科学的一个子领域，主要是利用数据和算法来模仿人的学习方式，逐步提高其准确性。使用这个树状图作为指南，以确定使用哪种ML算法来解决你的AI问题。
实验是Uber如何改善客户体验的核心。Uber将多种实验方法应用于各种用例，例如测试一项新功能以增强我们的应用程序设计。Uber的实验平台（XP）在此过程中扮演着重要角色，使我们能够启动，调试，衡量和监视新创意，产品功能，营销活动，促销乃至机器学习模型的效果。该平台支持我们的驾驶员，骑手，Uber Eats和Uber Freight 应用程序的实验，并被广泛用于运行A/B/N，因果推理和基于多臂老虎机（MAB）的连续实验。在任何时间，平台上都会运行1000多个实验。从较高的角度来看，Uber的XP可让工程师和数据科学家监视治疗效果，以确保它们不会导致任何关键指标的变差。
对于如何衡量一个开源项目的质量和健康状态，我们可以从分析项目的不同方面着手，例如技术健康状况（GitHub 上的分叉数量、随时间变化的贡献者数量以及bug的数量）、财务状况（捐赠和收入）、社区活跃度（社交媒体提及、帖子分享和跨社交媒体渠道的情感分析）以及多样性和包容性（制定行为准则、创建包容性活动，举办对色盲人士友好的演示文稿以及项目设计等）。
大数据文摘作品，转载要求见文末 翻轴 | 曾维新，chelle，马卓群 校对 | Jenny，Sophie 后期 | 李文 后台回复“字幕组”加入我们！ 人工智能中的数学概念一网打尽！欢迎来到YouTube网红小哥Siraj的系列栏目“The Math of Intelligence”，本视频是该系列的第6集，讲解 概率论在机器学习中的运用，看完视频后，大家会学到一个生活中非常实用的技能喔！ 本期视频时长9分钟，来不及看视频的小伙伴，可以先拉到视频下方看文字部分。 （大数据文摘已获得Siraj本人翻译授权
的模型准确预测标签。也就是说，“决策面”不是直线。之前，我们了解了对非线性问题进行建模的一种可行方法 - 特征组合。
当下，许多网站都存在一些Web表单，比如登录、注册、评论等操作需要表单。我们都知道，我们在冲浪时在网站上键入的数据会被第三方跟踪器收集。但是，你知道吗？第三方跟踪器甚至可在提交表单之前就获取你的数据。
怎么全面去衡量测试人员的工作效率，一直是比较头疼的问题，很多公司可能会以Bug的数量来作为考核点:
如何在python中实现基尼系数计算的两种方法，可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同，可以结合去看。
◆ 冷热分离 本文讲的第一个场景是冷热分离。简单来说，就是将常用的“热”数据和不常使用的“冷”数据分开存储。 本章要考虑的重点是锁的机制、批量处理以及失败重试的数据一致性问题。这部分内容在实际开发中的“陷阱”还是不少的。 首先介绍一下业务场景。 ◆ 1.1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化 这次项目优化的是一个邮件客服系统。它是一个SaaS（通过网络提供软件服务）系统，但是大客户只有两三家，最主要的客户是一家大型媒体集团。 这个系统的主要功能是这样的：它会对接客户的邮件服务器，自动收取发到几个
2023年5月12日，受北京市数字办公安全创新联合体委托，由自主可控新鲜事和爱分析联合撰写的《2023新一代数字办公白皮书》（以下简称《白皮书》）在“2023通明湖论坛 信创基础底座创新发展分论坛”上正式发布。
监听器用来监听及显示JMeter取样器测试结果，能够以树、表及图形形式显示测试结果，也可以以文件方式保存测试结果，JMeter测试结果文件格式多样，比如XML格式、CSV格式。默认情况下，测试结果将被存储为xml格式的文件，文件的后缀: ".jtl"。另外一种存储格式为CSV文件，该格式的好处就是效率更高，但存储的信息不如xml格式详细。
在众多攻击手法中，钓鱼攻击凭借其“成本低、范围广、高隐蔽”的特点被广泛运用，针对企业的钓鱼攻击也不在少数。HVV期间，钓鱼实战手法可能花样百出，比如在群内分享网安学习资料、利用企业邮箱发送内部邮件。 在诸如此类场景下可以有何检测防御措施？在钓鱼实战中，可以有哪些策略有效检验员工的安全意识？ A1： 验证意识最好的办法，就是内部发起钓鱼，而且结合公司内部互动效果更好。 A2： 内部钓鱼我们一直有做，内容就是最常见的IT提醒你账号异常要登录OA修改，然后模仿OA首页弄一个钓鱼页面收集密码，根据我们近几次的数据
单元测试是测试的等级，其中个别单元/组件（称为单元）的最小部分被测试以确定它们是否适合使用。
近日，邮件安全公司Egress发布的《2023年网络钓鱼威胁趋势报告》对迄今为止的流行网络钓鱼趋势进行了分析。报告回顾了今年最常见的钓鱼主题，并预测了接下来的发展趋势，同时研究了网络犯罪分子用于绕过边界防御机制的流行混淆技术，以及聊天机器人对网络钓鱼威胁的影响。
【新智元导读】谷歌官方推出“文本分类”指南教程。为了最大限度地简化选择文本分类模型的过程，谷歌在进行大约450K的文本分类实验后，总结出一个通用的“模型选择算法”，并附上一个完整的流程图，非常实用。
Kafka是基于partition的模型，在消费的时候，消费者会和kafka建立一个绑定的关系。假设有一个topic有3个partition：P1,P2,P3,同时有一个消费group对应有3个消费者:C1，C2，C3，则消费会建立一个P1-C1,P2-C2,P3-C3的关系。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 电商网站后台九大功能模块详解 随着电子商务的发展，网上购物正在趋于一种时尚，电子商务网站也逐渐成为企业顺应潮流的标配。大多数人知道可能在电子商务网站前
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。简单地说，Kafka就相比是一个邮箱，生产者是发送邮件的人，消费者是接收邮件的人，Kafka就是用来存东西的，只不过它提供了一些处理邮件的机制。
可是，你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法，以及他们的特征、优缺点吗？比如说，你可以快速地回答下面的问题么:
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