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Red Hat 敦促英特尔处理器用户尽快打上 ZombieLoad v2 安全补丁

外媒 Softpedia 报道称,红帽(RedHat)昨日向外界通报了影响英特尔 CPU 微体系架构的一系列新安全漏洞,不过它们已经在新版 Linux 内核中得到了修补,建议受影响的客户尽快更新。 据悉,这三个漏洞分别为 CVE-2018-12207(页面大小变更的机器检查错误)、CVE-2019-11135(TSX 异步中止)、以及 CVE-2019-0155 和 CVE-2019-0154(i915 显示驱动相关的漏洞)。 (题图 viaSoftpedia) 红帽安全团队将这些漏洞标记为重要、认为它们会对安全造成一定的影响。若被攻击者得逞,系统将向其敞开对敏感数据的读取权限,波及所有受支持的红帽企业版(RedHat Enterprise)Linux 操作系统。 Red Hat 意识到了一个微体系结构(硬件)实施漏洞,问题可能导致无特权的本地攻击者绕过常规的系统安全机制,引发系统范围内的拒绝服务等状况。 目前仅知漏洞会影响英特尔公司的处理器,但因缺陷存在于硬件层面,因此需要实施内核级的修复更新。此问题会影响 Red Hat Enterprise Linux 8 和更早的所有发行版。 ...

KTV歌曲推荐-深入浅出协同过滤

前言 推荐算法有很多,最基础的就是协同过滤,前段时间对KTV数据比较感兴趣,大家去唱歌也只是唱熟悉的歌,那是不是有办法给大家一些建议拓展一下唱歌的宽度呢。KTV推荐可能要考虑很多因素,比如唱歌者的音域,年龄,地区,喜好,等等。第一版算法暂时只从item base的角度出发去给用户推荐。由于是个人兴趣,所以没有模型反馈迭代的过程,有兴趣的可以自己实现。 协同过滤算法 协同过滤又叫行为相似召回,其实就是基于共现的一种相似度计算。 Item Base的协同过滤算法有几个关键概念: 相似度计算 相似度计算有很多种:共现相似度,欧几里得距离,皮尔逊相关系数,等等这里使用的是共现相似度,公式如下: 其中N(i)为喜欢i歌曲的用户数,同样N(j)为喜欢j歌曲的用户数,分子为同时喜欢i,j的用户数。该公式为改良公式,分子中加入了N(j)对相似度进行惩罚。这里不细讲。 ItemBase和UserBase UserBase 寻找兴趣相似的用户,然后将偏好相同的用户的歌曲推荐给被推荐用户,表中发现A和C用户都喜欢i和k歌曲所以两个用户相似,所以将C用户的歌曲l推荐给A用户。如果用共现的方式去表述就是。这里细...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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