Mozilla Firefox 72 Nightly 在默认情况下阻止指纹脚本
目前,Mozilla 已在 Firefox 72 Nightly 的增强跟踪保护的标准模式中启用了“指纹识别器”选项,默认情况下启用了标准内容阻止模式,当用户上网时,将受到保护,使其免受指纹脚本的攻击。Firefox 72 计划于 2020 年 1 月 7 日发布。
当前具有标准模式的 Firefox 70 稳定版可阻止社交媒体跟踪器,跨站点跟踪 cookie,默认情况下跟踪私有窗口中的内容和 Cryptominer。
有些网站可以根据用户的系统配置,屏幕分辨率,使用的浏览器,安装的字体为其构图,这称为指纹识别,当用户选择“严格”或在自定义模式下启用“指纹识别器”时,Firefox 可以使用“增强的跟踪保护”来防御此类脚本。
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每日一博 | 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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高手问答第 236 期 —— 如何让微服务真正落地?
以往的软件应用都是单块应用,随着用户和流量增加,单块应用无法支持,而且复杂的单块应用也难以维护、难以测试。微服务架构希望把服务拆分打包装进容器来解决这些问题,然而大家发现微服务的运维工作量不是简单地按照服务的数量线性增加,而是按照服务数量的平方增加。可想而知,如果不想办法降低运维成本,微服务就成了不切实际的空中楼阁。那么如何让微服务真正落地呢?今天我们就来聊聊这个话题。 OSCHINA 本期高手问答(11 月 26日 - 12月 03日)将围绕「微服务运维」展开讨论,问答范围可包括但不限于:DevOps 到底是什么;实施 DevOps 所面临的挑战;DevOps 与微服务的关系等等。有其他相关的问题,也欢迎提问。为此,我们邀请到了畅销书《微服务运维实战》的译者汪欣@太空行走 老师。 嘉宾简介 汪欣,《微服务运维实践》译者。吉林大学计算机专业,有二十年的软件开发经验,多年担任知名外企系统架构师。熟悉软件开发流程,项目管理和架构设计。 为了鼓励踊跃提问,华中科技大学出版社会在问答结束后从提问者中抽取5名幸运会员赠予《微服务运维实战(第二卷)》一书。 购书地址:http://mrw.so/5...
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