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谷歌开源了其差异隐私平台

谷歌开源了其差异隐私平台,此前该技术已经用于谷歌内部应用,例如出行软件 Project Fi 中可以了解一天中的业务繁忙程度、特定餐厅的菜肴在 Google 地图中的受欢迎程度等。 差异 - 隐私数据分析是一种原则性方法,它使组织能够从大多数数据中学习,同时确保这些结果不允许被区分或重新识别任何个人的数据。一方面是获得数据中的价值,另一方面是保证强大的数据安全性。而所谓的差异化,举个例子,如果你是一名健康研究员,可能希望比较患者在不同医院入院的平均时间,这样可以确定是否存在护理差异。 此开源版本目前提供了以下主要特性: 统计功能:此版本支持最常见的数据科学操作。开发人员可以使用该库计算总和、平均值、中位数和百分位数等。 严格的测试:除了广泛的测试套件,还包括一个可扩展的“随机差异隐私模型检查器库”,以帮助避免错误。 模块化:以库的形式存在,可以扩展到其它功能,如附加机制、聚合功能或隐私预算管理。 查看项目: https://www.oschina.net/p/differential-privacy 详情查看公告: https://developers.googleblog.com/2...

每日一博 | 基于 XXL-JOB 和钉钉机器人构建系统监控

概述   线上系统挂了,服务异常了,响应超时了;系统运行结果不符合预期。。。   用户被影响,甲方爸爸不开心,后果很严重。<br>   从某种意义上讲,“在用户遇到问题之前把问题解决,问题也就不算问题了”。   文章概要:线上环境痛点》解决方案》想象空间。 1、痛点   以下痛点是本公司实践中遇到的痛点,痛点或许不具备通用性,但思路却可以借鉴。 1.1、在服务发布时,我们经常会遇到如下的问题 服务刚发布,是否部署成功; 服务刚发布,版本是否正确(实例运行版本是否是我想要部署的版本); 服务刚发布,文件是否缺失;   如果服务实例较少,挨个上服务器检测,也是可行的,但目前稍微有点用户的系统,都是多实例部署,一个机房动辄几十上百个实例,挨个上服务器费时费力。   事实上,如果CI & CD 给力,以上问题都将不再是问题。 1.2、在服务发布后,也会有如下问题 服务是否可用; 单个服务可用,但系统链路是否畅通呢; 同一个机房不同实例代码是否一致(人工疏忽、运维系统 等问题导致不一致);   此外,我们公司还涉及本地化部署(将公司系统打包部署到其他公司),本地化部署一段时间...

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