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谷歌发布勒索软件TOP10清单

近日，谷歌发布一份报告，仔细研究了过去一年半上传到其VirusTotal服务的超过8000万个勒索软件样本，通过对这些来自全球140个不同国家/地区的勒索软件分析发现，自2020年1月以来至少有130个不同的勒索软件系列处于活动状态。勒索软件攻击事件较活跃的十个国家和地区在对约100万个经过双重检查、较小的、有代表性的勒索软件样本进行更深入分析时，谷歌发现Gandcrab勒索软件即服务(RaaS)在最常见的勒索软件图表中占据榜首，这主要归功于其2020年初的活动激增。谷歌报告指出，GandCrab在2020年第一季度出现了一个非同寻常的峰值，之后急剧下降。目前，它仍然活跃，但其在新鲜样本数量方面与之前相比，不在一个数量级上。以下为2020~2021上半年较活跃的10个勒索软件：在2020~2021上半年活跃的10个勒索软件中，处于第二位的Babuk尤其值得关注。谷歌报告指出，这是由于Babuk勒索软件家族在2021年初发起了勒索软件行动，并且今年在7月份其活跃度达到顶峰。除了排名前十的勒索软件组外，谷歌报告警告说，还有大约100个不那么流行的勒索软件保持着活跃;勒索软件通常不会利用漏洞来破坏组织的防御，只有5%的检查样本包含漏洞利用。谷歌报告认为这有一定合理性，因为勒索软件样本通常是使用社会工程和/或通过dropper(投放恶意软件的小程序)部署。在勒索软件分发方面，攻击者似乎不需要利用漏洞就可实现攻击。话虽如此，企业也最好不要放松对IT系统最新漏洞的及时修补。【本文是51CTO专栏作者“安全牛”的原创文章，转载请通过安全牛（微信公众号id:gooann-sectv）获取授权】戳这里，看该作者更多好文

2021-10-20

CVPR 2018 最具创意论文 TOP10

每年计算机视觉与模式识别会议（CVPR）都会带来杰出而有趣的研究，今年在美国盐湖城举办的CVPR 2018也不例外。CVPR 2018上许多论文提出了全新的深度神经网络在视觉上的应用，它们可能不是最根本的、具有突破性的工作，但它们非常有趣，从新的角度为人们提供了创造性和启发性的想法，而且有些想法很酷！下面是笔者认为的CVPR 2018中最酷的10篇论文，让我们来看看吧！ Super SloMo：视频插值中多幅中间帧的高质量估计论文地址： https://arxiv.org/abs/1712.00080 你有想过用超级慢动作拍摄一些超级酷的东西吗？不妨看看英伟达（Nvdia）的 Super SloMo 吧！他们的卷积神经网络估计出视频中间帧，并且能够将标准的 30fps 的视频转换为看上去惊人的 240fps 下的慢动作！模型估计帧间光流，使用该模型还可以不影响画质地插入视频帧，从而慢镜头看上去也是清晰的。 WISPE：数码相机弱监督照片增强器论文地址： http://www.vision.ee.ethz.ch/~ihnatova/wespe.html 真是机智啊！他们训练生成对抗网络（GAN）来自动美化照片。最酷的部分是它是弱监督的，你不需要输入-输出图像对！你训练的网络需要的是一组“好看”的图像（对于输出的标注图像）和一组你想要增强的“难看”的图像（对于输入图像）。然后，对 GAN 进行训练以产生输入图像的美化后的版本，通常极大地增强图像的颜色和对比度。它是快速并且容易使用的，因为你不需要精确的图像对，最后你会得到一个“通用”的图像增强器。我也喜欢这种弱监督的方法。无监督的学习似乎相当遥远。但是对于计算机视觉中的许多子领域来说，弱监督似乎是一个有前途、有利可图的方向。谁在控制狗？根据视觉数据对狗的行为建模论文地址： https://arxiv.org/abs/1803.10827 这可能是有史以来最酷的研究论文名字！它的思路是尝试并建模狗的所行所想。作者在狗的四肢安装了大量的传感器来收集它的运动数据，也在其头部安装照相机来获取狗看世界的第一视角。使用了一组卷积神经网络特征提取器来提取从视频帧中得到的图像中的特征，然后这些特征就和传感器数据一起传到一组长短期记忆网络，来学习和预测狗的行为。这是一个很新颖且具有创造力的应用。这个任务独特的框架和实现，都让这篇文章值得一读！希望这篇文章可以给未来的研究激发创造力，不管是对我们采集数据的方式还是深度学习技术的应用。在笔记本上亲临球赛论文地址： https://arxiv.org/abs/1806.00890 在世界杯进行之际，这篇论文的发布可以获得最佳时机奖了！这真的是 CVPR 计算机视觉里比较酷的应用之一。简单地说，给定一个足球比赛视频能够输出比赛的三维动态重建，从而训练模型。这就意味着你可以使用增强现实技术在任何地方观看这场比赛！模型比较机智的地方在于不同类型信息的结合使用。使用视频比赛数据训练网络，根据这些数据可以非常轻易地提取三维网格。测试时，运动员的边界框、姿态和轨迹（在多帧之间）被提取来对其进行分割。这些三维分割可以简单地投影到任意空间（这样你就可以任意制作虚拟球场）实现增强现实的足球比赛观看！在我看来，使用合成数据来训练时很聪明的做法，同样也是很有趣的应用！ LayoutNet：从单幅彩色图像实现房间布局的三维建模论文地址： https://arxiv.org/abs/1803.08999 我们中大多数有都有过这样的想法：给某个东西拍张照片，然后在数字三维对其进行重建。这篇论文就是一个计算机视觉的应用，也正好是来实现这个想法的，尤其是对房间的三维重建。他们将全景图像作为输入来获得房间的整个视野，输出就是一个非常精确的三维重建的房间布局！这个模型有足够的能力来生成不同形状的房间，房间中可以包含许多不同的家居摆设。这个应用非常有趣，不用看大量计算机视觉研究员的工作，可以很好地阅读。 Polygon-RNN++ 分割数据集的高效交互标注论文地址： https://arxiv.org/abs/1803.09693 深度网络工作得如此好的一个主要原因是有大量和完全注释的数据集可供使用。然而，对于许多计算机视觉任务来说，这样的数据既耗时又昂贵。特别是分割数据需要图像中的每个像素的类标记。正如你所想象的…对于大数据集来说，这个过程可能永远持续下去！ Polygon-RNN++ 允许用户在图片中每个目标周围设置粗略的多边形，然后神经网络会自动生成分割标记。这篇论文很好地论述了这种方法，这种方法也可以在分割任务中创建快速、简单的标记。在时尚大片中创造胶囊衣柜论文地址： https://arxiv.org/abs/1712.02662 我今天应该穿什么呢？如果每天早上都有人或东西来回答这个问题而不需要你去想，那该有多好啊。如果想拥有这样的东西，来认识一下胶囊衣柜（Capsule Wardrobes）吧。这篇论文作者设计了一个模型，给定一个待选服装和饰品的清单，胶囊用最少的物品组成物品集，而这个集合可以提供最多的混搭配备。模型使用目标函数进行基本的训练，而目标函数的设计是用来获取视觉兼容性、多功能性和用户特定喜好的关键因素。使用胶囊衣柜，可以轻松地从你的衣橱里找到符合你品位的最佳搭配。利用综合数据训练深度网络：通过域随机化来弥补现实差距论文地址： https://arxiv.org/abs/1804.06516 这篇论文来自英伟达（ NVIDIA ）。它在使用合成数据来训练卷积神经网络（CNNs）上获得长足进步。它为 Unreal Engine 创建了一个插件，用于生成合成的训练数据。真正的关键是它们将训练数据的变量随机化，包括：对象的数量和类型干扰项的数量、类型、颜色和尺度感兴趣物体的纹理和背景照片虚拟摄影机相对于场景的位置摄像机相对于场景的角度点光源的数量和位置他们展示了一些大有前途的结果，证明了用合成数据进行预训练的有效性。这个结果是以前没有达到。如果你缺少一些重要资源，它可能会对如何生成和使用合成数据有所帮助。学习分割一切论文地址： https://arxiv.org/abs/1711.10370 最近几年，何凯明团队（早先在微软亚洲研究院，现在在 Facebook 人工智能研究实验室）进行了大量的计算机视觉研究。他们文章的厉害之处就在于将创新性与简洁性有效结合。 ResNets 和 Mask R-CNN 都不是最疯狂、最复杂的研究思路。它们都非常简单、易于实现，在实践中也非常有效。这一篇也是一样。学习分割一切是 Mask R-CNN 的扩展，使得神经网络在训练过程中不看见类也能进行分割！这对快速、低成本获取数据集标记十分有效。它可以获得不可见目标类强大的基准库分割，这对在野外部署分割神经网络是十分重要的，因为在那样的环境中，存在着大量的不可见目标类。整体看来，这是我们朝着如何思考最大限度利用深度神经网络模型正确方向走了一步。学习转换架构实现可扩展图像识别论文地址： https://arxiv.org/abs/1707.07012 最后但也重要的就是关于深度学习的未来的思考：神经架构搜索（NAS）。 NAS 背后的基本思想是取代手动设计网络架构，我们可以采用另外的神经网络来 “搜索”最好的模型结构。这个搜索基于回报函数，是很聪明的。回报函数对那些在验证数据集上表现良好的模型进行奖励。作者在文中展示了一个比手动设计更加精确的架构。这在未来是有很大发展空间的，尤其是特定应用的设计。因为我们只需要将全部精力放在设计好手动设计 NAS 算法，而不是为我们特定的应用设计特定的网络。一个良好设计大的 NAS 算法是足够灵活的，可以为任意特定任务找到好的网络。原文发布时间为：2018-07-18本文来自云栖社区合作伙伴“计算机视觉life”，了解相关信息可以关注“计算机视觉life”

2018-07-18

北美大数据玩家乐园Top10

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道：https://yq.aliyun.com/big-data 尽管硅谷仍是在全美寻找大数据工作的首选地区并且那里具有最高的平均工资水平，但它绝对不是唯一一个能够找到大数据工作的地区。Bernard Marr近日撰文The 10 best cities to find a big data job进行了总结。下为译文毫无疑问，硅谷和华盛顿一直以来都是人们寻找大数据工作的两大地点。原因显而易见，众多高科技创业公司带动着加州对大数据人才的需求，美国政府也是全球最大的科技型雇主。那么美国其他地区和城市的这种需求如何？难道其他地区不需要人来从事数据工作？事实根本不是我们所想的那样。根据Dice在线求职招聘网站发布的一项同比（2014年1月—2015年1月）调查显示，有10个在IT行业尤其在SMAC（social, mobile, analytics, and cloud）领域就业率上升最快的城市（地区）： 1. Raleigh, NC（罗利，北卡罗来纳州）虽然Raleigh进入大数据工作就业率前10城市的时间还不长，但它的大数据人才就业率同比上一年却有显著提升。医疗IT以及高科技研究正拉动着对大数据人才的需求，同时该地区也是思杰、思科、联想总部和其他知名企业的所在地。 2.Boston, MA（波士顿，马萨诸塞州） Boston云集了众多高校以及证券业、金融业和保险业的从业者。此次调查显示该地区证券软件工程师和证券软件开发人员就业率同期比较有极大提升。 3.Portland, OR（波特兰，俄勒冈州） Portland的科技行业已经取得了很大的发展，它为自己赢得了“硅林”称号。此外英特尔、惠普、赛富时和雅虎等所有这些大企业都在这。但事实上，它的就业率主要是被该地区创业热潮所带动起来的。这个地方与它的文化内涵被许多创业者和雇主所青睐。 4.San Diego, CA（圣地亚哥，加利福尼亚州）如果说Portland和Northern California这两个地方都不太合你的胃口，为什么不去San Diego？它的科技行业就业率在去年达到了9%，并且这些工作的平均工资排在了全国第9位。 5.Dallas, TX（达拉斯，德克萨斯州）纵观德克萨斯州2014年各地区的就业增长率，Dallas不出所料的脱颖而出。随着医疗及金融业带动其就业率上涨，它的科技行业也有了极高的市场占有率。 6.Denver, CO（丹佛，科罗拉多州） Denver正在成为移动应用开发的新兴热点城市。那里优美的天气和宜居的生活环境备受初创公司喜爱。同时，由于这座城市在全国平均薪水排行榜里位列第八，所以也受到了IT行业工作者的喜爱。 7.Hartford, CT（哈特福德，康涅狄格州） Hartford为较小的城市赢得了一分。该市去年的IT就业率同华盛顿地区一样高达14%。那里特别受保险和金融公司的欢迎，它靠近纽约具有极佳的地域优势，因此Aetna、MassMutual和 Cigna这些企业都聚集在了那里。 8.Atlanta, GA（亚特兰大，乔治亚州） Atlanta集中了世界五百强企业和大量的B2B服务型公司，这些企业和公司一起强劲的带动了大数据工作就业率的增长。去年Atlanta的IT行业就业率增长7%。 9.St. Louis, MO（圣路易斯，密苏里州）惊讶吗？St. Louis在医疗保健、生物技术和制药行业有着强大的大数据人才的需求，大学里也同样需要大数据人才。这些行业十分的需要数据分析师和数据科学学者。 10.Toronto, Canada（多伦多，加拿大）金融机构正在推动多伦多的大数据招聘热潮，特别是需要通过大数据来帮助他们开展业务以及了解他们的客户。可以看出那里是一个需求巨大的新兴市场。

2017-01-11

TIOBE 7 月榜单：Rust 跻身 Top10

TIOBE 公布了 2026年 7 月的编程语言排行榜。继在上月榜单中创下历史新高后，Rust 本月继续攀升，实现该语言历史上首次跻身 TIOBE 指数前十。 TIOBE CEOPaul Jansen点评称，Rust 的日益流行很大程度上归功于其对内存安全的重视，同时还能生成速度极快的代码。它被广泛认为是 C 和 C++ 的直接竞争对手，而这两种语言仍在努力应对显式内存管理的挑战，因此通常被认为安全性较低。尽管如此，C 和 C++ 社区仍在积极致力于提升各自语言的安全性。这些努力最终能否取得成效，时间会给出答案。此外，本月也正值 TIOBE 指数的 25 周年纪念。值得一提的是，如今排名前五的编程语言中有三种 —— C、C++ 和 Java 早在 25 年前就已跻身前列。Python 大约在十年前跻身前五，C# 则是在大约 15 年前进入前五的。在考量了用户反馈内容之后，TIOBE 还决定计划在下周推出了一项新的“Programming Language Flowchart”，帮助开发人员在掌握编程语言流行度的同时，根据具体用例选择最适合自己的语言。 TIOBE 7 月 TOP 20 编程语言 TOP 10 编程语言 TIOBE 指数走势（2002-2026）第 21-50 名编程语言排行第 51-100 名如下，由于它们之间的数值差异较小，仅以文本形式列出（按字母排序）： (Visual) FoxPro, ActionScript, Apex, Applescript, Awk, Bash, bc, BCPL, BlitzMax, Bourne shell, C shell, C++/CLI, CL (OS/400), Clojure, CoffeeScript, cT, ECMAScript, Elixir, Erlang, F#, FreeBASIC, GAMS, Groovy, Io, J, JScript, JScript.NET, Logo, MDX, MQL5, MS-DOS batch, OpenCL, PL/I, Q, Ring, RPG, S, Scheme, Solidity, SQR, Structured Text, Tcl, V, Vala/Genie, Wolfram, XBase++, Xojo, XPL, XSLT, Z shell TIOBE 编程社区指数（The TIOBE Programming Community index）是一个衡量编程语言受欢迎程度的指标，该指数每月更新一次。评判的依据来自世界范围内的工程师、课程和第三方供应商，包括流行的搜索引擎，如 Google、必应、雅虎、维基百科、亚马逊、YouTube 和百度都被用于指数计算。值得注意的是，TIOBE 指数并不代表编程语言的好坏或编写代码的多少。该指数可以用来检查你的编程技能是否还能跟上时代的步伐，或者在开始建立一个新的软件系统时，基于指数对采用何种编程语言做出决策。 TIOBE 指数的定义方式，以及详细榜单信息均可查看官网。

2026-07-07

时下最热开源大数据技术TOP10

文章讲的是时下最热开源大数据技术TOP10，眼下大数据成为最热技术，并且呈现爆炸式增长。全世界的新项目雨后春笋般的出现。

2017-08-31

Gartner：安全发展趋势预测top10

IT安全人员需要更好地应对已知风险、密切关注影子IT设备带来的价值，同时解决由物联网装置引入所带来的相应漏洞薄弱的内部代码、云环境下数据以及物联网将成为下一阶段攻击活动的主要对象。 IT 安全人员需要更好地应对已知风险、密切关注影子 IT 设备带来的价值,同时解决由物联网装置引入所带来的相应漏洞,Gartner 方面表示。作为一家咨询企业,Gartner 在今年年内着眼于五大关键性安全关注方向,并立足于此提出与之相关的威胁预测与安全建议。而这五大关注方向分别为威胁与漏洞管理、应用与数据安全、网络与移动安全、身份与访问管理外加物联网安全。Gartner 公司的分析结论由分析师 Earl Perkins 在最近的安全与风险管理峰会上正式公布。而其中最为重要的建议在于,努力避免破坏性后果式的安全管理策略已经无法为企业带来切实有效的保护。他同时建议称,安全人员应当根据可能影响到企业及其业务目标的已知风险进行网络与资源保护决策。相较于单纯扮演保护者的角色,如今他们应当将安全工作视为促进并保障业务成果的手段。下面来看各具体预测与建议内容: 威胁与漏洞管理预测:到 2020年,99%的漏洞利用行为都将每年至少出现一次,安全与 IT 专业人士必须对此做好心理准备。攻击者们越来越多地着眼于应用程序中的漏洞以及可利用配置失误,而企业必须采取快节奏方式修复这些漏洞。如果做不到这一点,那么系统受损与数据泄露将给其带来可怕的经济损失。预测:到 2020年,成功入侵企业的攻击活动中约有三分之一源自影子 IT。对于越来越多业务部门在不知会安全团队的情况下采用新技术的行为,安全人员必须加以关注,Perkins 指出。事实上,大多数此类新型技术还不够成熟,且其中包含有可被用于攻击活动的安全漏洞。应用与数据安全预测:到 2018年,对公有云内数据的保护需求将使得 20%企业开发出数据安全治理方案。数据安全治理工作将受到保险企业的大力推动,而尚不具备相当治理方案的企业在投保时将面临更为高昂的保费标准。预测:到 2020年,在采纳 DevOps 理念的企业中,将有 40%通过部署应用安全自测试、自诊断与自保护技术实现应用安全保护。 Perkins 在这里将运行时应用自保护(简称 RASP)这正在发展的技术方案视为解决应用内安全漏洞的重要手段,它也将为 DevOps 团队快速行动方针下可能带来的潜在问题找到解决办法。RASP 能够快速起效并准确地提供与实际漏洞相关的保护机制,他解释称。网络与移动安全预测:到 2020年,80%的云访问安全代理(简称 CASB)业务将包含网络防火墙、安全 Web 网关(简称 SWG)以及 Web 应用防火墙(简称 WAF)平台。传统网络安全产品——例如防火墙、SWG 以及 WAF——供应商希望帮助其客户保护 SaaS 应用,而 CASB 能够高效实现这项工作,他指出。企业客户应当根据自身应用部署评估是否有必要采用 CASB,同时考虑目前各传统技术供应商提供的对应报价。身份与访问管理预测:到 2019年,40%的身份即服务(简称 IDaaS)方案将取代内部 IAM 方案,远高于目前的 10%。 IDaaS 使用比例的提升意味着 IAM 基础设施的生存空间将逐渐被其挤占,而其它即服务类型方案的普及则将提升决策制定效果。越来越多的 Web 与移动应用产品将促使企业自发地由内部 IAM 转向 IDaaS,他表示。预测:到 2019年,在中等风险用例内,密码与令牌使用比例将降低 55%,其它新型识别技术将取而代之。随着生物识别准确度的提升与成本的不断下降,其已经成为验证体系中一大相当可行的选项。将用户特征与行为习惯分析加以结合,这项技术能够带来更为出色的验证成效,Perkins 解释称。物联网安全预测:从现在开始到 2018年,超过半数物联网设备制造商将由于薄弱的验证实践方案而无法保障产品安全。物联网设备目前在制造过程中仍然很少考虑到安全性需求,而且由于其存在于网络环境中,因此一旦出现恶意入侵,其很可能造成网络受损及数据泄露,Perkins 强调道。企业需要利用一套框架来检测各物联网设备类型的风险,并对其加以有效控制。预测:到 2020年,将有超过四分之一企业切实引入物联网方案,然而相关 IT 安全预算却只占总额中的 10%。由于安全专家无法确认物联网设备对于企业安全造成的具体影响,因此业务部门需要介入进入,立足于使用方式思考潜在风险。安全专家应当根据需要为物联网安全工作划拨整体安全预算的 5%到 10%比例,他指出。 ====================================分割线================================ 本文转自d1net（转载）

2017-07-06

TIOBE 7 月榜单：Rust 首次跻身 Top10

2026-07-07

数据科学 Top10 清单（工具、技术、应用……）

毫无疑问，数据科学是21世纪“最吸引人”的职业道路，由具有强烈求知欲和技术专长的人组成，他们能够从海量数据中挖掘出有价值的见解。这可以帮助企业通过提高生产力，挖掘洞见来更好地制定决策和获取利润来增加价值，仅举几例。数据科学家的成长之路充满曲折，但在其中不断会塑造你。然而，真正塑造你的不是这些曲折，而是你如何面对这些挫折。在开始一段旅程之前，或者在成为一名成功的数据科学家的旅程中，通过预先了解正确的工具，可以避免或减少许多棘手的问题。本文为您提供了所需的关键信息，这样您就可以有效地利用时间，灵活地探索数据科学的职业道路，帮助您找到穿越数据科学迷宫的方法。数据科学十大网站 Analytics Vidhya Kaggle Coursera Udacity Datacamp EdX Udemy KDNuggets R-bloggers Khan Academy 数据科学十大技能概率和统计线性代数 Python编程 R语言 SQL编程 Tableau/Power BI AWS/Azure Spark Excel DevOps 数据科学十大算法线性回归算法逻辑回归算法 K均值聚类 PCA主成分分析法支持向量机决策树随机森林梯度提升机贝叶斯分类器人工神经网络数据科学十类角色数据科学家决策者分析师 ETL工程师机器学习工程师数据工程师数据分析经理 Tableau开发者研究员 BI分析师 LinkedIn上最值得关注的10位数据科学专家 Bernard Marr DJ Patil Francesca Lazzeri, PhD Carla Gentry Dennis R. Mortensen Andrew Ng Gregory Piatetsky-Shapiro Tom Davenport Randy Lao ️ NABIH IBRAHIM BAWAZIR 用于数据科学的十大Python库 Pandas Numpy Scikit-Learn Keras PyTorch LightGBM Matplotlib SciPy Theano TensorFlow 数据科学十大行业科技金融零售电信健康&制药生产制造汽车工业网络安全能源公共事业在LinkedIn上关注的十大数据科学相关标签，也可以用于发布吸引人的帖子 #innovation 创新 #technology 科技 #bigdata 大数据 #businessintelligence 商业智能 #analytics 分析学 #datamining 数据挖掘 #data 数据 #artificialintelligence 人工智能 #machinelearning 机器学习 #datascience 数据科学 LinkedIn上最值得加入的10个数据科学小组 Big Data and Analytics Advanced Analytics and Data Science Big Data, Analytics, Business Intelligence & Visualization Experts Community Data Science, Big Data, Machine Learning, Artificial Intelligence Professionals | DataScience.US Data Mining, Statistics, Big Data, Data Visualization, and Data Science Research Methods and Data Science Big Data, Analytics, IoT (Internet of Things) & Blockchain Big Data|Artificial Intelligence|Machine Learning|Predictive Analytics|Data Mining|Data Science IBM Big Data and Analytics Advanced Analytics, Predictive Modeling & Statistical Analyses Professionals Group 数据科学项目的十大免费数据源 Kaggle UCI Machine Learning Repository Google Custom Dataset Search gov Reddit Quandl VisualData GitHub world Google Cloud Public Datasets 最后祝你在想要成为顶尖的数据科学专家的旅途中好运。没有什么是不可能的，相信它! 本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。

2020-09-03

2016年2季度爆文精选 TOP10

（1）神作：深入浅出傅里叶变换傅里叶分析不仅仅是一个数学工具，更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。详情请点击图片即可（2）关于数学的恐怖故事：从前有棵树,叫高数,树上挂了很多人很久很久以前，在拉格朗日照耀下，有几座城：分别是常微分方城和偏微分方城这两座兄弟城，还有数理方程、随机过城。从这几座城里流出了几条溪，比较著名的有：柯溪、数学分溪、泛函分溪、回归分溪、时间序列分溪等。其中某几条溪和支流汇聚在一起，形成了解析几河、微分几河、黎曼几河三条大河。详情请点击图片即可（3）机器学习算法一览（附python和R代码）本文让有志于从事数据科学和机器学习的诸位在学习算法的路上少走些路。文章中举例一些机器学习的问题，你们也可以在思考解决这些问题的过程中得到启发。我也会写下对于各种机器学习算法的一些个人理解，并且提供R和Python

2017-05-01

CWE4.6标准中加入 OWASP 2021 TOP10

摘要：新发布的CWE4.6标准，加入了OWASP 2021 TOP10的视图。本文分享自华为云社区《CWE 4.6 和 OWAPS TOP10(2021)》，作者： Uncle_Tom。 1.

2021-11-25

【2018展望Top10】GAN应用落地，NLP急需突破

人工智能最近三年发展如火如荼，学术界、工业界、投资界各方一起发力，硬件、算法与数据共同发展，不仅仅是大型互联网公司，包括大量创业公司以及传统行业的公司都开始涉足人工智能。 2017年人工智能行业延续了2016年蓬勃发展的势头，那么在过去的一年里AI行业从技术发展角度有哪些重要进展？未来又有哪些发展趋势？本文从大家比较关注的若干领域作为代表，来归纳AI领域一些方向的重要技术进展。从AlphaGo Zero到Alpha Zero：迈向通用人工智能的关键一步 DeepMind携深度增强学习利器总是能够给人带来震撼性的技术创新，2016年横空出世的AlphaGo彻底粉碎了普遍存在的“围棋领域机器无法战败人类最强手”的执念，但是毕竟李世石还是赢了一局，不少人对于人类翻盘大逆转还是抱有希望，紧接着Master通过60连胜诸多顶尖围棋高手彻底浇灭了

2018-01-07

HelloGitHub 最受欢迎的开源项目 Top10（2022年）

HelloGitHub 月刊》最受欢迎的 10 个开源项目，为了尽量涵盖较多的类别，就从 C++、Python、Java、JavaScript、Go、C#、C、Rust、CSS 每个类别挑选一个组成了 Top10

2023-01-05

过去十年数据泄露巨额罚款TOP10

因此，当我们观摩下面这个数据泄露罚款 TOP10 榜单时，应当清楚这些罚款金额只是企业数据泄露总体成本的一小部分。

2019-12-24

2017年8月开发语言TOP10，JAVA老三。

上图是国外一家专业杂志IEEE Spectrum给出的专业的语言流行度的趋势报告。 Python已经爬到第一，比去年第4名上升了三个档次。C#重新进入了前五，去年是R语言。Ruby已经跌出了前10，到了12的样子。Google的语言和苹果的Swift语言进入前9、10的名次。很多人说Java到底应不应该学，或者Java快被淘汰的言论，下面来看看在找工作方式的排行是怎么样的。可以看出Java在找工作方面还是很牛逼的，排首位，从各大招聘网站来看Java的工作还是很吃香的，Java人才是最热招的。所以，不要担心Java是否淘汰的问题，不说太远的时间，至少现在的十几二十年是不会的。所以安心撸代码吧，何况语言都是通用的。

2017-08-12

我们月刊最受欢迎的开源项目 Top10（2020 年）

为了尽量涵盖较多的类别，从 C++、C、Python、Java、机器学习、JavaScript、Go、C#、CSS 每个类别仅挑选一个，组成 Top10 开源项目。

2021-01-04

阿里技术 2019 年度热文 Top10 出炉，你错过哪些？

今天，我们就来盘点2019年大家最爱的文章Top10(非新闻信息类，仅以阅读量为参考指标)，看看你记住了多少？ Top 10 Go语言出现后，Java还是最佳选择吗？

2019-12-30

华为自研SSD揭秘：国内唯一杀入全球TOP10！

【大咖・来了第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》中国企业在存储领域里一直没有太多的话语权，随着这两年存储类产品价格的下降以及国际贸易的影响，使得国内的存储厂商有了弯道超车的机会，不过所有科技产品都有各自的生命周期，从艰难的研发初创到量产走向市场，总有一段很长的路要走，这其中 SSD 固态硬盘也不例外。我们都知道华为有自研的麒麟、凌霄等各种处理器芯片，但是你知道华为自研的 SSD 固态硬盘吗？由于仅限企业级应用，华为自研 SSD 非常低调，很多人根本不晓得华为还有这一套，其实牛着呢。今天，华为中国官微特意制作了一张图解，详细回顾了华为自研 SSD 的历史变革，以及超高的质量和可靠性。早在 2005 年，华为就启动了 SSD 的预研，此前开始研发 PCIe SSD，是业内最早投入的公司之一。此后，华为自研 SSD 以基本上每两年一代的速度大踏步前进。 2007 年，华为正式发布了***代自研 SSD，型号为 ES2000，而且是全球首发 PCIe SSD，2009 年、2011 年又先后发布了第二代 ES2000 v2、第三代 ES 2000 v3。 2012 年，华为自研 SSD 升级为全新的第四代，型号 ES3000，采用 25nm MLC 闪存，容量 800GB-2.4TB，持续读取 3.2GB/s，随机读取 760K IOPS，是当时业界最快的 PCIe SSD。 2014 年的第五代ES3000 v2升级为 19nm MLC 闪存，容量更丰富，600GB-3.2TB。 2016 年的第六代ES3000 v3加入支持 NVMe 技术、SAS 接口，闪存更新为 15nm 3D MLC，容量 800GB-6.4TB，持续读取 3.2GB/s、随机读取 800K IOPS，是业界最快的 NVMe SSD。 2018 年发布的第七代 ES3000 v5 是***产品，主控是海思自主设计开发的第四代 ASIC，搭配 3D TLC 闪存，容量 800GB-16TB，持续读取、随机读取分别来到 3.5GB/s、825K IOPS，并支持智能 QoS、多流、原子写特性。华为预计在今年晚些时候到年推出第八代产品，型号 ES3000 v6，***导入 PCIe 4.0，并采用 QLC 闪存，容量更大。 PCIe 4.0 的时代，用户可以通过更少的通道数达到更强的性能，而随着显卡和游戏、电影技术的进步，PCIe 3.0 的带宽迟早是可以完全吃满的，所以 PCIe 4.0 是未来，华为实时跟进新技术的发展以此推动整个存储行业的发展，相信未来会越走越好，最终实现真正的科技自强，自主创新，让我们不再受制于任何人。为确保 SSD 数据的高可靠性，华为设有专门的可靠性、长期稳定性实验室“华为 SSD 研发验证实验室”，部署了 1500 多台服务器、存储阵列，8000 多块测试样本，5 万条用例，7×24 小时验证。同时，华为还有积累了几十年的 SSD 寿命、可靠性专业测试平台，采用业界最严格测试标准，UBER (误码率)、MTBF (平均故障间隔时间)都是业界***水平。特别是在高温下，华为 SSD 可靠性优势更加凸显，65℃时运行 2001 个小时，采用业界常用的高温加速法、阿伦纽斯模型加速模型进行计算，置信度 90％，MTBF 长达 250 万小时。根据权威市调机构 Gartner 发布的 2017-2018 年度全球企业级 SSD 厂商排名，华为连续两年高居第七名，是唯一入选 ***0 的国内厂商。说到 PCIe 4.0 SSD，台北电脑展上，多家厂商都进行了展示，绝大部分基于群联 E16 主控，容量普遍在 512GB、1TB、2TB，其中技嘉的已经正式发布，但一直没有价格方面的消息。现在，法国电商披露了海盗船 PCIe 4.0 MP600 的价格(含税)，分别为1TB 249 欧元(￥1925)、2TB 449 欧元(￥3470)。对比在售的海盗船旗舰 SSD MP510，当地价格分别为 1TB 160 欧元、2TB 320 欧元，PCIe 4.0 新一代贵了 40-55％。海盗船 MP600 基于群联 E16 主控，标称持续读写速度*** 4950MB/s、4250MB/s，属于上等，同时搭配的散热片也不算太夸张。原生支持 PCIe 4.0 的锐龙 3000 桌面处理器、RX 5700 系列显卡和 X570 主板都将在 7 月 7 日上市，PCIe 4.0 SSD 也会在近期陆续登场。另外，SK 海力士推出了新一代企业级 SSD 硬盘，不过官方并没有公布 SSD 硬盘的名称，只知道是 NVMe 标准的，基于 72 层堆栈的 3D TLC 闪存，M.2 版容量*** 4TB，U.2 容量可达 8TB。性能方面，SK 海力士表示新一代企业级硬盘的连续速度可达 3200MB/s，随机性能可达 160K IOPS。与 2018 年 FMS 展会上推出的 72 层堆栈闪存硬盘相比，新一代企业级 SSD 的顺序读写性能提升 30%，随机写入提升了 70%，同时支持读取敏感型及混合型应用，包括数据中心、AI、ML 机器学习及 VDI 虚拟桌面架构等。值得一提的是，SK 海力士的新一代企业级 SSD 具备极低的功耗，正常应用低于 14W，这在企业级 SSD 中是很低的水平了。此外，SK 海力士还表示将在今年底推出容量更大的企业级 SSD 硬盘，闪存会从目前的 72 层堆栈升级到 96 层堆栈，容量将达到 16TB，预计明年正式量产。 ***，京东电脑数码公布了 618 ***战报，统计时间为 6 月 1 日-18 日，涵盖笔记本、显卡、主板、相机等众多电脑数码品类。从战报来看，联想成为笔记本品类的***赢家，在笔记本成交额、轻薄本成交额、游戏本成交额 TOP5 品牌中均拿下***。平板电脑成交额方面，苹果、华为、微软、荣耀、小米位列前五；台式机成交额 TOP5 品牌分别为：联想、戴尔、惠普、雷神、AOC。此外，电竞显示器成交额 TOP5 品牌分别为：华硕、三星、AOC、飞利浦、宏�；主板成交额 TOP5 品牌：华硕、微星、技嘉、华擎和玩家国度。显卡成交额方面，七彩虹拿下头名，此外入榜 TOP5 品牌的还有华硕、微星、技嘉、索泰。而 SSD 成交额 TOP 品牌分别为三星、海康威视、Crucial、金士顿、HP。键盘成交额 TOP5 品牌：罗技、雷柏、罗技（G）、iKBC、CHERRY。电源成交额 TOP5 品牌：酷冷***、航嘉、安钛克、长城、海韵。

2019-06-21

2017年度NLP领域论文TOP10（附链接）

论文 | Attention Is All You Need 链接 | https://www.paperweekly.site/papers/224 源码 | https://github.com/Kyubyong/transformer 大道至简，Google Brain 在本文中提出了一个新型的简化网络架构—Transformer，完全基于注意力机制，完全避免了循环和卷积，完全可并行。本文可以说是 Google 继 Highway Network 等新型神经网络之后，在神经网络模块化的又一尝试。扩展阅读： Attention is All You Need | 每周一起读（http://mp.weixin.qq.com/s/J-anyCuwLd5UYjTsUFNT1g）一文读懂「Attention is All You Need

2018-02-11

全球Top10物联网公司的技术和理念是什么？

通过了解全球Top10物联网公司入局的背景、拥有的技术和产品以及推行的理念能给我们带来什么启发？

2017-07-04

10万人都在用的 Top10 skills，我帮你试了！

skills.sh 是 Vercel 做的 Agent Skills 开放生态导航站——你可以理解成"AI 技能的 App Store"。

2026-07-20

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Nacos

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。