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搜索[水平可扩展]，共10015篇文章

Python 重要性水平与错报汇总评价

计划阶段要定三个数：财务报表整体重要性（基准 × 百分比）、实际执行重要性（整体重要性的 50%–75%）、明显微小错报临界值（整体的 3%–5%）。完成阶段要汇总已识别错报并与重要性比较，决定是否要求更正、是否影响审计意见。用 Python 一次算出三档并完成错报评价。

2026-08-29

量子纠缠纯化效率提高6000多倍远超国际水平

来自中国科大的消息显示，近日，中国科大郭光灿院士团队李传锋、柳必恒研究组与南京邮电大学盛宇波等人合作，利用高品质的超纠缠源，首次实现了11公里的远距离量子纠缠纯化，纯化效率比此前国际最好水平提升了6000

2021-01-14

威胁管理框架通常用于评估和管理您为了检测和响应网络威胁所采取的一切措施。该框架涵盖人员、流程和技术，而若要实现高效的威胁管理，所有这三者应达到无缝协作。当然，这一点说起来容易做起来难。如果仅从威胁管理的技术层面来看，显然会发现很多东西。这反映了网络安全的总体情况：组织平均使用多达 10 个不同提供商的 25 至 49 种不同的工具。这种情况带来了额外的复杂性，而且导致一些组织已采取工具合理化措施，以便更好地了解他们从每种工具中实现的优势、工具之间可能存在的重叠之处以及可能存在的差距。不过，即使执行了这类操练，采取更少或更多不同的单点解决方案也并非最佳之选。高效威胁管理的挑战太多不可执行的威胁情报威胁情报本身与令威胁情报在组织范围内可执行的因素之间存在脱节。在当今威胁订阅源非常丰富的情况下，收集威胁情报并不是问题所在，不过威胁的数量却令安全分析人员难以确定需要优先处理的关注事项。我最近与某位安全主管的对话很好地总结了这一挑战。他说，他们组织采取的一项重大举措是实施“托管威胁情报”，具体来说就是向团队提供经过优先排序的威胁情报，而不是提供所有可用的威胁情报。在去中心化的分布式数据中寻找洞察力 Forrester Consulting 于 2019 年受 IBM 委托进行的调研结果显示：随着安全和 IT 工具数量的增加，数据量及其位置的数量也随之增加。大多数组织已经开始使用内部解决方案和多云部署，即使他们可能尚未意识到这一点。此外，数据本身要么不统一，要么不可预测。因此，如果分析人员或威胁捕获人员需要在组织环境中查找某种类型的威胁指示器，就会难以跨孤立的数据源进行搜索，而且这个过程非常耗时。此外，随着每个新数据源的添加，只会增加集成成本和复杂性。过去，组织一直希望通过集中式数据湖来解决这一问题，但是随着数据量、成本和准确性要求的不断提高，尤其是在多云和端点平台之中，这种方法所能实现的成功变得非常有限。缺乏熟练的资源来管理威胁数量如今，缺乏熟练的网络安全分析人员已经不再是什么秘密了，而且每个企业都在从同一个人才库中挖掘人才。此外，从分析人员到首席信息安全官 (CISO)，即便所有安全专业人员承受着巨大压力，也无济于事。负责威胁管理及优先排序的人员数量与事件响应人员数量之间的脱节，导致组织无法达到他们对自身威胁计划的预期。本质上，这些挑战中的每一个都与某种脱节有关：威胁情报与组织脱节，数据分散在不同的工具和孤岛之中，并且工作所需资源的供需不匹配。转变为互联式威胁管理方法我们需要一种不同的威胁管理方法，而不是在没有人员能够高效使用威胁订阅源或工具的情况下，继续添加更多威胁订阅源或其他工具。转换为更具互联性的方法的方式之一是着重于一对多集成，而不是增减单个工具。使用能够最大限度利用现有安全解决方案和数据源的功能，有助于组织以多种方式推进其威胁管理计划。通过量身定制的威胁情报提升识别效率如果威胁情报源与您组织的相关信息（例如所属行业、地理位置）相关联，则可以根据它们与业务的相关性自动对其进行优先排序。如此便可减少分析人员需要评估的情报数量。此外，通过与现有环境的关联，您可以更快、更轻松地查看组织中是否确实存在某个相关威胁，以及是否需要进行更多调查或立即做出响应。通过合并的搜过功能来改善可视性、缩短响应时间如果搜索功能可以位于所有安全工具和数据源之上并与之连接，则安全运营中心 (SOC) 的分析人员便无需深度探索每个工具和数据源来寻找感染指标 (IoC)。互联在这里很关键，因为将所有数据迁移到单个位置会带来成本和复杂性。通过连接数据而不必移动数据，安全分析人员便可在调查威胁时节省时间、获得可视性并提高效率。通过嵌入式自动化释放分析人员的精力，使其投入到更高价值的任务如果将自动化功能嵌入到您的安全功能中，则可以帮助安全分析人员免于执行手动、重复任务，进而使其可以专注于更高价值的责任，例如主动威胁捕获。此外，借助既与其他安全工具相连又与更广泛的 IT 工具相连的自动化，可以帮助企业改善和加快事件响应流程并编排整个企业的行动。互联式威胁管理方法可以帮助组织实施更有效的计划。借助 IBM Cloud Pak for Security，我们可以实现数据和工作流的互联，更轻松地实现互联式威胁管理。点击了解更多IBM安全观【责任编辑：贺鑫 TEL：（010）68476606】

2020-11-17

OpenCV的+安卓+号牌识别(OpenCV + Android + 图像水平矫正)

/** * 价签矫正 */ public void getContouresPic (Bitmap source) { Mat imageSobleOutThreshold = new Mat(); Mat gray = new Mat(); Utils.bitmapToMat(source, imageSobleOutThreshold); Imgproc.cvtColor(imageSobleOutThreshold, imageSobleOutThreshold, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); Imgproc.threshold(imageSobleOutThreshold, gray, 125, 225, Imgproc.THRESH_BINARY);//maxVal就是控制黑白反转的,0是黑 //Utils.matToBitmap(gray, source); ArrayList<RotatedRect> rects = new ArrayList<RotatedRect>(); ArrayList<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>(); Imgproc.findContours(gray, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_NONE); for(int i=0;i<contours.size();i++){ Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(i)); if (rect.width > 500 && rect.width/rect.height == 1) { MatOfPoint2f mp2f = new MatOfPoint2f(contours.get(i).toArray()); RotatedRect mr = Imgproc.minAreaRect(mp2f); double area = Math.abs(Imgproc.contourArea(mp2f)); double angle = mr.angle+90; Mat ratationedImg = new Mat(gray.rows(), gray.cols(), CvType.CV_8UC3); ratationedImg.setTo(new Scalar(0, 0, 0)); Point center = mr.center;//中心点 Mat m2 = Imgproc.getRotationMatrix2D(center, angle, 1); Imgproc.warpAffine(imageSobleOutThreshold, ratationedImg, m2, imageSobleOutThreshold.size(), 1, 0, new Scalar(0) );//仿射变换 Utils.matToBitmap(ratationedImg, source); File file = new File(Environment.getExternalStorageDirectory()+"/AiLingGong/", "ll"+System.currentTimeMillis()+".jpg"); try { FileOutputStream out = new FileOutputStream(file); source.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, out); out.flush(); out.close(); } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } Log.d("----------------", "旋转角度是:"+angle+"------"+"-----"+mr); } } }

2017-11-26

发展大数据产业，驱动发展迈向中高端水平

推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等各环节的应用：分析感知用户需求，坚持以需定产，鼓励普及个性化定制；大力推广普及工业机器人，提高生产的自动化和集约化水平，打造智能工厂；建立各个环节的大数据资源聚合和分析应用平台

2017-08-03

IBM宣布语音识别错误率接近人类水平

在确定这个数字上，IBM与合作伙伴Appen合作再现人类水平的结果。虽然IBM实现了5.5%的错误率是一次大的突破，但发现人类同等水准是5.1%证明科技要达到与人类相同水平还有一段距离。

2017-07-03

Android圆形扩展动画

今天学习了一个实现圆形扩展Activity切换动画效果工具类代码 public class CircularAnimUtil { public static final long PERFECT_MILLS

2018-08-14

PHP安装Swoole扩展

php大体是一样的.都是先编译configure 然后make && make install 但是当我进入swoole的文件时,发现并没有我们熟悉的configure文件其实安装这种扩展分为两种

2018-06-02

使用插件扩展Docker

本文讲的是使用插件扩展Docker，【编者的话】本文介绍了通过插件扩展Docker的功能，介绍创建一个新插件的步骤以及详细API，鼓励Docker爱好者加入到插件的编写队伍中去。

2017-09-27

CentOS7中LVM通过扩展逻辑卷扩展swap空间

在我们日常运维工作中，偶尔也会遇到需要扩展swap空间的操作。扩展swap空间的方法很多，现在让我们一起来探讨一下，在LVM下扩展swap空间的方法。

2017-11-10

《大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践》一1.8 技术上的最新趋势

本节书摘来自华章出版社《大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践》一书中的第1章，第1.8节，南森·马茨（Nathan Marz） [美] 詹姆斯·沃伦（JamesWarren）著马延辉

2017-05-01

隐马尔可夫模型（一）——马尔可夫模型

阅读目录简介数学描述例子应用领域回到顶部简介马尔可夫模型（Markov Model)描述了一类随机变量随时间而变化的随机函数。

2017-11-14

微软警告：Log4j 漏洞攻击水平仍然很高

在12月之前微软探测系统中发现的Log4j“Log4Shell”缺陷后，微软已警告Windows和Azure 客户保持警惕。 Apache软件基金会披露，Log4Shell可能需要数年时间才能修复，因为错误日志软件组件在应用程序和服务中的使用范围非常广泛。美国联邦贸易委员会已发出警告，将追捕未修复Java 日志记录包 Log4j 中的漏洞的公司。该机构周二表示：“FTC 打算利用其全部法律权力追究未能采取合理措施保护消费者数据免遭 Log4j 或未来类似已知漏洞暴露的公司。未能识别和修补该软件的实例可能违反 FTC 法案。” FTC表示：“Log4j 漏洞是更广泛的结构性问题的一部分。它是数以千计的鲜为人知但至关重要的开源服务之一，这些服务在几乎无数的互联网公司中使用。”  本周二早些时候，微软警告说，客户可能不知道 Log4j 问题在他们的环境中有多普遍。在过去的一个月里，微软发布了许多更新，包括对其 Defender 安全软件的更新，以帮助客户在攻击者加强扫描活动时识别问题。 LOG4J 缺陷覆盖范围 Log4j缺陷：攻击者正在尝试利用此严重漏洞进行数以千计的尝试安全警告：Log4j Java 库中的新零日漏洞已被利用 Log4j RCE活动于12月1日开始，因为僵尸网络开始使用漏洞 “在12月的最后几周，攻击尝试和测试一直很高。我们观察到许多现有的攻击者在他们现有的恶意软件工具包和策略中添加了对这些漏洞的利用，从硬币矿工到手动键盘攻击，”Microsoft 365 Defender威胁情报团队和微软威胁情报中心(MSTIC)在1月3日的更新中表示。客户应该假设漏洞利用代码和扫描功能的广泛可用性对他们的环境构成真实存在的危险。因此，它鼓励客户利用脚本和扫描工具来评估他们的风险和影响。目前，微软已经观察到攻击者使用许多相同的库存技术来定位目标。已经观察到复杂的对手(如民族国家行为者)和商品攻击者都在利用这些漏洞。扩大使用这些漏洞的潜力很大。该漏洞可能让一些安全团队在圣诞节期间没有太多休息时间，以至于英国NCSC发出警告，提防负责修复工作的员工倦怠。就在元旦之前，微软在适用于Windows 10和 11、Windows Server 和 Linux 系统的 Microsoft 365 Defender 门户中推出了一个新的 Log4j 仪表板，用于威胁和漏洞管理。该系统旨在帮助客户查找和修复受 Log4j 漏洞影响的文件、软件和设备。CISA 和 CrowdStrike还在圣诞节前发布了 Log4j 扫描器。如何确保公司安全 Log4j 零日漏洞：您需要知道的以及如何保护自己安全警告：Log4j Java 库中的新零日漏洞已被利用 Log4j 缺陷可能是“未来几年”工业网络的一个问题 CISA官员认为，数以亿计的设备受到 Log4j 的影响。与此同时，思科和Vmware等主要技术供应商继续为受影响的产品发布补丁。 Log4Shell 漏洞现在包括原始 CVE-2021-44228 和四个相关缺陷，其中最新的是CVE-2021-44832。然而，这只是在 12 月 28 日的 Log4j 版本 2.17.1 更新中解决的中等严重性问题。Apache 软件基金会在其公告中详细介绍了每个 Log4j 漏洞，涵盖CVE-2021-44228、CVE-2021-45105和CVE-2021-45046。

2022-01-06

【从入门到放弃-Kubernetes】Kubernetes进阶-pod水平自动伸缩(hpa)

本文我们学习pod水平自动扩缩容即hpa。

2020-06-03

linux你会什么就决定你的工资水平

新手必会用深黄色（8-15k）标记，老鸟必会深黄色+浅蓝色(15-25K)标记 ============================================== 操作系统：Centos,Ubuntu,Redhat,suse,Freebsd 网站服务：nginx,apache,lighttpd,php,tomcat,resin数据库：MySQL,Mysql-proxy,MariaDB,PostgreSQL DB中间件：MyCat,atlas,cobar，amoeba,MySQL-proxy 代理相关：lvs,keepalived,haproxy,nginx,heartbeat网站缓存：squid,nginx,varnishNOSQL库：memcached,memcachedb,MongoDB,Cassandra,redis,CouchDB存储相关：Nfs,Moosefs(mfs),Hadoop,glusterfs,lustre,FastDFS 版本管理：svn,git监控报警：nagios,cacti,zabbix,munin,hyperic,mrtg,graphite 域名解析：bind,powerdns,dnsmasq同步软件：scp,rsync,inotify,sersync,drbd,csync2,union,lsyncd批量管理：Ssh Key,Saltstack,expect,puppet,ansible,cfengine虚拟化：kvm,xen 云计算：openstack,docker,cloudstack内网软件：iptables,zebra,iftraf,ntop,tc,iftop邮件软件：qmail,posfix,sendmail,zimbra 远程拨号：open***,pptp,openswan,ipip统一认证：openldap队列工具：ActiveMQ,RabbitMQ,Metaq,MemcacheQ,Zeromq打包发布：mvn,ants,jenkins,svn测试软件：ab,JMeter,Webbench,LoadRunner,http_load,tcpcopy 带宽测试：smokeping,iozone 磁盘测试 iozone 性能测试：dd IOPS测试 fio 日志相关：rsyslog,Awstats,flume,storm,ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana) 搜索软件：Sphinx,Xapian,Solr 无人值守：kickstart,cobbler 软件安装：rpm,yum（设计rpm包定制及yum仓库构建）大数据：HDFS,Hive,Hbase,Zookeeper,Pig,Spark,Mahout 原文出自 “老男孩linux培训” 博客，链接：http://oldboy.blog.51cto.com/2561410/775056

2019-10-19

分布式数据库选型——数据水平拆分方案

概述水平拆分的概念随着分布式数据库的推广已为大部分人熟知。分库分表、异构索引、小表广播、这些功能几乎是产品功能需求标配。然而有些客户使用分布式数据库后的体验不尽如意。

2019-06-18

独家 | 如何利用大规模无监督数据建立高水平特征？

GIF来自：https://giphy.com/gifs/features-7BldZFcv2pof6 如何构建更厉害的特征检测器？我们可以通过无监督学习来做到这一点吗？请注意，本文是一篇我自己留档用的回顾总结材料。 Paper来自此网站： https://arxiv.org/pdf/1112.6209.pdf 摘要这篇文章的作者们喜欢利用未标记数据制作特定的分类特征识别器。（例如，使用未标记的人脸图像制作人脸识别器。）为实现这一目标，作者在大型数据集上制作了一个9层的自动稀疏编码器。与普遍的认知相反，这可以在没有任何标签数据的情况下构建面部检测器，而且优于ImageNet数据的最新性能。（在2012年）。介绍这篇文章的目的是只依靠未标记图像构建一个特定的分类特征识别器，同时这也是神经科学的构想：“人类大脑中存在高度特定类的神经元”，通

2018-10-23

水平分库分表的关键问题及解决思路

分片技术的由来关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限，数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。

2017-08-30

终于，苹果还是想用你的iCloud数据提升AI水平了

苹果在本周更新了iOS 10.3 beta版，而一个有趣的条款或许被很多人给忽略了。雷锋网了解到，新测试版iOS有一个选项，询问用户是否可以共享iCloud数据，以帮助公司改进软件产品，比如语音虚拟助手Siri。关于这一变化的通知，出现在了“iCloud Analytics & Privacy”的条款之下，其中说到，选择分享给苹果的数据会受到隐私保护数据保护，而苹果在加强AI的同时，也会把隐私放在第一位。在公众的印象中，在开发机器学习驱动的技术，并将其植入到软件和服务中以提供更个性化的体验上，苹果一直落后于Google这样的对手，因为它优先保护隐私，也不会经常性利用用户个人数据。从隐私角度来看这很伟大，也让苹果与对手们形成了鲜明对比，但苹果面临的竞争压力也越来越大，特别是开发提供个性化体验的软件时，这里通常要使用机器学习

2017-07-31

智能电视安全防御水平远落后于手机和PC

据Computerworld网站报道，智能电视将成为网络犯罪分子新的攻击目标，因为其安全防御水平远远落后于智能手机和桌面计算机。

2017-07-03

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更多资源

Mario

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。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。