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刚刚入门的java程序员有多痛苦？

程序员相对来讲是一门入门比较难的职业，很多人是卡在入门的路上或者刚入门了遇到困难知难而退了，作为一个写了十几年的程序的老程序员，对于这一点有深刻的体会，没有入门之前也是各种担心，总想找到最优的学习方法，其实所谓的方法都是虚的，适合自己的才是最好的，好的方法也是自己全力以赴的学习找到感觉，自己摸索出来的，只有这种方法才是最适合自己的，只要问哪种编程语言是最好的，或者学习编程最好的方法之类的疑问，证明还没有上道，这是入门之前的种种困惑。 在学习的过程中也会遇到各种疑问，还会觉得在自己是不是不适合学习编程，现在学到的这些概念什么时候能用到在具体编程上，java需要学习几个框架才能找到工作，而且在学习的过程中还会产生换个编程语言的想法，在学习中还会被各种语法细节纠缠，总之觉得差距真正的编程还有很长一段路要走，总之觉得还是一切在未知的状态。 好不容易晕晕乎乎的入门了，或者找到工作了，还会战战兢兢的万一给的任务搞不定怎么办，刚找到第一份工作的时候，当初悄悄的给自己设定目标，能呆在年底不被辞退就不错了，结果进入公司两个月度过适应期之后越做越有感觉，在当年还拿了个最佳新人的奖励，所谓的担心其实都是多余的，这种担心也是最让人印象深刻的，刚入行的那份激情后来随着时间的推移也慢慢退却了，其实这都是进取心在下降的表现，所以java初学者要利用好刚入行时候的那份激情，让自己学到更多的东西，学习编程前三年是学东西最快的三年，也是心理压力最大的三年，后续虽然项目紧急但由于经验支撑也不会觉得那么慌张，只是身体上感觉累而已，学习编程遇到痛苦代表着前进的征兆，放弃了也就前功尽弃了，痛苦的学习过程代表着新的进步的到来，什么都懂的情况下是不会觉得多痛苦的，只有在不懂还要必须要达成目标的时候才是最痛苦的，挺过去新的东西就装肚子里面去了。 原文发布时间为：2018-08-28本文作者：东辉在线本文来自云栖社区合作伙伴“ 程序员互动联盟”，了解相关信息可以关注“ 程序员互动联盟”。
2018-08-28
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NLPIR智能Protege知识图谱实现多场景应用

知识图谱是可视化显示知识资源及其关联的一种图形,可以绘制、挖掘、分析和显示知识间的相互关系,在组织内创造知识共享的环境,从而最终达到促进知识交流和研究深入的目的。从20世纪50年代至今,科学知识图谱的研究已经有几十年的历史。科学知识图谱出现之前,科学计量学家们一直努力在寻找一种同传统方法相比,具有更大的客观性、科学性、数据的有效性和高效率的新方法来研究科学学科的结构与进展。科学知识图谱出现之后,其相关的理论与应用研究不断涌现。 科学知识图谱的应用领域很广,从科研到教学到社会问题的解决等,无不渗透。在知识图谱中,学科前沿之间的交互关系是以空间的形式展现出来的。研究发现,科学引文与被引文之间往往有着学科内容上的联系。通过引文聚类分析,特别是从引文间的网状关系进行研究,能够探明有关学科之间的亲缘关系和结构,划定某学科的作者集体,分析推测学科间的交叉、渗透和衍生趋势,还能对某一学科的产生背景、发展概貌、突破性成就、相互渗透和今后发展方向进行分析,从而揭示科学的动态结构和某些发展规律。 Protege软件对知识图谱的用途进行了不断的扩充,得出知识图谱的主要应用有:文献、专利的结构分析;学科动态、社会网络、领域发展分析等;专家认为,涉及到展开的学科间科学区域的知识图谱旨在绘制图形、挖掘、分析、分类、导航以及显现知识,等等。 Protege软件是斯坦福大学医学院生物信息研究中心基于Java语言开发的本体编辑和知识获取软件。这个软件主要用于语义网中本体的构建，是语义网中本体构建的核心开发工具。相比与其他的本体构建工具而言，Protégé的好处在于支持中文，在插件上，用Graphviz可实现中文关系的显示。为了方便大家，灵玖软件工程团队在吸收protege原版的基础上，对protege汉化后又对webprotege进行了汉化，并成功上线，使大家可以在线进行知识图谱语义本体的自动构建。成功升级的protege汉化版和webprotege汉化版都将对外免费使用。 知识图谱语义本体已经成为当今在大数据应用领域共同关注的前沿课题，目前被广泛应用于自然科学与人文科学领域。相比较以往的可视化技术存在一系列缺点，新兴的知识图谱可将某个学科领域或者知识单元间错综复杂的交互关系用节点与链接等现代可视化大数据技术进行处理与展示，使人们可以清晰直观的了解某个学科或者领域发展进程中的知识结构、研究趋势等。运用知识图谱能够有效的从众多数据中获取知识，也是目前人们从浩如烟海的数据中获取知识的一种有效方法。 灵玖软件作为大数据搜索挖掘分析技术领域的领先者，在技术方面不断精进，拥有完整的大数据技术链条，protege的汉化开发并成功实践运用，标志着灵玖软件在知识图谱语义本体建设方面取得重大进展。 此外，知识图谱的构建是多学科的结合，需要知识库、自然语言处理、机器学习和数据挖掘等方面的知识融合。有很多开放性问题需要学术界和产业界一起解决。我们有理由相信学术界在上述方面的突破将会极大地促进知识图谱的发展。
2018-06-05
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【转载】使用Docker企业版确保多租户安全

本文作者： Jenny Fong，转载自Docker公司微信公众号。 通过最新版本的 Docker 企业版 (EE)，企业可以在整个应用组合中进一步扩大容器所带来的好处。Docker EE 可以将传统 Windows 和 Linux 应用程序以及在 IBM Z 大型机上运行的 Linux 应用程序快速进行现代化。 对于所有这些类型的应用程序，Docker EE 提供了一种通用的标准化封装格式，大大提高了应用的可移植性、灵活性，以及增强的安全性，从而使更多团队将其工作负载引入到 Docker EE 中。 保持这种多样化环境良好运转的关键在于要有一种方法来保护和隔离应用以及构建、交付和部署这些应用的多个团队。此版本的 Docker 企业版使各组织能够将各种不同的传统应用程序现代化，并遵循复杂组织的要求来确保其安全性。 为 Windows 应用
2017-09-27
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OpenStack集群支持多虚拟化技术的实现方法

OpenStack 每个新版本都能实现一些需求和解决一些问题。其中被企业用户问的最多的一个问题是：同一个 OpenStack 集群能同时支持多种虚拟化技术么(Mutil-Hypervisor)？ 答案当然是 Yes！在说明如何配置 Mutil-Hypervisor 前，我们需要了解什么是 Mutil-Hypervisor。 Mutil-Hypervirsor 简介 对很多用户来说，仅采用一种虚拟化技术难以满足他们的需求，所以用户可能会同时采用其它虚拟化技术。比如：1.用户不想被某个虚拟化厂商绑定限 制；2. 某些虚拟化产品要求高额的 License，无疑加重了用户的财政开销；3.单个虚拟化产品的功能不满足用户所有的需求。随着虚拟化技术越来越成熟，Mutil- Hypervisor 的需求场景变得越来越常见，但是往 OpenStack 集群增添其它虚拟化技术前，需要慎重全面的考虑它带来的困难及更为复杂的架构。 Openstack 设计之初，重点支持的是 Qemu-Kvm 虚拟化平台。但是大量的企业已经采用了其它的虚拟化平台，比如：Xen，ESXI 等。并且企业不愿意去更改已有的 IT 架构设施，因此 OpenStack 需要支持 Mutil-Hypervirsor。 OpenStack 支持哪些虚拟化平台 OpenStack nova-compute 支持多种虚拟化平台，如下所示： KVM-Qemu – Kernel-based Virtual Machine. The virtual disk formats that it supports is inherited from QEMU since it uses a modified QEMU program to launch the virtual machine. The supported formats include raw images, the qcow2, and VMware formats. LXC– Linux Containers (through libvirt), use to run Linux-based virtual machines. QEMU– Quick EMUlator, generally only use for development purposes. UML– User Mode Linux, generally only use for development purposes. VMware vSphere4.1 update 1 and newer, runs VMware-based Linux and Windows images through a connection with a vCenter server or directly with an ESXi host. Xen– XenServer, Xen Cloud Platform (XCP), used to run Linux or Windows virtual machines. You must install the nova-compute service in a para-virtualized VM. Hyper-V– Server virtualization with Microsoft’s Hyper-V, use to run Windows, Linux, and FreeBSD virtual machines. Runs nova-compute natively on the Windows virtualization platform. Ironic– Not a Hypervisor in the traditional sense, this driver provisions physical hardware through pluggable sub-drivers (for example, PXE for image deployment, and IPMI for power management). Docker- use to manage container. 关于更多 Hypervisor 详情，请参见 http://wiki.openstack.org/HypervisorSupportMatrix OpenStack 配置 Mutil-Hypervisor 我们以 VMware ESXI Hypervisor 为例，阐述如何配置 OpenStack 使之在采用 KVM Hypervisor 的场景下再支持 VMware ESXI Hypervisor。在配置 Mutil-Hypervisor 环境前，我们假定您已经部署了一套采用 KVM 的 OpenStack 集群(Havana及以后版本) 和 一套管理任意数量 ESXI 主机的 Vcenter 5.5 集群。OpenStack 支持 VMware vSphere 系列产品，并且能够使用它的一些高级功能，比如：vMotion, 高可用，动态资源调度。下为 Mutil-Hypervisor 的架构图： 从上图可知：VMware vCentor 并不能被直接添加到 openstack 集群中，我们需要新增一个 compute-node 节点，通过 compute-node 节点管理 vCentor 节点。一个 nova-compute 只能管理一个 vCentor 集群，我们可以往单个 vCentor 添加任意数量的 ESXI host，如果你想管理两个不同的 vCentor 集群，你需要两个 nova-compute 节点，分别管理对于的 vCentor 集群。 注： 和像 KVM 等这些基于 Linux 内核的 Hypervisors 不同，vSphere 集成到 OpenStack 时需要一个 vCenter Server 管理 ESXI host，其管理的虚拟机运行在 ESXI host 上，而非 nova-compute 节点上。 虽然 OpenStack 集群可以支持多种虚拟化平台，但是每一个 nova-compute 节点之能够支持一种虚拟化平台，因此 Mutil-Hypervirsor 需要多个 nova-compute 节点。 前提和局限 DRS(Dynamic Resource scheduler ): 开启 DRS 功能，支持虚拟机自动调度。 Shared storage: vCentor 集群必须支持共享存储 Clusters and data stores: vCenter 下虚拟机的存储必须由 vCenter 管理的集群提供。 Networking: VMware 支持通过 nova-network 或者 neutron 管理 vCenterr 下的虚拟机网络。 Security groups. 若采用 nova-network，security groups 的特别将丢失；采用 neutron，可以保留该特性。 VNC. KVM 默认 5900 – 6000 端口用于虚拟机 vnc。ESX 则采用 5900-6105 端口。 SSH Keys: vCenter 不支持 SSH keys 注入虚拟机。 配置 Openstack Mutil-Hypervisor 1.计算节点(novavmware1)安装 nova-compute “apt-getinstallnova-computenova-compute-vmwarepython-suds” 2.配置计算节点novavmware nova.conf文件 [DEFAULT] compute_driver=vmwareapi.VMwareVCDriver [libvirt] libvirt_type=vmwareapi [vmware] host_ip= host_username= host_password= cluster_name= datastore_regex= wsdl_location=file:///vmware-sdk/SDK/vsphere-ws/wsdl/vim25/vimService.wsdl #(optional) 3.完成 nova.conf 里 vnc、AMQP 等配置项 4.计算节点novavmware1安装 nova-network “apt-getinstallnova-networknova-api-metadata” 5.制作 vmdk 镜像，并上传至 glance $qemu-imgconvert-fqcow2/Downloads/ubuntu.img-Ovmdkubuntu.vmdk $glanceimage-create–nameubuntu–is-public=True–container-format=bare–disk-format=vmdk–propertyvmware-disktype=”sparse”–propertyvmware-adaptertype=”lsiLogic”–propertyHypervisor_type=”vmware”<ubuntu.vmdk 至此，Openstack Mutil-Hypervisor 环境配件完毕，试试在 ESX node 创建第一个虚拟机~ 本文作者：佚名 来源：51CTO
2017-08-01
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因为“王炸”多啊！

作为紫光华山的两个品牌，HPE、H3C推广有条不紊的进行着。不久前全新H3C品牌存储产品亮相，而同样HPE品牌存储产品更是新品不断。这么看来给存储业界的感觉就是，看似平静的存储市场，好像有一只庞然大物在酝酿着什么，是否如此呢？近日紫光华山的存储高层亮相上海，从双品牌战略、产品的创新、技术的优势、市场的份额以及客户实践等方面。宣告着HPE/H3C存储双品牌的到来。 ZD至顶网记者受邀参加上海举办的“超越存储 领跑闪存时代 —— HPE闪存能力创新沙龙暨新品发布会”，紫光华山的存储高层悉数到场，能够让我们全面了解紫光华山在中国的未来策略。 未来紫光华山存储走双品牌战略 HPE中国区副总裁、紫光华山科技有限公司（原中国惠普有限公司企业集团）融合存储产品事业部总经理黄强，在接受ZD至顶网采访的说道，双品牌就是紫光华山公司会经营两个品牌，没有那么复杂。笔者自己画了一个图，对比大家熟悉的洗发水， 来简明的看看紫光华山的双品牌概念。 看到图，相信读者一下就知道，就像在洗发水领域，使用者选择的是潘婷还是海飞丝一样，在未来中国存储市场，用户考虑选择存储品牌的时候是选择HPE、还是H3C。至于幕后公司紫光华山，可能更多的是竞争对手在关注。 所以对于用户来讲也只需关注这两个品牌即可。黄强谈的明白，当用户要采购存储产品，需要本土规划、本土设计、本土生产、本土服务的这些需求时，OK，红牌上。一个有H3C LOGO的国产存储供你选择。还是有相当大的一部分客户，还是对于外企的一些技术、国外的技术感兴趣，绿牌上，HPE LOGO全球统一产品供你选择。紫光华山是HPE和H3C品牌存储服务器和相关技术的独家提供者。 当然H3C品牌的优势就是植根中国、充满活力。与HPE协同，以深刻的本土洞察力， 为中国客户提供本土规划、本土设计、本土生产、本土 支持的产品和解决方案，助力中国行业创新和产业升级。 而HPE品牌的优势是基础坚实、不断创新。拥有全球领先的研发体系和创新团队，经过不断实践的成熟产品和解决方案，完整覆盖 各类客户需求，让中国客户紧随国际创新前沿。 黄强表示，紫光华山不会主动去推红牌H3C或者是绿牌HPE。完全根据用户的实际需求，为用户推荐最合适的品牌。 在当天的演讲中黄强总结到HPE融合存储提供一套存储体系架构、管理软件、数据服务，以及联合数据迁移的跨平台解决方案。具体讲，在面向未来全闪存的道路上有“更精简计划”的3PAR、全面的容灾方案加上StoreOnce闪备和数据迁移保护方案为用户提供全新的存储解决方案。 “王炸”，HPE存储强势出击 在此次活动开始的前几天，活动方推出一组隐晦的数字，3D、0、1、75%。紫光华山科技有限公司（原中国惠普有限公司企业集团）融合存储产品事业部市场产品总监徐润安揭开谜底。这几组数据代表了HPE的存储领先技术。 当有的厂商还在考虑到底用不用闪存的时候，HPE给出的是“王炸”，3D代表采用了最新的最成熟的闪存技术，HPE 3PAR全闪存将全面采用3D-NAND技术。当客户对于数据迁移、数据丢失头疼是，HPE给出“王炸”，0损失。0代表用户数据迁移到闪存上0成本迁移，0数据损失。担心未来存储升级？同样是“王炸”，1代表HPE产品有一个统一的架构，随着企业成长，以及对数据的增长需求，有一个统一的架构支撑。有人一次性给你推出好几年都用不完的闪存容量？造成闪存成本大大增加？HPE给出“王炸”75%空间节省保证计划。 各种报告、各种数据显示，闪存普及大大加速。IDC数据显示，2015年第四季度，全闪存阵列细分市场每年以151%的增长率递增，闪存市场采用率出现巨大跃升。2015全年的全闪存阵列系统增长158%。2016年全闪时代将加速到来。 第一个神秘数字3D，指的是3D-NAND IDC 2015-2016全闪存市场厂商评估报告，HPE 3PAR 排名第一位 ，惠普企业3PAR全闪存阵列是IDC 认可的厂商中排名首位的“领导 力”象限品牌。关键是业界对闪存 “更快、更好、更省”的特性达成共识。 而HPE 3PAR全闪存将全面采用3D-NAND技术，以提高闪存的性能，以及闪存的使用寿命。3D-NAND技术的闪存具有密度更高、速度更快、能耗更低、寿命更长等特点。徐润安透露，目前3PAR采用的单盘闪存容量是3.84TB，不久将会有8TB的闪存盘采用，在能耗、成本等方面将进一步扩大优势。同时3PAR拥有专利的动态空间技术，也可以进一步提升SSD性能并延长使用寿命。 0指的是“0”损失。 整个惠普的存储体系架构，提供了“0”损失，我们提供各种各样的解决方案，以适用于用户不同的应用场景，用于保护用户数据的“0”损失。0损失也值得是，HPE可以在关键数据迁移的过程中，能够帮助客户把数据完整无损的迁移到闪存上，在HPE中国区融合存储产品事业部首席架构师张楠看来，HPE可以在线100%确保数据安全可靠的迁移到新全闪设备。 如何保证闪存数据安全？我们看到在Gartner里面说到：“到2018年50%高变化率的数据将会备份至具有重删能力的专用备份设备中。” 为了降低全闪存整合的风险，HPE还推出一系列新的企业级HPE StoreOnce系统，以确保在最大的闪存核心的环境中也能保护服务水平。新的HPE StoreOnce 5500和多节点 6600 易于集成，并能够直接在3PAR 存储中进行扁平备份。也保证了数据的0损失。 1指的是同一种架构 所有的HPE3PAR闪存系列产品，具有统一操作系统， 统一的界面管理，统一功能，能够满足任何工作负载、数据的整合及移动。 为了降低全闪存整合的风险，HPE还推出一系列新的企业级HPE StoreOnce系统，以确保在最大的闪存核心的环境中也能保护服务水平。HPE StoreOnce系统从软件定义到横向扩展采用统一架构，无缝集成应用、备份软件以及主存储阵列。 75%空间节省保证计划 毋庸置疑全新的HPE 3PAR“更精简”保证计划提供了免费的存储和数据类型的评估，根据评估结果在3PAR全闪存阵列上提供最高75%容量节省的保证计划，精确评估、无需猜测从传统阵列迁移到全闪阵列所能带来的空间节省效果。 新的计划包含了3PAR Thin Deduplication重复删除技术，使用专业大数据评估工具来确定客户在迁移到3PAR全闪存阵列时预计节约的容量，利用这些结果为客户提供个性化的容量节约方案。 参与该计划不要求任何专门服务并可以获得市面上最快速的ASIC阵列迁移工具——HPE 3PAR Online Import软件，它让HPE的客户及合作伙伴能够轻松地从EMC、HDS和IBM的存储安全迁移到全闪存HPE 3PAR存储。 “王炸”金融、保险用户为HPE闪存现场说法 用户的声音才是最真实的，此次发布会，HPE中国区融合存储产品事业部首席架构师张楠对话国泰君安证券公司信息技术部邱明先生与中国太平洋保险股份有限公司高级系统与存储工程师李进庶先生。 邱明一句话就把闪存的性价比说透 ，他说2015年闪存的价格大概是跟磁盘的价格只有1倍的距离，但是性能跟磁盘比是数量级的增长。邱明根据实际测试，国泰君安证券公司报盘业务跟之前相比整体提升一倍，但是在某些应用上提升几倍甚至十几倍。 李进庶表示在日常的维护上，3PAR的界面日常使用比较统一，使用起来比较方便。用了3PAR他的业务可以支撑1亿每天人次访问量，而且维护成本大幅度降低，而且又可以100%的备份数据，同时又释放了大量的空间、节省了成本。李进庶谈到印象最深的是在当时的部署上，因为当时这个项目需要大量的“虚拟机器人”，一个晚上要部署150套虚机。 在之前传统架构上部署大概完成需要三天。当把模块放到全闪存上，用全闪存向下分发，这样达到了1分钟一台，总共大概三个小时。张楠也认同用户的观点，他认为闪存给大家带来的变化不仅仅是在业务层面。对于IT部署，也会变得非常快。包括前期部署虚机、应用等，闪存确实也能帮助使用者有很好的体验。 最后，HPE存储在2016年高调出击，也让我们看到背后紫光华山的力量，对于其双品牌发展，ZD至顶网会持续关注的。 原文发布时间为：2016年04月25日 本文作者：任新勃 本文来自云栖社区合作伙伴至顶网，了解相关信息可以关注至顶网。
2017-07-31
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MaxCompute多团队协同数据开发项目管理最佳实践

MaxCompute多项目管理最佳实践 背景介绍: 厦门美柚科技有限公司，创始于2013年4月，是一家专注为女性服务的互联网公司。秉承“让女人更美更健康”的理念，美柚以经期管理为切入点，为女性提供备孕、怀孕、育儿、社区交流等功能服务。目前，美柚用户超过1亿，日活跃用户近千万，拥有约160个高活跃的女性话题圈，社区内用户日均互动量超500万帖，日均浏览量超过1.8亿次。之前各种数据开发、数据支持、数据挖掘都在同一个项目中,随着公司业务线的不断扩充,规模的不断壮大,参与大数据开发的部门(团队,人数)也越来越多,单项目的弊端慢慢显现出来: 发现弊端: 权限管理混乱,任务和数据经常被他人修改、覆盖 开发人员众多,水平参差不齐,任务依赖比较混乱,一旦有任务失败,会导致多条业务线无法正常产出数据 争抢计算资源,导致重要任务因抢不到资源无法如期完成 由于人员
2017-07-05
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Nuance声龙驾驶扩展多乘客汽车助手功能

Dragon Drive（声龙驾驶）的Automotive Assistant（汽车助手）能够提供个性化的车内体验，让驾驶员和乘客尽情访问应用程序和服务，并可与智能家居互联 Nuance通讯公司(NASDAQ: NUAN) 今日宣布，其为互联汽车打造的Dragon Drive（声龙驾驶）人工智能平台现在扩展了Automotive Assistant（汽车助手）的会话和认知能力，让车里的每个人——驾驶员和乘客——只要说出所需便能够享受导航、音乐、内容和其他车载功能，不需要唤醒词或触摸按键。此外，Dragon Drive（声龙驾驶）还扩展了汽车到智能家居和家居到汽车的互操作性，让汽车制造商能够打造他们自己定制化的车载信息娱乐功能，并通过语音控制智能家居系统和应用程序。 Nuance近期发布的针对世界领先汽车制造商开展的一项调查显示，超过90%的受访厂商确定人工智能对于他们公司的人机界面（HMI）战略是很重要或非常重要，85%的受访厂商还表示，个性化的体验也是很重要或非常重要。此外，43%的受访厂商指出，人工智能对于提升车载系统的整体用户满意度将产生最为重要的影响。 为了使汽车制造商能够将人工智能驱动的互联汽车变成现实，Nuance扩展了Dragon Drive（声龙驾驶）的会话和认知人工智能能力，让车里的每个人都能够享受更多功能。随着时间的推移，Automotive Assistant（汽车助手）能够理解并学习用户的需求和偏好，让驾驶员和乘客都能获得个性化的体验，不论是音乐选择、导航、兴趣点、新闻，还是暖气、空调等车载功能。 Dragon Drive（声龙驾驶）集成了声纹验证技术、环境唤醒技术、混合嵌入式云端语音识别和自然语言理解技术、以及语音合成技术以实现汽车级的信号增强和声学创新，能够与每个乘客进行交互。依托Nuance的创新性机器学习和情境化推理技术，Dragon Drive（声龙驾驶）打造了优化于互联汽车使用的人工智能平台，汽车助手能够聆听、理解、预估，回应并主动同驾驶员和乘客进行交互。由此一来，即便是后排乘客说“播放我最喜欢的歌曲”，Dragon Drive（声龙驾驶）的Automotive Assistant（汽车助手）也能够播放个性化的流媒体电台音乐或歌单。 此外，Dragon Drive（声龙驾驶）还推动了汽车到智能家居和家居到汽车互操作性愿景，通过一个灵活的平台让汽车助手轻松与照明、安全、智能家居服务中心等第三方应用程序和服务实现集成，让驾驶员和乘客无论身处何地都能够与汽车和家居保持连接。 Nuance高级副总裁兼车载业务部总经理Arnd Weil表示：“基于2 个因素促使我们为汽车制造厂商提供一个作为中枢的定制化汽车助手。首先，当今的互联汽车提供了很多内容丰富的应用程序和服务，作为车载体验的一部分，每个人都应当能够进行无缝访问。其次，智能的汽车助手对于驾驶员对（半）自动驾驶汽车的信任来说至关重要，这种信任对于部署自主驾驶技术是必须的。考虑到这些行业趋势以及消费者需要在日常生活中对这些服务和应用程序进行访问，Dragon Drive（声龙驾驶）为汽车制造商提供了独一无二的解决方案，让他们能够提供人性化以及智能的汽车助手。” Nuance在互联汽车方面的未来愿景主要基于其客户和合作伙伴致力于让人们的互联生活变得更有成效、更加丰富多彩。观看Nuance汽车愿景视频，了解人工智能驱动汽车和物联网体验的未来发展。 Dragon Drive（声龙驾驶）以超过40种语言为当今道路上行驶的超过1.60亿辆汽车提供技术支持，为奥迪、宝马、福特、通用汽车等汽车制造商打造会话型体验。 本文转自d1net（转载）
2017-07-03
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困难远远比想象中多

从理论上来说，共享威胁情报是一件很有意义的事情。但在互联网安全领域，这件「美好的事情」要实现并非那么容易。 美国国土安全部三月份的时候部署了自动指示共享系统（Automated Indicator Sharing），无论是私人组织还是公共组织都可以在该系统中进行威胁情报的交换。可以看出美国国土安全部的初衷是好的，在这样的系统中可以加快信息分享和传播的速度，帮助各种类型的企业和组织在威胁刚出现时做好及时的防护工作。 有很多信息安全专家也表示，网络威胁情报信息给组织带来很大的价值。但如果去探究共享过程中大家对此的态度以及执行中遇到的障碍，就会发现，事情并非像想象中进行的那般顺利。 企业愿意共享哪些威胁情报？ 我们一起来分析下人们愿意或不愿意分享的威胁和信誉数据有哪些。英特尔安防调查了全球500名专业人士，发现3/4的人愿意共享关于发现的恶意软件行为的信息。其实恶意软件细节的共享已经持续了很长时间，通常共享者都是一些供应商和不结盟的安全公司。不过让我们吃惊的是，这项意愿的人数竟然不是100%。 在被调查安全研究人员中， 58%愿意共享URL 信誉 、54%愿意共享外部 IP 地址信誉 、证书信誉和文件信誉分别占到43%和37%。 当询问受访者为什么未在企业内实施共享的网络威胁情报时，54%的受访者表示原因在于公司政策，24%表示是由于行业规范，其余没有共享数据的受访者表示，虽然对它感兴趣，但需要了解更多的信息，也有人表示担心共享的数据会被用于追溯到其公司或个人。 威胁情报共享攻不破的壁垒 网络威胁情报的内容包括可疑和恶意活动的详细信息以及元数据，也包含了攻击媒介，使用的方法，可以采取的遏制措施。但即使分享了信誉文件，它不包含任何个人身份信息。理论上，共享威胁情报对于打击犯罪时很有意义的，但在互联网安全领域面临的问题是，我们去处理和应对的不是一个已知的人，而是一个可以不断变化的ID。 在赌场中常常用葛里芬名冊（ Griffin Book）和黑名单来识别那些骗子的身份。大家会共享可疑者的信息，方便进行身份识别，也可疑阻止骗子们进入赌场。但在网络安全中，我们没有照片，没有名字，也没有其他关于个人特征的线索，我们能提供的是攻击类型（恶意软件、钓鱼、勒索软件）、IP范围或是邮箱地址。所以我们互相分享的是散列文件、封锁的IP和可能的邮箱地址，但是根据这些信息，我们还是很难像人脸识别技术那样去评断出对方的生物特征。 另一个壁垒是网络威胁的来源可以以很快改变和调整它的攻击方向与对象。在数字化形式下，新威胁与可能的攻击向量数不胜数。企业在检测和阻断威胁的有效性和之前相比已经差很多了。如果犯罪分子也可以得到类似我们这种共享威胁情报的话，他们就可以来判断什么样的行为容易被抓住，这样他们就可以及时调整策略。事实上，他们正得到这样的共享信息——即我们给他们提供的反馈。根据我们提供的共享威胁情报，他们可以知道做的哪部分工作是有效的，那部分是没有效果的，并且可以及时去调整攻击方法。 来自企业的忧虑 为何企业才参与度上差强人意呢？ 毫无疑问，当我们开始谈论恶意软件系统而不是人的时候，威胁情报共享呈现了新的复杂性。很多企业想从共享威胁情报中获益，但是自己却不想提供太多的情报信息。其实这也可以理解，因为一旦你向他人公布自己发现的威胁情报，就表示你告诉大家： 1.我司现在可能是被攻击的对象 2.我司这有一个漏洞正好给大家开了个大门 如何更好使用威胁情报共享？ 随着网络威胁发展和演变，很多企业把关注点放在“做什么”上。纠结于我们想分享什么样的信息，知道对手可能用什么方式来打击我们。 但也许我们应该把关注点放在“如何分享”上，我们怎样分享信息可以使我们的组织在对抗被攻击方面会更有力量？ 虽然我也没有答案，但这有一些思考供大家参考： 1.在这些威胁情报之间实现机器对机器访问。例如威胁情报在一个机器可读模式上进行共享，再传到到SIEM上，这样只有具有检测系统的公司可以使用该信息。对于骗子们来说他们是不太可能花钱买昂贵的系统只为核查自己工作的。那么问题就变成了系统如何把信息汇报给负责人。 2.当公司需要选择共享数据时,多提示一些警告可能是更好的方式。如果他们已经共享信息(尽管匿名),说不定这些警告会让他们改变想法。本文转自d1net（转载）
2017-07-02

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