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业务系统--业务架构转化成为IT应用的中间桥梁

业务系统用于减少和管理业务内相互依赖和交互的复杂关系网。通过定义一组功能来实现该目的,这样,依赖这些功能的业务就不必了解那些功能的执行方式。这样,业务系统与硬件和软件组件的使用方式就相当一致了。业务系统定义一个封装了系统所含结构元素的结构单元,并且该结构单元以这些系统的外在可视属性来表现特征。 业务系统由业务流程分析人员用以确定组织内所需的功能是否存在,并确保业务模型会预见到变更或者至少能从变更中复原。业务设计人员使用业务系统来收集相关业务工作者和业务实体,并明确定义和管理组织内的依赖关系。项目经理也使用业务系统来安排并行工作。 UML 说明: 业务分析模型中的组件,构造型为 <<business system>>。业务系统和 UML 子系统的级别相同,因为它同样是具有封装语义的组件。 业务系统应该用于通过明确定义每个业务系统提供的功能(或服务),来管理组织内的依赖关系。这意味着业务系统封装了它所包含的元素,这样,其服务用户就不需依赖于它如何提供服务,而依赖于它提供的服务是什么。 当封装不重要时,可放宽此规则。在这种情况下,业务系统可直接与其他业务系统中包含的元素交互或直接依赖于这些元素。在这种情况下,正式详细指定必须在业务系统边界上提供的概念上的服务就不那么重要,因为就服务用户将要绑定的包含元素而言,最终那些服务是随在业务系统中包含的元素一起提供的。 这种变体将业务系统更多地视为封装(构造)机制,而不是概念。 该内容完成时,本质上业务系统在执行期间在是不存在的,也就是说,这和业务操作的情况一样,因为它的概念上的服务由所包含的元素直接提供。既便如此,这也仍然表示带有资源所有权的真正业务组织边界。 业务系统设计是否合理的标准: 业务系统的名称反映了它在业务中的角色和用途吗 业务系统提供了一组明确的职责吗 这些职责与业务系统的角色和用途一致吗 这些职责之间是相关(逻辑上相关)的吗 业务系统清楚地将其职责的规范与职责的实现分离了吗 业务系统之外的任何参与方以某种方式(除了使用预定义的职责之外)与业务系统进行了交互吗 业务系统直接依赖于其他业务系统内的任何元素吗 业务系统内的元素以某种方式实现了所有职责吗 业务系统内部结构的更改对其外界有影响吗 业务系统的数目看起来合理吗 在任何一层都不应超过 12 个。 本文转自肖勇51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/xiaoyong/248324,如需转载请自行联系原作者

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FIN7组织通过邮寄恶意U盘来投放勒索软件

美国联邦调查局周五警告说,勒索软件团伙正在邮寄恶意的U盘,冒充美国卫生与公众服务部(HHS)和亚马逊集团,针对运输、保险和国防行业进行勒索软件感染攻击。 联邦调查局在发给各个组织的安全警报中说,FIN7--又名Carbanak或Navigator Group,是使用Carbanak后门恶意软件进行攻击的网络犯罪团伙,其攻击经常以获取经济利益为目的。 FIN7从2015年就已经开始存在了。最初,该团伙通过使用其定制的后门恶意软件来维持对目标公司的持续访问权限,以及使用间谍软件来针对销售点(PoS)系统进行攻击而逐渐为民众所熟知。它的攻击目标往往是休闲餐厅、赌场和酒店。但在2020年,FIN7也开始涉足勒索软件以及游戏领域,其攻击活动经常会使用REvil或Ryuk作为有效攻击载荷。 联邦调查局说,在过去的几个月里,FIN7将恶意的USB设备邮寄给美国公司,希望有人能够把它插到驱动器上,然后利用恶意软件来感染系统,从而为以后的勒索软件攻击做好准备。 联邦调查局在安全警报中说:"自2021年8月以来,联邦调查局收到了几个装有USB设备的包裹,调查也发现运输、保险和国防行业的美国企业也收到了这些快递。” 邮寄的BadUSB设备 联邦调查局补充说:"这些包裹都是通过美国邮政服务和联合包裹服务发送的。” 联邦调查局说,攻击者对这些包裹进行了伪装,把它们伪装成了与大流行病有关的物品,或者伪装成来自亚马逊的商品。包裹主要有两种,那些模仿HHS的包裹通常附有提及COVID-19指南的信件,并附上一个USB;而那些伪装成亚马逊的包裹则会装在一个有装饰性的礼品盒中,其中包含一封具有欺诈性的感谢信、伪造的礼品卡和一个USB。 无论是哪种方式,这些包裹中都装有LilyGO品牌的USB设备。 联邦调查局说,如果目标相信所有了的装饰品,并将其插入到了USB驱动器,这些设备就会进行一次BadUSB攻击。BadUSB攻击是利用了USB固件中的一个固有漏洞,该漏洞能够使攻击者对USB设备进行重新编程,使其能够作为一个人机交互设备,即作为一个预装了自动执行脚本的恶意USB键盘。重新编程后,USB可以被用来在受害者的电脑上执行恶意命令或运行恶意程序。 无论是BadUSB攻击还是FIN7发动的攻击都不是什么新鲜事。2020年,Trustwave SpiderLabs网络安全研究团队最初发现这些恶意USB驱动器被发送到了其中的一些客户手中,这样的恶意设备同样包含在冒充亚马逊和HHS的包裹中。最近发生的一次攻击是2020年的一次攻击,当时联邦调查局同样发布了一个公共警报,并将FIN7列为罪魁祸首。 如何预防BadUSB攻击 你可能会认为,抵御恶意软件攻击的方法肯定是非常简单的,不要把它们插进去就行了。然而,人类的本性就是这样,一项又一项的研究表明,好奇心或利他主义(我要找出这是谁的,这样我就可以把它还回去了)会对人的安全造成伤害并导致系统被接管。 尽管如此,你至少要说服人们克制住他们的好奇心,养成良好的行为习惯。Trustwave SpiderLabs的高级安全研究经理Karl Sigler周一告诉媒体,针对员工的安全意识培训应该包含预防这种类型的攻击的方法,并警告人们不要将任何不熟悉的设备连接到你的电脑上。 他说,端点保护软件也可以帮助防止这些攻击,它可以很好的保证用户的安全性。 Sigler通过电子邮件说:"这些攻击都是由模拟USB键盘的U盘引发的,所以一个能够监控命令执行的端点保护软件应该能够解决大多数问题。” Sigler补充说,对于那些不需要使用USB配件的重要的系统,使用基于物理和软件的USB端口阻止器也有助于防止这种攻击。 ACA集团则创造了一个缩写词 "CAPs",指的是所有的组织都应该积极监测网络安全,防止勒索软件攻击的发生。CAPs指的是配置、访问和补丁,而员工的安全意识及其他教育也是至关重要的。 进行配置管理 — 这样可以有效减少攻击者用来访问你的系统端口的数量。许多攻击之所以能够成功,是因为安全设备、云配置等方面存在错误的配置。 限制人员访问 - 减少攻击者进入你系统内部的访问点的数量。 及时打补丁 - 减少通过未知的端口进行攻击的机会,这是修复安全漏洞的基础。 本文翻译自:https://threatpost.com/fin7-mailing-malicious-usb-sticks-ransomware/177541/如若转载,请注明原文地址。

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美国上半年风投放缓,这对大数据行业意味着什么?

数据显示,风投资金正在变得更加集中于少数企业。 本月早些时候发表的一份新报告显示,今年上半年,风投的总体步伐有所放缓。虽然软件业从整体来看表现良好,但初创公司所收到的投资数量却呈下降趋势。数据显示,经过了几年对大数据初创公司的大力投资之后,大数据产业可能将迎来改变。 普华永道(PricewaterhouseCoopers)与美国国家风险投资协会(National Venture Capital Association)联合发表的《资金树报告》(MoneyTree Report)报告显示,从今年1月至6月,所有行业的风投总额约为300亿美元,较去年同期减少约10%。这份报告基于汤森路透(Thomson Reuters)的数据编制而成。 投资数量也在减少,今年前六个月里总计为1,972笔,低于去年同期的2,318笔。虽然这是风投总额连续第十季达到或超过100亿美元,但也是两年半以来季度投资数量首次低于1,000笔。 “今年第二季度的数据证实了我们从会员那里听到的说法:风险投资者在一连串强劲的融资期中仍然非常活跃,但对投资对象变得更加挑剔。”美国国家风险投资协会会长兼首席执行官鲍比·富兰克林(Bobby Franklin)在声明中说。 软件业从整体来看继续表现良好,在今年上半年获得138亿美元风投,是吸引风投资金最多的行业,较去年同期增长约6%。但其中近三分之一的金额却仅由两笔交易贡献,分别是优步(Uber)得到的35亿美元和Snapchat得到的13亿美元。 数据显示,风投资金正在变得更加集中于少数企业。风险投资者基本上正在从早期投资向后期投资转移。《资金树》报告追踪了所谓的“超级交易”,也就是金额不低于1亿美元的风险投资。今年第二季度是超级交易连续第九个季度达到或超过10笔。 当然,正如文末列出的大数据融资交易所示,大数据仍然在吸引大量风投。安永(E&Y)于今年5月发表的一份报告估计,在今年第一季度的并购活动中,大数据分析约占七成。 “大数据分析是(数字化颠覆的)完美例子。科技和非科技公司都在寻求新的数据来源,以便为他们的分析能力提供原始资料,尤其是涉及到机器学习技术的时候。”安永的交易咨询服务主管杰夫·刘(Jeff Liu)说。 对大数据公司的投资不会继续从天而降 但有迹象表明,大数据产业正在进入整合阶段,分析师对此早有预料。首先,我们在大数据产业里没有见过前几年出现过的那种超级交易,比如Cloudera在2014年5月的7.4亿美元F轮融资,MapR Technologies在2014年6月的1.1亿美元融资,Hortonworks在同年(12月上市之前)的1.5亿美元融资,或者Datastax在2014年9月的1.06亿美元E轮融资。 虽然大数据热潮(体量以PB和EB计)没有表现出减速的迹象,但大数据软件行业可能将迎来改变甚至修正。2013年至2015年期间涌现出了太多的大数据初创公司,某些领域的技术提供商可能存在过剩。 这并不是说大数据产业行将崩溃。恰恰相反,增长才是主旋律。市场调研机构高德纳(Gartner)的数据显示,高级分析市场在今年的增速达到14%,带动了15亿美元的支出。显然,大数据产业仍然方兴未艾。 但在这个市场上,并非所有的细分市场都欣欣向荣,而且企业软件历来的支出模式可能并不适用于大数据软件。大数据大多使用的都是开源软件,有很多大数据项目一定要靠开发人员把不同的软件统合在一起。如果企业试图在大数据的世界里沿用传统的软件授权和产品开发模式,恐怕并不会得到他们想要的结果。 虽然高级分析突飞猛进,但最基本的商业智能和可视化领域却并非易与之地,因为这里的竞争非常激烈,自助服务正处于一种“引爆点”。今年早些时候,商业智能软件提供商Tableau的业绩未达预期,导致该公司的市值在一天之内缩水一半。私募股权公司也在进军该领域,可视化分析公司Qlik在今年早些时候被收购,私募股权基金Vista Equity Partners则在2014年出资43亿美元收购了软件公司Tibco。 无论如何,大数据产业仍然属于新兴事物,专家预计,大数据软件产品将逐渐摆脱目前的“蛮荒”阶段,在未来几年里变得更加成熟。 以下是大数据公司在今年上半年完成的值得注意的风投融资。 一月 ·Hadoop关系数据库管理系统供应商Splice Machine在1月份的一轮融资中获得900万美元,由Mohr Davidow Ventures领投; ·云监控即服务提供商Datadog获得9,450万美元D轮融资,由ICONIQ Capital领投; ·向IT机构提供机器学习智能技术的Sisense完成5,000万美元D轮融资,由柏尚投资(Bessemer Venture Partners)领投; ·高级分析库提供商RapidMiner完成1,600万美元股权融资,由新投资者NGP领投; ·Hadoop即服务提供商Qubole获得2,000万美元C轮融资,由IVP领投; ·向零售商提供客户行为追踪解决方案的Euclid Analytics完成2,000万美元C轮融资,由考克斯企业(Cox Enterprises)领投; 二月 ·内存数据网格提供商GridGain获得1,500万美元B轮融资,由俄罗斯联邦储蓄银行(Sberbank)和MoneyTime Ventures领投; ·数据科学教育初创公司DataCamp获得Accomplice提供的100万美元种子资金; ·自助式数据转换工具提供商Trifacta从包括加速合伙公司(Accel Partners)在内的现有投资人手中获得3,500万美元的成长期融资; ·人工智能和网络安全解决方案提供商Jask宣布获得200万美元种子投资,由Battery Ventures领投; ·下一代数据可视化工具提供商Zoomdata完成2,500万美元C轮融资,由高盛(Goldman Sachs)旗下的投资集团Principal Strategic Investments Group领投; ·机器学习初创公司DataRobot完成3,300万美元B轮融资,由恩颐投资(New Enterprise Associates)领投; ·NewSQL数据库开发商NuoDB获得1,700万美元中期融资,由Hummer Winblad Venture Partners领投; ·实时分析软件提供商Wavefront获得1,150万美元A轮融资,由红杉资本(Sequoia Capital)领投; 三月 ·人工智能软件开发商DimensionalMechanics从一位天使投资人手中获得470万美元A轮融资; ·软件容器开发商Mesosphere获得7,350万美元C轮融资,由惠普企业(Hewlett-Packard Enterprise)领投; ·Hadoop数据管理和安全工具开发商Zaloni获得750万美元A轮融资,由Sierra Ventures领投; ·实时分析软件开发商Striim完成1,000万美元B轮融资,由Atlantic Bridge Capital领投; ·NoSQL数据库开发商Couchbase获得3,000万美元F轮融资,由North Bridge Venture Partners & Growth Equity领投; ·新型Apache Flink框架开发商data Artisans获得600万美元A轮融资,由英特尔资本(Intel Capital)领投; 四月 ·使Apache Spark更易于使用的软件开发商Levyx获得540万美元A轮融资,由芝加哥的OCA Ventures领投; ·从毕威拓软件公司(Pivotal Software)剥离、利用GemFire和Spark提供数据库解决方案的SnappyData获得365万美元A轮融资; ·NewSQL数据库开发商MemSQL获得3,600万美元C轮融资,由REV和Caffeinated Capital领投; 五月 ·大数据软件开发商和Hadoop发行商毕威拓软件完成2.53亿美元C轮融资,由福特汽车公司(Ford Motor Company)和易安信公司(EMC)领投; ·大数据挖掘解决方案提供商Maana获得2,600万美元B轮融资,由沙特阿美能源风投公司(Saudi Aramco Energy Ventures)领投; ·搜索引擎应用开发商ThoughtSpot获得General Catalyst Partners的5,000万美元投资; 六月 ·完全自定义分析公司Keen IO获得1,470万美元B轮融资,由Pelion Venture Partners领投; ·Apache Spark支持者和Spark即服务提供商Databricks获得美国情报界的风险投资机构In-Q-Tel的投资,没有公布具体金额; ·存储初创公司Qumulo获得3,250万美元C轮融资; ·人工智能解决方案提供商Armorway获得250万美元种子投资。 ====================================分割线================================ 本文转自d1net(转载)

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python spark 求解最大 最小 平均

rdd=sc.parallelizeDoubles(testData); Now we’ll calculate the mean of our dataset. 1 LOGGER.info("Mean: "+rdd.mean()); There are similar methods for other statistics operation such as max, standard deviation, …etc. Every time one of this method is invoked , Spark performs the operation on the entire RDD data. If more than one operations performed, it will repeat again and again which is very inefficient. To solve this, Spark provides “StatCounter” class which executes once and provides results of all basic statistics operations in the same time. 1 StatCounterstatCounter=rdd.stats(); Now results can be accessed as follows, 1 2 3 4 5 6 7 LOGGER.info("Count:"+statCounter.count()); LOGGER.info("Min:"+statCounter.min()); LOGGER.info("Max:"+statCounter.max()); LOGGER.info("Sum:"+statCounter.sum()); LOGGER.info("Mean: "+statCounter.mean()); LOGGER.info("Variance: "+statCounter.variance()); LOGGER.info("Stdev:"+statCounter.stdev()); 摘自:http://www.sparkexpert.com/tag/rdd/ 本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/7154042.html,如需转载请自行联系原作者

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