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云安全是云计算大规模应用前提

上周云储存服务商Dropbox遭遇了一次严重的安全问题,任何用户的帐号不用密码就可以直接访问。问题与程序代码有关,Dropbox在当天更新了代码,结果引进了一个影响认证系统的bug;直至4小时后他们才发现问题,并立即进行了修正。官方博客证实,已经向在此期待登录的帐号发送了电子邮件通知,Dropbox公司表示只有一小部分的账户被匿名访问。同时Dropbox联合创始人Arash Ferdowsi表示,他们将加强安全确保不会发生同样事情。 许多愤怒的客户威胁要将他们的文件存放到其竞争对手的云服务之中。此次的事故再一次激起了用户以及其他青睐云存储公司对于服务器端加密等安全问题的争论。 同时上周19岁英国少年黑客瑞恩被英美警方联合抓捕,瑞恩面临5项指控,其中包括密谋袭击英国唱片业协会的网站和国际唱片业联合会的网站。 在全球一系列的打击行动中,FBI已经打掉了两个网络犯罪集团,他们主要散布病毒及恶意软件。这两个犯罪团伙累计获利7400万美元,百万的电脑用户深受其害。 近日Ponemon针对Juniper网络公司产品进行了调查,以583家公司为样本的报告指出,有九成的公司表示在过去一年内至少有一次被黑的记录;有六成表示有两次以上的入侵,而仅有五成的公司表示对于未来一年内的入侵稍有信心可以度过。这些数据要比其他报告来的更高,也推测企业在这场恶意入侵网络的竞赛中渐渐趋于劣势。 在接连不断的安全问题中也体现出用户本身安全意识差的特点,在索尼被攻击后,黑客公开了上亿索尼的客户信息,其中包括了无数密码。微软MVP Troy Hunt分析了索尼用户密码习惯。结果显示:93%的用户使用6位到10位密码,50%的密码低于7位,67%的Sony和Gawke的帐号使用相同密码,82%的密码使用的是九个小写字母字符,99%的密码不包含一个非字母数字字符。 同时苹果公司也公布了Snow Leopard最后的更新,这将为下个月即将到来的Lion更新集做准备。包括在Mac OS X 10.67内的更新还包括Snow Lepard和Snow Leopard服务器内的36个漏洞修补。(李智/编译) 原文链接:eWeek

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Java计算两个日期相差的月数

/** * 获取两个日期相差的月数 */ public static int getMonthDiff(Date d1, Date d2) { Calendar c1 = Calendar.getInstance(); Calendar c2 = Calendar.getInstance(); c1.setTime(d1); c2.setTime(d2); int year1 = c1.get(Calendar.YEAR); int year2 = c2.get(Calendar.YEAR); int month1 = c1.get(Calendar.MONTH); int month2 = c2.get(Calendar.MONTH); int day1 = c1.get(Calendar.DAY_OF_MONTH); int day2 = c2.get(Calendar.DAY_OF_MONTH); // 获取年的差值 int yearInterval = year1 - year2; // 如果 d1的 月-日 小于 d2的 月-日 那么 yearInterval-- 这样就得到了相差的年数 if (month1 < month2 || month1 == month2 && day1 < day2) { yearInterval--; } // 获取月数差值 int monthInterval = (month1 + 12) - month2; if (day1 < day2) { monthInterval--; } monthInterval %= 12; int monthsDiff = Math.abs(yearInterval * 12 + monthInterval); return monthsDiff; }

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使用Spark SQL进行流式机器学习计算(上)

今天来和大家聊一下如何使用Spark SQL进行流式数据的机器学习处理。本文主要分为以下几个章节: 什么是流式机器学习 机器学习模型获取途径 系统演示 1. 什么是流式机器学习 通常,当我们听到有人提到实时数据机器学习时,其实他们是讨论: 他们希望有一个模型,这个模型利用最近历史信息来进行预测分析。举一个天气的例子,如果最近几天都是晴天,那么未来几天极小概率会出现雨雪和低温天气 这个模型还需要是可更新的。当数据流经系统时,模型是可以随之进化升级。举个例子,随着业务规模的扩大,我们希望零售销售模型仍然保持准确。 第一个例子我们可以将它归为时序预测。第二个例子中,模型需要更新或者重新训练,这是一个non-stationarity问题。时序预测和non-stationarity数据分布是两类不同的问题。本文主要关注第二类问题,对于这类问题,一般的解决方

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Spring

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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。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

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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。

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