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• 专题导读：大数据隐私保护

  专题导读：大数据隐私保护在大数据时代，数据的开放共享是发掘大数据中蕴含的巨大价值以及推动大数据发展的必要途径。然而，大数据中往往包含用户的大量敏感信息，一旦开放这些数据，会导致严重的个人隐私泄露问题。如果不能解决由于大数据共享导致的个人隐私泄露的问题，大数据的发展将受到严重阻碍。因此，对大数据隐私保护技术的研究具有十分重要的意义，只有在有效保护用户隐私的前提下进行数据的开放与共享，才能充分发挥大数

  2022-02-02

• 不产生第三个临时变量的前提交换两组数据

  去年的一道面试题，几套算法解答。

  2022-02-02

• YOLOv5目标检测实战：Jetson Nano部署

  使用TensorRT和DeepStream的YOLOv5的Jetson Nano部署课程链接：https://edu.51cto.com/course/27611.htmlPyTorch版的YOLOv5是高性能的实时目标检测方法。Jetson Nano是英伟达含有GPU的人工智能硬件。本课程讲述如何部署YOLOv5在Jetson Nano开发板上。 部署完成后可进行图像、视频文件和摄像头视频的实时

  2022-02-02

• 基于安全压缩感知的大数据隐私保护

  基于安全压缩感知的大数据隐私保护王平1,张玉书2,何兴1,仲盛31西南大学电子信息工程学院，重庆4007152南京航空航天大学计算机科学与技术学院，江苏南京2111063南京大学计算机科学与技术系，江苏南京210023摘要：当前的数据“大爆炸”主要受万物互联的驱动，服务于人类衣食住行的各类物联网感知设备时刻在捕获个人隐私数据，然而，这些隐私数据已成为网络***的重点目标。分析了资源受限的物联网应用

  2022-02-02

• linux

  一台完整的计算机是由运算器、控制器、存储器、输入输出等多种硬件设备共同组成的，而能让各种硬件设备各司其职且又能协同运行的东西就是系统内核，Linux系统的内核负责完成对硬件资源的分配、调度等管理任务，对系统的正常运行起着十分重要的作用。与修改Windows系统中的注册表类似，直接改动内核参数的难度比较大，而且一旦“手滑”还有可能导致系统直接崩溃，由此我们不建议同学们直接去编辑内核中的参数，而是用基

  2022-02-02

• Go微服务入门到容器化实践，落地可观测的微服务电商项目

  点击下载:Go微服务入门到容器化实践，落地可观测的微服务电商项目对于真正微服务项目来说，服务开发只是第一步，容器化、弹性伸缩和可观测才是真正关键。本课程将通过电商项目实战，系统学习完全形态的微服务，掌握成熟闭环的落地方案。技术要求有Go实际开发经验掌握Linux操作熟练掌握MySQL环境参数开发语言：Golang开发平台：Windows10开发工具：GoLand1importrandom2ifna

  2022-02-02

• Server Core App Compatibility

  Server Core App Compatibility  包括以下内容： Microsoft Management Console (mmc.exe) Event Viewer (Eventvwr.msc) Performance Monitor (PerfMon.exe) Resource Monitor (Resmon.exe) Device Manager (Devmgmt.m

  2022-02-02

• 学术大数据在企业专家对接中的应用

  学术大数据在企业专家对接中的应用张永锋1,霍东云2,李振华1,智强2,3,李燕茜21清华大学软件学院，北京1000842北京赛时科技有限公司，北京1000843东莞理工学院科技资源大数据研究与成果转化中心，广东东莞523808摘要：基于创新驱动战略的大背景，分析了企业和高校科研机构的专家在对接过程中面临的困难。以学术大数据技术为支撑，搭建了产业领域专家数据集成系统，并以此为基础，建立了科技成果全链

  2022-01-31

• 坚果云和亿方云哪个更适合公司？

  坚果云和亿方云哪个更适合公司？坚果云与亿方云同属SaaS服务类网盘，坚果云从功能上来说更偏向于同步盘，他的所有功能都是围绕同步来进行设计的。坚果云则是团队文件共享、协作盘，坚果云的功能都是围绕企业办公需求来设计的，一切以提高办公效率为前提。亿方云的用户更多还是由个人用户组成，而坚果云的用户更多则都是企业用户。所以，如果是个人用的话，建议使用亿方云，如果是企业团队用的话，建议使用坚果云。国内主流的网

  2022-01-31

• 专题导读：大数据整理

  专题导读：大数据整理在大数据时代，数据呈现多源、异构、信息不一致、信息不完整等特点，这会造成数据不完整、数据质量较低的问题。数据整理（包括数据发现、数据准备、数据清洗、数据融合等）旨在整合多源异构数据，形成高质量的统一数据视图。由于数据的异质性、开放性，数据整理成为大数据处理的瓶颈，很多数据分析应用80%以上的工作都花在了数据整理上。因此如何实现高效的大数据的智能化整理，已成为学术界与产业界共同关

  2022-01-31