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浅谈绿盟数据保险箱与隐私计算

数据互联互通是当下数字化时代发展的一个必然趋势,那么如何顺应时代潮流,更好地保障数据安全流通、尽可能减少数据泄露风险呢?在此背景下,隐私计算顺势而生。...绿盟数据保险箱技术及优势 绿盟数据保险箱使用虚拟机级别TEE技术,具有三大核心优势: 计算效率高 跟联邦学习、安全多方计算等方案相比,绿盟数据保险箱软硬一体架构,性能高、更便捷,适用范围更广泛。...在一些大规模数据安全计算和处理场景,绿盟数据保险箱还支持集群化部署,提供更彪悍、更灵活的性能和容量。...国产化支持 绿盟保险箱产品采用基于海光CPU国产化硬件,一方面满足信创的政策要求,另外一方面作为数据共享业务的关键信息基础设施,规避断服断供卡脖子、通过底层硬件设施窃取信息的风险。...而绿盟数据保险箱是基于国产安全处理器的虚拟机级TEE,用户原有程序可直接容器化导入,程序迁移和使用成本几乎为零。

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    NEO4J 图数据库哪里和哪里 从哪里开始

    上期已经安装了图数据库,本期就该讨论到底这个图数据库里面的一些基本的概念和如何操作。...2 关系:就是表和表之间 join 的概念 (这也是比传统数据库高明的地方,其实还是空间换了时间),关系本身也是带有方向和属性的,这也是传统数据库本身做不到的地方 3 属性:理解为一个MONGODB...里面的document,一个节点会有多种属性 4 标签:理解为mongodb里面的collection 或者 传统数据库中的表,但一个节点可以属于多个表,这个又超越了传统数据库的理解的理念。...图数据库是什么个人总结一下,一个通过key value来存储数据,并且在在查询前就建立了JOIN关系的,数据字段属于多个表的 “weirdo” 出现了。...实际上在安装完neo4j 本身他就拥有自己的exmaple 的指导 在输入 :play movie graph 后,你可以看到上图从如何创建,一个实例的图,找寻数据,查询数据等等这些操作 点击箭头,可以将要执行的

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    PKS的下载路在何方&数据保险箱| 温故知新

    目的地2:到达服务器的RTDB,实时数据库,实时数据库保罗万象,如下图所示,所有的组态信息、动态数据、报警、趋势等等都包含在RTDB中。...目的地3:到达C300控制器的内存里 目的地4:到达一个文件里(Checkpoint文件,是组态数据的保险箱,下一篇介绍) 目的地1、2、3里的数据之间随时沟通,以确保系统内动态数据的一致性。...目的地4与其他目的地里的数据无沟通,需手动更新。 PKS的数据保险箱 作为过程控制的核心,为了保证系统内的数据不会丢失,PKS就设计配备了一个保险箱体系,这个保险箱就是Checkpoint文件。...用户可随时将下装后的所有数据和参数的设置存贮到保险箱中,只要你别把保险箱弄丢了(别把Checkpoint文件删除了,硬盘别损坏),你的数据就万无一失,肯定不会丢。...一旦某个控制器里的数据部分丢失或者全部丢失(比如说控制器停电了,没有配备内存备份电池,或者时间太长,电池耗尽,控制器里的数据就会全部丢失),养兵千日用兵一时,此时Checkpoint文件就可以发挥作用了

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    数据应用指南:数据从哪里来?

    数据如何应用?值得思考、探索和实践! ---- 一切可记录的东西,就是数据。数据从哪里来?找到了源头,才好进行数据获取、整合、分析和应用。 数据从哪里来?...其次,从数据的结构来开,数据可以来自结构化数据、半结构化数据、非结构数据。...动态数据,对应一些发生变化的数据,比方说一个人在平台上面的行为数据和交易数据等。在做数据采集的时候,静态数据和动态数据,都需要关注和获取的。...第六,从数据的所属来看,数据可以来自内部数据和外部数据。内部数据就是企业内部通过经营所积累的数据,外部数据就是内部数据之外的数据,可以是公开爬取的数据,可以采购的数据,可以是合作的数据等。...扩大数据的覆盖度,拉伸数据的维度,从而实现更加全面和多维地分析与挖掘,为数据应用“更加有效性、精准性、实时性”添砖加瓦。 ? 总结 数据从哪里来,不同的角度,有不同的出处。

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    桶排序,海量数据哪里逃?

    很显然,由于内存有限,又是海量数据,所以没法把所有的数据一次加载到内存中,一些常规的排序方法无法达到排序目的。...可以看到,桶排序很适合处理海量数据排序问题。...这是典型的海量数据的中位数问题,在各种笔试面试中也是经常碰到,我们当然可以采用桶排序来处理。 然而,完全不必要如此。目的是找中位数,压根不需要对所有文件桶中的数据进行排序。...比如,由于数据几乎均匀分布,所以中位数不太可能在第一个文件桶中,所以不需要对第一个文件桶内数据进行排序。...根据每个文件桶内实际数据的多少,我们可以计算出中位数在哪个文件桶,然后可以对这个文件桶进行排序一下就行。 桶是一种分而治之的思想,化大为小,在处理海量数据问题时,尤其有优势。

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    大数据智能匹配:目标用户在哪里,广告就到哪里

    (图片来源:网络) 大数据 洞悉每一分广告费花在哪里 著名广告大师约翰·沃纳梅克提出:我知道我的广告费有一半浪费了,但遗憾的是,我不知道是哪一半被浪费了。...由于不清楚目标用户在哪里,通过什么途径才能将广告信息精准推送到目标用户面前,以往只能靠撒天网式的广告尽可能多地覆盖用户,这样盲目投广告的确会浪费不少广告费,品牌主往往不清楚每一分广告费花在了哪里,带来了什么样的营销效果...智能匹配 目标用户在哪里,广告就到哪里 大数据精准营销的核心在于让广告在合适的时间,通过合适的媒体,以合适的方式,投给合适的用户群体。...为此,城外圈借助强大的媒体数据挖掘系统,对目标媒体账号进行详细数据分析,包括账号粉丝数、预估有效阅读数、CWQ指数等基本媒体数据;男女粉比例、年龄层占比、地域分布、图文热词统计等媒体用户画像数据;时间段内总阅读...、平均阅读、头/次条点赞、10W+阅读文章数统计等媒体影响力数据;周阅读趋势图、工作日以及周末发布时间柱形图等图表分析数据,以大数据分析方法实现对媒体传播价值客观、准确的量化评估,从而让品牌清楚自己的目标用户在哪里

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    应用数据文件存放哪里

    系统学习Windows客户端开发 应用运行过程中产生的数据文件(如日志文件、配置文件),应该存放在哪个目录呢?存放在应用安装的目录内?...在路径中Roaming是漫游的意思,意味着这个目录支持数据同步,可以应用在跨设备帐号之间数据的同步,如果有这类场景存放在该目录就很合适,注意了,该目录只是微软约定存放跨设备帐号间同步的数据,同步的实现需要使用微软提供的同步机制另外实现...在路径中Administrator是登录系统时的用户,该路径与用户有关,所以如果存储的应用数据文件不是只针对该登录用户,就不能存放在该目录下。...路径中不含有用户信息,所有用户都可以访问,所以如果存放的数据文件与用户无关,存放这个目录就很合适。 My Document是用来默认存放用户生成的数据文件,一般也允许用户设置为其它目录。...用户生成的数据文件,是类似于Word创建的文档、Photoshop画的图,与应用数据文件完全不同,应用卸载的时候这些文件不能一起删除。

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    大数据的真正价值在哪里?

    铭记历史教训,现在最关键的问题已经变成了找到真正有用的数据。数据的量的确增加了,但值得注意的是:大部分的增长都来源于非结构化数据。 让我先根据Webopedia的定义来解释什么是非结构化数据。...非结构化数据是指没有任何相同结构的数据。例如,图片、视频、电子邮件、文件和文本都被认为是一个数据集内的非结构化数据。...尽管每个单独的文档可能都包含基于其创建程序的特定结构或格式,非结构化数据也可以被认为是“结构松散的数据”,因为数据源其实是具有结构的,但数据集内的所有数据包含的结构可能不尽相同。...与此相反,数据库则是一种常见的“结构化”数据。 所以回顾历史,我们现在讨论的除了数据超载还加上了一个新的变数——代表了大部分新增数据量的非结构化数据。非结构化数据代表着新的量的产生。...本体论最简洁的表述方式: 什么是数据? 这意味着什么? 它哪里来? 为什么我们需要它——一旦我们知道这些,我们就能找到真正需要的数据了。

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    数据分析师哪里找数据?

    很多数据分析师不知道怎么找数据 下面是一些平台的数据查询网站,分享给大家 名字-用途-网址/入口 灰豚数据平台 ? 灰豚数据-淘宝直播数据分析平台 灰豚数据是一个专业的短视频数据分析平台。...它的功能很齐全,可以做单个抖音号的数据管理,查看日常的运营情况;也可以对单个视频做数据追踪,知晓它的传播情况。除此之外,通过灰豚数据,你还能搜集到热门视频、音乐、博主等,还能查到热门带货情况。...品牌数据银行 数据银行(还原消费者AIPL全链路路径还原、360度人群画像) https://databank.tmall.com/welcome?...https://www.bilibili.com/ranking 火烧云数据 B站数据监测 http://www.hsydata.com/index 狸子LePtC的数据爬虫 B站UP主的涨粉速度、排名...卡思数据 直播观察 提供 13大平台主播礼物榜、弹幕榜,更有分钟排名和小时排名;30大平台人气榜,数据每日更新。

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    大数据创业,数据哪里来?需要跨过几道坎?

    门槛一:数据 数据大数据,没有数据怎么玩?那么数据从哪里来呢? 像百度、腾讯和阿里巴巴这样的 BAT 企业,本身就积累了大量的数据,所以他们玩起大数据来,多半是“闷声发大财”。...首先,你可以通过第三方购买数据,比如说,51webdata就有很多数据出售和分享; 其次,你可以用爬虫爬回一些数据来存储; 再者,通过给企业、开发者、站长等等授权使用大数据工具来积累数据。...最后,使用免费的政府、企业、和机构开放数据。比如说51webdata的数据接口、高德数据的API接口和微博商业数据API接口等等。 总体来说,解决好数据源是大数据创业的必要门槛。...大数据人才有多贵?在美国,在R、NoSQL和MapReduce方面需求的专业人才薪水达到了每年约11万5千美元,在中国也便宜不到哪里去,没有年薪30万,你很难招到一个大数据人才。...大数据就像石油原油一样,你知道它在哪里,你可以开采它,但是开采出来你还需要冶炼,并且经过减压蒸馏、加氢精制、溶剂精制、溶剂脱蜡等炼制过程,成为成品油后运送到各个加油站,让汽车加满油后产生了动力才实现最终价值

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    云数据隐私:将密钥放在哪里?

    增强自带密钥(BYOK)服务使企业可以将数据位置与加密密钥分开。加密最佳实践有助于提高数据隐私性。 假设你正要外出,却发现钥匙找不到了,家人可能会问你的第一件事是,“上一次看到钥匙时记得在哪里?”...加密最佳实践有助于提高数据隐私性。 许多数据隐私法规与基础设施无关。这意味着它们需要相同的流程,并控制内部部署或云平台中的数据。...例如,支付卡行业数据安全标准(PCI DSS)要求对数据和密钥的分离进行双重控制。它还需要以基于角色的方式访问密钥管理软件的形式执行单独的职责。...此外,管辖数据主权和隐私的地区法律,其中包括欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR),这与在全球开展业务越来越相关。他们通常需要访问控制以及数据和密钥的保管。简单地说,必须知道云密钥在哪里。...客户的工作是保护存储在公有云中的数据的安全。

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    大数据解析2015年商机在哪里

    如今,借助阿里巴巴的大数据和第一财经的分析视野,我们打造了中国最大的个性化消费数据库,以及中国最大的个性化消费经济地理信息数据库。这,或许就是你掌握商业先机的金钥匙!...数据一:哪些省居民最爱去网上买买买? 根据阿里大数据,2013年用户网络平均购买水平的排名前三分别是上海、浙江、江苏。...根据阿里大数据的统计,这样的城市大多出现在中部地区。这些城市网购消费人群中有近六成在19-28岁年龄段,而全国平均的比重只有约44.1%左右。 数据七:耐用消费品在哪里最有市场?...数据八:全国淘宝村都在哪里? 想致富,先修路。修了路做什么?弄个淘宝村好像不错。“淘宝村”是大量网商聚集在某个行政村,以淘宝为主要交易凭台,形成规模和协同效应的网络商业群聚现象。...数据九:全国在线产业带如何分布? 由点及面,除了淘宝村,阿里大数据还给我们绘出了有趣的在线产业带。 ? ? ?

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    大数据案例分析:中国的大数据在哪里?

    随着当下全球数据的增长已经到了一个高峰,数据的存储单位不断扩大,由此大数据的概念被重视,如何处理海量的繁杂数据就是这个时代转型的关键所在。...只是,大数据给大多数人的感觉是,专业性强,操作繁琐,完全属于“高大上”的技术。普通人应该怎么理解大数据?普通人又该怎么玩大数据呢?今天,本文就给大家分析一下,大数据到底是个什么鬼?...大数据引领生活 从硅谷到北京,大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现,我们的行为、位置,甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、...专注大数据行业人才的培养。每日一课,大数据(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。大数据资讯,每日分享!数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部!

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    大数据未来发展的趋势在哪里?

    大数据作为重点赛道之一,在白皮书里面也传递了腾讯云对这个赛道发展趋势的判断:云原生,数据治理,数智融合,隐私计算。 今天飞总结合自己的理解,聊聊云原生和数智融合为什么是大数据发展的趋势。...这算是云计算和大数据的第一次集合。说实话,大家都没想到云计算和大数据的集合,既给了大数据广阔的发展空间,也为云计算找到了一个非常重要的使用场景。 然而,当时云计算和大数据是有冲突的。...一般的公司要数据没数据,要技术没技术。而腾讯不一样。 一方面,腾讯有大量的数据在手。有数据的公司,在互联网时代,都是有金矿的公司。...这就是腾讯云大数据智能推荐平台牛逼的地方了。 腾讯云大数据智能推荐平台客户使用的效果怎么样呢?...腾讯云大数据智能推荐平台就是这样的一个典范。 《IDC 2022年云上产品演进趋势白皮书》里指出,腾讯云大数据赛道发展趋势判断是:云原生,数据治理,数智融合,隐私计算。

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    分布式数据库 到底分布在哪里了,优缺点在哪里

    分布式式数据库到底分布在哪里了,大多数的定义中大家确认分布式数据库是通过网络方式,两个以上的节点,基于分布式协议通过文件系统组成的数据存储和处理单元的统称叫分布式数据库。...这样设计的数据库系统优点在于,数据库本身的形成简单,基本上没有太大脱离单体数据库原理,只是扩展了数据存储部分,提高了数据的存储容量,以及在大量数据提取中的速度。 第二种方式和上面的方式,不同。...基于我浅薄的分布式系统的知识,简单的将分布式数据库到底哪里分布进行了一个总结 1 存储分布式 2 计算节点分布式 3 计算节点 ,存储节点,分布式 4 计算单元分布式 关于题目中的第一个部分关于分布式的问题...,分布式到底哪里分布了,进行了说明。...第二个问题,各种分布式的方式中,优缺点又在哪里???

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