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网络空间安全人才培养与教育

当前，网络空间在某种程度上已成为继陆、海、空、天之后的第五大主权空间，国际上围绕网络安全的斗争日趋激烈。习近平同志指出：“没有网络安全就没有国家安全，没有信息化就没有现代化。”维护网络空间安全成为维护国家安全新的战略制高点。维护网络空间安全，必须加快培养壮大高素质人才队伍。可以说，如何培养靠得住、本领强、打得赢的网络安全专业人才，是维护我国国家安全和发展利益的重大课题。为此，必须深化教育改革，着力培养熟练掌握信息系统安全知识、网络基础设施安全知识、信息对抗知识，具有较强实践能力和创新能力的专业网络安全人才队伍。实现这一目标，应协调推进学科建设、人才培养、实践锻炼等各方面教育改革工作。 网络战场战役已经打响 缺乏专业人才制约网络安全发展 安全教育的困惑 安全人才的现状 人才需求的层次 就业靶向引导安全教育 安全教育体系构建 1.营造安全文化 黑客竞赛的意义 互联网深度及黑灰产研究 2017年计划的事 2.完善学科教育 传统安全教学的问题 3.未来网络安全教育体系 4.加强社会教学 社会教育是学科教育的补充 5.普及安全意识

  • 2021-07-02
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DHSMB楼宇中小企业基础视频监控解决方案解决方案

视频监控是安全防范系统的重要组成部分，英文CamerasandSurveillance。传统的监控系统包括前端摄像机、传输线缆、视频监控平台。 摄像机可分为网络数字摄像机和模拟摄像机，可作为前端视频图像信号的采集。它是一种防范能力较强的综合系统。视频监控以其直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于许多场合。近年来，随着计算机、网络以及图像处理、传输技术的飞速发展，视频监控技术也有了长足的发展。 最新的监控系统可以使用智能手机担当，同时对图像进行自动识别、存储和自动报警。视频数据通过3G/4G/WIFI传回控制主机（也可以是智能手机担当），主机可对图像进行实时观看、录入、回放、调出及储存等操作。从而实现移动互联的视频监控。

  • 2021-07-01
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微博在线机器学习平台的K8S实践

？ 通信优化：数据请求（PULL&PUSH）聚合，同模型多矩阵并发，锁粒度优化，性能提升5-10倍 ？ 缓存优化：使用堆外内存与LRU过期机制，解决GC引起的性能损耗，性能提升3-5倍 ？ 分区优化：支持多种分区策略（RANGE/HASH/MOD），解决数据倾斜导致的流量热点瓶颈问 题，性能提升2-5倍 ？ 存储优化：自定义存储方式（ByRow&ByKey），基于row进行矩阵压缩存储，参数内存占用减少 90%

  • 2021-06-30
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中国擎天软件：积极布局智慧城市与碳排放大数据

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

  • 2021-06-30
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云上服务：超越硬件的稳定性

高可用电力架构：双向独立市电引入，机架服务器AB路供电，双路供电，电池后备电源无缝接管25分钟，N+ 1冗余柴油发电机，1分钟内接管。 高可用的网络架构：AZ间低延时高速互联，AZ内双冗余网络架构，IDC 3路由出口光纤冗余。 3+N多线接入BGP：全国领先的BGP弹性容量，平均时延小于40m s，平均丟包率小于1%

  • 2021-06-29
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FFA2019-Apache Flink在滴滴的应用实践v3-1209

高可用流计算服务 High availability stream compute service 实时机器学习 realtime machine leaming 实时数仓 real-time warehouse

  • 2021-06-29
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3-梁建煌-3-FFA2019-基于Apache Flink的爱奇艺实时计算平台建设实践-梁建煌-V8

Flink作业监控数据和报警集成爱奇艺Hubble统-监控平台 Flink job metricsandalerts are integrated into iQlYI Hubble monitoring sys tem Job级别监控指标: Job 状态、Checkpoint 状态和耗时 Job-level metrics: job status, checkpoint statusandelapsed time Operator级别监控指标:时延、反压、Source/Sink 流量,对每个Operator进行指标聚合 Operator-level metrics: latency, backpressure, sourceandsink traffic, aggregation for each operator TaskManager级别监控指标: CPU 使用率、内存使用率、JVM GC等 Tas kManager -level me trics: CPU usage, memory usage, JVM GC, etc.

  • 2021-06-29
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基于数据中台的典型的数据中心和数据中台的建设详细方案

在数据层面，数字中台首先解决的是企业内系统间数据孤岛的问题，将不同系统中的数据进行全面汇集和管理，通过数据提炼分析、集中化管理，形成企业数据资产和洞察，服务于业务，解决了数据“汇管用”的问题。在业务层面，通过对各业务线的模块去重和沉淀，共享通用模块，让前台业务更加敏捷地面向市场，实现企业新业务的快速上线与迭代试错，服务更多场景，提升业务响应力，在技术层面，避免重复开发，技术迭代升级更高效，可按需扩展服务，让整个技术架构更开放。数字中台最终的应用价值是在充分市场竞争下，保持并提升企业的运营效率和创新能力。

  • 2021-06-29
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