Springer 面向公众开放数据挖掘、编程、机器学习、数学、深度学习、数据科学等 65本电子书籍 (mp.weixin.qq.com)

【简介】

施普林格(Springer)是世界著名的科技期刊、图书出版公司,这次特殊时期期间面向公众免费开放了一批社科人文,自然科学等领域的正版电子书籍(据说是400多本),towardsdatascience 上有学者将其中65本机器学习和数据科学以及统计相关的免费教材下载链接整理了出来,我试了一下,无需注册,可以直接下载相关的PDF书籍,相当方便:Springer has released 65 Machine Learning and Data books for free(https://towardsdatascience.com/springer-has-released-65-machine-learning-and-data-books-for-free-961f8181f189)。

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@code小生 2020-07-21 23:38分享 / 0个评论
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要不要再学学下面的文章?
洋葱式信息安全观察:溯源(归因分析)与机器学习 (www.sec-un.org)
回顾往年的攻击事件,有报道称韩国平昌冬奥会APT攻击事件导致了奥运会网站的宕机和网络中断。

根据开源情报,该事件攻击者的归属问题,至今未有定论。在事件中攻击者使用的植入载荷Olympic Destroyer,其相关代码与Lazarus曾使用的载荷有部分相似,而美国部份媒体则声称该事件为俄罗斯情报机构实施并嫁祸给朝鲜。

该事件再一次展现了APT攻击者利用和模仿其他组织的攻击技术和手法特点,制造false flag以迷惑安全分析人员并误导其做出错误的攻击来源归属的判断。

网络攻击者,其手法随着不同的组织、个人的能力以及外部环境而多变,是否有一种通用的方法来进行综合分析,作为归因分析的指导呢?

狡猾的狐狸总是懂得隐藏自己,甚至嫁祸于他人。然而,“凡有接触,必留痕迹”,判断一起攻击所属的国家、地区、组织、黑客团体,通常需要所结合已知知识(威胁情报)和具体的攻击细节进行对比分析,最后做出结论。以下介绍几个常用的分析切入点。
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下载!机器学习入门到精通思维导图 (mp.weixin.qq.com)
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浅谈协同文档中的数据一致性 (www.alloyteam.com)
在线文档是一个数据一致性要求很强的项目,我们经常会提到一个在线文档的技术:“协同冲突处理算法——OT”。这是协同编辑处理的核心。因为它保障了在多客户端同时提交修改的情况下的数据一致性,用通俗一点的方式描述:多人在线编辑,每个人提交的内容不一样,但通过协同冲突算法,最终都能看到一样的内容。

但在这里我们不想深入去探讨协同编辑冲突算法的具体内容,对这块有兴趣的朋友可以参考之前我们团队的博客,已经有过很多介绍。本文主要是介绍协同冲突算法产生的原因,以及它背后关于数据一致性的问题。
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