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学习了解数据仓库中的分层概念
本文详细介绍了数据仓库的分层概念,包括数据运营层(ODS)、数据仓库层(DW)和数据应用层(APP)。其中,DW层进一步细分为数据明细层(DWD)、数据中间层(DWM)和数据服务层(DWS)。文章阐述了各层的功能和作用,并通过实例说明如何在实际业务中应用这些分层概念。该内容适合数据工程师、数据分析师、数据架构师以及对数据仓库设计和实现感兴趣的技术人员阅读。
AI Prompt 整理
prompt 原则:
1、写出清晰而具体的指示,清晰不是指短,而是尽量详细,可采用分隔符避免自己的要求和内容的混淆,分隔符形式不限:“””, < >, {}
2、给模型思考的时间。如果答案不对,可以尝试不断变化提问方式,直到得出想要结果。可以采用简化或分解问题的方式。
探索 AI 驱动的网络安全框架:深度学习技术、GPU 支持和未来增强
这篇文章详细分析了现代网络攻击中的 DGA(域名生成算法)技术,涵盖了其工作原理、分类及在恶意软件中的应用实例。通过技术解析和实际案例,展示了如何检测和防御 DGA 带来的安全威胁。内容适合网络安全研究人员、安全工程师以及对恶意软件分析感兴趣的技术爱好者,提供了系统化的学习参考。
Hive SQL 中的分号、下划线等tips整理
本文整理了 Hive SQL 中的一些实用技巧,包括使用 `\073` 替代分号进行字符串分割、通过转义实现下划线匹配、布尔类型的条件比较,以及在复杂类型字段(如数组或映射)中插入空值的操作方法。这些技巧可以帮助开发者在处理特殊符号和复杂数据类型时,避免语法错误和查询结果不准确的问题,为 Hive SQL 查询优化提供了实用参考。
2024年CrowdStrike导致的Windows系统大规模蓝屏事件整理
本文整理了2024年7月19日因CrowdStrike导致的大规模Windows系统蓝屏事件。由于CrowdStrike更新其Falcon安全产品的配置文件,许多Windows系统出现蓝屏崩溃,影响全球多国的重要业务系统。此事件引发了对安全软件稳定性和供应链风险的反思。作者分析了事件的时间轴、技术原因及对安全产品设计的启示。
【大模型系列】提示学习
本文介绍了提示学习(Prompt Learning)的基础概念和应用场景。作者详细讨论了提示学习在大语言模型中的作用,以及如何通过优化提示来提高模型的任务表现。文章还分享了在实际应用中调整和设计提示的技巧,并探讨了该技术在自然语言处理中的未来发展趋势。这篇文章为希望利用大模型进行高效自然语言处理的开发者提供了有价值的见解。
防止数据泄露的高效策略-翻译整理
简单来说,就是数据安全左移,在每一个阶段都做卡点和检测,提高入侵/获取敏感数据的成本,减少后续阶段的日志告警量,提高告警检测准确率,利用自动化工具/平台提高响应的速度和效率。
未授权不可访问;有账号凭证要检测是否正常(常用设备、常用网络、常见时间、常见操作行为、……);有账号也仅知其所需最小权限;梳理出的高权限账号的敏感操作进行重点关注。
数据尽量不落地,大部分操作在线即可完成,系统埋点要全面和准确;对于数据下载和外发格外关注,下载设备的DLP的健康状态和策略的有效性需要及时检查。
Java SPI机制学习与常用框架SPI案例
SPI(Service ProviderInterface)是JDK内置的服务提供机制,常用于框架的动态扩展,类似于可拔插机制。提供方将接口实现类配置在classpath下的指定位置,调用方读取并加载。当提供方发生变化时,接口的实现也会改变。Java生态中JDK、Dubbo、Spring等都通过SPI提供了动态扩展的能力。
十年编程之路
时光荏苒,回首望去,自系统接触编程已近十年,这篇月刊就写写这十年的编程之路吧。
深得周围小朋友的羡慕,家里小时候是开网吧的,因此我对电脑游戏向来比较熟悉,但未曾设想过以后会走向编程的道路。2007 年的时候,初中组织了一波 Pascal 的奥赛班我也半途而废了, 2013 年高考之后报了教育技术学专业,这是一个在教育学院里和计算机稍稍沾些边的理科专业。如果按照正常的轨迹发展,想着大概毕业以后凭着专业的教师资格回老家的中小学当一名老师吧。
但一切在 2014 年的年初发生了改变。
