0. 系列文章 1.使用Typescript重构axios(一)--写在最前面 2.使用Typescript重构axios(二)--项目起手,跑通流程 3.使用Typescript重构axios(三)--实现基础功能:处理get请求url参数 4.使用Typescript重构axios(四)--实现基础功能:处理post请求参数 5.使用Typescript重构axios(五)--实现基础功能:处理请求的header 6.使用Typescript重构axios(六)--实现基础功能:获取响应数据…

智慧生活的到来既是社会变迁的拐点,又不可避免地带来一种挥之不去的焦虑.这种焦虑的由来,是因个人隐私数据在智慧生活下变成一种"黑暗财富".随着相关数据挖掘.收集.分析技术的成熟,人们的意见.态度.情感.生活轨迹等统统被数据化,且存在被泛滥使用的可能.尤其是当某些巨头互联网企业在资金压力的逼迫下,撕去那层原本"伪善"的外衣,则显得尤为可怖. 掌握太多人隐私数据的互联网巨头,只需要一个念头,就能将用户隐私数据轻松变成续命的新鲜血液.但由此牺牲的,是自身的品牌形象和无数人的…

摘要:本文将先简单介绍Bandit 问题和本地差分隐私的相关背景,然后介绍基于本地差分隐私的 Bandit 算法,最后通过一个简单的电影推荐场景来验证 LDP LinUCB 算法. Bandit问题是强化学习中一类重要的问题,由于它定义简洁且有大量的理论分析,因此被广泛应用于新闻推荐,医学试验等实际场景中.随着人类进入大数据时代,用户对自身数据的隐私性日益重视,这对机器学习算法的设计提出了新的挑战.为了在保护隐私的情况下解决 Bandit 这一经典问题,北京大学和华为诺亚方舟实验室联合提出了基于…

MindArmour差分隐私 总体设计 MindArmour的Differential-Privacy模块,实现了差分隐私训练的能力.模型的训练主要由构建训练数据集.计算损失.计算梯度以及更新模型参数等过程组成,目前MindArmour的差分隐私训练主要着力于计算梯度的过程,通过相应的算法对梯度进行裁剪.加噪等处理,从而保护用户数据隐私. 图1 差分隐私总体设计 图1是差分隐私训练的总体设计,主要由差分隐私噪声机制(DP Mechanisms).差分隐私优化器(DP Optimizer).差分隐…

1 前置知识 本部分只对相关概念做服务于差分隐私介绍的简单介绍,并非细致全面的介绍. 1.1 随机化算法 随机化算法指,对于特定输入,该算法的输出不是固定值,而是服从某一分布. 单纯形(simplex):一个\(k\)维单纯形是指包含\(k+1\)个顶点的凸多面体,一维单纯形是一条线段,二维单纯形是一个三角形,三维单纯形是一个四面体,以此类推推广到任意维."单纯"意味着基本,是组成更复杂结构的基本构件. 概率单纯形(probability simplex):是一个数学空间,上面每个点代…

iOS10中,苹果加强了对用户隐私数据的保护,在访问以下数据的时候都需要在info.list重配置privacy,进行声明,否则程序无法正常运行. Contacts, Calendar, Reminders, Photos, Bluetooth Sharing, Microphone, Camera, Location, Health, HomeKit, Media Library, Motion, CallKit, Speech Recognition, SiriKit, TV Provide…

开始 这两天公司有个页面需要做数据可视化的展示,数据视化采用的是Echarts+百度地图API做展示,需要用到县级区级下钻的一个联动效果发现网上关于Echarts做到县区级下钻的资料很少,有的话也不是很详细,对于刚接触Echarts的让人来说可能有些搞不明白,在这里我把Echarts下钻开发过程中总结的知识分享给大家,也能使自己加深印象,当然啦,对于一些在软件行业折腾了几年的老油条来说,这些都是一些非常基础的东西.但是还是希望能帮助到那些刚接触Echarts遇到类似问题需要帮助的人.如果哪里写的…

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 可视化数据 目前我们只是大概了解了数据的类型,以及对数据集进行了划分,下面我们要对数据…

数据结构 ->数据重构 原因 处理这个数据的主要原因是,后台服务器返回的数据格式在ios那边因为其控件可以对数据进行分区显示,可以直接处理,而在android上我们显示控件就是listview,只能按一条item一条item的显示,因此分作两个item的话需要,其他数据分类. 需求: 浏览时间分类浏览过的商品(与淘宝足迹一样) 问题: 服务器数据: 1对1, 时间+item商品 现在需求将数据分类成 : 1对多 时间+list商品 分析: 可以试用两种方法1.使用一个item在item头隐藏显示…

<利用Python进行数据分析>第七章的代码. # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第七章, 数据规整化 import pandas as pdimport numpy as npimport time start = time.time()# 1.合并数据集,有merge.join.concat三种方式# 1.1.数据库风格的dataframe合并(merge & join)# merge函数将两个dataf…