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什么是“信任斜率”？为什么系统更在意变化速度
二、什么是“信任斜率”？信任斜率，不是某一个时点的信任值，而是系统对你一段时间内变化趋势的判断。用一句话概括：系统关心的不是你“现在有多少信任”，而是你“信任是在上升、持平，还是下滑”。 在系统视角中，存在三个现实约束：1️⃣系统无法完全理解你是谁但可以精准识别：行为是否更稳定了表达是否更一致了修复是否更主动了2️⃣绝对信任值不可一次性确认但变化方向可以被持续观测3️⃣风险控制优先于潜在收益系统更愿意扶持一个 而这，正是信任斜率的本质。五、为什么“短期爆发”很难改变斜率？很多人试图通过：一次投放一个爆款一轮集中输出来“拉高信任”。但在系统视角里，这些更像：离群点，而不是趋势。 七、信任斜率，决定的是“未来权重”一个非常重要的判断是：斜率，决定的是你“未来还能不能被加权”。 这，才是信任斜率真正的意义。本文基于系统推荐机制与长期行为评估逻辑的研究性观察，不构成具体经营或投资建议。
13910编辑于 2026-01-09 - 来自专栏mythsman的个人博客
斜率优化dp专题小结
斜率优化dp是一种通过构造斜率表达式，用维护凸包的方法来去除多余的点以减少算法复杂度的方法。通常可以将问题规模减小一个维度，从而提高运行效率。 这时候就可以用斜率dp进行优化，将其优化到 。 斜率优化dp的套路基本是固定的，基本上就是用数组模拟队列，然后两个while循环判断是否可以去除无用的点。 ; int a2 = q[tail - 2]; int a3 = q[tail - 1]; if (getUp(a2, a1)*getDown(a3, a2) >= getDown (a2, a1)*getUp(a3, a2)){ tail-=2; q[tail++]=a3; } else{ break; } } }
84810编辑于 2022-11-14 - 来自专栏Python in AI-IOT
Python数据分析--斜率图
林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 斜率图，可以快速展现两组数据之间各维度的变化，特别适合用于对比两个时间点的数据。 斜率图的优势，是能快速看到每个类别前后发生的变化，并能根据线条的陡峭程度，直观地感受到变化的幅度。 image.png 数据如下： year PM2.5 PM10 SO2 NO2 O3 CO 2017 72.17396877 132.7863806 21.47354929 54.11512468 65.71172221 category_names = df.columns labels = df.index.map(str).to_list() data = df.values fig, axes=plt.subplots(2,3, figsize=(4, 6)) fig.set_facecolor('w') axes=axes.flatten() # 画斜率图 radio=((data[1]-data[0])/data[0]
1.3K30编辑于 2022-04-22 - 来自专栏OI
YbtOJ 494「斜率优化 dp」最小划分
YbtOJ 494「斜率优化 dp」最小划分 题目链接：YbtOJ #494 小 A 有一个长度为 n 的序列 a，要求你把它划分成 m 个连续段（记 w_i 表示 第 i 段的数之和）。 2\le m\le n\le10^5，1\le a_i,p\le10^3。 的充要条件就是 图片 由于 s_j-s_k 显然为正，因此就有： s_i > \frac{(f_j+s_j^2)-(f_k+s_k^2)}{2(s_j-s_k)} 那么我们只要维护一个单调队列，然后就可以轻松斜率优化了 Code #pragma GCC optimize("Ofast") #pragma GCC target("sse,sse2,sse3,ssse3,sse4,popcnt,abm,mmx,avx,avx2 1:-1;W(x=(x<<3)+(x<<1)+(oc&15),isdigit(oc=tc()));x*=f;} Ts I void read(Ty& x,Ar&... y) {read(x),read
85020编辑于 2022-09-19 - 来自专栏网络安全观
零信任+：边界信任模型，零信任模型与零信任+浅谈
边界信任及其弱点 边界信任是现代网络中最常见的传统信任模型。 然而，由于将所有的“防护”都孤注一掷地依赖于防火墙，一旦有新的威胁形式超出防火墙的防护范围，那么防火墙就形同虚设 2) 如果攻击者使用了某些方法绕过了防火墙，比如，利用恶意邮件，直接进入内网 3) 无法识别可信设备对其他可信设备进行攻击的行为 在构建“零信任”模型的体系时，网络专家们对该模型做了以下假设： 1) 网络始终是暴露在危险之中 2) 无论外网或者内网，危险始终存在 3) 不存在可信任的网络区域，网络区域不能作为判断网络可信的决定因素 3) “零信任”模型只对访问本身做评估，认证和授权，那么如果黑客或攻击者通过某些特殊方法通过了该评估，认证和授权，有没有可能再对访问的风险进行实时评估，从而杜绝或至少减少敏感信息的泄露？ SSO-IDA只能视作是对“零信任”模型中控制平台的加强，之后我们会推出针对“零信任”模型不足点的智能算法模块，意在解决（3）和（4）的情况，使得我们的身份管理与访问控制，真正做到强于“零信任”模型的“
1.7K10发布于 2021-03-01 - 来自专栏数据结构与算法
BZOJ3675: 序列分割(斜率优化)
Sample Input 7 3 4 1 3 4 0 2 3 Sample Output 108 HINT 【样例说明】 在样例中，小H可以通过如下3轮操作得到108分： 1． -开始小H有一个序列(4，1，3，4，0，2，3)。小H选择在第1个数之后的位置 将序列分成两部分，并得到4×(1+3+4+0+2+3)=52分。 2．这一轮开始时小H有两个序列：(4)，(1，3，4，0，2，3)。小H选择在第3个数 字之后的位置将第二个序列分成两部分，并得到(1+3)×(4+0+2+ 3)=36分。 3．这一轮开始时小H有三个序列：(4)，(1，3)，(4，0，2，3)。小H选择在第5个 数字之后的位置将第三个序列分成两部分，并得到(4+0)×(2+3)= 20分。 $k$优 最后可以画为 $$S_{i} >\dfrac {S^{2}_{j}-f_{j}-\left( S^{2}_{x}-f_{k}\right) }{S_{i}-S_{k}}$$ 按照套路，发现能斜率优化
62420发布于 2019-01-30 - 来自专栏数据结构与算法
HDU3507 Print Article(斜率优化DP)
| We have carefully selected several similar problems for you: 3506 3501 3504 3505 3498 比较裸的斜率优化
76620发布于 2019-01-30 - 来自专栏数据结构与算法
BZOJ4518: 征途(dp+斜率优化)
这样的话就可以愉快的斜率优化啦 第二维可以用滚动数组滚动掉 // luogu-judger-enable-o2 #include<cstdio> #include<cstring> #include<bitset ]; for(int i=1;i<=N;i++) g[i]=sqr(sum[i]); for(int k=1;k<=M-1;k++) { memset(f,0x3f
1.3K80发布于 2018-04-13 - 来自专栏云深之无迹
多斜率积分ADC-低频测量我最强
其擅长处理低频信号 在双斜率型 ADC 中，积分器生成两个不同的斜坡，一个斜坡具有已知的模拟输入电压 VA，另一个斜坡具有已知的参考电压 –Vref。因此，它被称为双斜率 A 到 D 转换器。 多斜率积分ADC就像一个精确的水桶，通过测量注水和放水的时间来测量水的多少. 为什么叫“多斜率”？ 因为在整个过程中，水位（也就是电压）的变化不是线性的，而是分阶段的： 第一个阶段: 水位上升，斜率取决于输入电压的大小。 第二个阶段: 水位下降，斜率是固定的。 这两个阶段的斜率不同，所以称为“多斜率”。 这个转换的图也是这样的 使用天平也可以比喻： 就好比一个精密的天平，通过比较未知物体的重量和已知重量的砝码来测量物体的重量。
74400编辑于 2025-01-13 - 来自专栏Greenplum
greenplum 检测表倾斜率高的shell脚本
1、修改该脚本中的数据库连接信息 2、修改需要检测的schema_inspect,添加时请以英文逗号分割,例如:main,history 3、运行完改脚本会在log/20190603/table-percentage 当前的表 summary.*********** 进度的百分比为: 100.00% 当前的行10650 总行 10650 当前的表 summary.******** 表的倾斜率检测完毕 For partitioned tables, run analyze 生成的CSV文件格式如下 表名,最大segment的行,最小segment的行,倾斜率(%),表的大小,表的分布键 datafix.enterp
2K50发布于 2019-06-05 - 来自专栏数据结构与算法
BZOJ1096: 仓库建设(dp+斜率优化)
你将得到 以下数据：1：工厂i距离工厂1的距离Xi（其中X1=0）;2：工厂i目前已有成品数量Pi;:3：在工厂i建立仓库的费用 Ci;请你帮助L公司寻找一个仓库建设的方案，使得总的费用（建造费用+运输费用 Sample Input 3 0 5 10 5 3 100 9 6 10 Sample Output 32 HINT 在工厂1和工厂3建立仓库，建立费用为10+10=20，运输费用为(9-5)*3 如果仅在工厂3建立仓库，建立费用为10，运输费用为(9-0)*5+(9-5)*3=57，总费用67，不如前者优。 【数据规模】 对于100%的数据， N ≤1000000。 这样的话就有20分了 考虑继续优化，把上面的式子暴力推推推，再把只包含i的删去，不难得到 把dis[i]看成k 把num[i]看成x 把f[i]看成b 把f[j]-g[j]看成y 然后就能斜率优化了
1.1K50发布于 2018-04-13 - 来自专栏小樱的经验随笔
BZOJ 1597: 土地购买【斜率优化+凸包维护】
如果FJ买一块3x5的地和一块5x3的地,则他需要付5x5=25. FJ希望买下所有的土地,但是他发现分组来买这些土地可以节省经费. 他需要你帮助他找到最小的经费. Sample Output 500 HINT FJ分3组买这些土地: 第一组:100x1, 第二组1x100, 第三组20x5 和 15x15 plot. 显然f[i]=min(f[j]+y[j+1]x[i])，然后再搞个斜率优化，方程是(f[j]-f[k])/(y[k+1]-y[j+1])<x[i]，然后维护一个下凸包！ 下面给出AC代码： 1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 inline int read() 4 { 5 int x=
95260发布于 2018-04-09 - 来自专栏FreeBuf
构建零信任网络之设备信任
在众多远程办公解决方案中，零信任网络架构脱颖而出，频频出现在大众眼前。 零信任不是产品或服务，当然也不仅仅是炒作的概念，顾名思义，零信任即信任度为零，也就是“永远不信任，永远要验证”。 网上关于零信任网络资料颇多，本文对零信任理论不再赘述，主要从构建设备信任方面谈一些想法。 ? 二、设备初始安全 设备初始安全构建设备信任的第一个环节，对于新采购的设备，其信任度取决于采购者对生产厂商的和供应商的信任度。 六、信任持续评估 没有完美的安全，也没有永远的安全。对设备的持续评估充分体现了零信任架构可变信任的思想。持续监控设备配置修改、数据更新和运行状态，作为调整设备信任评分和访问控制策略的重要依据。 与网络安全的纵深防御类似，单一静态的设备信任评估无法满足构建零信任网络要求，只有多层面多因素联动的动态方式才能更好的实现设备信任评估。
1.8K30发布于 2020-07-15 - 来自专栏饶文津的专栏
【BZOJ 1701】Cow School（斜率优化动态凸包分治优化）
题解 基础思路 法1 平衡树维护动态凸包 法2 普通维护凸包 法3 分治dp 由于决策单调，计算?[?],?[?]f[j],g[j]时还可以分治计算。 define per(i,l,r) for(int i=r-1,_=l;i>=_;--i) typedef long long ll; typedef double dd; const int INF=0x3f3f3f3f [c[t][1]]=rot; fa[rot]=0; lk[rot]=rk[c[t][1]]=getk(rot,c[t][1]); } } dd getk(int i,int j){//求斜率 rot,t)>=rk[t]) tmp=t,t=c[t][0]; else t=c[t][1]; } return tmp; } int find(int t,dd k){//找到当前斜率的位置 l,_=r;i<_;++i) #define per(i,l,r) for(int i=r-1,_=l;i>=_;--i) typedef long long ll; const ll LINF=0x3f3f3f3f3f3f3f3f
1.2K20发布于 2020-06-02 - 来自专栏SDNLAB
浅谈：如何在零信任中建立用户信任
（3）身份认证 认证在零信任网络中是强制行为，需要同时兼顾安全性和便捷性。当安全性以便捷性为代价，用户很可能会想方设法削弱甚至破坏安全机制。认证用户是通过系统验证用户是否为声称的那个人。 用户可以通过额外的认证方式提高信任等级。如果一个用户的信任评分低于当前访问请求的最低信任评分，此时需要进行额外的认证，如果通过认证，用户的信任等级将提升至请求要求的水平。 认证的目的是获取信任，应根据期望的信任等级设定认证需求机制。通过设置信任评分阈值来驱动认证流程和需求。 3）策略执行点（Policy Enforcement Point，PEP），位于请求主体和目标资源之间，启用、监测和终止连接。 五、零信任的用户信任案例 在腾讯安全发布的《零信任接近方案白皮书》中详细描述了腾讯零信任解决方案的用户信任的建立方式。
1.8K10发布于 2021-10-11 - 来自专栏运维开发王义杰
探究信任的本质：麦肯锡的信任公式
信任是人际关系的基石，无论是在个人关系还是职场合作中，信任的建立都是成功的关键。 麦肯锡公司（McKinsey）提出了一个信任公式，试图解释和量化信任的构成，从而为个人和组织提供了理解和建立信任的框架。 公式如下： 信任=资质能力×可靠性×亲近程度 这三个元素共同构成了信任的基础，下面我们将逐一探讨每个元素的含义及其在信任建立中的作用。 在一个有亲近关系的环境中，人们更愿意分享真实的想法和感受，从而促进信任的建立。 信任公式的应用 通过理解和应用麦肯锡的信任公式，个人和组织可以采取具体措施来增强信任。 总结 信任是一种复杂而微妙的人际关系，其建立需要时间和努力。麦肯锡的信任公式为我们提供了一个有用的框架，帮助我们理解信任的构成元素，并采取实际措施来促进信任的建立和深化。
2K20编辑于 2023-10-30 - 来自专栏数据结构与算法
BZOJ1010: 玩具装箱toy(dp+斜率优化)
Input 第一行输入两个整数N，L.接下来N行输入 Output 输出最小费用 Sample Input 5 4 3 4 2 1 4 Sample Output 1 HINT Source 感觉自己一直学的是假的斜率优化 推荐一篇写的比较好的博客 https://www.cnblogs.com/Paul-Guderian/p/7259491.html #include<cstdio
93070发布于 2018-04-13 - 来自专栏木东居士的专栏
职场3引擎：成长、利益、信任。你有几个？
而对职场中人来说，无论管理者还是被管理者，在管理这件事情上，是成长、利益、信任的叠加，3引擎同行。 ? 1.成长： 指个人硬能力（如专业能力）提升、软能力（如管理能力、认知、格局）提升、资源的积累等。 跳槽时，3种选择： 选择1.先确保自己的利益 由于和新老板建立信任充满不确定性，所以务实的人会首先选择足够的利益，体现在薪资待遇一揽子offer上、组织架构上，以确保自己的利益最大化。 这种风险最大，往往有3个结局： 1）事情没干出来，利益、信任都很难，但收获了一段不错的经历，也就是成长; 2）事情干出来了，利益、信任随之而来，这种是能干且幸运的； 3）事情干出来了，但和利益、信任依然没关系 这3种结局中，1）和3）这两种要么继续负重前行，要么say bye bye. ? 选择3.由于各种机缘，已经和老板建立信任的，这种是fortune's luck，成长、利益、信任都收入囊中，恭喜进入人生的快车道。
49730发布于 2019-10-08 - 来自专栏FreeBuf
再说零信任
什么是零信任？ 零信任网络旨在解决信任问题，假定用户、终端、资源都是不可信的，通过层层动态的安全校验，从用户端到后台服务器建立起一条信任链，实现资源的安全访问，防止非信任带来的安全问题。 ? 零信任架构 业内尚没有统一的零信任架构标准，比较熟知的架构有SDP软件定义网络和NIST提出的零信任体系架构，基于这两种架构，业界根据实践经验，总结出一个较为通用的零信任架构。 ? 拦截：对禁止访问的请求进行拦截阻断，拦截不可信的网络流量 3)零信任控制中心，主要功能如下： a)认证：对用户、终端身份进行认证和授权 b)持续访问控制：访问控制策略，动态安全检测，动态防护响应 应用场景 3）业务部门的充分理解和配合 4）梳理现有网络环境，明确范围，制定实施方案 5）确保业务连续性，做好回滚方案 以上环节中，重中之重无疑是实施了，在实施规划中，需要做好以下几点： 对接业务系统列表。
2.3K40发布于 2021-01-08 - 来自专栏FreeBuf
浅谈零信任
趁着这股浪潮，我也来分享一下我对于零信任的一些理解与看法，本次分享从零信任产生的背景、零信任的基础概念、零信任的落地几个角度出发，一起来探讨学习一下。 归根结底，零信任是网络中攻防博弈的具象化展现。 因此，零信任的技术成为了解决上述问题的最优解。 ? 零信任基础概念 顾名思义，零信任就是对于网络中所有的业务流量默认认为都是危险不可信任的，而让其信任的最终方式是通过不断的认证，例如身份认证、终端环境认证、操作认证等方式来实现。 零信任的落地 就目前而言，企业无法短期之内实现零信任的建设，其落地还是具有一定的难度，原因包括： 零信任涉及到企业全网改造，包括网络架构、认证方式、系统接口对接，这个工程量是巨大的。 企业业务场景千变万化，零信任不会是一套标准化的产品，需要与用户需求相贴合，会有大量开发工作 为了更好实现零信任，我们可以将零信任建设分为几个安全节点来分别做规划： 传统安全：零信任不是单纯的新增身份认证
1.1K10发布于 2020-09-04
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