- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏系统信任增长范式
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”。 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”。 八、结语：信任不是存量，而是速度在系统信任增长范式下，信任不再是一个“存着不用的资产”，而是一条持续被观测的曲线。你不需要一开始就很高，但你必须：让系统看到你在变得更可预测、更稳定、更值得托付。 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。
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。 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]).round(2)
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）。 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
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。 相比于边界信任模型中对信任设备及网络区域的“过度信任”，“零信任”模型提出：在考虑敏感信息时，默认情况下不应该信任网络中的任何设备和区域，而是应该通过基于认证和授权重构访问控制的信任体系，对访问进行“信任授权 4) 所有设备，用户和网络流量在访问时都应经过认证和授权 5) 认证和授权的策略必须是基于所有可能数据，并加以计算得到的 原文如下： ? 4) 对于一些高级的黑客攻击，比如低频渗透，“零信任”模型可能失效，怎么去防范这类安全问题呢？ 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)
-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。 经过上述三轮操作，小H将会得到四个子序列：(4)，(1，3)，(4，0)，(2，3)并总共得到52+36+20=108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
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 - 来自专栏小樱的经验随笔
BZOJ 1597: 土地购买【斜率优化+凸包维护】
Sample Input 4 100 1 15 15 20 5 1 100 输入解释: 共有4块土地. 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 - 来自专栏数据结构与算法
BZOJ1096: 仓库建设(dp+斜率优化)
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Greenplum
greenplum 检测表倾斜率高的shell脚本
.******** 表的倾斜率检测完毕,请下载 greenplum-table-percentage/log/20190603/table-percentage/20190603-finish.csv 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）
[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
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
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。 （4）凭证的遗失 现实世界中，凭证可能丢失或者被盗。如果遗失了政府颁发的身份凭证，政府机构通常需要个人提供其他相关身份信息（如出生证明或指纹），以重新颁发身份凭证。 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。 六、小结 零信任对网络安全进行了重构，无边界的网络、基于可信的身份、动态授权、持续信任评估成为新的安全理念。在零信任网络中，每个访问主体都有自己的身份。
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。 ? 使用了零信任网络架构设计不再区分内网、专线、VPN等接入方式，通过将访问流量统一接入零信任代理、零信任访问控制与保护引擎(零信任安全控制中心)，实现在任意网络环境下的内部资源访问。 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 - 来自专栏强人工智能之路
GPT最佳实践：基于GPT-4V(ision)解决信任问题（一）
本系统文章基于最新的GPT-4V版本，给出一些解决方案，让答案可信，从而让GPT可以真正的被用起来。1 GPT-4V模式介绍可以看到，GPT-4V目前支持5种模式。 2 解决信任问题GPT最大的问题就是它的回答可能是正确的，也可能是错误的，在无法分辨时就不能相信它说的话。那么如何来解决这个问题，真正让GPT的回答能用起来呢？ 下面分类进行分析：2.1 启发、创意、开放性问题这类问题没有标准答案，只需要让GPT列出尽可能多的idea就可以了，然后人类进行选择加工：2.2 翻译GPT4的翻译水平超越Google翻译，而且翻译的文字通过阅读也可以初步分辨其质量 ，所以翻译任务可以直接交给GPT：而且GPT可以支持多种语言：2.3 答案可以直接验证比如这道数学题，直接问GPT4，很容易发现答案是错的：不要紧，我们用高级数据分析模式，可以看到5*(5-1/5)正是我们要的答案 站在大时代的边上：ChatGPT使用姿势大全2.一文搞懂chatGPT与New Bing的本质区别3.星星之火，可以燎原：微软154页GPT-4测试报告精华版4.人人能看懂的图解GPT原理说明系列（一）
79531编辑于 2023-10-11 - 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。 对于零信任最终实现的方式，可以参考4A，也就是账号、认证、授权、审计这四个功能项。但零信任也不是单纯的4A，而是在其基础上新增了融入了持续性的概念，也就是账号全周期管理、认证、权限操作的持续性检测。 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
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号