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- 来自专栏企业文件数据安全交换
网间数据摆渡需确保内部信息安全
数据摆渡配图.jpg 比如网闸就是一种很常见的物理隔离方式，多数情况下，这种网间数据摆渡的目的是确保网络隔离的前提下实现适度的数据交换，网闸就是使用数据“摆渡”的方式实现两个网络之间的数据交换。 1、网闸没有审批审核功能，也不能检测到敏感违规的内容，容易导致数据错误传输，或者误传企业机密信息，造成数据错误或者泄露，严重影响企业形象和效益。 2、没有日志记录，万一数据被篡改或者被泄露，难以追溯。 3、网闸只能服务器到服务器之间的数据传输，不能传输到用户，如果需要传输的话，只能通过拷贝等形式，容易导致数据损坏、泄露等问题。 这里就介绍一款提供一种网间数据摆渡的产品，它可以更加高效的进行网间的文件摆渡，使内网信息交互更加方便，同时保证了内外网交互的信息安全，它就是Ftrans跨网文件安全交换系统。 1、灵活的审批策略和杀毒脱敏，确保数据合规性 2、提供日志审计和查询，传输行为可追溯 3、全自动化的跨网数据传输机制，大大提高运转效率 4、传输和存储加密，确保跨网数据传输安全性
96430发布于 2019-08-29 - 来自专栏码猿技术专栏
微服务灵魂摆渡者Nacos
大家好，我是不才陈某~这是《Spring Cloud 进阶》第1篇文章，往期文章如下：五十五张图告诉你微服务的灵魂摆渡者Nacos究竟有多强？openFeign夺命连环9问，这谁受得了？ 分布式链路追踪之Spring Cloud Sleuth夺命连环9问？链路追踪自从用了SkyWalking，睡的真香！ 其实Nacos默认使用的是内嵌的数据库Derby，这个在Nacos-server文件下的/data目录下就可以验证，如下图：图片那么问题来了，这些配置如何用自己的数据库存储呢？ 目前Nacos仅支持Mysql数据库，且版本要求：5.6.5+初始化数据库首先在Mysql中新建一个数据库nacos-config（名称随意），然后执行Nacos中的SQL脚本，该脚本是Nacos-server （对数据更新具备高可用性）分区容错性（P）：以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。
63440编辑于 2022-12-30 - 来自专栏企业文件数据安全交换
传统的数据摆渡过程中会遇到哪些问题？
所谓“摆渡”，现实中的摆渡就是在一条船从江河这一边到另一边，再从另一边到这一边。数据摆渡的过程也类似。 为了防范网络攻击，通过物理隔离的思路，将两台完全不相连的计算机，通过软盘从一台计算机向另一台计算机拷贝数据，有时候大家形象地称为“数据摆渡”。 数据摆渡配图.jpg 传统的跨网数据交换方式有光盘摆渡机。光盘摆渡机简单来讲，先用光盘刻录需要传输信息，然后用机械臂换到需要交换的另一端网络，然后读取存储，这样就完成了一次单向传输。 一套完整的数据摆渡解决方案需要达到以下功能目标： 提供文件安全交换加密传输和存储。采用私有文件传输协议和SSL安全协议访问。根据不同安全要求，对数据包裹的内容、提取进行多维度的安全保护。 综上所述，数据摆渡，一定要保证安全、可控、合规！企业必须要把核心数据资产保护好了，才能在市场上立于不败之地！
90420发布于 2019-08-19 - 来自专栏Alter聊科技
企服市场等待“摆渡人”
且背靠天眼查近3亿社会实体信息库，利用人工智能和大数据挖掘分析技术进行供需两端需求的精准匹配，天眼企服还能提高服务效率和质量。 目前天眼企服已经涵盖工商财税、知识产权、品牌设计、资质许可、IT软件、电商服务、营销推广、人事社保等9大品类，300多种服务。 政府主导的服务平台，以政务方向的服务为主。 05 结语 国内不缺少为企服赛道站台背书的投资人，不缺少蓄势待发的服务商，也不缺少嗷嗷待哺的刚需市场，但迫切需要的，可能是天眼企服这样的市场“摆渡人”。 挑战其实留给了企服市场的“摆渡人”们。 毕竟国内的不少企业缺少管理知识和经验，精力需要专注于主营业务，需要高效、低成本的企业服务来提升运营和管理效率。
28820编辑于 2023-01-12 数据洪流中的 “摆渡人”！ 200G 光模块硬核护航
在数据流量呈指数级增长的当下，光模块作为数据中心实现高速互连的核心器件，其性能与技术创新决定着数据传输的效率与质量。 200G 光模块凭借独特的技术优势，成为数据中心升级进程中的关键角色，下面我们深入探究其奥秘。 这一技术特性让它精准平衡了 400G 的高成本与 100G 的带宽瓶颈，成为当下数据中心升级时极具性价比的选择。 · 固定速率传输：200G 光模块旨在提供稳定的 200Gbps 传输速率，为满足特定场景下对高速、稳定数据传输的需求，其各通道传输速率固定，以确保在数据中心、电信网络等场景中，大量数据能以恒定高速进行传输 在技术与市场的双重驱动下，200G 光模块将持续在数据高速互联领域发挥关键作用，推动行业不断向前发展。
50610编辑于 2025-06-16- 来自专栏sktj
Kubernetes(9:数据)
作用是在Pod中共享数据 创建Pod，volumeMounts ? image.png emptyDir是Host上创建的临时目录，其优点是能够方便地为Pod中的容器提供共享存储，不需要额外的配置。
41520发布于 2019-09-24 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-9)
高可用服务读写分离计算节点支持读写分离功能，并且支持配置读写分离权重读写分离功能说明要使用读写分离功能，需在数据节点中配置主备存储节点。读写分离功能默认设置为关闭。 -- 不开启读写分离：0；可分离的读请求发往所有可用数据源：1；可分离的读请求发往可用备数据源：2；事务中发生写前的读请求发往可用备数据源：3--><property name="weightForSlaveRWSplit strategyForRWSplit参数为1时可设置主备存储节点的读比例，设置备存储节点读比例后<em>数据</em>节点下的所有备存储节点均分该比例的读任务。 strategyForRWSplit参数为2时<em>数据</em>节点上的所有可分离的读任务会自动均分至该<em>数据</em>节点下的所有备存储节点上，若无备存储节点则由主存储节点全部承担。 用户级别的读写分离可通过管理平台创建<em>数据</em>库用户页面添加用户或编辑用户开启用户级别的读写分离。
23110编辑于 2024-11-29 - 来自专栏技术集锦
练习9—数据计算
题目 写一个简单的函数实现下面的功能：具有三个参数，完成对两个整型数据的加、减、乘、除四种操作，前两个为操作数，第三个参数为字符型的参数。 ; } 说明 注意switch-case语句中case处的数据类型，因为设定了变量c为char类型，所以需要使用 c = input.next().charAt(0) 语句接收用户键盘上的单个字符输入
30720编辑于 2022-06-03 - 来自专栏人工智能快报
美拉斯维加斯开始在市区测试自动驾驶摆渡车
美国《华盛顿邮报》发布消息，称美国拉斯维加斯市开始在市区测试自动驾驶摆渡车。 在拉斯维加斯市中心的街道上出现了一个新的景象，男女老少争相乘坐被官方称为在美国公共街道上行驶的第一辆无人驾驶电动摆渡车。 我认为只要实现技术同步，无人驾驶电动摆渡车就会拥有广阔前景。” 该车每次充电能够行驶大约90英里，充一次电大约需要5到8个小时。 拉斯维加斯城市社区发展负责人说，有计划要求在街道十字路口安装发射机，以便将红灯和绿灯状态传递给这种摆渡车。 他说，拉斯维加斯市希望今年晚些时候在市中心环路部署几辆由Navya公司或其它公司制造的自动化摆渡车。站点将设置在购物点、餐馆、表演场地、博物馆、医院和市政厅。 该负责人表示，与一辆公共汽车加司机每年可能花费100万美元相比，这种摆渡车每月估计需要1万美元的运行费用，在经济上是划算的。
68380发布于 2018-03-14 - 来自专栏CSDN搜“看，未来”
数据结构（9）-- 跳表
文章目录 跳表 跳表的搜索 跳表的插入 抛硬币 跳表的删除 跳表的代码实现 跳表数据结构 初始化跳表 插入节点 删除节点 销毁跳表 为什么Redis要用跳表来实现有序集合？ 跳表(skip list) 对应的是平衡树(AVL Tree)，是一种 插入/删除/搜索 都是 O(log n) 的数据结构。它最大的优势是原理简单、容易实现、方便扩展、效率更高。 节点，发现17比其大，向后搜索，发现6后面的节点指向了Nil(第4层)，那么搜索的层数降低1层， 从此节点的第3层开始搜索，发现下个节点是25，大于17，那么再降低一层，从2层开始搜索，发现第2层是9， 小于17，继续搜索，发现9节点的下一个数是17，搜索完成。 ---- 跳表的代码实现 跳表数据结构 如上图中的E节点，表示的是头节点，一般跳表的实现，最大有多少层(MAX_LEVEL)是确定的。所以e的个数是固定的。
50730发布于 2021-09-18 - 来自专栏机器学习/数据可视化
数据平滑9大妙招
今天给大家分享9大常见数据平滑方法：移动平均Moving Average指数平滑Exponential Smoothing低通滤波器多项式拟合贝塞尔曲线拟合局部加权散点平滑LoessKalman滤波小波变换 它对最近的数据点给予较高的权重，而对较早的数据点给予较低的权重。这使得EMA更适合用于追踪快速变化的数据。 指数平滑的主要特点包括：加权平滑：指数平滑使用指数权重来平滑数据。较新的数据点获得更高的权重，而较旧的数据点获得较低的权重。这意味着它对最近的数据更为敏感，从而更好地捕获了数据的最新趋势。 7, 8, 9])y = np.array([10, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1])# 三阶多项式拟合degree = 3coefficients = np.polyfit(x, y 数据平滑：Savitzky-Golay滤波器旨在平滑数据，减小数据中的高频噪声和突发波动。它保留了数据中的趋势和主要特征，同时去除了噪声。
6K44编辑于 2023-10-13 - 来自专栏全栈程序员必看
Landsat 9 数据详细介绍
目录 1.基本情况 2.Landsat9数据介绍 2.1 Landsat系列波段信息图谱 2.2 Landsat9基本信息 2.2.1 Quick Facts 2.2.2 LANDSAT9 波段信息 ，实际于于2021年9月27日发射，并已经开始采集第一批数据，2021年10月31日获取到遥感数据。 Landsat 9 的 OLI-2 和 TIRS-2 的 14 位数据将其增加到 16,384 个数据值。 然而，不同之处在于，Landsat 9 将下行链接 OLI-2 产生的所有 14 位数据，与从 Landsat 8 的 OLI 下行链接的 12 位数据相比，为其图像提供更大的位深度。 Landsat9数据目前成处于检查期，后期将于USGS网站免费共享。
5.2K20编辑于 2022-09-15 - 来自专栏IT小侠公社
摆渡网盘又迎来新成员，妥妥滴高速下载
今天要说说百渡网盘啦要下载一堆资料的大佬们一直催柚子，这次分享一个新出没多久高速下载网盘。
68420发布于 2019-07-23 - 来自专栏Java课堂
55 张图吃透 Nacos，微服务的灵魂摆渡者强大在哪
Namespace（命名空间）：解决多环境及多租户数据的隔离问题 在多套不同的环境下，可以根据指定的环境创建不同的Namespace，实现多环境的数据隔离 Nacos中默认提供的命名空间则是public 其实Nacos默认使用的是内嵌的数据库Derby，这个在Nacos-server文件下的/data目录下就可以验证，如下图： 那么问题来了，这些配置如何用自己的数据库存储呢？ 目前Nacos仅支持Mysql数据库，且版本要求：5.6.5+ 初始化数据库 首先在Mysql中新建一个数据库nacos-config（名称随意），然后执行Nacos中的SQL脚本，该脚本是Nacos-server 修改数据源 这个在持久化的那里已经讲过了，只需要将application.properties中的数据源替换掉，如下图： 启动Nacos 经过上述的步骤Nacos集群已经配置好了，现在分别启动Nacos （对数据更新具备高可用性） 分区容错性（P）：以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。
3.1K41发布于 2021-09-24 - 来自专栏一臻数据
从摆渡人到造桥者，Doris湖和仓的牵手历程
数据世界也遇到过类似的难题 —— 数据湖和数据仓库好比两岸，数据工程师们每天都在为数据"过河"发愁。 有人选择慢慢"蹚水"，有人尝试"造桥"，但总觉得不够完美。 直到有一天，"数据界的孙悟空"带着法宝出现了，经过'七七四十九天'化解了这个令人头疼的难题。 今天，一起来看看从"摆渡人"到"造桥者" —— Doris湖和仓的牵手历程。 两边人口越来越多,通勤越来越难,数据工程师们每天都在当"摆渡人"： 湖仓一体之前，数据分析经历了数据库、数据仓库和数据湖分析三个时代。 数据仓库解决了数据快速分析的需求，数据湖解决了数据的存储和管理的需求，而湖仓一体要解决的就是如何让数据能够在数据湖和数据仓库之间进行无缝的集成和自由的流转，从而帮助用户直接利用数据仓库的能力来解决数据湖中的数据分析问题 ，同时又能充分利用数据湖的数据管理能力来提升数据的价值。
33710编辑于 2024-12-24 - 来自专栏机器学习/数据可视化
pandas系列9-数据规整
层次化索引hierarchical indexing 数据分散在不同的文件或者数据库中 层次化索引在⼀个轴上拥有多个（两个以上）索引级别 低维度形式处理高维度数据 import numpy as np , 3, 3], [0, 1, 2, 0, 2, 0, 1, 1, 2]]) data['b'] 1 -0.731398 3 -0.707528 dtype: float64 # 部分索引选取数据子集 0.382131 2 -0.177199 d 2 -0.826364 3 -1.874992 dtype: float64 data.unstack() # 将层次化索引的数据变成 0.707528 c 1 -0.382131 2 -0.177199 d 2 -0.826364 3 -1.874992 dtype: float64 # 对于DF类型数据 pandas.merge：根据键将不同DF中的行连接起来，类似于数据库的join操作 pandas.concat：沿着轴将对象叠在一起 法combine_first可以将重复数据拼接在⼀起，⽤⼀个对象中的值填充另
1K10发布于 2021-03-02 - 来自专栏数据猿
大数据投融资周报（9月3日——9月9日 共14起）
<数据猿导读> 上周大数据领域共发生14起投融资事件，其中包括6家中国企业、3家美国企业、1家以色列企业、2家英国企业、1家西班牙企业以及1家日本企业，涉及领域包括海洋大数据、人工智能、数据分析、车联网等多个领域 来源：数据猿 作者：abby 上周大数据领域共发生14起投融资事件，其中包括6家中国企业、3家美国企业、1家以色列企业、2家英国企业、1家西班牙企业以及1家日本企业，涉及领域包括海洋大数据、人工智能 、数据分析、车联网等多个领域。 更多【大数据投融资】热点，可加作者abby微信：wmh4178（请注明姓名、公司）进群交流 来源：数据猿
55440发布于 2018-04-20 - 来自专栏数据小魔方
数据地图系列9|excel（VBA）数据地图！
下面是VBA数据地图的详细制作步骤： 1、首先你需要一个纯色的矢量地图素材。 ? 这个问题早在数据地图的入门篇里已经解决了。 数据地图入门篇——素材获取！ 3、输入数据： 关于作图的数据组织：这里需要三列数据，一列省份名称、一列指标值，一列颜色填充值（需要使用函数自动获取）。 ? 4、定义组距 ? 5、定义颜色填充范围 ? 将F9：G13单元格区域选中并定义名称为color_table ? 使用concatenate函数制作分段值范围。 将D9-D13区域的五个单元格分别命名为color1~color5。 然后将提前准备好的地图填充色复制进D9-D13单元格中。 7、在C4列中匹配B列指标值的颜色范围。（使用vlookup函数） ? 记得在地图做完之后一定要使用分档阀值区域作为图例引用在数据地图周围。选中D9：E13区域，点击照相机功能，然后在数据地图区域释放。 ? ? ? ?
6.1K60发布于 2018-04-10 - 来自专栏测试开发干货
数据工厂平台9： 首页的数据关联
本节课继续来搞定首页的这个统计图的具体数据关联。 这里我们先要去想，数据的来源，数据来源在哪？当然是以后的各个工具的使用次数了。那么这个使用次数我们记载到哪里呢？ 所以我们决定，先把各种工具的使用次数放在一个专用的统计表中，这样我们首页去提取数据的速度会非常快，而且也便于之后这些统计数据另做他用等等。 我们先完成第一个箭头，在views.py中把数据从数据库拿出来。 接下来是具体的数据了， 这种时刻我们需要细心的去研究这个第三方统计图的数据在哪生效的才能去想办法修改。 这里经过我的细心摸索，发现这个图预置的数据都放在这里： 没想到它会把数据写死在一个css文件，这是很出乎我意料的事情。
54310编辑于 2022-05-19 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
Python网络数据抓取（9）：XPath
因此，你可以自由地命名标签，而且 XML 现在通常用于在不同的网络服务之间传输数据，这是 XML 的一个主要应用场景。 如果用树状图来表示，我们可以看到：电影数据库是一个根标签，它下面可以挂载多部电影。每部电影作为一个节点，进一步包含了如标题、年份等信息。
62410编辑于 2024-06-18
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