我們生活在一個數字化的時代裡，互聯網前所未有地將世界上每個角落裡的人緊緊聯繫在一起。在這個時代，你真正地可以做到”用我的晚安陪你吃早餐“，也可以坐在北京的大雪紛飛裡，跟馬爾代夫海邊的旅行的朋友視頻 Say Hello。
那些傳統行業、傳統概念也搭上了“互聯網+”的概念，從此煥然一新。這其中，就包括在線廣告，這個互聯網時代的新廣告形式，也是互聯網時代的新泡沫。
2018年全年，全球數字廣告的支出高達2730億美元，折合人民幣約1.9萬億。你的每一次點擊，都為平台方帶去了數額不等的商業收入，然而對於付費的企業主來說，在線廣告的效果真有那麼好嗎？
2018年全球數字廣告市場規模2730億美元，Google和Facebook佔了一半。移動廣告又成了在線廣告的主要來源，以Facebook為例：今年8月份，Facebook發布的季度財報顯示，該公司2019 年第二季度的移動廣告收入佔其廣告總收入的94%，比2018 年第二季度增長3%。根據 Facebook …
在過去的十年裡，對象識別模型取得了長足的進步，但在精度方面，還有很長的路要走。如今的計算機視覺模型已經學會如何準確識別出照片中的對象，甚至能夠在某些數據集中獲得優於人類的識別表現。但是，這類對象檢測系統在真實場景中的表現卻仍然不夠理想。為了解決上述問題，近日，麻省理工學院和IBM組成的聯合團隊發布了一個最新的對象識別數據集—ObjectNet，旨在說明機器學習算法與人類之間的性能差距。
與許多現有的數據集（現有的數據集往往直接提取Flickr及其他社交媒體網站上拍攝的照片）不同，ObjectNet的數據樣本是由自由職業者提供的付費照片。照片中的橘子、香蕉和衣服等物體被傾斜在一邊，以奇怪的角度拍攝，並展示在雜亂的房間裡。即使是能夠在ImageNet上獲得97％準確率的目前最先進對象檢測模型，在“迎戰”ObjectNet時，準確率也會迅猛下降至50％— 55％。
ObjectNet有一種新型的視覺數據集，它藉鑑了其他科學領域的控制思想。它甚至沒有培訓集，只提供測試集以加快流程。與其他常規圖像數據集相比，ObjectNet不包含訓練圖像。大多數數據集將自身素材分為兩個部分，分別為模型訓練數據，外加性能測試數據。但是，訓練集與測試集之間往往具有某種微妙的關聯或者說相似之處，在某些情況下無法進行精準的準確性驗證。
麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）以及人腦、意識與機器中心（CBMM）研究科學家Boris Katz介紹，整個數據集從設計構思、標準紀數據收入流程外加應用程序開發，總共耗費了三年時間。…
Zebra 為國信證券自主研發的一個高性能微服務開發框架，應用於國信證券金太陽 App 各個業務的後端，已穩定運行 2 年多。
發展歷程如下：
在高德地图的检索场景下，从基础的地图数据索引、到在线召回、最终产品展示，均以市级别行政单位为基础粒度。一次完整的检索需求除了用户输入的query外，还会包含用户的图面城市以及用户位置城市两个城市信息。
通常，大多数的搜索意图都是在图面或者用户位置城市下，但是仍存在部分检索意图需要在其他城市中进行，准确的识别出用户请求的目标城市，是满足用户需求的第一步，也是极其重要的一步。
在query分析策略流程中，部分策略会在城市分析的多个结果下并发执行，所以在架构上，城市分析的结果需要做到少而精。同时用户位置城市，图面城市，异地城市三个城市的信息存在明显差异性，不论是先验输出置信度，还是用后验特征做选择，都存在特征不可比的问题。…
「架構視點」是架構頭條公眾號新開設的內容欄目，試圖以新奇、有趣的視角，去觀察軟件架構乃至軟件開發中的那些不為人知的秘密。在這裡，你可以看到知名互聯網公司技術實踐中為人所忽略的方面，也可以看到軟件開發領域的那些奇談怪論，金玉良言。本期是第 0 期，我們打個樣，慢慢精進，也歡迎各位讀者朋友多提寶貴意見和線索來源。
成人網站在推動 …
…公司員工表示nginx 之父被警方帶走；甲骨文第二財季營收96億美元，淨利潤同比降1%； Facebook承諾投入1.3億美元建立內容監督委員會；三星稱其首款折疊機銷量破百萬，售價高昂近2000美元；三星擬將中國芯片工廠投資增至80億美元；微軟Visual Studio 2019 for Mac 8.4 Preview 4發布；瑞信：蘋果11月中國iPhone出貨量同比大降35%；孫宇晨微博新號再次被封。
本文要點
- 時序數據管理對於組織中的數據分析至關重要，舉例來說，股票價格或CPU性能指標都是時序數據。
- 像RedisTimeSeries這樣專門構建的數據庫解決了處理時序數據的需求，同時擺脫了關係型數據庫強加給我們的限制。
- 其他專門為此構建的數據庫包括InfluxDB和Prometheus。
- 通過將Grafana和RedisTimeSeries集成在一起，我們可以實時放大或縮小圖表。
時序數據可以廣義地定義為按照時間順序存儲的一系列數據，舉例來說，多年內的股票價格變動或過去幾個小時CPU性能指標都是時序數據。時序數據廣泛用於很多垂直行業，因為關係型、面向文檔的以及流式數據庫都不能滿足這種特殊類型的數據的需求。
時序數據庫有著獨特的特點（如下面列表所示），如果與其他數據庫一起管理的話，通常會是非常低效的：
在Pinterest，我们每天都要进行数千个实验。我们主要依靠日常实验指标来评估实验效果。日常实验管道运行一次可能会花费10多个小时，有时还会超时，因此想要验证实验设置、触发的正确性以及预期的实验性能时就没那么方便了。当代码中存在一些错误时这个问题尤为突出。有时可能要花几天时间才能发现错误，这对用户体验和重要指标造成了更大的损害。我们在Pinterest开发了一个近实时实验平台，以提供更具时效性的实验指标，从而帮助我们尽快发现这些问题。
可能出现的问题有：
图1-带有置信区间的实时实验指标
上图的面板显示了所选事件的实验组和对照组的流量（也就是动作数）和倾向（也就是unique user的数量）。自实验开始以来，这些计数已经累计了3天时间。如果在3天后发生了re-ramp（分配给实验组和对照组的用户数量增加），则计数会归零0并重新开始累计3天时间。
为了确保实验组与对照组之间的对比在统计上是有效的，我们做了一些统计检验。由于指标是实时交付的，因此每次按顺序收到新记录时，我们都必须进行这些检验。这需要与传统的固定视野检验不一样的方法，否则会带来较高的假正率。我们考虑过几种顺序测试方法，包括赌徒破产、…
五年了，Heartbleed安全漏洞補丁仍未全面普及。
Heartbleed安全漏洞在2012年被正式引入OpenSSL加密庫，但直到2014年才被發現並得到修復。但直到五年之後的今天，仍有眾多系統未能有效安裝修復補丁。
本文希望為IT團隊提供必要的信息，幫助大家判斷是否要使用Heartbleed漏洞的修復補丁。但這裡要提醒一句：即使安裝補丁，您的用戶數據仍有可能受到其他攻擊的影響。
Heartbleed是OpenSSL加密庫中的一項代碼缺陷，具體如下：
memcpy(bp, pl, payload);
2014年，研究人員在流行密碼庫OpenSSL當中發現一項安全漏洞。順帶一提，OpenSSL負責為開發人員提供用於實現安全套接字層（SSL）與傳統層安全性（TLS）協議的工具與資源。
目前，各類網站、電子郵件、即時消息（IM）應用程序以及虛擬專用網絡（VPN）都依賴SSL與TLS協議，用以保障互聯網上通信內容的安全性與私密性。因此，只要使用OpenSSL組件，您的應用程序就會受到Heartbleed漏洞的影響。在漏洞曝光之時，已經有高達17％的SSL服務器被劃入影響範圍。…