在应用机器学习的过程中，很大一部分工作都是在做数据的处理，一个非常常见的场景就是将一个list序列的特征数据拆成多个单独的特征数据。 比如数据集如下所示： ```python data = [['John', '25', 'Male',[99,100,98]], ['Emily', '22', 'Female',[97,99,98]], ['Michael',
在应用机器学习的过程中，很大一部分工作都是在做数据的处理，一个非常常见的场景就是将一个list序列的特征数据拆成多个单独的特征数据。 比如数据集如下所示： ```python data = [['John', '25', 'Male',[99,100,98]], ['Emily', '22', 'Female',[97,99,98]], ['Michael',
安全运营是一个持续的过程，需要不断地评估风险、监测威胁、改进措施和更新策略，以确保组织的安全性和可靠性。由人员、数据、平台（工具）、流程的共同组合构成安全运营体系。 ## 一、安全运营团队目标  <center>图
信息安全是一个动态的过程，操作系统、应用软件、中间件，还有硬件，平台的种类越来越多，技术越来越复杂，稍有不慎就会留下安全隐患和管理漏洞，依靠客户自身的IT资源无论从技术的先进性还是方案的严密性上都越来越难以应对，企业往往由于人手或技术力量的不足，无法自如的处理各种复杂的信息安全问题。针对这种情况，就需要持续对新的安全威胁、安全漏洞进行跟踪、分析和响应。 安全态势感知与监测是一种基于环境的、动态
安全运营是一个将技术、流程和人有机结合的复杂系统工程，通过对已有安全产品、工具和服务产出的数据进行有效的分析，持续输出价值，解决安全问题，以确保网络安全为最终目标。 安全加固和运维是网络安全运营中的两个重要方面。 安全加固是指通过采取一系列措施，提高网络、系统和应用程序的安全性，以防止或减少未经授权的访问、数据泄露或系统损坏。这包括对网络设备、服务器、数据库和其他关键组件进行安全配置和加固，以
安全运营是一个将技术、流程和人有机结合的复杂系统工程，通过对已有安全产品、工具和服务产出的数据进行有效的分析，持续输出价值，解决安全问题，以确保网络安全为最终目标。 安全检查和测试是确保系统、设备或环境安全的重要手段，是安全运营基础工作的一部分。 安全检查主要通过定期或不定期地对系统、设备或环境进行全面的检查，以发现潜在的安全风险和漏洞。检查的内容可能包括各级人员安全责任制的落实情况、安全活
做数据分析很大一部分工作量都是在对数据处理，因为数据来源的质量问题，不能保证所有的数据都是正常的。对于数据分析和处理来说pandas无疑是常用的利器。下面通过一个实例来用pandas对波形异常数据进行实战处理。 ## 读取数据 ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df_
用Python做数据处理常常会将数据写到文件中进行保存，又或将保存在文件中的数据读出来进行使用。通过Python将列表中的数据写入到csv文件中很多人都会，可以通过Python直接写文件或借助pandas很方便的实现将列表中的数据写入到csv文件中，但是写进去以后取出有些字段会有变化有些坑还是要避免。本文通过实例来介绍如何将列表中的数据写入文件如csv并正确解析出来使用。 示例数据如下： `
随着社会的进步和技术的发展，以互联网产业化、人工智能等为代表的第四次工业革命席转全球，人工智能技术如火如荼，将整个世界推入了智能化时代。有人说石油是现在工业的血液，那么芯片就是现代工业的大脑。芯片作为现代工业的大脑，它们被广泛应用于各种电子设备、通信、计算机、人工智能等领域。在现代电子设备中发挥着核心的作用。芯片可以控制和操作各种电子设备，执行复杂的运算和数据处理任务，实现各种智能化的功能。随着
 最近网传互联网应用信息系统频繁崩溃，语雀崩完淘宝崩，淘宝崩完滴滴崩，随着业务的发展和技术的进步，对于信息系统的要求也越来越高。信息应用系统为了满足不断增长的用户和业务需求，提高系统的稳定性和扩展性至关重要。
数字化已深入千行百业。数字化将给各行各业带来巨大的变化，现实世界和虚拟世界也将联系得更加紧密。随着云计算、大数据等新技术结合企业级业务的落地，数字时代的安全面临着前所未有的新挑战。近年来，网络安全问题日益严重，在企业数字化转型中，安全需求也变得越来越重要。对于企业来说，一方面是合规要求压力大，随着法规监管的日趋完善，企业需要遵守的合规要求也越来越多，这些法规对企业的网络安全和数据保护提出了更高的