本文作者：安全平台部 chloehua（华珊珊）2015年入职腾讯，从事互联网安全工作，投身挖掘互联网黑色产业，探寻网络安全世界的风云变幻。 今年9月1日即将踏入大学的18岁临沂罗庄女孩徐玉玉，19日接到了一通诈骗电话，结果被骗走了上大学的费用9900元。得知被骗后，徐玉玉伤心欲绝，郁结于心，最终导

最近KDnuggets上发的“20个问题来分辨真假数据科学家”这篇文章非常热门，获得了一月的阅读量排行首位。 但是这些问题并没有提供答案，所以KDnuggets的小编们聚在一起写出了这些问题的答案。我还加了一个特别提问——第21问，是20个问题里没有的。 下面是答案。 Q1.解释什么是正则化，以及它

分布式文件系统用于解决海量数据存储的问题，腾讯大数据采用HDFS（Hadoop分布式文件系统）作为数据存储的基础设施，并在其上构建如Hive、HBase、Spark等计算服务。 HDFS块存储采用三副本策略来保证数据可靠性，随着数据量的不断增长，三副本策略为可靠性牺牲的存储空间也越来越大。如何在不降

移动互联网数据报告 ​ 本报告基于**腾讯云分析（MTA）**的用户数据，针对移动操作系统版本分布、各类机型的占有率排名、移动设备屏幕分辨率等分布进行了统计分析。 “ iOS9高速升级，达63.78%占有率 iOS9 系统升级步伐平稳上升，截止2016年2月底，采用率已有63.78%。而在去年12月

1. 引言 深度学习可以说是目前机器学习和人工智能领域最热的词汇了，已经热了数年，而且有望继续热下去。深度学习技术自横空出世以来，在多个应用领域刷新了历史记录，如语音识别、图像识别、自然语言处理等等，且其后劲甚足，不断有新的记录出现。近日，来自Google和Facebook的两个科学家团队又在体现高

一、前言 在大数据时代，数据挖掘，人工智能，机器学习这一系列高大上的技术应运而生，针对这一系列高大上的系统，测试同学如何参与其中，做好质量把控呢？与我们熟悉的测试套路又有何不同呢？欲知详情，请听笔者细细道来。 二、背景知识介绍 模式识别：是目的，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读

1、加载 加载超过5秒就会有74%的用户离开页面。 2、高峰期 中午12点左右和晚上10点左右是页面访问高峰期。 3、页面热度 通过用户口碑扩散的移动页面，其访问热度往往持续两天左右。 4、操作习惯 大多数用户习惯滑动切换，放置在左边的按钮点击率低。 5、流失率 用户随着页面层级的加深而不断流失，流

作者：张大威，TEG 安全平台部。2013年加入安全平台部，从事多媒体信息安全、智能安全领域，目前在色情语音识别和藏维语识别领域，利用深度学习技术构建恶意音视频主动识别过滤体系。 鉴黄小趣事作者：“做视频分类时，有时会忘记控制音量。有次被旁边的组长听到了，他就在部门的大群里面吐槽说他都没法工作了，周

1.引言 技术钻研如逆水行舟，不进则退。公司的广告业务发展非常迅猛，有目共睹，激烈的外部竞争和客户越来越高的期望，都要求我们的技术不断进步；与此同时，我们也的确在生产实践中遇到了不少的技术问题和挑战，这些都促使我们在技术上不断的尝试突破。经过两年多时间的技术钻研和应用实践，同发表上一篇KM文章时的技

作者介绍：《漏洞战争：软件漏洞分析精要》作者，2011年毕业于福建中医药大学中西医骨伤专业，在腾讯安全平台部主要从事安全应急响应工作，涉及终端安全、Web安全、移动安全等方向。 ​ “只有具备犯罪能力的人才能洞察他人的犯罪行为！” —— 题记 ​ 引言：戏里戏外 【图1《窃听风云》场景】如果有看过电

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本文作者：赖守锋，2001年毕业于湖北工业大学，从事多年智能控制器和存储服务器的硬件和驱动开发。在腾讯主要负责存储机型及存储部件的规划，应用咨询及故障处理相关工作。 ​ 前言 ​ 2016中国大数据产业峰会上，pony以腾讯的天津数据中心的事例，讲述了数据中心的存储和安全，考虑备灾中心的建设问题。公

大数据早已成了我们耳熟能详的词汇，大数据也逐渐得到的政府，企业和个人的重视。基于此，大数据究竟在如何影响着我们的生活？ 大数据（Big data） 因为他，我们的生活是否变得更舒适？亦或，从此我们的生活细节都要暴露在数据的分析之下？我们该如何正确认识大数据？现在，先让我们了解一些真实的大数据的例子。

本文作者：内部搜索平台部推荐中心组长，2009年加入腾讯，从事搜索相关工作，包括社区问答，网页搜索，音乐、视频、应用宝等项目，方向涉及query理解，文本相关性、智能问答等。目前从事天天快报、新闻客户端等资讯个性化，包括用户兴趣、推荐策略、工程架构等。 搜索引擎中, 一个好的纠错系统能够将用户输入查

0. 序言 最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的： 而对于刚接触这个领域的我来说，是这样的： 在深坑外围徘徊了一周后，我整理了一些推荐系统的基本概念以及一些有代表性的简单的算法，作为初探总结，也希望能抛砖引玉，给同样想入坑的伙伴们提