12 2020 档案

使用静态分析，帮助实现GDPR的“设计安全”和“设计隐私”
摘要：从理论上讲，GDPR仅适用于欧盟公民，但是如今，大多数商业活动在全球范围内都需要尽力遵守全球法规。这样，你就可以在以安全、私密的方式对待所有用户，还是拥有针对欧盟和非欧盟客户的完全分段的数据流之间进行选择（例如，更昂贵的方式）。在此文中，我将说明如何利用静态代码分析来帮助改善数据保护和隐私。 阅读全文
posted @ 2020-12-29 17:14 SWTOR 阅读(292) 评论(0) 推荐(0)
关于GDPR，你需要了解的的5件事
摘要：欧盟通用数据保护条例（GDPR）于2018年5月25日开始执行。然而直到如今，还是有不少人对GDPR一无所知，更遑论清楚认识到GDPR对组织或者个人有哪些影响。那么，GDPR是什么，它适用于谁？如果你违反其规定，会有什么后果？ 阅读全文
posted @ 2020-12-29 15:21 SWTOR 阅读(568) 评论(0) 推荐(0)
如何创建低成本沙箱环境？推荐你使用API仿真！
摘要：平台提供商提高客户成功率的关键方法是什么？好吧，对于平台、工具和服务提供商，这意味着他们确实需要专注于入门。将客户加入你的平台意味着使客户快速了解你的服务，以便他们可以使用专业人士之类的工具。 这也意味着教你的用户如何使用你的API，以便他们可以在应用程序中构建自己的解决方案。良好的入门流程必须透明且无缝。开发人员不想将其“未经验证”的代码投入生产。为了有效地构建这些集成，开发人员需要一个安全的开发环境来测试和熟悉你的产品——一个沙盒环境，在此环境中，他们可以放置未经验证的代码并在投入生产之前对其进行试用。 阅读全文
posted @ 2020-12-28 16:45 SWTOR 阅读(644) 评论(0) 推荐(0)
关于代码覆盖率，你不可不知的两大陷阱！
摘要：在做单元测试时，代码覆盖率常常被拿来作为衡量测试好坏的指标，甚至，用代码覆盖率来考核测试任务完成情况。但是我相信，你不是为了覆盖率才要求覆盖率的。你需要有意义的覆盖率，以表明你已经很好地测试了该软件。 阅读全文
posted @ 2020-12-28 11:56 SWTOR 阅读(1026) 评论(0) 推荐(2)
如何借助自动创建单元测试来提高单元测试的投资回报率(ROI)？
摘要：在此文中，我将向您展示如何使用Parasoft Jtest自动化测试执行和数据收集，以及自动创建单元测试，以节省测试创建时的时间和精力。 阅读全文
posted @ 2020-12-24 14:54 SWTOR 阅读(245) 评论(0) 推荐(0)
[实用指南]如何使您的旧代码库(遗留代码)符合MISRA C 2012编码规范？
摘要：由于出于业务原因，许多组织确实需要重用其旧版代码库，因此针对这些挑战创建了MISRA 2016合规指南文件。其中，在当前项目范围内开发的新的本机代码与在项目范围之外开发的“已采用”代码之间有明显的区别。在这篇文章中，我解释了一种处理遗留代码和MISRA C合规性的实用方法。 阅读全文
posted @ 2020-12-24 13:04 SWTOR 阅读(608) 评论(0) 推荐(0)
超实用的10个技巧！让您无论使用哪种静态分析工具都能轻松更新现有的静态分析实现
摘要：是否想清理您的静态分析实践？首先，清除导致您难以将精力放在真正关注的问题上的混乱杂事。接下来，通过扩大活动范围以增加对组织的价值来激发您的实践。 您的开发团队是否对静态分析工具中越来越多的违规行为感到不知所措？您当前的静态分析配置所产生的高水平噪声是否使团队对所有警报（包括那些您认为关键问题的警报）不敏感？ 无论您使用哪种静态分析工具，都可以通过以下10种方法来更新现有的静态分析实现。 阅读全文
posted @ 2020-12-23 16:05 SWTOR 阅读(276) 评论(1) 推荐(0)
主数据管理(MDM)的6大层级简述，你不可不知的数据治理参考！
摘要：前面我写了一篇关于对元数据和元数据管理的认知和理解的文章，有兴趣的朋友可以去看看。接下来我们讲一讲主数据管理(MDM)。 阅读全文
posted @ 2020-12-23 11:53 SWTOR 阅读(2877) 评论(0) 推荐(0)
【收藏】关于元数据(Metadata)和元数据管理，这是我的见过最全的解读！
摘要：本文主要从元数据的定义、作用、元数据管理现状、管理标准和元数据管理功能等方面讲述了我对元数据(Metadata)和元数据管理的认知及理解。 阅读全文
posted @ 2020-12-22 11:22 SWTOR 阅读(10106) 评论(0) 推荐(2)
机器学习 | 基于机器学习的供应链管理之销售库存优化分析（实操分享）
摘要：本次是用机器学习做出未来一定时期内的销售量预测，从而辅助指导销售库存计划的决策分析，以达到合理配置库存，减少资源成本浪费的目的。实操内容有点多，虽然我已经尽量删减了。有兴趣的朋友可以关注+收藏，后面慢慢看哟。如果觉得内容还行，请多多鼓励；如果有啥想法，评论留言or私信。 阅读全文
posted @ 2020-12-10 16:36 SWTOR 阅读(3429) 评论(3) 推荐(3)
机器学习 | 基于机器学习的推荐系统客户购买可能性预测分析
摘要：在上周我写了一篇“基于机器学习的银行电话营销客户购买可能性预测分析”，那是作为对客户购买可能性预测分析的第一次验证案例的尝试。今天是基于机器学习的客户购买可能性预测分析的第二次验证案例：推荐系统。 阅读全文
posted @ 2020-12-07 15:00 SWTOR 阅读(1261) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 | 5种基于机器学习的客户价值预测分析方法
摘要：项目目的：预测客户的交易价值。数据内容：4459条已知客户的交易价值和客户的属性（具体内容不知道，有可能是性别、年龄、收入、交税等等，每一个用户有4993条属性）。 阅读全文
posted @ 2020-12-04 10:49 SWTOR 阅读(816) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 | 基于机器学习的银行电话营销客户购买可能性预测分析
摘要：数据集：uci下载的某家银行电话营销与是否购买定期存储的数据。 模拟目标：知道客户数据，预测购买理财产品概率。 阅读全文
posted @ 2020-12-03 11:59 SWTOR 阅读(898) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 | 一个基于机器学习的简单小实践：波斯顿房价预测分析
摘要：本文采用Kaggle上面的Boston HousePrice数据集展示了如何建立机器学习模型的通常过程，包括以下几个阶段： 数据获取 数据清洗 探索性数据分析 特征工程 模型建立 模型集成 阅读全文
posted @ 2020-12-02 16:54 SWTOR 阅读(858) 评论(0) 推荐(0)