01电力数据安全实践背景        数字经济的快速发展根本上源自数据的高质量治理和高价值转化，近年来，国家层面相继推出促进数据高质量治理的政策法规，围绕加强数据安全保障、提高数据质量等方面，明确了相关规定和要求。作为重要数据持有者，电力企业数据安全对个人信息、行业、地区乃至国家安全具有重大意义，且电力行业数据具有总量巨大、类型复杂多元、价值潜力巨大等特点，致使数据安全治理较为复杂。     继续阅读

数据治理是什么？为什么要做数据治理？关于数据治理我们需要做什么？ 数据治理无论是在数仓建设过程中还是数仓建设完成之后都是及其重要的，是数据部门基础建设的必经之路，是降本提效，形成企业数据资产的关键一环 一 数据质量管理 1.1 数据质量基本概念 ●数据质量管理（Data Quality Management），是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水 继续阅读

背景 存储与计算资源是数仓建设的基础，也是数仓建设中的重要成本支出。而随着数仓建设规模逐渐扩大、时间跨度逐渐拉长，将不可避免的出现数据表、任务、字段的冗余。为了减轻资源负担，降低数仓维护成本，需要对数仓建设成本进行治理与优化。 技术路线 针对数仓建设成本治理的粒度从大到小可以分为：数据表、数据任务、数据表字段。从粗到细的治理优化思路如下： 当发现低频使用的数据表时，下线对应数据表的同时也删除 继续阅读

随着国家数字经济建设进程加快，数据安全立法实现由点到面、由面到体加速构建，目前我国数据安全立法已基本形成以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《密码法》等法律为核心，行政法规、部门规章为依托，地方性法规、地方规章为抓手，国家标准为指南的数据安全法规保障体系。 顶层政策出台，构建数据安全发展支撑。2023年1月，工信部等十六部门联合印发《关于促进数据安全产业发展的指导意见》&#xff0 继续阅读

基于PCA与LDA的数据降维实践 描述 数据降维（Dimension Reduction）是降低数据冗余、消除噪音数据的干扰、提取有效特征、提升模型的效率和准确性的有效途径， PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）是机器学习和数据分析中两种常用的经典降维算法。 本任务通过两个降维案例熟悉PCA和LDA降维的原理、区别及调用方法。 源码下载 环境 操作系统：Windo 继续阅读

一、学习目标 二、选择&填空&判断(基础知识 数据库安全性概述 -数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法使用所造成的数据泄露、更改或破坏。 -威胁数据库安全的因素：非授权用户对数据库的恶意存取和破坏、数据库中重要或敏感的数据被泄露、安全环境的脆弱性 –DBMS提供的安全措施主要包括用户身份鉴别、存取控制和视图等技术。 -DBMS提供的主要技术有强制存取控制、数据加密存储和加密传输等审计日志 -TCSEC标准 C2 B1 要重点看一下 - 继续阅读

编程书籍推荐：Python数据挖掘入门与实践，由人民邮电出版社2016-07-01月出版，本书发行作者信息： [澳] Robert Layton 著，杜春晓 译此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787115427106，品牌为人民邮电出版社, 这本书采用平装开本为16开，附件信息：未知，纸张采为胶版纸，全书共有236页字数万 字，值得推荐的Python Book。此书内容摘要 本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地 继续阅读

文章目录C 题 电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题解题思路数据进行预处理将数据转换为 stationary 数据底部 C 题 电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题 (赛题出来以后第一时间在CSDN分享，文章底部) 最新进度在文章最下方卡片，加入获取思路数据代码论文：2023十三届MathorCup交流 电商物流网络由物流场地（接货仓、分拣中心、营业部等）和物流场地之间的运输线路组成，如图 1 所 继续阅读

以下内容整理自清华大学《数智安全与标准化》课程大作业期末报告同学的汇报内容。 一、概念 碳排放是一个非常宽泛的概念，在现实中，怎么去进行一个更加精细的计算？ 首先，需要一个主体，一般来说是企业和政府。 ISO14064是基于温室气体排放标准GHG Protocol来制定的一套对于企业或组织的碳排放计算标准。 以上举例汽车制造企业的碳排放，在三个范围内会产生哪些微小的碳数据。 二、价值与情景 碳数据本 继续阅读

     人脸识别技术作为计算机视觉领域的一项重要技术，被广泛应用于安全监控、身份验证、智能交通、人脸支付等领域。如何提高人脸识别模型的质量，是人脸识别技术研究的重要方向之一。下面将从数据预处理、模型架构、损失函数等方面来探讨提高人脸识别模型质量的方法。       一、数据预处理       数据在机器学习中占有至关重要的地位，数据预处理对于提高人脸识别模型的准确率非常重要。以下是一些常见的数据预处理方法：       1、图像增强 继续阅读

为保证电力变压器、油扩散电抗器、变压器施工设备质量，促进设备技能提高，保证设备安全运行，制定本规范。   本规范适用于交流3kV~750kV电压等级电力变压器（以下简称变压器）的油浸电抗器（以下简称电抗器、电压互感器、电流互感器（以下简称变压器））的施工和检验； 执行本规范的有关规定。   变压器、电抗器、特殊用途变压 继续阅读

什么是数据质量 广义上来说，数据质量的定义是数据满足一组固有特性（质量维度）要求的程度。业界通常有 6 个维度： 完整性：指数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失的情况。数据缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失，两者都会造成统计结果不准确，所以说完整性是数据质量最基础的保障。在做监控时，需要考虑两个方面：数据条数是否少了； 继续阅读