Global Data Compliance Guide for Chinese Companies

Main Topics: Global Data Compliance Regulations: Detailed analysis of data laws in regions like the EU IBM's Framework: A structured approach for companies to build a data compliance system, covering strategy Case Studies: Real-world examples of companies addressing data compliance challenges. Key Compliance Areas: Data Classification & Grading: Categorizing data by sensitivity (e.g., public, The document emphasizes a proactive, systematic approach to data compliance as essential for successful

Data Compliance Guide for Enterprises Going Global

for Enterprises Going Global • 1.4 Importance of Data Compliance • 02 Data Compliance Challenges for Transfer • 2.3 Consistency of Data Compliance Strategies • 2.4 Particularity of Cross-Border Data Compliance System • 4.1 Seeing the World from a Global Perspective • 4.2 Data Security and Compliance Responsibilities and Recommendations in Data Compliance • 5.2 Tencent Cloud Platform Data Compliance • 跨境传输复杂性：GDPR自2018年实施至2023年11月，欧盟成员国已发起1,701起罚款，总额达40亿欧元。

Android11 无Root 访问data目录实现、Android11访问data目录、Android11解除data目录限制、Android11 data空白解决

Android11 无Root 访问data目录 实现 正文开始 关于Android11权限变化 作为普通安卓用户该如何方便快速地访问Android/data目录 开发者该如何实现无ROOT访问Data 解决方案 SAF方案缺点 放大招，ROOT权限直接解锁后带权访问Data目录 结语 封装好的工具类 正文开始 关于Android11权限变化 谷歌在Android11及以上系统中采用了文件沙盒存储模式， 我实现的文件管理(Android11上直接免root管理data目录) 重要的坑:为什么不直接使用路径Path来实现文件浏览呢? 这个Android11上Android/data受限后，我觉得这个是很好的解决方案了，毕竟可以实现无Root访问并实现管理。 SAF方案缺点 很显然，通过SAF文件存储框架访问文件，速度和效率远远低于File API，因为SAF本来用途就不是用来解决Android11/data目录文件访问的。

介绍开源Compliance Framework

译自 Introducing the Open Source Compliance Framework，作者 Ian Miell。 Compliance Framework是一个开源的软件套件，旨在自动化和管理您企业的合规性任务。**您可以把它看作用于软件审计和合规的Terraform和CI。 Compliance Framework核心 核心中有一个数据库，用于跟踪“评估”、“控制”、“组件”和“证明”。 关键功能 Compliance Framework基于对开放标准的承诺而构建。 Compliance Framework的构建旨在支持这两项举措。

springboot 问题Change project compliance and JRE to

springboot 问题Change project compliance and JRE to 1.5

实战基于terraform-compliance实现IaC安全

terraform-compliance 是一个基于 BDD（行为驱动开发）的开源工具，专门用于执行基础设施即代码的合规性测试。 定义策略后，Terraform-compliance 之类的工具被采用来确保遵循策略。Terraform-compliance 侧重于负面测试。 Terraform-compliance 是一种免费的开源工具，它为 Terraform 配置提供了此功能。 # 运行terraform-compliance -p main.tfplan.json -f . features: ssh://git@github.com/terraform-compliance/user-friendly-features.git参考链接terraform-compliance.com

基于同一主机配置 Oracle 11g Data Guard

       Oracle Data Guard 为企业数据库提供了最有效和最全面的数据可用性、数据保护和灾难恢复解决方案。 本文主要描述了在同一主机下如何配置Oracle Data Guard。        有关DG的相关概念，可参考：Oracle Data Guard Concepts and Administration        有关配置DG的参数描述，可参考：Oracle Data Guard ADDRESS_LIST = (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 192.168.7.25)(PORT = 1532)) ) (CONNECT_DATA log_archive_max_processes=4 remote_login_passwordfile='EXCLUSIVE' f、复制数据文件，日志文件，备份控制文件到备库 --对于从主库克隆standby有多种方法，而且Oracle 11g

Oracle 11g Data Guard环境中的归档管理

熊军（老熊） 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED，ACOUG核心会员 在11g里面，随着ASM、RAC、Data Guard（包括Active Data Guard）的成熟，使用RAC+ASM+ Data Guard越来越成为一种可靠的、维护简单、稳定的高可用性和容灾保护方案。 这篇文章谈谈如何管理Oracle 11g Data Guard环境中的归档日志。 归档日志是重要的，备份恢复需要它，而Data Guard也需要它。 在早期版本的Data Guard环境中，常常面临着归档日志管理问题,，但11g做了很多改进，使得我们使用和维护更加方便。 比如由于备份系统问题或Data Guard备库问题、维护等，需要归档保留的时间长度。假设是24小时，再评估一下在归档量最大的24小时之内，会有多少量的归档？

python接口自动化11-post传data参数案例

前言： 前面登录博客园的是传json参数，有些登录不是传json的，如jenkins的登录，本篇以jenkins登录为案例，传data参数。 remember_me": "on", "Submit": u"登录" } s = requests.session() r = s.post(url, headers=headers, data remember_me": "on", "Submit": u"登录" } s = requests.session() r = s.post(url, headers=headers, data

基于同一主机配置Oracle 11g Data Guard(logical standby)

      Oracle Data Guard逻辑备库是利用主库的一个备份首先建立一个物理备库，然后再将其转换为逻辑备库。 相关参考: Oracle Data Guard 重要配置参数 基于同一主机配置 Oracle 11g Data Guard 1、逻辑备库的一些限制       对于逻辑备库，存在很多限制，如对于一些特殊的些数据类型象 监控事务依赖关系和协调提交顺序            APPLIER : 可以有多个该进程，它负责将LCR应用到备库 3、创建逻辑备库 a、首先创建物理备库 创建物理备库的方法很多，对于Oracle 11g 可以参考：基于同一主机配置 Oracle 11g Data Guard http://blog.csdn.net/robinson_0612/article/details/9979405 b、 -------------- 7 2013/08/16 10:38:03 2013/08/16 10:46:11

FunDA（11）－ 数据库操作的并行运算：Parallel data processing

val s1: Stream[Task,Int] = Stream(1,2,3,4,5).through(randomDelay(100.millis)) val s2 = Stream(11,22,33,44,55,66 interleave s2).through(log("")).run.unsafeRun //> >1 //| >11 //| >55 (s1 merge s2).through(log("")).run.unsafeRun //> >11

Oracle Data Guard延迟的原因(r11笔记第69天)

大体来说，10g和11g中的数据同步延迟场景还不大一样。 在11g中，倒不存在这样的限制了，因为是Active Data Guard的方式，所以可以在read only的基础上接收应用增量数据变化。但是延迟的问题依旧可能存在。 我一个例子来说明,简单来说，如何判断一个Data Guard是Active Data Guard呢，可以用一个SQL语句来判定。 而如果Data Guard环境出现延迟，如果通过DG Broker来查看，基本就是下面的显示情况。 日志如下： RFS[1]: Opened log for thread 1 sequence 476185 dbid 1210367666 branch 622336050 Wed Feb 08 11:

分布式系统的烦恼------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记11

当我们在使用单机系统时，它通常以一种相当可预测的方式工作：要么它正常工作，要么不工作。

Data Analysis

Data Analysis.png

Data Analysis

read() def _read(self): file_list = glob.glob(self.dir_path) # get all name of files in data = [pd.read_csv(x, delimiter="\t") for x in progress_list] # read all the data from */progree.txt # clean info info = pd.DataFrame(info) exp_info = info[[2, 3, 4, 5, 7, 10, 11, 12]] )) self.exp_info = exp_info.drop(["h1", "h2"], axis=1) # return self.exp_info, self.data_list d = self.compare_name fig, ax = plt.subplots() for x in compare: self.data_list

Data Guard实现故障自动切换（二）(r11笔记第40天)

今天下午我的一个朋友碰到了一个Data Guard的问题，大体是主备网络出现问题，因为环境中配置了自动切换，结果备库就自动切换为了主库，这样就成了“双主”，我帮忙看了下，对备库做了闪回，然后直接转换主库为备库角色 在一个一主多备的环境中，的确需要一个强大的工具来支持，所以最后朋友说DG Broker真是个好东西，我回了句 用好了DG Broker,手工管理Data Guard就是小米加步枪啊。 就如同我昨天文章Data Guard故障自动切换的想法(r11笔记第39天)所说，自动切换也是故障自愈的一个关键环节。

Data Warehouse

OLAP):  User and system orientation: customer vs. market  Data contents: current, detailed vs. historical for OLAP: complex OLAP queries, multidimensional view, consolidation Data Warehouse: ? A data warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant, and nonvolatile collection of data H.Inmon data stored in data warehouse has been processed after extracation, cleaning, transformation, Data Warehouse model : dimensions and measures, you can locate some data by dimension and see the data

Data visualisation

Lecture 6: Data visualisation -be able to explain the motivation for data visualisation Converting data into a visual format Reveals characteristics of the data, relationships between objects or relationships between features Simplifies the data Humans are very good at analysing information in a visual format Spot trends, patterns, outliers Visualisation can help show data quality Visualisation helps tell some clustering Could be losing some information due to 2D nature Can find the cluster Can find how data

Data augmentation

只有这样才能确保神经网络学到的特征更加全面 但在现实中，若想达到以上的目的要付出巨大的代价，并且还要对照片上出现的东西进行准确标注，另外对于一些稀有的物种信息收集更是十分困难 因此我们这里介绍一些为神经网络提供更多数据的方法——数据增强（Data import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets, transforms train_loader = torch.utils.data.DataLoader /data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([ import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets, transforms train_loader = torch.utils.data.DataLoader /data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([