网站离线数据安全分析漫谈

mnist.npz文件是手写数字的离线数据集，可以直接本地导入而且无需人工拆分为训练数据和测试数据，以及对应的数字标签，作为深度学习入门项目的数据集，可在python中打印出所有数字图像。

在参加一个目标检测的比赛时写的一个代码，因为官方提供的数据集较小，深度学习需要的数据集也比较大，因而自己便做了一个数据离线增强，即通过翻转、旋转、加噪声等方式扩充数据集

对移动应用的离线支持可以理解为应用在网络连接不稳定的情况下能够做出优雅的反应的能力。在移动设备这一相对较新的技术背景中，新的问题也随之产生，例如网络连接的正常或异常、高延迟以及低带宽等情况。这些问题出现的时间并不算长，刚刚上手进行移动开发的工程师对此并不十分了解。除此之外，创建一个能够适应不同网络情况的移动应用可能还包括以下需求：虽然以上这几点从使用性的角度来看都是非常重要的，但其中某一点的复杂性尤为突出，即“离线数据访问”。应用程序或许需要支持多种不同的离线数据访问场景或是级别，在下文中我将一一进行讲解。应用程序在没有网络连接的情况下依然能够显示信息，而在连上网络的情况下需要刷新数据。要实现

基于GMAP.NET的地图数据下载器，支持百度、高德、SOSO等国内地图数据，支持2D、混合、实景模式

某电商网站日志处理项目，使用hadoop、hive、hbase进行ETL清洗、MR分析，分析结果入库mysql