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SpEL 表达式注入漏洞分析、检查与防御
【摘要】 程序中如果使用未经校验的输入构造SpEL语句，就有可能造成SpEL表达式注入漏洞，对下游服务可能产生恶意攻击。本文介绍了SpEL表达式以及常见的SpEL注入攻击，详细地介绍了部分漏洞攻击实例以及常用的漏洞检测与防御手段。
测试进阶之路—新手关于测试碎碎念篇
这是一篇京东JDStar小萌新的测试总结和经验分享，适用于广大小白新手测试进阶探讨，欢迎大家共同探讨关于测试的用例设计和如何提升测试效率。
区服分析丨更透彻的游戏营运数据解读，助力高效增长
全民买量时代，新服和新区持续增开，对玩家长线留存及付费提升显得尤为重要。在分析游戏活动效果和玩家营运数据时，相信大家都曾有过这样的疑问：
【运营下班指南】有人准点下班，有人凌晨搬砖
如何探寻用户流失原因并解决这个问题？HMS Core分析服务有答案。有效实现用户、营收双增长，或许早下班就不需要指南。
借助 Amazon EMR 与外部 KDC 进行身份认证，有效集成业务场景
安全始终是亚马逊云科技的头号工作，也是Amazon EMR这项托管Hadoop服务的首要原则。很多客户越来越意识到安全的重要性，尤其数据安全的重要性，在客户进行全球化业务扩展的时候，面对各国家区域的合规要求，更多采用Kerberos在EMR上进行身份验证。
通过 Amazon SageMaker 与 Amazon Step Functions 实现机器学习的 CI/CD 方案
在传统的机器学习工作流程当中，经常会面临两个问题：
在 Amazon SageMaker 上快速、灵活构建 TensorFlow 模型的在线推理服务
当算法工程师在本地使用TensorFlow深度学习框架训练好模型后，会创建模型服务器供应用程序调用实现在线推理。
Amazon Timestream 在车联网场景的典型应用和性能测试
在工业物联网以及互联网等场景中，常常会产生大量的带时间标签的数据，被称为时间序列数据。
使用 Amazon Athena 做漏斗分析——实现更高效的数据湖检索
在日常的业务运营过程中，管理者常常需要快速了解业务的运转健康状况，识别出瓶颈和问题，并制订应对的计划。要概览业务全景，我们可以借助一些统计工具。「漏斗分析」就是一种常见的工具，它很适合多个环节按时间顺序串联的业务。
使用 Amazon RDS for Oracle 配合 Oracle Active Data Guard 建立托管的灾难恢复与只读副本
众多亚马逊云科技用户都在使用Amazon关系数据库服务产品组合（Amazon Relational Database Service，简称Amazon RDS）来减少沉重繁琐且无差异化的数据库日常维护工作。其中Amazon RDS for Oracle也切实帮助用户显著减少了Oracle数据库的管理与维护负担。
面对持续不断生成的流数据—— Amazon Kinesis Data Analytics 实现及时分析与处理
如今各种企业每天都在面对持续不断生成的数据需要处理，这些数据可能来自移动或 Web 应用程序生成的日志文件、网上购物数据、游戏玩家活动、社交网站信息或者是金融交易等。
轻松搭建数据仓库，与 FreeWheel 一起“玩转”Amazon EMR
Amazon Elastic MapReduce(Amazon EMR)是Amazon Web Services提供的托管集群平台，用户可以非常方便的使用Amazon EMR搭建起一套集群，用来支撑大数据框架的应用，如Apache Spark，Hive，Flink，Presto等等。
通用数据保护条例的监管下，你的数据湖“断舍离”了吗？
通用数据保护条例(GDPR)是当今技术世界中的重要法规，也是众多在亚马逊云科技公有云当中建立解决方案的用户们所必须遵循的数据处理要求。GDPR中提出一项“删除权”，或者叫“被遗忘权”条款，要求通过实施相关解决方案保证删除特定用户的个人数据。
Amazon Redshift ML 现已正式推出——使用 SQL 创建机器学习模型并通过您的数据进行预测
借助 Amazon Redshift，您可以使用SQL在您的数据仓库、操作数据库和数据湖中查询和合并数EB的结构化和半结构化数据。现在，AQUA(高级查询加速器)已全面推出，您可以将您的查询性能最高提高 10 倍，而无需额外的费用和代码更改。
推出 Amazon Kinesis Data Analytics Studio —— 与流数据快速交互
及时获得见解并对从您的企业和应用程序接收的新信息做出快速反应的最佳方式是分析流数据。这些数据通常必须按顺序和以增量方式按记录或者通过滑动时间窗口进行处理，并且可用于各种分析，包括关联、聚合、筛选和采样。
50 亿海量数据如何高效存储和分析？ GaussDB (for Cassandra) 3 个秘诀搞定
摘要：信息社会正在从互联网时代走向物联网时代，企业不可避免的要面对数据量剧增带来的一系列问题：如何高效存储和扩容，如何在对原有业务改动最小的情况下做到智能化和实时分析。
「SQL 数据分析系列」16. 分析函数
写在前面： 大家好，我是强哥，一个热爱分享的技术狂。目前已有 12 年大数据与AI相关项目经验， 10 年推荐系统研究及实践经验。平时喜欢读书、暴走和写作。
华为云专家带你解读文本情感分析任务
摘要：本文主要介绍了文本情感分析的主要任务，包括词级别的情感分析、句子级情感分析以及属性级情感分析等任务的介绍，同时介绍了华为云在这三个任务上的一些进展。
