Win10 升级可能删除个人文件;FB 正式发布漏洞警告

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转自:开源中国、solidot、cnBeta、腾讯科技等

0、严重的 Windows 10 October 2018 升级 bug 删除了部分用户的个人文件

Windows 10 October 2018 Update(版本1809)中的错误导致在安装新操作系统版本期间删除了某些用户的文件。虽然目前还不知道这个问题到底有多普遍,但有数个在线讨论版上已经出现了导致用户丢失Windows 10库和公共文件夹中的文件的问题。

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从用户报告来看,从Windows 10 Fall Creators Update升级到2018年10月时,通过Windows Update更新会有一定机会遇到故障。

存储在Windows 10库中的文档,图片,音乐和视频等文件在没有任何警告的情况下被删除,此时,如果在升级之前未创建备份,则看起来无法恢复。

帖子当中的多个用户已经在其计算机上确认了该问题,并且在大多数情况下,Windows似乎没有自动创建已删除文件的备份。虽然存在允许用户返回以前Windows版本的Windows.old文件夹,但不包括存储在库中的文件的备份。

目前还没有来自微软有关于此错误的消息,且不存在解决方法,有鉴于此,建议Windows 10用户在开始安装Windows 10 October 2018 Update之前创建其个人文件的备份。

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1、Facebook 发布殃及到 5000 万名用户的漏洞警告

据外媒报道,在安全事件影响到Facebook之后,美国联邦贸易委员会(FTC)消费者与商业教育部门向所有Facebook用户发出了警告。当地时间9月28日,Facebook负责产品管理的副总监Guy Rosen则也公布了近5000万名用户账号如何受到View As功能中的一个安全问题影响的详细信息。

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据悉,该功能是该社交网络公司在2017年7月通过一个对视频上传代码的修改引进的。

据称,攻击者能够获得用于接管所有受影响Facebook用户账号的访问令牌。在这种情况下,攻击者能够在不需要每次重复输入密码的情况下使用用户账号。

在那之后,Facebook重置了所有受影响的5000万名用户的访问令牌以保护他们的个人资料安全以及去年另外使用了View As功能的近4000万个用户账号。

对此,FTC的消费者与商业教育部门提醒所有Facebook用户要时刻保持警惕。Facebook则建议用户更改密码,尽管这家公司表示并没有必要这么做。另外,根据FTC部门的说法,更改安全问题也是一个好的应对措施。

这个月2日,Rosen发布了一份最新的安全事件报告更新,他在报告中指出,使用Facebook登录功能的第三方应用不在影响范围内。

2、微软正在打造代号为 Arcadia 的游戏应用和流媒体服务

据外媒报道,微软操作系统事业部正在打造一款专门面向视频游戏的全新流媒体服务,其代号为“阿卡迪亚”(Arcadia)。ZDNet 从接近此事的消息人士处获悉,Arcadia 将成为 Rio 的替代者,后者也是一项串流服务,但它的开发已于 2013 年被砍掉。消息人士指出,Arcadia 是原生的,因而能够将 Android 应用和游戏,串流到用户的 Windows 设备上。

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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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