提交问题、、
一、提交问题、、
操作 惩罚积分 问题过期 提问者减10分 回答被删除 回答者减10分 提问被删除 提问者减20分 评论被删除 评论者减10分 满意答案被删除 提问者和满意答案提供者各减20分 检举不成功 检举者减2分 Q：我的提问为什么被删除了？A：被删除的原因是不符合问问原则，包括：1、危害国家安全，危害社会稳定的信息；2、色情、暴力、恐怖、赌博、教唆犯罪及危害社会公德的信息；3、具有广告性质的内容；4、含有违背伦理道德的内容和信息；5、具有恶意、无聊、抄袭和灌水性质的其他非法内容。
二、信息无法更改
由于users权限的原因造成的，部分音乐因为处于版权或者制作方考虑的原因无法直接修改歌曲信息。
如果确实需要修改，可以有以下两种方法：
1、选择文件属性安全编辑USERS属性给USERS添加编辑权限，再去详细信息修改即可。
2、借助第三方软件进行修改，例如：Mp3tag(MP3信息修改器)
p3tag是MP3文件ID3-Tag信息修改器。所谓ID3-Tag 信息，就是在MP3文件中加入曲名、演唱者、专集、年月、流派、注释等信息，便于收集歌曲。Mp3tag是一款功能强大的并且免费的音乐文件标签编辑工具。其可以在MP3文件中加入曲名、演唱者、专集、年月、流派、注释等信息，支持文件格式有：mp3、mp4、wma、ogg、ape、mpc、aac、flac、ofs、spx、tta等。
三、国家信息安全水平考试 需要什么基础
国家信息安全水平考试需要信息安全基础。
信息安全主要包括以下五方面的内容，即需保证信息的保密性、真实性、完整性、未授权拷贝和所寄生系统的安全性。信息安全本身包括的范围很大，其中包括如何防范商业企业机密泄露、防范青少年对不良信息的浏览、个人信息的泄露等。
网络环境下的信息安全体系是保证信息安全的关键，包括计算机安全操作系统、各种安全协议、安全机制（数字签名、消息认证、数据加密等），直至安全系统，如UniNAC、DLP等，只要存在安全漏洞便可以威胁全局安全。
信息安全是指信息系统（包括硬件、软件、数据、人、物理环境及其基础设施）受到保护，不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，信息服务不中断，最终实现业务连续性。
信息安全学科可分为狭义安全与广义安全两个层次，狭义的安全是建立在以密码论为基础的计算机安全领域，早期中国信息安全专业通常以此为基准，辅以计算机技术、通信网络技术与编程等方面的内容。
广义的信息安全是一门综合性学科，从传统的计算机安全到信息安全，不但是名称的变更也是对安全发展的延伸，安全不再是单纯的技术问题，而是将管理、技术、法律等问题相结合的产物。
扩展资料
特点：
NISP重在结合我国信息安全保障工作的实践特色，体现国家信息安全法律、法规和相关政策的要求，以及我国信息化建设发展的特点。
NISP试以普及全民信息安全知识，提高信息安全意识，培养专业信息安全人才为主要目标，项目对象涉及各领域人才，重点是全国高校在校生和应届毕业生，逐步建立起一支多层次的信息安全保障人才队伍。
NISP提供实习就业。项目通过模拟仿真、实际操作训练等方式，重点培养学生的知识应用能力，建立政府、大型企事业单位交流平台，为获证学员提供实习和就业的机会。
现实意义：
中国信息安全测评中心与教育部考试中心合作开展国家信息安全水平考试(NISP)资格考试项目，普及信息安全知识，培养信息安全专业人才的“预备役”，对于加强我国的信息安全人才队伍建设，提高我国在网络空间的安全保障与对抗能力具有重要的战略意义。
参考资料：搜狗百科-信息安全基础
参考资料：搜狗百科-国家信息安全水平考试
四、移动互联网如何让大数据“落地”，有哪些产品实例？
问题补充：“大数据”这件事大家提了很久，可是真正能用好的产品少之又少。移动互联网使得更多、更广的数据不断产生，它是否能真正促使大数据“落地”，变成每个人真正能享受到的服务？下面是来自知乎小伙伴maggie的回答：云计算出现之前，传统的计算机无法处理大量的非结构化数据，云计算使得海量数据的存储和快速分析成为可能，而每个人都拥有的智能终端（手机、电脑、智能设备）以及带宽不断增加的移动通信网络，使得海量数据的收集成为可能。大数据的核心在于“预测”，而云计算使数据从“小样本”转变成有机会对所有可能的数据进行分析，预测将基于 “数据之间的关联性” 而非 “为什么是这样的因果性”，我们只需要按照预测出来的趋势去响应，使用这些结果。比如预测机票价格的走势，并给出可信度，帮助用户来决定什么时间购买机票最省钱。它不用关心为什么机票会有差异，是因为季节性还是因为其他什么原因，它仅仅是预测当前的机票未来一段时间会上涨还是下降。如果机票价格有上涨的趋势，系统就系统用户立即购买机票。而原始的数据可以从机票预订数据库或者行业网站上扒下来。这项预测技术可以用在类似的相关领域。比如宾馆预订，商品购买等。比如通过汽车引擎的散热和振动来预测引擎是否会出现故障。亚马逊的推荐系统是很好的例子：亚马逊从每一个客户身上捕获了大量的数据，历史购买了什么，哪些商品只是浏览却没有购买，浏览停留的时间，哪些商品是合并购买的，它要做的是找到产品之间的关联性，感兴趣的可以去搜索亚马逊推荐引擎的专利。在中国，淘宝、支付宝拥有大量的用户数据，还记得 “淘宝时光机吗“ ？通过数据分析，把毕业- 恋爱- 迁移城市-结婚- 买房- 生子- 买车的人生轨迹串起来，我不敢说有多准，但是的确感动了我们。从数据中挖掘出背后的故事，这是一个非常有意思的关联性数据挖掘尝试。想想也挺可怕的，淘宝是个拥有海量用户数据的平台，每天还有源源不断地从移动终端、电脑上不断增加的数据，如果把这些数据利用起来，不止可以做商品购物推荐，同时还可以对可能的关联性做预测。在零售行业，销售数据的统计分析，可以让供应商监控销售速率、数量、以及存货情况，可以知道什么货物和什么货物摆在一起，放在什么位置销量最好，特定的季节，什么产品销量最高。公共设施领域，不再是随机的巡检，而是针对设施上报的数据以及故障发生的历史数据、环境数据进行分析和预测，集中人力和物力优先检查最有可能出现问题的那些设施，减少整体平均的故障发生率。大数据革命首先要把这些可以获得的数据收集上来，包括未来可能被利用的信息。比如很多应用不管是不是需要位置信息，通常都会问你要位置信息，为未来能做出更多的智能反应做数据储备。保险公司通过车险投保人的历史数据（时间、地点、实际行驶路程）来为车险定价。广告公司可以根据人们的居住地点、要去的地方，提供定制广告，信息汇集起来可能会揭示某种发展趋势。交通服务公司可以通过手机的位置来预测交通情况，和某个地方目前聚集了多少人。最近的 ”棱镜计划“ ，从音视频、图片、邮件、文档以及连接信息中分析个人可能对国家安全造成威胁的行动。大数据可用的领域实在是很多，具体有什么好点子，哪些产品有机会，我觉着还得多去想和研究。总结起来，首先是数据收集，除了利用现有的数据渠道之外，还可能需要改造一些产品形态，使得数据更好地被量化和可被学习。然后是通过云计算来做数据相关性的分析，这里面有大量的算法工作要去做，所以未来算法人才是最具有技术挑战的工种。
