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中国高校计算机大赛――大数据挑战赛
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大赛主题：中国高校计算机大赛&&大数据挑战赛
主办单位：教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会、软件工程专业教学指导委员会、计算机课程教学指导委会和全国高等学校计算机教育研究会
承办单位：阿里云、清华大学
报名截止日期：日10:00 AM&
是由教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会、软件工程专业教学指导委员会、计算机课程教学指导委会和全国高等学校计算机教育研究会联合主办，清华大学和阿里云联合承办，在&天池大数据众智平台&上开展的高端算法竞赛。大赛面向全球开放，旨在通过竞技的方式提升人们对数据分析与处理的算法研究与技术应用能力，探索大数据的核心科学与技术问题，尝试创新大数据技术，推动大数据的产学研用。
本次大赛以阿里音乐用户的历史播放数据为基础，期望参赛队伍通过对阿里音乐平台上每个时间段内艺人的试听量进行预测，挖掘出即将成为潮流的艺人，从而实现对一个时间段内音乐流行趋势的准确把控。大赛将开放一定规模的抽样歌曲艺人数据以及与这些艺人相关的用户行为，参赛队伍需要设计相应的算法进行数据分析和处理，比赛结果按照规定的评价指标使用在线评测程序进行评阅和排名，结果最优者获胜。
本次大赛分为初赛、复赛和决赛三个阶段，其中：初赛由参赛队伍下载数据在本地进行算法设计和调试；复赛要求参赛者在线进行数据分析和处理；决赛要求参赛者进行现场演示和答辩。具体安排和要求如下：
初赛（5月17日&6月14日）
1. &参赛队伍可下载数据，并在本地调试算法，提交结果。若参赛队伍在一天内多次提交结果，新结果版本将覆盖旧版本。
2. &从5月17日起，系统每天进行一次评测和排名，评测开始时间为当天10:00 AM，按照评测指标从高到低进行排序，每天更新排行榜；排行榜将选择参赛队伍在本阶段的历史最优成绩进行排名展示。
3. &系统在6月7日将进行数据切换，参赛队伍在访问赛题数据时须注意更换表名，初赛成绩排行榜将选取6月8日起产生的成绩进行重新排名。
4. &初赛截止时间是6月14日10:00AM，成绩排名前500名且通过支付宝实名认证的参赛队伍将进入复赛。（认证入口：天池网站-个人中心-认证-支付宝实名认证，要求初赛截至前完成认证，要求6月7日10:00AM 前完成认证）
平台赋权（6月14日&6月16日）
1. &复赛需通过天池官网进入御膳房平台进行参赛。
2. &6月14日10:00 AM开始赋权，6月16日12:00PM完成赋权。
3. &参赛队伍获得御膳房平台权限后，比赛详情页面左侧将显示&御膳房&菜单，点击进入平台（注：登录御膳房平台需使用和报名比赛同一个淘宝/阿里云账号）；
复赛（6月17日&7月15日）
1. &复赛的数据不可下载，选手需要使用平台完成数据处理、建模、算法调试、产出结果等所有环节，可使用基于ODPS的Map Reduce、SQL、GRAPH及平台集成的各种机器学习算法包/模型。
2. &从6月17日起，系统每天进行一次评测和排名，评测开始时间为当天10:00 AM，按照评测指标从高到低进行排序，每天更新排行榜。
3. &系统在7月8日12:00PM将进行一次数据切换，参赛队伍在访问赛题数据时须注意更换表名，复赛成绩排行榜将选取7月9日起产生的成绩进行重新排名。
4. &复赛截止时间是7月15日10:00AM，成绩排名前5名的选手将受邀参加决赛的现场答辩。
决赛（8月下旬）
1. &决赛将以现场答辩会的形式进行，具体安排另行通知。
2. &参赛队伍应提前准备现场答辩材料，包括PPT、算法代码。
3. &组委会将根据参赛队伍的算法原理、历史成绩和评委打分，评选出整个大数据挑战赛的冠亚季军，并现场颁发奖金及证书。
本次大赛面向全社会开放，高等院校、科研单位、互联网企业、创客团队等人员均可报名参赛。参赛队伍可以单人参赛或自由组队（最多不超过3人，可以跨单位组队）。
参赛队伍要求：
1. &每人只能参加一支队伍。
2. &保证参赛队员报名信息准确有效，否则将被取消参赛资格及奖励。
3. &大赛主办和技术支持单位如有机会接触赛题相关数据的人员不允许参赛。
4. &提交的参赛作品必须是团队或个人独立完成的原创作品，不得抄袭，不得违反任何相关的法律法规，否则将取消参赛资格。
5. &大赛所提供的数据集和平台仅限于此次大赛使用，不得用于其他任何目的。若因违反此规定而给数据提供方或平台提供方造成损失的，参赛队伍所在单位和选手须承担全部责任。
1. & 报名方式：用淘宝或阿里云账号登录大赛官网 &成个人信息注册，即可报名参赛。
2. & 报名、组队变更和实名认证截止时间均为日10:00 AM。
3. & 大赛官方交流群&&旺旺群：。
4&&& 体支持：
1.&&& 初赛奖项
一等奖：第1名队伍，奖金叁万元，颁发获奖证书
二等奖：第2-3名队伍，奖金壹万元，颁发获奖证书
三等奖：第4-10名队伍，奖金伍仟元，颁发获奖证书
说明：上述奖项将结合参赛队伍的总结PPT、算法原理、历史成绩进行评审，确定最终排名及奖项；如有必要将组织现场答辩。（解释权归组委会）
2.&&& 决赛奖项
冠军：1支队伍，奖金贰拾万元，颁发获奖证书
亚军：1支队伍，奖金伍万元，颁发获奖证书
季军：1支队伍，奖金贰万元，颁发获奖证书
说明：上述奖项以决赛现场答辩的最终名次决定，复赛排名TOP10的主要参赛选手可直接入围阿里校招终面（在校期间均有效）。
3.&&& 周星星
自大赛排行榜开榜起，每周一榜单排名前三名的参赛队伍将成为周星星，其队员可获得天池礼品一份。
4.&&& 极客奖
复赛排名TOP20的选手将获得极客奖证书，并入围阿里巴巴校园招聘绿色通道。(即招聘流程省略简历筛选及笔试筛选阶段，直接进入面试阶段 ，在校期间均有效）
5.&&& 其他激励
-&&&&&&阿里云人才认证：第二赛季最终排行前20名选手可获得阿里云ACP人才认证；前50名可抵扣ACA考试分数；前100名可抵扣ACP考试分数。
-&&&&&&天池积分及粮票发放：
& & & &积分发放：在赛季中产出过成绩的队伍，根据该赛季最终排名获得相应排名的积分奖励；包括第一赛季及第二赛季。具体发放规则：
& & & &粮票发放：在赛季中产出过成绩的队伍，根据该赛季最终排名获得相应排名的粮票奖励；包括第一赛季及第二赛季。
& & & &激励标准：
& & & 第1-10名队伍：11000粮票
& & & 第10-50名队伍：2500 粮票
& & & 第50-100名队伍：1200粮票
分配方式：若队伍由多人组成，粮票最终将平均分配。
发放时间：第二赛季截止后的两周内完成发放。
粮票可兑换天池纪念品，
教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会
教育部高等学校软件工程专业教学指导委员会
教育部高等学校大学计算机课程教学指导委会
全国高等学校计算机教育研究会
& & & &清华大学
& && & 阿里巴巴集团（阿里音乐、阿里云）
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运行天数:1105天2017年度电信大数据“司马”奖获奖名单发布
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神马？关于大数据黑客的吐槽
共97601人围观
，发现 10 个不明物体
现在经常听到什么大数据黑客,个人觉得有必要讨论讨论,我们这里简单探讨几个简单的问题,什么是大数据?大数据对黑阔而言?安全行业的大数据?
1.什么是大数据,不是大了的数据就是大数据,整天看到小哥门说什么大数据黑阔,你有13亿不代表你就是大数据,你只是有个这么大的数据库而已.你查查表觉得就是大数据的话,那我和小伙伴真的震惊了.
大数据一个核心的特征是预测,比如墙外公司google可以通过用户的搜索进行数据分析挖掘去预测一些社会现象的现象，甚至预测金融和国家的方向；或者一个典型的amazon通过对大量的数据进行分析去判断用户的习惯推荐相关性产品等等，不是现在什么阎王之眼就是大数据，个人感觉现在完全不到级别啊，性质也不是很相同，硬要炒这个概念的话，那也真是不知道杂说了。
2.大数据对黑阔而言呢？黑阔完全控制大量集群系统是可行的，但是长期控制和应用可行性较低，如果你学kxlzx去运行破解啥的，那就趁早洗洗睡吧。大数据的目的是应用，我们其实可以通过一定的数据注入，去完全去影响企业对未来的预测，因为数据量很大，缺乏相关性，分析不再基于相关性，那通过数据的注入造成的中毒现象完全是可以去在一定程度上影响企业的未来，这个只是一个比较现实可行的。
从技术角度，其实你能获取的顶多是足够多的权限，有偶把那用。所以大数据的安全攻击应该从技术角度逐步向业务角度转变。当然，不是让大家去影响未来。:)
3.大数据对安全而言呢？确实，对大量数据的保存，我们可以进行更多的挖掘和研究，得到更多的信息，但是安全可以预测吗？这个是我们要思考的一个问题，在某个层面讲，我们可以通过分析挖掘看到趋势，但是对单个的企业而言，他如何愿意花足够的成本去建立一个完整的大数据安全分析系统，而且做的工作现在看，可能更多的就是日志的挖掘。当然不排除未来更多新的应用。但至少现在看，其本身性质和安全相比有很多不融合性。
以上吐槽，只是看不下大家整天大数据大数据的，但是大数据确实相信会给未来带来很多改变，但安全上，保持谨慎态度。
首先我要说明一点 可能作者对大数据了解的还不够深入。目前玩大数据玩的多无非几家巨头公司，google,baidu,亚马逊。对于大数据挖掘目前比较比较流行火热的方法是 deeplearning.即使国外从这个理论出现到现在很长时间，而实际应用也极为狭窄。目前应用广泛是图片识别和语音识别，比较典型的例子就是google和百度的图片搜索的识别。google 的图片识别算法已经公开了一些，是用的卷积向量进行识别，极度复杂。而也只能针对图片语音这种有明显特征的样本数据。而时下火热的hodoop框架，以及各种模型工具spss,sas 之类也是局限在一些相似度比较高的样本中。而大部分基于hodoop应用所做的只是借助其并行的运算，利用的还是之前的类似查询语句，要处理之间并行运算结果相互影响也是很麻烦的。目前很多愿景还只在实验室阶段，并不能实际使用。像撒旦之眼之类可能看起来很低级，但也是耗费了大量精力，不是你想的那么简单。大数据更多要依赖硬件，要成百上千的服务器，企业可以宣传，个人的话。。。毕竟这不是个人玩的起的。
大数据对于安全的帮助你可以这样看：一个人躲掉一个摄像头杀人是可能的，躲掉所有摄像头则就必须是专业杀手了。甚至于买刀(枪)不被人知道，要确保自己没有任何证物出现在凶案现场，更是难上加难。以上所有的证据都可以数据化，以前的对抗，你躲掉任意一条可能就躲开安全软件或防护了，而今后你需要躲开所有的。
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