你好，我是海丰。

今天，我们接着来讲一个基础的分类算法，朴素贝叶斯（NBM，Naive Bayesian Model），也可以简称 NB 算法。

你可能想说，贝叶斯我听过，什么叫朴素贝叶斯呢？其实，朴素贝叶斯就是我们在贝叶斯原理的基础上，预先假定了特征与特征之间的相互独立。那特征之间的相互独立是什么意思呢？简单来说，一个人的性别是女性和她是中国国籍这两项特征就是相互独立的，因为她的国籍不会影响到她的性别。那特征之间不相互独立也很好理解了，像是一个人的身高会影响他衣服的尺码，所以身高和衣服的尺码就不是相互独立的。

你好，我是何为舟。

我在 Web 安全的前 6 讲中，给你讲解了各种漏洞的产生和防护方法，比如：XSS、SQL 注入、CSRF、SSRF 和插件漏洞。除了这些漏洞之外，我也着重强调了一点，黑客善于通过“蛛丝马迹”推断出代码逻辑，然后发起攻击。学习了这些内容，在实际工作的过程中，我们其实就能基本避免大部分的 Web 安全问题了。但是，有一天，我又遇到了新的问题。

你好，我是钱亮。

到现在为止，我们已经基本把跑步涵盖的几大类内容都讲到了，除此之外，还有一些小问题也是大家比较关心的，我会在这节课统一进行一下解答。

专栏第 5 期我给你讲了服务注册和发现的原理，这里面的核心是服务提供者、服务消费者和注册中心这三个概念，以及它们之间的交互关系。你可以先回顾一下这几个关键的知识点，如果有不清楚的地方，建议你先返回第 5 期复习一下，再开始今天的学习。

11 | 如何借鉴灵感？

“The Early Bird Catches The Worm, But The Second Mouse Gets The Cheese.” ——Francis J. Kong

上一次我聊到如何应对抄袭，提到了我们需要找到相对优势，建立积累效应。这样就会让抄袭者陷入被动，盲目抄袭对于抄袭者来说非常危险。

你好，我是 LMOS。

上节课我们动手实现了自己的二级引导器。今天这节课我们将进入二级引导器，完成具体工作的环节。

在二级引导器中，我们要检查 CPU 是否支持 64 位的工作模式、收集内存布局信息，看看是不是合乎我们操作系统的最低运行要求，还要设置操作系统需要的 MMU 页表、设置显卡模式、释放中文字体文件。

你好，我是黄申。今天咱们继续聊前缀树。

上节结尾我给你留了道思考题：如何实现前缀树的构建和查询？如果你动手尝试之后，你会发现，这个案例的实现没有我们前面讲的那些排列组合这么直观。

11 | 数据科学家80%时间都花费在了这些清洗任务上？

我们在上一节中讲了数据采集，以及相关的工具使用，但做完数据采集就可以直接进行挖掘了吗？肯定不是的。

Hadoop MapReduce 虽然已经可以满足大数据的应用场景，但是其执行速度和编程复杂度并不让人们满意。于是 UC Berkeley 的 AMP Lab 推出的 Spark 应运而生，Spark 拥有更快的执行速度和更友好的编程接口，在推出后短短两年就迅速抢占 MapReduce 的市场份额，成为主流的大数据计算框架。

你好，我是蔡元楠。

今天我要与你分享的主题是“我们为什么需要 Spark”。

也许你之前没有做过大规模数据处理的项目，但是 Spark 这个词我相信你一定有所耳闻。