反歧视法

直方图增强涵盖了动态、全局和局部直方图增强，附带Matlab源码用于绘制图像直方图。其中动态直方图增强通过A dynamic histogram equalization for image contrast enhancement进行，仅考虑x=0的情况，并详细注释了图像的反滤波、去散焦和运动模糊处理。

《SQL反模式》深入剖析SQL使用中常见的误区，通过案例解析错误解决方案，指导开发者识别和规避陷阱，正确处理数据库问题，涵盖SQL范式及其理解。

王同学希望通过MATLAB实现CNN的可视化，参考了一篇文章中的方法，使用反卷积和反池化技术将某层的冲激响应映射回RGB空间显示。与提供的代码不同，他建议使用transposedConv2dLayer和maxUnpooling2dLayer函数，推荐采用vgg16网络。

• Innodb_log_file_size 可以在重启后更改的Redo log文件大小，适用于5.6版本。• Innodb_log_files_in_group 描述了总共的Redo log文件数量。• Innodb_page_size 设置了InnoDB页面的大小。

介绍了如何使用MATLAB编写柱面反投影算法的程序。

大数据的迅猛发展为算法技术和数据挖掘提供了巨大的可能性。其支持者认为，这些技术可以在决策过程中消除人为偏见。然而，算法的表现高度依赖于其所使用的数据质量。数据通常并不完善，可能使算法继承以往决策者的偏见，或在某些情况下反映社会中现存的广泛偏见。此外，数据挖掘有时也会揭示意想不到的规律，但这些规律往往暗含着排他性或不平等的既有模式。 无视这些潜在问题而过度依赖数据挖掘，可能会进一步压制弱势群体在社会中的参与机会。更复杂的是，算法导致的歧视通常是无意的，很难追溯到特定程序员的有意选择。这种情况下，确定问题根源并在法院解释变得尤为困难。将从美国反歧视法的视角，特别是通过标题VII禁止就业歧视的角度，来审视这些担忧。 在没有明显歧视意图的情况下，数据挖掘的受害者通常只能依赖完全不同影响理论。然而，判例法和平等就业机会委员会的统一指南表明，若某实践能够预测未来的就业结果，就可将其视为一种商业必要性，而数据挖掘正是用于发现这种统计相关性。第七标题允许这种相关性，即使它们反映历史性偏见或歧视痕迹。 从技术、法律和政治角度来看，根除这种无意歧视并修补相应的法律缺陷面临诸多挑战。计算能力的限制、历史数据的固有偏见，以及数据挖掘完成后调整结果的纠正措施，均为复杂的法律和政治难题。要解决大数据带来的不同影响，亟需重新定义“歧视”与“公平”的概念并为其赋予新的理解。 大数据及其相关算法的公平性问题不仅关乎技术，还涉及深层的社会问题，需多方合力推动偏见的消除，以实现真正公平的数据应用。

此文件演示了如何测试四阶自动反卷积函数 autodeconv.m。

本研究比较精神病患者和对照组在社会各个领域中的歧视情况，并推测精神病患者面临更高水平的社会歧视和更高比例的隐私问题。研究采用结构化问卷调查评估精神科门诊患者和医疗门诊对照组的经验歧视，调查中包括改编自歧视和污名量表（DISC-12）的项目。研究结果显示，与对照组相比，精神病患者在社会生活中遭遇更多形式的歧视（F（1，196）= 24.4，p

假设你是一位 PayMo 数据工程师，PayMo 是一家允许用户便捷地收付款的数字钱包公司。为了增强安全性，PayMo 计划推出新的反欺诈功能： 功能一：首次交易时发出提醒。当用户向从未交易过的用户付款时，系统会弹出提示：“未验证：您之前从未与此用户进行过交易。确定要继续进行此付款吗？” 功能二：为了减少过度提醒，PayMo 考虑分析用户的社交网络。例如，用户 A 和用户 B 虽然没有直接交易历史，但如果他们有共同的好友，那么他们之间进行交易的风险就可能较低。

Python网络数据抓取及反爬技术应对主要学习爬虫的反爬及其解决方法。1.了解服务器反爬的原因；2.了解常见的反爬机制；3.了解反爬领域的基本概念；4.了解反爬的策略；5.了解基于身份识别的反爬方法；6.了解基于爬虫行为的反爬方法；7.了解数据加密的反爬技术。1.了解验证码的相关知识；2.掌握图片识别引擎的使用；3.了解常见的验证码平台；4.掌握处理验证码的方法。1.了解隐身窗口的作用；2.学习在Chrome中使用网络面板；3.学习查找登录接口的方法。1.通过Chrome开发者工具观察元素绑定事件来识别JavaScript；2.通过搜索文件中的关键字来定位JavaScript；3.通过添加断点观察JavaScript的数据生成过程；4.学习使用js2py库执行JavaScript。