教育产业遇上物联网发展

在欧洲，监管机构将任何与某人(如你的名字)有关的信息定义为“个人数据”。不论形式，任何关联到此人的信息都符合上述定义。从上世纪起，个人数据收集逐渐民主化，数据匿名化问题开始出现。随着隐私条例在世界各地开始生效，这件事尤显重要。

什么是数据匿名化，为何要关注它?

我们从经典定义开始。欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)是这样定义对匿名信息的：“与识别或可识别自然人无关的信息，或以数据主体不能或不再可识别的方式匿名提供的个人信息。”

其中，“可识别”和“不再”至关重要。这不仅意味着你的名字不应再出现在数据中，也意味着不能从剩余数据中发现你是谁，这与再认同(有时也叫去匿名化)过程有关。

同样，GDPR(契约中)陈述了一个重要事实：“……因此，数据保护不应适用于匿名信息”。所以，若你设法匿名数据，就不再受GDPR数据保护法的约束。

你可以执行任何处理操作，如分析或数据货币化。这带来了大量机会：

• 出售数据显然是首选用途。在世界各地，隐私保护法正在限制个人数据交易，而匿名数据为公司提供了另一种选择。
• 它带来了合作机会。许多公司为了创新或研究而共享数据，匿名数据有助于降低风险。
• 它还为数据分析和机器学习创造了机会。在保持兼容性的同时运行敏感数据的操作正变得越来越复杂，匿名数据为统计分析和模型训练提供了安全的原材料，前景一片光明。但实际上真正的匿名数据往往并不如愿。

数据隐私保护机制的范围

数据的隐私保护有一个范围。多年来，专家们研发了一系列集方法、机制和工具为一体的技术。这些技术生成了具有不同的匿名级别和不同再识别风险等级的数据。可以说，其范围涵盖了个人可识别数据乃至真正的匿名数据。

 

来类比学习一下这些参数，我们把线程池类比为项目组，线程是这个公司的成员

corePoolSize：线程池中最少的线程数，一个项目组总得有corePoolSize人坚守阵地，都是签订劳动合同了，不能随便撤。

maximumPoolSize：当项目很忙时，就得加人，请其他项目组的人来帮忙。但是公司空间有限，最多只能加到maximumPoolSize个人。当项目闲了，就得撤人了，最多能撤到corePoolSize个人

keepAliveTime & unit：上面提到项目根据忙闲来增减人员，那在编程世界里，如何定义忙和闲呢?如果一个线程在keepAliveTime(时间数字)* unit(时间单位)时间内都没有执行任务，说明这个线程很闲。如果此时线程数大于corePoolSize，这个线程就要被回收了

workQueue：就是任务队列

threadFactory：自定义如果创建线程，例如给线程指定一个有意义的名字

handler：workQueue满了(排期满了)，再提交任务，该怎么处理呢?这个就是处理策略，线程池提供了4种策略，你也可以实现RejectedExecutionHandler接口来自定义策略


 

（编辑：广元站长网）

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