学习&转载文章：安全多方计算(5)：隐私集合求交方案汇总分析 前言 随着数字经济时代的到来，数据已成为一种基础性资源。然而，数据的泄漏、滥用或非法传播均会导致严重的安全问题。因此，对数据进行隐私保护是现实需要，也是法律要求。隐私集合求交（Private Set Intersection, PSI）作
学习&&转载文章：VPN（虚拟专用网）攻略大全 在VPN出现之前，企业分支之间的数据传输只能依靠现有物理网络（例如Internet）。由于Internet中存在多种不安全因素，报文容易被网络中的黑客窃取或篡改，最终造成数据泄密、重要数据被破坏等后果。 除了通过Internet，还可以通过搭建一条物理
文章学习：全同态加密正在改变行业游戏规则？ 前言 隐私保护专业人士正在见证隐私技术的一场革命。新的隐私增强技术的出现和成熟是这场革命的一部分，这些技术允许数据使用和协作，而无需共享纯文本数据或将数据发送到中心位置。 联合国、经济合作与发展组织、美国白宫、欧盟网络安全机构、英国皇家学会以及新加坡媒体和
首先我们需要了解到分布式事件总线是什么； 分布式事件总线是一种在分布式系统中提供事件通知、订阅和发布机制的技术。它允许多个组件或微服务之间的协作和通信，而无需直接耦合或了解彼此的实现细节。通过事件总线，组件或微服务可以通过发布或订阅事件来实现异步通信。 例如，当一个组件完成了某项任务并生成了一个事件
工厂设计模式是一种创建型设计模式，它提供了一种创建对象的最佳方式，而无需暴露对象的创建逻辑。在工厂模式中，我们定义一个接口或抽象类，该接口或抽象类用于创建对象，但让子类决定要实例化的类。工厂方法模式使类的实例化延迟到其子类。 下面是一个完整的C#实现案例： 首先，我们定义一个接口，用于创建对象： p
一.多层前馈神经网络 首先说下多层前馈神经网络，BP算法，BP神经网络之间的关系。多层前馈[multilayer feed-forward]神经网络由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成，后向传播（BP）算法在多层前馈神经网络上面进行学习，采用BP算法的（多层）前馈神经网络被称为BP神经网络
主要整理了N多年前（2010年）学习C++的时候开始总结的知识点，好长时间不写C++代码了，现在LLM量化和推理需要重新学习C++编程，看来出来混迟早要还的。 1.const_cast (expression)[1] 解析：const_cast转换符用来移除变量的const或v
华为HMS Core 视频编辑服务依托自身AI技术的核心优势，在最新版本HMS Core 6.8.0中上线了全新的视频美颜功能，能对指定图片或视频中的人脸实现磨皮、美白、大眼、瘦脸的美颜效果，适用于直播、相机、视频剪辑、图片处理等场景中，打造独特自然的美颜效果。 HMS Core视频美颜功能在技术上
华为运动健康服务（HUAWEI Health Kit）6.9.0版本新鲜出炉啦！ 一文了解新增功能，快来一起加入Health Kit生态大家庭！ 一、更丰富：睡眠呼吸记录健康数据开放 呼吸机是用于为患者提供或增加肺通气的常用医疗器械，目前越来越多的家用呼吸机被用于缓解人们在日常睡眠过程中的打鼾、睡眠
在集成和调试订阅型商品时，我们会依赖沙盒环境来进行模拟实际场景。 订阅型商品的购买流程和一次性商品的购买流程类似，但订阅还有其他细节场景，比如续订成功或失败，续订周期时长等。沙盒环境下的订阅续订时间会比正常情况更快，引入“时光机”概念帮助您快速测试您应用的订阅场景。比如订阅周期为1周，商品在3分钟后
新媒体时代，广告样式越来越丰富。相较于传统的图文信息，视频类广告更具有直观性，能够让消费者在了解产品知识和功能的同时加深对产品的印象。 因此在各类网站或App上投放视频类广告是个很好的宣传方式，但广告商们如果想在网站上展示视频广告，必须确保视频广告投放协议与发布渠道的播放器兼容；如果不能兼容，广告商
设计模式学习（四）：建造者模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（四）：建造者模式 CSDN：设计模式学习（四）：建造者模式 建造者模式 建造者模式是创建型模式。 我们在对一个实体类进行属性的 get 或 set 的时候，可以通过封装一些常用的构造方法来简化实体类的构造。 比如 Ef
Linux 常用命令总结 作者：Grey 原文地址： 博客园：Linux 常用命令总结 CSDN：Linux 常用命令总结 本文基于的 Linux 环境是 CentOS 7， 主要是日常使用的一些命令，持续更新中…… 将一个目录中的所有HTML文件复制到目标目录，同时确保仅复制那些目标目录中不存在或
Matplotlib的坐标轴是用于在绘图中表示数据的位置的工具。 坐标轴是图像中的水平和垂直线，它们通常表示为 x 轴和 y 轴。坐标轴的作用是帮助观察者了解图像中数据的位置和大小，通常标有数字或标签，以指示特定的值在图像中的位置。 1. 坐标轴范围 Matplotlib绘制图形时，会自动根据X，Y
Matplotlib中刻度是用于在绘图中表示数据大小的工具。 刻度是坐标轴上的数字或标签，用于指示数据的大小或值，通常以整数或小数表示，具体取决于坐标轴的类型和限制。 1. 主次刻度 默认的绘制时，坐标轴只有默认的主要刻度，如下所示： from matplotlib.ticker import Mu
Matplotlib 文本和标注可以为数据和图形之间提供额外的信息，帮助观察者更好地理解数据和图形的含义。 文本用于在图形中添加注释或提供更详细的信息，以帮助观察者理解图形的含义。标注则是一种更加细粒度的文本信息，可以被用来为特定的数据点或区域提供更详细的信息。 本篇通过示例依次介绍文本和标注的常用
网络(network)是一些通过链接(links)连接起来的对象集合，它包含以下成分：对象：节点(nodes)/顶点(vertices)， 用N表示；交互：链接(links)/边(edges)，用E表示；对象和交互组成的系统我们就称为网络(或图，graph)，用G(N,E)表示。
在笔者上一篇文章中简单的介绍了如何运用汇编语言编写一段弹窗代码，虽然简易`ShellCode`可以被正常执行，但却存在很多问题，由于采用了硬编址的方式来调用相应API函数的，那么就会存在一个很大的缺陷，如果操作系统的版本不统或系统重启过，那么基址将会发生变化，此时如果再次调用基址参数则会调用失败，本章将解决这个棘手的问题，通过`ShellCode`动态定位的方式解决这个缺陷，并以此设计出真正符合规
所谓的应用层钩子（Application-level hooks）是一种编程技术，它允许应用程序通过在特定事件发生时执行特定代码来自定义或扩展其行为。这些事件可以是用户交互，系统事件，或者其他应用程序内部的事件。应用层钩子是在应用程序中添加自定义代码的一种灵活的方式。它们可以用于许多不同的用途，如安全审计、性能监视、访问控制和行为修改等。应用层钩子通常在应用程序的运行时被调用，可以执行一些预定义的
2Captcha是一个自动验证码识别服务，主要用于解决各种互联网服务中的验证码问题。在许多网站注册账户或进行敏感操作时，为了验证用户是真实的而不是自动化程序，会出现验证码。用户必须正确输入验证码，才能继续使用网站的功能。该框架的目标是帮助客户自动化解决验证码问题。客户可以通过付费将需要解决的验证码发送给2Captcha，然后由2Captcha将这些验证码分发给专业的打码员进行输入。这些打码员是人工
