MQ系列1：消息中间件执行原理 MQ系列2：消息中间件的技术选型 MQ系列3：RocketMQ 架构分析 MQ系列4：NameServer 原理解析 MQ系列5：RocketMQ消息的发送模式 MQ系列6：消息的消费 MQ系列7：消息通信，追求极致性能 MQ系列8：数据存储，消息队列的高可用保障 1
半同态计算芯片 学习该文章：华控清交推出业界首款半同态计算芯片 赋能隐匿查询实用化 摘要 隐匿查询是指在不向数据提供方暴露查询方的查询意图，同时又能在保护数据提供方数据库中其他数据的情况下让查询方获得相关查询结果。实际使用的场景大多是跨广域网环境下基于关键字的查询。当前的常用方法要么需要传输大量的数
学习&&转载文章：隐私计算安全基座-数据库安全 数据安全 用数据生命周期的全链路思考，可以得出如下的结论： 数据存储态安全：对数据的存储安全负责，保障数据的静存储态安全，不泄露。 数据传输态安全：对数据的转移安全负责，保障数据的转移态安全，不泄露。 数据计算态安全：对数据的动态计算的安全负责，保障数
文章学习：外滩大会 | 金智塔科技首席科学家郑小林教授出席大会探讨金融大模型落地新挑战 大模型的构建非常依赖算料、算力，对高校而言，从模型合规性、隐私保护的角度去做研究是很好的切入点。依托浙大科研团队，金智塔科技在大模型的研究中发现绝大多数的数据都分布在客户手中，比如金融机构场景建设需要用到政务数据
我们是袋鼠云数栈 UED 团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。 前言 访问控制（Access control）是指对访问者向受保护资源进行访问操作的控制管理。该控制管理保证被授权者可访问受保护资源，未被授权者不能访问受保护资源。 现
Avalonia XPF 通过我们的跨平台UI框架，释放现有WPF应用程序的全部潜力，使WPF应用程序能够在macOS和Linux上运行，而不需要昂贵和有风险的重写。 工作原理 我们使用 Fork of WPF 使 WPF 应用程序能够在 macOS 和 Linux 上运行，这使我们能够保持 API
# 类WPF跨平台模仿TIM ## Avalonia是什么？ Avalonia 是一个功能强大的框架，使开发人员能够使用 .NET 创建跨平台应用程序。它使用自己的渲染引擎来绘制UI控件，确保在各种平台上保持一致的外观和行为，包括Windows，macOS，Linux，Android，iOS和Web
选择排序原理介绍 选择排序（Selection Sort）是一种简单的排序算法，其实现原理如下： 遍历待排序数组，从第一个元素开始。 假设当前遍历的元素为最小值，将其索引保存为最小值索引（minIndex）。 在剩余的未排序部分中，找到比当前最小值还要小的元素，并更新最小值索引。 在遍历结束后，将找
前言 今天给大家推荐一款由C#开源、功能强大、免费的Windows系统优化工具 - Optimizer。 工具介绍 Optimizer是一款功能强大的Windows系统优化工具，可帮助用户提高计算机性能、加强隐私和安全保护。该工具支持22种语言，同时提供了许多实用的功能，如关闭不必要的Windows
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了文本分类任务过程，主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练好的模型。 一.任务和数据集介绍 1.任务 中文情感分类本质还是一个文本分类问题。 2.数据集 本文使用ChnS
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了完型填空任务过程，主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练好的模型。 一.完形填空 完形填空应该大家都比较熟悉，就是把句子中的词挖掉，根据上下文推测挖掉的词是什么。 二.
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了中文句子关系推断任务过程，主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练好的模型。 一.任务简介和数据集 通过模型来判断2个句子是否连续，使用ChnSentiCorp数据集，不
本文重点介绍了如何从零训练一个BERT模型的过程，包括整体上BERT模型架构、数据集如何做预处理、MASK替换策略、训练模型和保存、加载模型和测试等。 一.BERT架构 BERT设计初衷是作为一个通用的backbone，然后在下游接入各种任务，包括翻译任务、分类任务、回归任务等。BERT模型架构如下
随着人脸识别技术在金融、医疗等多个领域的加速落地，网络安全、信息泄露等问题愈为突出，用户对应用稳定性和安全性的要求也更为严格。为保障各行业高效稳定的开展业务，提前发现和应对潜在安全风险,HMS Core 机器学习服务（ML Kit）持续演进人脸检测能力，通过海量样本集训练，不断增强对于非活体攻击的防
字符串解码问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：字符串解码问题 CSDN：字符串解码问题 题目描述 给定一个经过编码的字符串，返回它解码后的字符串。 编码规则为: k[encoded_string]，表示其中方括号内部的 encoded_string 正好重复 k 次。注意 k 保证为正整数。
数据库运维面临着大规模数据库实例难以有效运维、数据库难以做好资源弹性伸缩以及个人隐私数据安全难以保障这三个方面的挑战。对此，vivo给出了自身的应对方案。
经过几年的平台建设，vivo监控平台产品矩阵日趋完善，在vivo终端庞大的用户群体下，承载业务运行的服务数量众多，监控服务体系是业务可用性保障的重要一环，监控产品全场景覆盖生产环境各个环节。
商业化广告流量变现，媒体侧和广告主侧的作弊现象严重，损害各方的利益，基于策略和算法模型的业务风控，有效保证各方的利益；算法模型可有效识别策略无法实现的复杂作弊模型，本文首先对广告反作弊进行简介，其次介绍风控系统中常用算法模型，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。
手机云服务目前作为每家手机厂商必备的一项基础服务，其服务能力和服务质量对用户来说可以说是非常重要。用户将自己大量的信息数据存储在云端，那我们的云端服务如何保证服务的稳定和数据的安全，以及如何应对越来越多用户群体的使用？本文将主要介绍 vivo 手机云服务系统的建设历程。
本章`LyShark`将带大家学习如何在内核中使用标准的`Socket`套接字通信接口，我们都知道`Windows`应用层下可直接调用`WinSocket`来实现网络通信，但在内核模式下应用层API接口无法使用，内核模式下有一套专有的`WSK`通信接口，我们对WSK进行封装，让其与应用层调用规范保持一致，并实现内核与内核直接通过`Socket`通信的案例。
