前言 在我们开发过程中基本上不可或缺的用到一些敏感机密数据，比如SQL服务器的连接串或者是OAuth2的Secret等，这些敏感数据在代码中是不太安全的，我们不应该在源代码中存储密码和其他的敏感数据，一种推荐的方式是通过Asp.Net Core的机密管理器。 机密管理器 在 ASP.NET Core
一，引言 最近有网友私信我，将 Terraform 部署到 Azure 是一种将基础结构作为代码进行管理的好方法，但是如何使用 Azure Key Vault 来存储我们的 Secret ？在这篇博文中，我将给大家展示一下展示如何使用 Terraform 引用 Azure Key Vault Sec
问题描述 在Azure Databricks上获取Azure Key Vault中所存储的机密(secret)的两种方式？ 问题解答 方式一： 在Databricks的Notebook 中，直接编写Python代码读取Key Vault的Secret 实例代码如下： import os from a
https://linux.cn/article-13368-1.html OpenSSL 是一个实用工具，它可以确保其他人员无法打开你的敏感和机密消息。 加密是对消息进行编码的一种方法，这样可以保护消息的内容免遭他人窥视。一般有两种类型： 密钥加密或对称加密 公钥加密或非对称加密 密钥加密secr
Dapr 提供了一组构建块，用于抽象分布式系统中常用的概念。这包括服务、缓存、工作流、复原能力、机密管理等之间的安全同步和异步通信。不必自己实现这些功能，可以消除样板，降低复杂性，并允许您专注于开发业务功能。在您的时间有限并且您只想进行实验的情况下，在Dapr初始设置上花费大量时间可能会令人沮丧。更
快速的数字化和越来越多的远程业务运营给开发人员带来了沉重的负担，他们不断面临着更快推出软件的压力。尽管CI/CD 加速了产品发布，但它容易受到网络安全问题的影响，例如代码损坏、安全配置错误和机密管理不善。通过应用最佳实践来保护 CI/CD 流水线，可以确保代码质量、管理风险并保持完整性。鉴于 CI/
一、前言 当涉及到敏感数据的导出和共享时，数据安全是至关重要的。在现代数字化时代，保护个人和机密信息免受未经授权的访问和窃取是每个组织和个人的首要任务之一。在这种背景下，葡萄城的纯前端表格控件 SpreadJS 提供的加密功能为用户提供了一种强大的工具，可以轻松地将导出的 Excel 文件进行加密，
前言：麒麟ARM操作系统是国企和政务机关推行信创化选择率比较高的一款操作系统，然而ARM操作系统非主流的X86系统，除了命令一样，在架构方面差别极大，初次接触多多少少会踩坑，下面我将在公司中部署的实例列举出来，供大家参考，ip和设计机密信息不方便展示，统用虚拟信息代替。 经过多次验证，用了多种通用版
国密复习 其中SM1和SM7是不公开的。 ZUC ZUC（ZU Chong zhi）算法一个流密码（序列密码），主要功能是产生密钥流，可以用机密性和完整性验证。 | 初始密钥 | 初始向量 | 输出（每次） | 轮数 | | | | | | | 128bit | 128bit | 32bit | 3
在2019 年，安全研究人员发现 Atlassian JIRA 中存在安全配置错误，这是一款全球超过 100,000 家组织和政府机构使用的项目管理软件。JIRA 配置错误允许任何人通过简单的搜索查询访问敏感信息，包括企业员工姓名、电子邮件地址和有关内部机密项目的机密详细信息。安全配置错误已成为十分
Lasso线性回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种能够进行特征选择和正则化的线性回归方法。其重要的思想是L1正则化：其基本原理为在损失函数中加上模型权重系数的绝对值，要想让模型的拟合效果比较好，就要使损失函数尽可能的小，因此这样
K最临近（K-Nearest Neighbors，KNN）方法是一种简单且直观的分类和回归算法，主要用于分类任务。其基本原理是用到表决的方法，找到距离其最近的K个样本，然后通过K个样本的标签进行表决，预测结果给出的标签是表决多的一方。 在使用K最临近方法的时候，有两个方面可调： 一是K值的大小，K一
机器学习方法对多维特征数据进行分类：本文用到非常经典的机器学习方法，使用递归特征消除进行特征选择，使用支持向量机构建分类模型，使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。 构建模型：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）； 特征选择：递归特征消除(Recursive Feat
清除标注错误的数据 监督学习问题的数据由输入\(x\)和输出标签 \(y\) 构成，如果观察一下的数据，并发现有些输出标签 \(y\) 是错的。的数据有些标签是错的，是否值得花时间去修正这些标签呢？ 看看在猫分类问题中，图片是猫，\(y=1\)；不是猫，\(y=0\)。所以假设看了一些数据样本，发现
神经网络应该由若干神经元组成。 前面的每一个神经元都会给到一个参数，将传递的所有参数看作一个向量 \(\vec x\)，那么此神经元的净输入为： \[z = x \omega + b \]其中 \(\omega\) 称为权重向量。 这里认为 \(x\) 是行向量，而 \(\omega\) 是列向量。
大家好，我是章北海 今天高考，上午的语文结束，市面上又要来一场大模型参考的文章了。 我也凑凑热闹，让通义千问、Kimi、智谱清言一起来写一下高考作文。 公平起见，不加任何其他prompt，直接把题目甩过去。 感觉写的都很一般，通篇口水文，都能拿个及格分吧。 有点好奇，就加了几个国外选手参赛：Gemi
从一个例子开始讲吧。 假设正在调试猫分类器，然后取得了90%准确率，相当于10%错误，，开发集上做到这样，这离希望的目标还有很远。也许的队员看了一下算法分类出错的例子，注意到算法将一些狗分类为猫，看看这两只狗，它们看起来是有点像猫，至少乍一看是。所以也许的队友给一个建议，如何针对狗的图片优化算法。试
系列文章目录 机器学习算法（一）：1. numpy从零实现线性回归 机器学习算法（一）：2. 线性回归之多项式回归（特征选取） @目录系列文章目录前言一、理论介绍二、代码实现1、导入库2、准备数据集3、定义预测函数（predict）4 代价（损失）函数5 计算参数梯度6 批量梯度下降7 训练8 可视
如何改善模型的表现 学过正交化，如何设立开发集和测试集，用人类水平错误率来估计贝叶斯错误率以及如何估计可避免偏差和方差。现在把它们全部组合起来写成一套指导方针，如何提高学习算法性能的指导方针。 所以想要让一个监督学习算法达到实用，基本上希望或者假设可以完成两件事情。首先，的算法对训练集的拟合很好，这
PyCaret是一个开源、低代码Python机器学习库，能够自动化机器学习工作流程。它是一个端到端的机器学习和模型管理工具，极大地加快了实验周期，提高了工作效率。PyCaret本质上是围绕几个机器学习库和框架（如scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy
