算法 安全性 原理ripemd

算法:杨表的相关知识

## 知识点 Knuth的《TAOCP》第三卷中有一些杨表(young tableaux)的介绍。其中比较重要的就是定理A和H。定理A说的是 $n!$ 和 $(P,Q)$有序对是有一一对应的关系的,其中$P,Q$是大小为$n$,形状相同的杨表。定理H说的则是利用hook length计算特定形状杨表 ......
算法 知识

用applescript脚本实现检测手机号码是否注册imessage的原理1

一、检测数据的两种方式:1.人工筛选,将要验证的号码输出到文件中,以逗号分隔。再将文件中的号码粘贴到iMessage客户端的地址栏,iMessage客户端会自动逐个检验该号码是否为iMessage账号,检验速度视网速而定。红色表示不是iMessage账号,蓝色表示iMessage账号。2.编写脚本控 ......

WEB安全-渗透测试-waf绕过信息收集

# waf绕过 >WAF拦截会出现在安全测试的各个层面,掌握各个层面的分析和绕过技术最为关键 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2906024/202306/2906024-20230623214424289-1347855951.png) 本文主要 ......
信息 WEB waf

机器学习中的深度学习算法:原理、挑战与解决方案

[toc] 机器学习中的深度学习算法:原理、挑战与解决方案 摘要 深度学习是一种热门的机器学习技术,广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将介绍深度学习算法的原理、挑战以及解决方案。首先对深度学习的基本概念进行解释,然后分别介绍深度学习的不同算法及其实现步骤。最后,我们将探讨深度学习 ......
算法 深度 原理 机器 解决方案

LLE算法在自然语言生成中的应用:实现文本到语音的情感迁移

[toc] 自然语言生成(Natural Language Generation,NLP)是人工智能领域的一个分支,它利用大量的文本数据训练出语言模型,从而实现对自然语言的生成和理解。在NLP中,情感迁移(Emotion Transfer)是一个重要的任务,它可以通过对已有文本的情感分析,将其转化为 ......
自然语言 算法 语音 文本 自然

数据安全审计:如何通过数据安全和治理来提高数据的完整性

[toc] 数据安全审计:如何通过数据安全和治理来提高数据的完整性 随着数据在企业中的地位越来越重要,数据安全的重要性也越来越凸显。而数据的完整性是保证数据安全的重要基础。因此,如何通过数据安全和治理来提高数据的完整性成为了一个至关重要的问题。在本文中,我将介绍数据安全审计的基本概念和技术原理,以及 ......
数据 完整性

面向人工智能的安全通信协议设计与实现

[toc] 面向人工智能的安全通信协议设计与实现 随着人工智能技术的飞速发展,安全也成为了一个不可忽视的问题。为了保障人工智能系统的安全性,我们需要设计一种适合人工智能的通信协议。本文将介绍一种面向人工智能的安全通信协议设计与实现。 ## 1. 引言 随着人工智能技术的迅速发展,人工智能系统之间的通 ......
人工智能 人工 智能

人工智能语音交互技术在智能安全和隐私保护中的应用

[toc] 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展,语音交互技术也逐渐成为了人工智能领域的一个热点话题。语音交互技术不仅可以实现自然的人机交互,还可以实现语音控制智能家居、智能音响等设备,从而方便人们的生活。然而,语音交互技术也面临着一些问题,如语音识别准确率不高、语音输入容易受到干扰、语音交互数据 ......

LLE算法的应用场景和案例:详解LLE算法在实际问题中的效果和表现

[toc] 1. 引言 随着深度学习技术的不断发展,神经网络模型在人工智能领域的应用越来越广泛。其中,LLE(Largely Element-wise Linear) 神经网络是一种常用的神经网络模型,其基本思想是通过对输入数据进行大量拼接操作,将数据转换为一组元素级别的线性表示,从而提高模型的泛化 ......
算法 LLE 场景 实际 案例

LLE算法在自然语言处理中的应用:从文本到实体识别和关系抽取

[toc] 文章介绍: 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的重要分支,它研究如何将人类语言转化为计算机可理解的格式。NLP的应用非常广泛,从语言翻译、文本摘要到情感分析、信息提取等。其中,实体识别和关系抽取是NLP中非常重要的任务之一。本文将 ......
自然语言 算法 实体 文本 自然

【智能安防】基于AI的智能家居安全系统设计与实现

[toc] 智能家居安全系统设计与实现:AI技术的应用 摘要 随着智能家居市场的快速发展,安全问题也日益突出。本文将介绍基于AI的智能家居安全系统设计与实现技术,重点阐述相关概念、实现步骤和优化改进。通过实际应用案例和代码实现讲解,让读者更好地理解AI技术在智能家居安全方面的应用。 引言 智能家居是 ......
智能 智能家居 系统

人工智能安全:防止攻击和数据泄露:最佳实践:案例研究:技术分析

[toc] 73. 人工智能安全:防止攻击和数据泄露:最佳实践:案例研究:技术分析 随着人工智能的广泛应用,保护人工智能系统的安全性变得越来越重要。人工智能技术可以被用于许多目的,包括自动化决策、自然语言处理、计算机视觉等等。但是,由于这些技术的高度复杂性和敏感性,人工智能系统的安全漏洞也变得更加容 ......
人工智能 人工 案例 智能 数据

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (45)-- 算法导论6.1 3题

# 三、证明:在最大堆的任一子树中,该子树所包含的最大元素在该子树的根结点上。 ## 文心一言: 在最大堆中,根结点是整个堆中最大元素的孩子,因此它包含的最大元素是在该子树的根结点上。 我们可以通过递归的方式证明任意子树中的最大元素都在该子树的根结点上。假设我们已经证明了深度为 d-1 的子树中的最 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

基础算法

# 枚举 枚举是一种常见的算法,通过各种技巧可以优化枚举次数。 [【POJ 3061】Subsequence](https://vjudge.net/problem/POJ-3061)(尺取法): 给定一个长度为 $n$ 的数列 $a$,找到最短的区间 $[l,r]$,使得 $\sum\limits ......
算法 基础

垃圾识别系统Python+TensorFlow+Django+卷积神经网络算法【完整代码系统】

## 一、介绍 垃圾识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对5种垃圾数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django,开发网页端操作平台,实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 ## 二、效果展示 ![16837 ......
卷积 神经网络 系统 算法 TensorFlow

交通标志识别系统Python+TensorFlow+Django+卷积神经网络算法实现【完整代码】

## 一、介绍 使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。 ## 二、效果展示 ![1683898509301-2259 ......

算法

#include<iostream> #include<bits/stdc++.h> using namespace std; map<string,int>na_mo; int main(){ string name[15],Zname,Pname; int n,mony,m; cin>>n; f ......
算法

算法刷题笔记(一)(1) Acwing.153. 双栈排序

## Solution https://www.acwing.com/problem/content/155/ ##### **二分图,染色,贪心 O(n^2)** 性质 > 当且仅当i a[i]>a[k] 那么j和j之后的元素一定在i之后出栈,所以当序列遍历到j时,一定可以让i出栈,进而j就可以进 ......
算法 笔记 Acwing 153

多项式模复合的几乎线性算法, 支持多元多项式在线求值的数据结构

本文简要介绍对于有限域 $\mathbb F_q$, 如何快速计算多项式模复合 $f(g(X)) \bmod h(X)$, 其中 $f,g,h$ 均是次数不超过 $n$ 的多项式. 介绍的思想汇总于 2022 年 Bhargava, Ghosh, Guo, Kumar 和 Umans 的工作: Fa ......
多项式 数据结构 线性 算法 结构

Web常见安全问题

1.SQL注入 SQL注入是一种常见的Web安全漏洞,攻击者利用这个漏洞,可以访问或修改数据,或者利用潜在的数据库漏洞进行攻击。SQL注入,就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意的)S ......
常见 问题 Web

花朵识别系统Python+TensorFlow+Django+卷积神经网络算法实现

## 一、背景 花朵识别系统,基于Python实现,深度学习卷积神经网络,通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件,并基于Django搭建可视化操作平台。 在当今信息化社会,图像识别技术在各种领域都展现出了重要的应用价值,包括医学影像分析、自动驾驶 ......
卷积 神经网络 算法 TensorFlow 花朵

文本识别分类系统python,基于深度学习的CNN卷积神经网络算法

## 一、介绍 文本分类系统,使用Python作为主要开发语言,通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练,最后得到一个h5格式的本地模型文件,然后采用Django开发网页界面,实现用户在界面中输入一段文字,识别其所属的文本种类。 在我们的日常生活和工作中,文 ......
卷积 神经网络 算法 深度 文本

Subset Sum 问题单个物品重量限制前提下的更优算法

## 前言 看了 [ShanLunjiaJian 关于这个问题的文章](https://www.luogu.com.cn/blog/uakioi/nv-knapsack),是完全没看懂,沙东队爷的中枢神经内核配置把我偏序了。叉姐在下面提了个论文,论文找不到资源,谁搞到了可以 Q 我一份之类的拜谢了。 ......
单个 算法 重量 前提 物品

代码随想录算法训练营第十五天| 110.平衡二叉树 (优先掌握递归) 257. 二叉树的所有路径 (优先掌握递归) 404.左叶子之和 (优先掌握递归)

110.平衡二叉树 (优先掌握递归) 难点: 要求每个节点的左右字数的高度相减<=1,因此,需要对每个节点都进行检查,难就难在怎么获得任意节点的高度 其中递归是最简单的: 1 int isB_cursor(TreeNode* node, bool &isBalance) 2 { 3 if (isBa ......
随想录 之和 训练营 随想 算法

VMware vCenter Server 7.0 Update 3m 发布下载(重要安全更新)

VMware vCenter Server 7.0 Update 3m 发布下载(重要安全更新) 请访问原文链接:,查看最新版。原创作品,转载请保留出处。 作者主页:[sysin.org](https://sysin.org) VMware vCenter Server 是一款高级服务器管理软件,提 ......
vCenter VMware Server Update 7.0

VMware vCenter Server 8.0U1b 发布下载(重要安全更新)

VMware vCenter Server 8.0U1b 发布下载(重要安全更新) 请访问原文链接:,查看最新版。原创作品,转载请保留出处。 作者主页:[sysin.org](https://sysin.org) VMware vCenter Server 是一款高级服务器管理软件,提供了一个集中式 ......
vCenter VMware Server 8.0 U1b

hashMap和hashTable的区别以及HashMap的底层原理?

## hashMap和hashTable的区别? ##### 1、继承的父类不同 HashTable继承Dictionary类,而hashMap继承了AbstractMap类,但是二者都实现了map接口。 ##### 2、[线程安全](https://so.csdn.net/so/search?q= ......
底层 hashTable 原理 hashMap HashMap

"system32/secpol" 是指位于Windows操作系统的system32文件夹下的一个名为secpol.msc的文件。该文件是本地安全策略管理器(Local Security Policy)的主控制台。它允许用户管理和配置计算机的安全策略

"system32/secpol" 是指位于Windows操作系统的system32文件夹下的一个名为secpol.msc的文件。该文件是本地安全策略管理器(Local Security Policy)的主控制台。它允许用户管理和配置计算机的安全策略。 本地安全策略管理器提供了一系列安全设置,可以帮 ......
文件 策略 system secpol quot

做leetcode算法题的一些感受

leetcode题目做了34道了,写下目前的感受,不一定对,需要经常修改内容。 1、代码是怎么写出来的?不是一下子写出来的,是逐步填充,逐步具体的。一句话,写代码也要看到历史和现状,现状不是突然出现的,是有发展历史的。不是从1直接就到10了,而是从1->2->3,逐步递进,最后到10。写代码总要写第 ......
算法 leetcode

Python 算法之冒泡排序

## Python 算法之冒泡排序 ### 冒泡排序 冒泡排序算法的原理如下:(从后往前) * 1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 * 2、对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。 * 3、针对所有的元素重复以上的步骤 ......
算法 Python