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基于yolov2和googlenet网络的疲劳驾驶检测算法matlab仿真
本内容展示了基于深度学习的疲劳驾驶检测算法,包括算法运行效果预览(无水印)、Matlab 2022a 软件版本说明、部分核心程序(完整版含中文注释与操作视频)。理论部分详细阐述了疲劳检测原理,通过对比疲劳与正常状态下的特征差异,结合深度学习模型提取驾驶员面部特征变化。具体流程包括数据收集、预处理、模型训练与评估,使用数学公式描述损失函数和推理过程。课题基于 YOLOv2 和 GoogleNet,先用 YOLOv2 定位驾驶员面部区域,再由 GoogleNet 分析特征判断疲劳状态,提供高准确率与鲁棒性的检测方法。
线上共学 | Mac本地玩转大模型
本文介绍如何在Mac本地部署和使用大模型,包括基础运行、多模态扩展、交互优化、知识增强、定制进化等技术链路,并提供Ollama、Stable Diffusion、LM-Studio等工具的详细操作指南。
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16天前
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Active Directory审核的常见误区(四)
在企业安全领域,结合用户行为分析(UBA)和先进工具至关重要。传统身份验证方式易受攻击,需升级至多因素认证(MFA)。同时,过多的域管理员权限可能导致安全风险,需谨慎管理。ADAudit Plus可主动发现异常行为、审计传统认证使用情况,并监控高特权用户活动,助力企业提升安全性。Gartner预测,AI技术将在2024年广泛应用于安全领域,通过机器学习建立行为基线,精准识别威胁。
Java 设计模式:装饰者模式(Decorator Pattern)
装饰者模式属于结构型设计模式,允许通过动态包装对象的方式为对象添加新功能,提供比继承更灵活的扩展方式。该模式通过组合替代继承,遵循开闭原则(对扩展开放,对修改关闭)。
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16天前
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静态IP代理与动态IP代理:提升速度与保障隐私的技术解析
本文探讨了静态IP代理和动态IP代理的特性和应用场景。静态IP代理通过高质量服务提供商、网络设置优化、定期更换IP与负载均衡及性能监控提升网络访问速度;动态IP代理则通过隐藏真实IP、增强安全性、绕过封锁和提供独立IP保障用户隐私。结合实际案例与代码示例,展示了两者在不同场景下的优势,帮助用户根据需求选择合适的代理服务以实现高效、安全的网络访问。
【实战解析】smallredbook.item_get_video API:小红书视频数据获取与电商应用指南
本文介绍小红书官方API——`smallredbook.item_get_video`的功能与使用方法。该接口可获取笔记视频详情,包括无水印直链、封面图、时长、文本描述、标签及互动数据等,并支持电商场景分析。调用需提供`key`、`secret`和`num_iid`参数,返回字段涵盖视频链接、标题、标签及用户信息等。同时,文章提供了电商实战技巧,如竞品监控与个性化推荐,并列出合规注意事项及替代方案对比。最后解答了常见问题,如笔记ID获取与视频链接时效性等。
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16天前
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大模型无缝切换,QwQ-32B和DeepSeek-R1 全都要
通义千问最新推出的QwQ-32B推理模型,拥有320亿参数,性能媲美DeepSeek-R1(6710亿参数)。QwQ-32B支持在小型移动设备上本地运行,并可将企业大模型API调用成本降低90%以上。本文介绍了如何通过Higress AI网关实现DeepSeek-R1与QwQ-32B之间的无缝切换,涵盖环境准备、模型接入配置及客户端调用示例等内容。此外,还详细探讨了Higress AI网关的多模型服务、消费者鉴权、模型自动切换等高级功能,帮助企业解决TPS与成本平衡、内容安全合规等问题,提升大模型应用的稳定性和效率。
通过array.every()实现数据验证、权限检查和一致性检查;js数组元素检查的方法,every()的使用详解,array.some与array.every的区别(附实际应用代码)
array.every()可以用来数据验证、权限检查、一致性检查等数据校验工作,核心在于利用其短路机制,速度更快,节约性能。 博客不应该只有代码和解决方案,重点应该在于给出解决方案的同时分享思维模式,只有思维才能可持续地解决问题,只有思维才是真正值得学习和分享的核心要素。如果这篇博客能给您带来一点帮助,麻烦您点个赞支持一下,还可以收藏起来以备不时之需,有疑问和错误欢迎在评论区指出~
别再用双层遍历循环来做新旧数组对比,寻找新增元素了!使用array.includes和Set来提升代码可读性
这类问题的重点在于能不能突破基础思路,突破基础思路是从程序员入门变成中级甚至高级的第一步,如果所有需求都通过最基础的业务逻辑来做,是得不到成长的。 博客不应该只有代码和解决方案,重点应该在于给出解决方案的同时分享思维模式,只有思维才能可持续地解决问题,只有思维才是真正值得学习和分享的核心要素。如果这篇博客能给您带来一点帮助,麻烦您点个赞支持一下,还可以收藏起来以备不时之需,有疑问和错误欢迎在评论区指出~
【大模型私有化部署要花多少钱?】一张图看懂你的钱用在哪
本文探讨了高性价比实现DeepSeek大模型私有化部署的方法,分为两部分: 一是定义大模型性能指标,包括系统级(吞吐量、并发数)与用户体验级(首token生成时间、单token生成时间)指标,并通过roofline模型分析性能瓶颈; 二是评估私有化部署成本,对比不同硬件(如H20和4090)及模型选择,结合业务需求优化资源配置。适合关注数据安全与成本效益的企业参考。
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