Summary: HTTP 通信时,可能信息被监听.服务器或客户端身份伪装等安全问题,HTTPS 则能有效解决这些问题. 原始的HTTP连接的时候,因服务器与用户之间是直接进行明文传输,导致用户面临着很多的风险与威胁.攻击者可以轻易的截获或者篡改传输的数据.包括窃取用户的Session信息.注入有害的代码等,乃至于修改用户传送至服务器的数据. 我们并不能替用户选择所使用的网络,他们很有可能使用一个开放的,任何人都可以窃听的网络,譬如一个咖啡馆或者机场里面的开放WiFi网络.普通的 用户很有可能被…

什么是https协议? http协议以明文的方式在网络中传输,安全性难以保证,https在http协议的基础上加入SSL/TLS层.TLS是SSL协议的最新版本,SSL使用SSL数字证书在通信两端建立加密链路,对两端通信数据进行加密,从而保证通信数据安全.http和https协议比较如下: SSL协议工作原理 SSL协议主要涉及非对称加密和对称加密技术.非对称加密,使用一对密钥加解密数据,公钥(public key)对外公开,私钥自己保留(private key).使用私钥加密的数据只有对应的公…

简介: 在 JDK 5.0 之前,如果不使用本机代码,就不能用 Java 语言编写无等待.无锁定的算法.在 java.util.concurrent 中添加原子变量类之后,这种情况发生了变化.请跟随并行专家 Brian Goetz 一起,了解这些新类如何使用 Java 语言开发高度可伸缩的无阻塞算法.您可以在本文的 论坛中与作者或其他读者共享您对本文的看法.(也可以通过单击文章顶部或者底部的 讨论链接来访问讨论.) 十五年前,多处理器系统是高度专用系统,要花费数十万美元(大多数具有两个到四个处理…

DDD(领域驱动设计)理论结合实践   写在前面 插一句:本人超爱落网-<平凡的世界>这一期,分享给大家. 阅读目录: 关于DDD 前期分析 框架搭建 代码实现 开源-发布 后记 第一次听你,清风吹送,田野短笛:第一次看你,半弯新湖,鱼跃翠堤:第一次念你,燕飞巢冷,释怀记忆:第一次梦你,云翔海岛,轮渡迤逦:第一次认你,怨江别续,草桥知己:第一次怕你,命悬一线,遗憾禁忌:第一次悟你,千年菩提,生死一起. 人生有很多的第一次:小时候第一次牙牙学语.第一次学蹒跚学步...长大后第一次上课.第一次逃课…

下载<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>源码:https://github.com/gaoxiang12/slambook 第二讲:初识SLAM 2.4.2 Hello SLAM(书本P27) 1.从github上下载源码,并解压 Ubuntu上,解压zip,先找到zip文件所在位置,然后运行下面代码,进行解压. unzip slambook-master.zip 解压后,找到ch2文件夹,在文件夹中找到helloSLAM.cpp文件 运行cpp文件 g++ helloSLAM.cpp 如未安…

介绍 决策树分为分类决策树和回归决策树: 上一篇介绍了分类决策树以及Python实现分类决策树: 监督学习——决策树理论与实践(上):分类决策树          决策树是一种依托决策而建立起来的一种树.在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系,每一个节点代表某个对象/分类,树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值,而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值 通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类.决策数有两大…

从理论到实践,全方位认识DNS 2015-11-23 程序员之家 作者:selfboot 原文:http://segmentfault.com/a/1190000003956853 对于 DNS(Domain Name System) 大家肯定不陌生,不就是用来将一个网站的域名转换为对应的IP吗.当我们发现可以上QQ但不能浏览网页时,我们会想到可能是域名服务器挂掉了:当我们用别人提供的hosts文件浏览到一个“不存在”的网页时,我们会了解到域名解析系统的脆弱. 然而关于DNS还有一大堆故事值得我…

计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践 2018年06月13日 16:38:11 轻春 阅读数 6004更多 分类专栏: 机器学习 机器学习荐货情报局   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010352603/article/details/80681100 计算广告CTR预估系列(七)–Facebook经典模型LR+GBDT理论与…

背景 上一篇文章介绍了FNN [2],在FM的基础上引入了DNN对特征进行高阶组合提高模型表现.但FNN并不是完美的,针对FNN的缺点上交与UCL于2016年联合提出一种新的改进模型PNN(Product-based Neural Network). PNN同样引入了DNN对低阶特征进行组合,但与FNN不同,PNN并没有单纯使用全连接层来对低阶特征进行组合,而是设计了Product层对特征进行更细致的交叉运算.在<推荐系统系列(三):FNN理论与实践>中提到过,在不考虑激活函数的前提下,使用全…

视觉SLAM十四讲:从理论到实践 第一版电子版PDF 链接:https://pan.baidu.com/s/1SuuSpavo_fj7xqTYtgHBfw提取码:lr4t 源码github链接:https://github.com/gaoxiang12/slambook.git 视觉SLAM十四讲:从理论到实践 第二版 电子版PDF链接:https://pan.baidu.com/s/1VsrueNrdqmzTvh-IlFBr9Q提取码:vfhe 源码gittee链接:https://gitee…