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7-9 人以群分 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
87920发布于 2019-11-08 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
【笔记】Operator课程(7-9)
WorkQueue原理 为了解决informer监听的事件产生速度，和事件的消费速度不匹配，于是在其中加入了缓冲队列。
53320编辑于 2023-04-12 - 来自专栏刷题笔记
7-9 最长对称子串
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串，本题要求你输出最长对称子串的长度。
84430发布于 2019-11-08 - 来自专栏后端开发从入门到入魔
7-9 JAVA-水仙花数
水仙花数是指一个N位正整数（7≥N≥3），它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如：153=13+53+33。 要求编写程序，计算所有N位水仙花数。
53610编辑于 2024-03-01 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 目录树 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中，保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
80710发布于 2019-11-07 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-9 人脸识别与特征脸
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用，也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸，并通过可视化的方式直观的感受特征脸。
1.5K20发布于 2019-11-23 - 来自专栏喔家ArchiSelf
从隐私到隐私计算
对于个人电子产品而言，例如手机，平板电脑，便携式电脑等等，或多或少，都会涉及到隐私计算，那么什么是隐私计算呢？理解隐私计算，先要澄清“隐私”的概念，那么，什么是隐私呢？ 进而，明确隐私计算分别与隐私和计算之间的关系，即隐私计算是为了实现个人隐私保护而进行的计算还是在实现了隐私保护的前提下进行的计算？最后，才是隐私计算涉及的技术和方法。 1. 什么是隐私？ 一般地，隐私可以分为身体隐私、行为隐私、身份隐私、名誉隐私、肖像隐私、个人收入隐私和个人经历隐私。 理想情况下，对于强大的隐私保障，隐私损失应该很小。因此，为了减轻日益增长的隐私损失，可以强制执行由隐私预算表示的最大隐私损失。每个查询都可以被视为隐私，这会导致隐私损失的增加。 隐私计算 一般地， 对隐私计算有不同的理解。一种是隐私计算是隐私保护的一部分，为了实现隐私保护而采用的技术。另一种是对隐私保护的数据进行计算，侧重在隐私数据应用的层面。
1.7K30编辑于 2022-12-03 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（7-9章节）
多个条件分支记录错误信息，可以封装进一个方法，在记录异常信息的地方抛出异常，并给出相应信息。在该方法外部捕获，记录异常信息。异常处理和正常业务流程隔离。
70310编辑于 2022-06-28 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Google Play】Android 应用隐私政策 ( 生成隐私政策 | HTML 隐私政策模板 | Markdown 隐私政策模板 )
文章目录 一、生成隐私政策 二、HTML 隐私政策模板 三、Markdown 隐私政策模板 一、生成隐私政策 ---- 推荐使用 https://toolbox.yolo.blue/#/privacy-policy 工具 , 生成 隐私政策 , 点击下一步 , 根据收集的信息 , 以及添加的第三方 SDK , 再次点击 下一步 , 生成隐私政策 : 二、HTML 隐私政策模板 ---- 可替换文本 : 开发者名称 本《隐私政策》与您所使用的 产品名称 服务息息相关，希望您仔细阅读，在需要时，按照本《隐私政策》的指引，作出您认为适当的选择。 本《隐私政策》与您所使用的 _产品名称_ 服务息息相关，希望您仔细阅读，在需要时，按照本《隐私政策》的指引，作出您认为适当的选择。 变更 我们可能适时修订本《隐私政策》的条款。当变更发生时，我们会在版本更新时向您提示新的《隐私政策》，并向您说明生效日期。
4K20编辑于 2023-03-30 - 来自专栏喔家ArchiSelf
隐私保护之隐私信息检索
【引子】用户的隐私保护涉及多个方面，用户行为的隐私保护更是一个难点。 那么，如何在用户进行信息检索时保护用户的隐私呢？这或许会涉及到一种名为隐私信息检索的技术。 什么是隐私信息检索？ 现代的隐私信息检索 现代的隐私信息检索方案不再基于多项式，其关键技术要素是一个具有限制交集的大集合族的设计。设 k 是一个小整数，它将 n 位消息编码成码字。 计算型隐私信息检索方案之所以具有吸引力，是因为它们避免了维护数据库的复制副本的需要，并且不会对用户隐私造成损害。 结论 近年来，隐私信息检索已经成长为一个庞大而深入的领域，并与其他领域相连。 【关联阅读】 隐私计算与区块链的融合思考 隐私计算中可信执行环境的一知半解 隐私计算之全同态加密 隐私计算中的联邦学习 从隐私到隐私计算 与代码无关的网络安全 放心用吧！
2.2K30编辑于 2023-09-02 - 来自专栏学习
处理开始匹配停止匹配请求(匹配算法，匹配器的实现)
处理开始匹配/停止匹配请求 实现 handleTestMessage 先从会话中拿到当前玩家的信息 解析客户端发来的请求 判定请求的类型 如果是 startMatch，则把用户加入到匹配队列 如果是 stopMatch，则把用户对象从匹配队列中删除 此处需要实现一个匹配器对象，来处理匹配的实际逻辑 @Override protected void handleTextMessage(WebSocketSession session, TextMessage message) throws Exception { // 实现处理开始匹配请求和处理停止匹配请求 User user = (User 只要队列里面的元素 (匹配的玩家) 凑成了一对，就把这对玩家取出来，放到一个游戏房间中 当前的匹配实现，比较粗糙，只是简单的搞了三个段位的队列 如果想要匹配的更加精确，就可以多搞几个队列 实现匹配器(1 ，突然连接关闭/断开了，相应的匹配就要停止了 停止匹配逻辑为：matcher.remove(user); 实现匹配器(2) 修改 game.Matcher，实现匹配逻辑 在 Matcher 的构造方法中
1.1K00编辑于 2025-05-30 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-9 递归实现逆序输出整数 (15point(s))
本题目要求读入1个正整数n，然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。
1.6K10发布于 2021-09-16 - 来自专栏用户2882913的专栏
隐私政策
APP隐私政策 本政策仅适用于高微的易店通软件 更新日期： 【2021】年【2】月【1】日 生效日期： 【2021】年【2】月【1】日 1. 4 ．易店通如何使用信息 易店通严格遵守法律法规的规定以及与用户的约定，按照本隐私政策与服务协议所述使用收集的信息，以向您提供更为优质的服务。 4 . 2 告知变动目的后征得同意的方式 易店通将会在本隐私政策与服务协议所涵盖的用途内使用收集的信息。 7 ．变更 易店通可能会适时对本隐私政策与服务协议进行修订。当隐私政策与服务协议的条款发生变更时易店通会在版本更新时以对话框提示等方式向您提示变更后的隐私政策与服务协议，并向您说明生效日期。 请您仔细阅读变更后的隐私政策与服务协议内容，您继续使用易店通表示您同意易店通按照更新后的隐私政策与服务协议处理您的个人信息。
1.6K00发布于 2021-09-08 - 来自专栏FreeBuf
个人隐私保护之隐私政策解析
隐私政策文件 《隐私政策》依据标准必须要单独的文件，也许在《隐私政策》之前APP已经编写有了《用户服务协议》或者《软件服务协议》等，其中部分内容是涉及隐私条款的，或者是重复的。 但隐私政策还是需要单独成文，部分内容可以使用相互引用的方式，也可以独立编写。 例如微信： ? 当前大多数APP已经有了隐私政策，但是如果隐私政策仅作为其他服务协议的附件是不符合规范要求的。 隐私政策的查阅位置 关于隐私政策必须易于查阅的要求在《指南》中有明确的限定，用户在进入APP后四次点击可以查阅到。比如点击我的——设置——关于——隐私政策就是刚好四次。 还可以“我的——隐私政策”；“我的——关于——隐私政策”。 2.3. 隐私政策的格式 要求隐私政策必须要清晰易于查阅。其实是规定不能字体不能过小，颜色不能太浅，一般使用黑色，字体可以参考宋体、雅黑等。 例如京东和滴滴隐私政策中通过单独的小节说明，可以明显看出系统功能类的隐私收集 ? ?
5.6K20发布于 2019-11-28 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-9 天梯赛座位分配
7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员，要保证同一所学校的所有队员都不能相邻，分配座位就成为一件比较麻烦的事情。
94310发布于 2020-06-23 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
2017年天梯赛大区赛题集 7-9 人以群分
7-9 人以群分 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”，现希望根据这个指标把人群分为两大类，即外向型（outgoing，即活跃度高的）和内向型（introverted，即活跃度低的）。
49720发布于 2020-09-15 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 电路布线 (30 分)15分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时，一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格
51420发布于 2019-11-08 - 来自专栏酒楼
SpringBoot正匹配和负匹配
SpringBoot正匹配和负匹配 在Spring框架的自动配置中，”Positive matches”（正匹配）和”Negative matches”（负匹配）是用于条件化配置的概念。 Positive matches（正匹配）指的是满足条件的情况。当某个条件（使用@ConditionalOn...注解）得到满足时，相应的自动配置将会生效。 Negative matches（负匹配）指的是不满足条件的情况。当某个条件不满足时，相应的自动配置将不会生效。 这些正负匹配的机制用于根据项目的实际情况自动启用或禁用某些配置，以满足特定的需求。 通过正负匹配的机制，Spring Boot可以智能地自动配置应用程序的各个部分，根据项目的依赖和配置情况来进行灵活的自动装配，提供了方便的开发体验和可扩展性。
1.7K20编辑于 2023-06-20 - 来自专栏sktj
python 贪婪匹配 非贪婪匹配
贪婪匹配 str_pat = re.compile(r'"(.*)"') text1 = 'Computer says "no."' 非贪婪匹配 str_pat = re.compile(r'"(.*?)"') str_pat.findall(text2) ['no.', 'yes.']
2.6K20发布于 2019-09-25 - 来自专栏大数据-BigData
隐私计算介绍
什么是隐私计算 从20世纪70年代一直到近年，隐私计算交叉融合了密码学、人工智能、计算机硬件等众多学科，逐渐形成以多方安全计算、联邦学习、可信执行环境为代表，混淆电路、秘密分享、不经意传输等作为底层密码学技术 隐私计算分类 从技术角度出发，隐私计算是涵盖众多学科的交叉融合技术，目前主流的隐私计算技术主要分为三大方向：第一类是以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术；第二类是以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术 ；第三类是以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。 从算法构造来说，常应用同态加密、差分隐私技术以及包括基于秘密分享、不经意传输、混淆电路等密码学原理的各类多方安全计算协议和其它用于保证隐私计算的密码学技术来提升安全性。 另外，与纯软件的密码学隐私保护方案相比，TEE 不会对隐私区域内的算法逻辑语言有可计算性方面的限制，支持更多的算子及复杂算法，上层业务表达性更强。
3.8K21编辑于 2022-01-19
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