隆重推出全新的 ClickHouse OSS 信任中心

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引言

我们非常重视开源社区,并不断改进我们的安全通讯。在2022年,我们推出了 ClickHouse Cloud Trust Center,详细描述了我们的安全控制和合规措施,并允许客户订阅我们计划的更新。

今天,我们很高兴地宣布推出一个支持 ClickHouse 开源软件(OSS)的信任中心!我们的 ClickHouse OSS 信任中心是一个一站式平台,提供关于漏洞奖励计划、政策和配置的所有链接。我们还将利用信任中心发送漏洞修复通知。

订阅 ClickHouse OSS 信任中心有哪些好处?

我们的 ClickHouse OSS 漏洞管理计划使我们能够通过漏洞奖励计划、代码扫描和贡献者报告接收潜在漏洞的通知。我们会在收到通知后的五个工作日内开始调查。如果确认存在漏洞,我们会全面理解和分类漏洞,并优先处理。

一旦有修复或配置措施可用,我们会通过几种方式通知社区。如果修复较为简单且风险较低,我们会将修复记录到我们的安全变更日志,更新公共存储库,并发布通用漏洞和暴露(CVE)记录。

对于那些复杂且利用风险较高的修复措施,会纳入我们的新禁运通知程序。在将信息公开前,我们会提前通知信任中心的订阅者。通常,禁运通知和将问题记录到变更日志并发布 CVE 之间的时间窗口很短。

禁运通知的目的是什么?

当某个漏洞尚未公开或广为人知,并且其利用可能对我们的开源用户构成高风险时,我们希望用户能够在威胁行为者得知问题存在之前先行实施修复。加入禁运通知程序非常简单,如果不再需要相关通知,退出也同样方便。

CVE报告

为了确保漏洞信息广泛传播,我们不仅通过信任中心和开源库发布通知和修复措施,还骄傲地参与了CVE编号授权(CNA)计划。我们确保通过CVE数据库提供漏洞信息,包含清晰的描述和修复说明。我们还会关注相关的CVE报告,以确保准确的分类、描述和修复。

如何订阅

想了解更多或注册接收通知?请访问 ClickHouse OSS 信任中心 【https://trust.clickhouse.com/?product=clickhouseoss】。

征稿启示

面向社区长期正文,文章内容包括但不限于关于 ClickHouse 的技术研究、项目实践和创新做法等。建议行文风格干货输出&图文并茂。质量合格的文章将会发布在本公众号,优秀者也有机会推荐到 ClickHouse 官网。请将文章稿件的 WORD 版本发邮件至:Tracy.Wang@clickhouse.com

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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