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我也要
SSL(Secure Sockets Layer)协议，对普通socket进行数据加密、保证数据完整性以及安全认证。现在到SSL 3.0了，基于TCP协议。
TLS(Transport Layer Security)，可认为是SSL 4.0，与SSL的区别在于加密算法，基于TCP协议。
DTLS(Datagram Transport Layer Security)，有时需要使用UDP协议，就是用DTLS，基于UDP协议。
OpenSSL，一个安全套接字层密码库，包括密钥算法、密钥和证书封装管理和SSL协议。https安全协议就使用openssl。
CyaSSL，a small, fast, portable implementation of TLS/SSL for embedded devices to the cloud.
RSA，目前最有影响力的公钥加密算法，能够抵抗绝大多数密码攻击。它的命名是三个创始人名字的第一个字母。
我用的是SSL 3.0，通过CyaSSL封装的。
python 成语接龙-连接数据库
from xpinyin import Pinyin import pymysql while 1: conn = pymysql.connect( host='localhost', #本地连接 user='root', #数据库账户名 password='password', #数据库密码 db='dic',
概念漂移简介
本文在总结文献的基础上进行一些个人的看法和分析。主要分为概念漂移的产生背景，概念漂移分类，概念漂移相关技术以及概念漂移的应用领域。
淘宝链接跳转微信全攻略：自建合规中转页实现私域引流
在跨平台运营中，链接跳转是连接不同生态、实现流量引导的关键技术。其核心原理是通过服务器端或前端逻辑，将用户从一个平台的链接安全引导至目标页面，同时规避平台间的访问限制。这项技术的核心价值在于打破数据孤岛，实现跨平台用户沉淀与精细化运营，广泛应用于电商引流、私域流量构建和跨平台营销等场景。本文聚焦于**淘宝短链**与**企业微信**之间的跳转难题，提供了一套基于自建中转页面的完整工程解决方案，手把手教你如何通过合规的技术手段，将淘宝流量高效、安全地引导至微信生态，并实现数据追踪与客户分流。
概念格初步学习
文章目录一、 概念格定义二、概念格基本定理三、概念格应用 一、 概念格定义 概念格：本质上是描述了对象/样本与属性/特征之间的关系。 二、概念格基本定理 三、概念格应用
RC滤波电路实战解析：无源与有源设计的性能对比与应用选择
本文深入解析了RC滤波电路的核心原理，重点对比了无源滤波电路与有源滤波电路的性能差异。文章通过实测波形与仿真数据，详细阐述了两者在带载能力、频率响应精度、噪声特性等方面的优劣，并提供了清晰的应用选择指南，帮助工程师根据信号属性、负载条件和性能要求做出最优设计决策。
大语言模型与ROS集成的自然语言机器人控制：开源框架与应用实例
近年来，大语言模型（LLM）与机器人操作系统（ROS）的集成逐步成熟，使得自然语言驱动的机器人控制成为可能。用户输入“捡起绿色方块”或“把微波炉里的饭热好端过来”这类日常语句，机器人能够自动拆解步骤、规划动作并执行。本文梳理2026年前后发布的三个代表性开源框架——ROS-LLM、ROSClaw以及LLM+Nav2基准测试系统，介绍其技术路径与工程落地情况。
【学习小记】UML——概念类图
这学期接触了《系统设计与分析》这门课，重要，但是觉得挺不好学的，因为好像很多决策都不存在很明确的界限。所以，多思多想多交流吧，看一些相关的案例还是有些帮助的。现在把自己学习时的一些想法与大家分享，初写这类博客，有错请指出，共同进步。 概念类图（conceptual class diagram）其实是领域模型（domain model）中的一个术语，要理解概念类图，先要了解一下什么是领域模型
28、基准剂量法：原理、应用与计算详解
本文详细介绍了基准剂量法（BMD）的原理、在监管机构中的应用以及具体的计算方法。内容涵盖样本量与BMD的关系、主要监管机构如EPA对BMD的应用、BMD的模型选择与数据拟合过程、拟合优度评估、下置信限（BMDL）计算，以及实验设计对BMD结果的影响。同时，还讨论了剂量指标和响应选择的关键问题，为理解和应用基准剂量法提供了全面的参考。
【概念板块统计】股票板块一览表 股票概念一览表
热门概念股，股票概念和板块的区别，概念最多的股票，概念股是哪些股，概念题材最多的股票是哪些
【WLAN】【测试】WPS测试方法小结
手机 一般稍微老的手机会支持，新手机反而不支持。 比如小米6（系统版本新的话不支持）在设置——高级设置——WPS连接。 笔记本 有些笔记本（如Surface Laptop 3）天生支持WPS，比如在连接某SSID的时候，会有“也可以通过按路由器上的按钮连接”这样的字样，出来后按AP的WPS按键即可以进行连接。 Qss软件 AP mesh组网中，Controller和Agent之间通过WIFI组网，可使用WPS的方式进行连接。可利用这点用Agent来测试AP的WPS功能。 ...
Linux内核编程（十三）Input输入子系统
Input 子系统是 Linux 内核中专门为输入设备设计的一个子系统，它提供了一个通用的框架来管理各种输入设备，如键盘、鼠标、触摸屏、游戏手柄等。这个子系统的主要目的是简化和规范化输入设备驱动的开发，同时提高驱动的通用性和兼容性。（1）输入设备：如键盘、鼠标、触摸屏、游戏手柄等，它们是用户与计算机进行交互的主要方式。（2）输入设备驱动的复杂性：传统上，为每种输入设备编写驱动都需要创建文件、进行硬件初始化、实现文件操作函数集和处理中断等。每种设备的驱动可能都有许多重复性的工作。
概念与事物的属性
概念是人们对客观世界中事物属性进行高度抽象和系统化的产物，它是人类思维活动和知识构建的基础单位，为人们的思考、判断、推理和问题解决提供了有力的工具。事物的属性就像是概念的具象化表达，它把抽象的概念落实到了具体的事物之上，让概念有了实体的内容和表现形式。同时，通过对事物属性的识别和把握，我们也能够更好地理解和运用各种概念。
linux 内核OOM问题定位-SLAB_DEBUG
首先看slabinfo按的size排序查看 slub object,可以查看 space 总占用大小，及objects个数判断泄漏点 为kmalloc-128。那个泄露多看/sys/kernel/debug的slab/kmalloc*-的alloc-traces和free-traces。SLAB或者SLUB有一个用就可以，改menuconfig没有clean会覆盖之前的更改，现在看一下编译的过程。或者配置defconfig,配置完之后需要clean后再编译。1，配置menuconfig。
概念和模型
坚实的科学概念是理论体系的核心，它们是对自然现象和社会现象的本质特征进行抽象概括的结果。这些概念为科学家提供了研究问题的基本框架和理论基础。无论是理论探索还是实践操作，建立在坚实概念之上的模型都能够成为连接抽象知识与具体现实之间的重要桥梁，推动我们对世界更深入的理解和更有针对性的解决方案。
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
C++20概念库
C++20标准库中预定义的概念（Concepts）分为多个类别，每个类别包含了一些示例概念。以下是一些主要类别的示例概念：same_asintegralrelationalmovablecopyableinvocablepredicate在C++20中，自定义概念（Concepts）是一种强大的工具，用于在编译期对模板参数进行检查和限制，从而避免运行时错误。自定义概念允许你定义类型必须满足的约束条件，这些条件可以是布尔表达式，用于检查类型是否符合特定的要求。在C++20中，你可以使用concept。
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
探讨一下“概念”
概念（Idea；Notion；Concept）是人类在认识过程中，从感性认识上升到理性认识，把所感知的事物的共同本质特点抽象出来，加以概括，是自我认知意识的一种表达，形成概念式思维惯性。在人类所认知的思维体系中最基本的构筑单位。灵活运用概念需要具备深度理解、跨学科视野、创新思维以及批判反思的能力，从而使得概念真正成为解决问题、推进知识进步的有效工具。
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
如何建立概念模型_建立成功的概念证明
如何建立概念模型 概念证明/第1部分 (PROOF OF CONCEPT / PART 1) This is the first article of a four-part series. Please read Part 2 and Part 3. 这是由四个部分组成的系列文章的第一篇。 请阅读 第2 部分 和 第3部分 。 How do today’s top UX designers c...
C++基础概念
本文围绕 C++ 学习与实践，分三大板块：先概述 C++ 开发者应具备的核心能力与学习路径；接着进入“基础概念”章，通过对**函数**（声明、定义、分文件、值传递、调用）、**Struct 结构体**（数组、指针、嵌套、const）、**指针**（用法、运算符、空指针、修饰符）、**数组与容器**（原生数组、std::array、std::vector、链表、栈队列、deque）、**内存模型**（代码区/全局区、栈/堆、new）、**引用**、**函数进阶**（默认参数、可变参数、重载）及**封装**（s
（2024，扩散，多概念擦除，概念无关表示生成，权重解耦）扩散模型中可分离的多概念擦除
本文提出了 SepME，包括概念无关表示的生成和权重解耦。前者避免遗忘概念无关的重要信息。后者分离可优化的模型权重，使每个权重增量对应于特定概念的擦除，而不影响其他概念上的生成性能。
杂项-概念：概念
ylbtech-杂项-概念：概念 概念（Idea；Notion；Concept）人类在认识过程中，从感性认识上升到理性认识，把所感知的事物的共同本质特点抽象出来，加以概括，是自我认知意识的一种表达，形成概念式思维惯性。在人类所认知的思维体系中最基本的构筑单位。 心理学上认为，概念是人脑对客观事物本质的反映，这种反映是以词来标示和记载的。概念是思维活动的结果和产物，同时又...
概念的思考
“概念”作为人类认知活动的基本单位，在哲学、语言学和认知科学中扮演着核心角色。在哲学领域，概念如“存在”和“时间”帮助我们理解世界的本质属性，并推动抽象思维的发展。语言学中，概念作为语言的基本单位，支持语义结构和符号系统，提升交流效率。认知科学则强调概念在信息处理中的作用，通过分类和归纳支持复杂思维模式的形成。此外，概念具有跨学科的应用价值，不仅在科学方法论中作为分类工具，还塑造了社会结构和知识体系。通过深入探讨概念的本质属性及其在思维、语言和社会中的影响，可以更好地理解其在人类认知发展中的重要性。
如何画概念类图
概念类图是什么？ 是现实世界中对象可视化的表示，不是对软件对象的描述 为什么要创建概念类图 *理解现实中的业务对象和逻辑、关键概念和词汇，以便更好地开展后续工作。 * *当为一个大型商场开发管理系统的时候，第一件事是先了解整个商场是如何运作的，有哪些业务流程，而此时创建一个领域模型，是直观方便的方法。 * *因此对于具体如何设计软件类并不关心，只关
考研逻辑整理 - 概念和概念的种类
概念及其逻辑特征1) 定义：概念是反映事物本质属性的思维形式。 2) 逻辑特征： ①. 内涵：概念所反映的事务的本质属性。 ②. 外延：概念所反映的事物对象的数量和范围。概念的种类1) 单独概念与普遍概念：根据概念的外延所指称的对象数量的不同来划分的。 ①. 单独概念：外延只有一个对象的概念，即指称某一类特定对象的概念。 ②. 普遍概念：外延有两个或两个以上对象的概念。 2
C++20 标准概念
类型和对象基本概念”表列出了类型和对象的基本概念。“范围、迭代器和算法概念”表列出了范围、视图、迭代器和算法的概念。“辅助概念”表列出的概念主要用作其他概念的构建块，通常不会让应用程序开发者直接使用。标准概念在不同的头文件中定义:• 头文件<concepts> 中定义了许多基本概念，其中包括<ranges> 和<iterator>。• 迭代器的概念在头文件<iterator> 中定义。• 范围的概念在头文件<ranges> 中定义。
概念漂移学习笔记
概念漂移 (Concept Drift) 指的是 “输入(input)” 和 “目标变量(target variable)” 之间的关系随着时间的流逝而产生变化的现象。（发生在“在线监督学习(online supervised learning)”场景中） 在概念漂移的研究领域中，存在着大量的概念以及术语混用现象，即表达同样或者相似的意义时，不同的概念和术语被使用，这给概念漂移的研究带来了明显的不便。对此，论文的作者在明确统一了文章的概念和术语的条件下，展开了研究。 1. 相关设定和定义（稍后整理）
概念格（形式概念分析）应用
这种本体构建的过程是半自动化的，在概念的形成阶段，需要领域专家的参与，识别出领域内的对象、属性，构建其间的关系，在概念生成之后，可以构造语境，然后利用概念格的生成算法CLCA，自动产生本体。这和实际意义是相符的，因为算法的最好时间复杂度一般都小于或等于算法的平均时间复杂度，当它的平均时间复杂低的时候，它的最好时间复杂度必然也是低的。这是因为一个算法的平均时间复杂度和最好时间复杂度都是小于或等于它的最坏时间复杂度的，当最坏时间复杂度低的时候，它的平均时间复杂度和最好时间复杂度也必然是低的。
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