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使用QT的QDtls类进行编程
QDtls是QT框架中用于实现基于DTLS（Datagram Transport Layer Security）协议的类。DTLS是基于UDP协议的安全传输层协议，用于保护实时通信和数据传输的安全性。在本文中，我们将介绍如何使用QT的QDtls类来实现安全的通信。
首先，确保你已经安装了QT框架，并在你的项目中包含了QtNetwork模块。然后，我们可以开始编写代码。
#include <QCoreApplication>
#include <QDtls>
#include Qt | 安全的udp客户端搭建(代码框架值得学习)
>>通过网盘分享的文件：secureudpclient链接: https://pan.baidu.com/s/1txCWIo7-WhM-CjVkp_aDdg?pwd=13j9 提取码: 13j9【一定要转存】
QT的QDtls类的使用
详细说明 此类为UDP套接字提供加密。 QDtls类可用于使用用户数据报协议（UDP）与网络对等方建立安全连接。通过基本无连接的UDP进行DTLS连接意味着两个对等方首先必须通过调用doHandshake（）成功完成TLS握手。握手完成后，可以使用writeDatagramEncrypted（）将加密的数据报发送到对等方。来自对等方的已加密数据报可以由cryptoDatagram（）解密。 QDtls旨在与QUdpSocket一起使用。由于QUdpSocket可以接收来自不同对等方的数据报，因此应用程序必须
QT的QDtlsClientVerifier类的使用
此类实现服务器端DTLS cookie的生成和验证。 QDtlsClientVerifier类实现服务器端DTLS cookie的生成和验证。数据报安全协议极易受到各种“拒绝服务”攻击的影响。根据RFC 6347第4.2.1节，这是两种较常见的攻击类型： 攻击者发送一系列握手启动请求，从而导致服务器分配过多的资源并可能执行昂贵的加密操作。 攻击者使用伪造的受害者源发送一系列握手启动请求，从而使服务器充当放大器。通常，服务器会使用证书消息答复受害计算机，该消息可能很大，因此，数据报文会淹没受害计算机。 作为对
Qt | 安全的udp服务器搭建(代码框架值得学习)
>>通过网盘分享的文件：secureudpserver链接: https://pan.baidu.com/s/1uMsLMHkLcKAuh9_529OYLQ?pwd=a9v3 提取码: a9v3【一定要转存】
使用QDtlsClientVerifier类验证DTLS客户端
DTLS（Datagram Transport Layer Security）是一种基于UDP协议的安全传输协议，类似于TLS（Transport Layer Security），但由于UDP协议的非连接性质，DTLS在传输过程中可能会出现数据包丢失和乱序的情况，因此需要进行额外的处理。总结一下，QDtlsClientVerifier是QT中用于验证DTLS客户端连接的类，在进行连接验证前需要先加载相应的证书和私钥，然后使用setPeer方法设置远程主机名和端口号，最后使用verify方法进行验证。
【如何在Qt C++中使用SSL和TLS加密传输数据？】
在这个示例中，我们创建了一个简单的Qt应用程序，向指定的HTTPS地址发送请求，并显示响应。信号来处理响应数据。您可以从响应中读取数据并进行进一步处理。来配置SSL/TLS连接，包括对证书进行验证和加密要求等。为您要访问的实际URL，并根据需要进一步配置SSL策略。在发送请求之前，可设置SSL配置。确保您的Qt项目已经链接了网络模块（对象发送网络请求，并接收响应。对象指定要访问的URL。
VS2022 中 std::mutex 静态初始化陷阱：一次诡异崩溃的排查记录
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rrbot例程ros_control配置问题的解决思路 本人刚入门ROS机器人开发，在学习rrbot例程出现了control_manager无法启动的bug。 在启动rrbot_control.launch的时候，出现下列warning： [WARN] [1594362016.372059]: Controller Spawner couldn't find the expected controller_manager ROS interface. 之后再按教程的步骤 rosservice call /
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Hermes Agent 安装部署完全指南
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Pulseaudio之同步/异步(十一)
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大疆司空 2 私有化部署：FH2、Terra、4G 三大服务区别详解
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在power gating的设计中引入了一个rush current的概念，它的产生原因是switch cell上电过程相当于电容充电过程，会产生一个短期的大电流，称之为rush current。 1.rush current的危害 1）造成巨大的ir drop 2）导致功能错误 3）一些极端例子中，rush current会引发VDD短期崩溃，造成存储在retention register与mem中的数据失效 4）大电流会还对周围always on模块造成干扰，产生大的压降 2.控制rus
【Unity实战】实现最完美最简单的UI适配方案，背景压缩或者拉伸变形解决方案，手机刘海屏适配，适配不同分辨率，不同尺寸，不同设备。
这期来讲一个简单的UI设计方案，很多同学可能搞不懂锚点、轴心这些概念，导致做好的UI在别人的设备上，乱跑或者是重叠，或者是参加游戏老发时间比较紧来不及做适配，都可以来试试这个方法，通过填充边框来保持游戏画面的原始比例，所以它的缺点也很明显，在一些移动设备上会浪费比较大的显示面积。 unity不同设备UI变形？ UI在不同设备上如何适配？
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")
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DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
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win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
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