dghv运行配置不完全笔记

本文介绍了如何在Linux环境下搭建全同态加密实验平台,并详细记录了解决过程中遇到的问题及解决方案,包括Sage数学库的安装配置及依赖项的处理。

毕业课题做全同态加密,通过搜索关键词“dghv code”可以在google的结果中找到  共享在github上的代码 https://github.com/coron/fhe 。

代码是运行在linux系统下的,需要一个名为Sage的数学库支持,现在最新的数学库是5.10版本的,代码是在4.7.2版本下写的,尝试在5.10版本下运行代码,将会得到错误提示。

下载4.7.2版本的tar包( http://www.sagemath.org/src-old/ ),由于是旧版本,需要自行编译(安装提示: http://www.sagemath.org/doc/installation/source.html ),之前需要安装g++、m4等依赖包,大概编译了1个多小时提示error,原因出在安装linbox的问题上。

提示的版本为1.1.6.p3,在网上搜索发现1.1.6有bug,遂尝试下载1.1.7版本(点击打开链接),按照安装说明安装相应依赖包。


其他:

学习到的一些linux相关知识:

make出问题很可能是依赖包的问题

apt-cache search gmp 搜索当前源包含gmp关键字的包

dpkg -s libgmp10 报告libgmp10的状态,其中dpkg是debian package的缩写

make install 的时候有时候需要管理员权限,sudo

find / -name gmp.h 查找

编译gmp的时候需要加上--enable-cxx(./configure --enable-cxx )

dpkg -l | grep -i gmp 查找已经安装的包含(-i:忽略大小写)gmp的包

apt-get remove libgmp10 libgmpxx4ldbl 删除两个包

apt-get remove --purge softname1.. 卸载并清除配置

内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
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