2、网络个人信息搜索与隐私保护指南

最新推荐文章于 2025-11-24 20:31:15 发布
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分类专栏： 夺回你的数字隐私 文章标签： 隐私保护 个人信息安全 搜索引擎
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网络个人信息搜索与隐私保护指南

在当今数字化时代，我们的个人信息在网络上的曝光程度日益增加。了解哪些信息是公开可见的，并采取措施保护个人隐私变得至关重要。本文将介绍多种搜索工具和方法，帮助你识别网络上与自己相关的各类信息，同时探讨如何根据搜索结果保护个人隐私。

1. 替代搜索引擎

除了谷歌（Google）和必应（Bing）这两个主流搜索引擎外，还有许多特色搜索引擎能提供不同的搜索结果。以下是一些推荐的搜索引擎：
| 搜索引擎名称 | 网址 |
| — | — |
| Google | Google.com |
| Bing | Bing.com |
| Yandex | Yandex.com |
| Exalead | Exalead.com |
| Google Groups | Groups.google.com |
| Google News | News.google.com |
| Google Images | Google.com/images |
| Bing Images | Bing.com/images |
| Duck Duck Go | duckduckgo.com |
| Start Page | startpage.com |

  • Duck Duck Go ：由于谷歌在数据收集和广告方面的政策，很多人不信任谷歌。如果你希望使用一个不跟踪或记录你行为的搜索引擎，可以考虑Duck Duck Go。它整合了多个数据源，提供搜索结果，且不会记录你的任何操作，提供内容的搜索引擎也看不到你的信息，
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【搜索引擎优化】搜索引擎使用指南：关键词选择、功能利用、信息评估及隐私安全注意事项综述
05-18
接着，提醒用户注意隐私与安全，如保护个人信息和防范网络诈骗。最后，鼓励用户持续学习与优化搜索技巧，如学习新的搜索技巧并根据搜索结果反馈及时调整策略。; 适合人群：所有需要使用搜索引擎查找信息的人群，尤其...
17、掌控个人数据：隐私保护策略与工具指南
yhn45678901的博客
10-30 21
本文深入探讨了在数字化时代如何有效保护个人数据隐私，涵盖互联网浏览、电子邮件、社交网络、移动设备等多个方面的实用策略与工具。文章总结了不同人群的隐私保护建议，分析了主流隐私工具的优缺点，并展望了隐私保护的未来趋势，包括技术创新、法规完善和市场需求推动。通过评估需求、选择工具、实施设置、定期检查和持续学习五个步骤，帮助读者构建个性化的隐私防护体系，实现对个人数据的有效掌控。
2、网络安全使用指南：保护隐私与安全
brandy的博客
10-16 16
本博客详细介绍了网络安全使用指南，涵盖网名与密码的明智选择、在线隐私保护策略及常见网络风险应对方法。通过实例分析和操作流程，帮助用户识别不良网名风险、创建高强度密码、防范虚假广告、避免个人信息泄露，并警惕电话账单乱收费等问题，全面提升网络安全意识与防护能力。
网络隐私保护与浏览器使用指南
### 网络隐私保护与浏览器使用指南 在当今数字化时代，网络隐私保护和浏览器的有效使用至关重要。本文将为你提供一系列实用的方法，帮助你保护邮箱地址隐私，同时介绍浏览器的使用技巧，包括基本概念、选项设置以及...
【标准项目】C++基于正倒排索引的Boost搜索引擎
铭哥不写bug的博客
11-21 793
本文介绍了一个基于C++实现的Boost搜索引擎项目，采用正倒排索引技术。项目背景介绍了搜索引擎的基本原理，包括数据预处理、索引构建和查询处理三大模块。技术栈使用C++编程语言，配合Boost库进行文件处理，项目环境为Linux系统。文章重点阐述了正排索引和倒排索引的具体实现原理，并详细讲解了数据清洗模块Parser的开发过程，包括文件枚举、HTML解析和结果保存等步骤。该项目通过处理Boost库HTML文档建立索引，为后续搜索功能提供数据支持。
高并发搜索引擎Elasticsearch与Solr在互联网系统优化实践经验分享
2501_94114632的博客
11-24 443
架构与分片策略分片和副本保证高并发读写性能主/数据/协调节点分工明确索引与查询优化映射设计、字段分词、过滤器使用避免深分页，聚合分桶，提高查询效率高并发写入与缓存优化批量写入、异步刷新、幂等设计查询缓存、热点索引优化，提高响应速度监控与工程化闭环集群状态、节点健康、慢查询监控自动化部署、弹性扩容和告警形成持续优化闭环通过合理的搜索引擎集群架构、索引优化、高并发查询与写入优化、缓存策略，以及监控与工程化部署，高并发互联网系统能够实现低延迟、高吞吐、可扩展、稳定可靠，为搜索和数据分析提供坚实保障。
高并发搜索引擎Elasticsearch与Solr深度优化在互联网实践分享
2501_94114815的博客
11-24 442
集群架构与高可用多节点分片副本、Leader选举机制自动故障检测与索引重建保证高并发稳定索引与写入优化字段选择、分词、批量写入、异步刷新索引合并、压缩、分片路由减少热点查询与负载优化查询缓存、滚动查询、聚合优化热点索引分片与负载均衡提高查询性能监控与工程化闭环写入吞吐、查询延迟、分片状态监控自动化部署、弹性扩容、压测优化形成持续闭环通过合理的搜索引擎架构设计、索引策略、高并发写入与查询优化，以及监控和工程化部署，高并发互联网系统能够实现低延迟、高吞吐、稳定可靠、可扩展。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 189
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
RAG检索增强生成 技术原理及应用全面分析
youngerwang的博客
11-21 839
摘要 RAG（检索增强生成）技术通过融合检索系统与生成模型，解决了大语言模型的知识截止和幻觉问题。其核心流程包括离线构建知识库索引和在线检索生成两个阶段，通过语义检索增强提示输入，显著提升模型在知识密集型任务中的表现。技术演进经历了从基础检索到模块化、智能体协同的发展，目前正向多模态支持、复杂推理和实时处理方向突破。在医疗领域，RAG应用于临床决策支持、病历分析和药物研发；在金融领域，则服务于风险评估、合规审查等场景。该技术通过动态整合外部知识，为各行业提供精准、实时的智能决策支持。
Java_ElasticSearch(ES)——分布式搜索引擎
2509_94005926的博客
11-24 535
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，最初由Elastic公司开发。它构建在Apache Lucene搜索引擎库之上，提供了一个强大的全文搜索和分析引擎，它结合kibana、Logstash、Beats，是一整套技术栈，被叫做ELK，适用于各种用例，包括文本搜索、日志分析、实时数据分析、监控和报警等。上述配置文件即表示添加扩展词典ext.dic，它就会在当前配置文件所在的目录中找这个文件。这种方式在文档id不存在时，就会相当于一个新增操作。
[项目]基于正倒排索引的Boost搜索引擎---编写搜索引擎模块 Searcher
2403_89494445的博客
11-24 758
前置内容索引模块。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
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