10、保障消费隐私:现金与虚拟支付的策略运用

保障消费隐私:现金与虚拟支付的策略运用

在当今数字化时代,个人隐私保护愈发重要,尤其是在消费领域。我们的每一笔消费记录都可能泄露大量个人信息,因此采取有效的隐私保护策略至关重要。

虚拟信用卡与 Blur 服务

当我们需要从不可靠的网络来源订购商品时,可以利用虚拟信用卡号码。花旗银行和美国银行提供免费的虚拟号码服务,你可以联系自己的信用卡公司了解相关选项。若没有此项服务,Blur 是个不错的选择。

Blur(abine.com)是一项高级服务,可提供掩码电子邮件地址、电话号码和信用卡号码。它的掩码信用卡类似于银行的虚拟卡和预付信用卡。使用时,你登录 Blur 创建新的掩码卡,Blur 会生成带有有效期和 CCV 的唯一信用卡号码。你能随意使用喜欢的名称,并将 Blur 的波士顿地址作为账单地址。不过,使用 Blur 卡时需知晓包括税费和运费在内的总购买价格,并创建至少该金额的卡,未使用的余额可退款。

以下是使用 Blur 购买 VPN 服务的具体步骤:
1. 创建高级 Blur 账户 :用 Vanilla 预付信用卡支付服务费用,不要将此预付卡添加到 Blur 钱包,使用二级信用卡别名作为账户名称,并提供不存在的实际地址。
2. 提供 33 Mail 电子邮件地址 :用于联系和登录认证。
3. 添加二级信用卡 :将其添加到 Blur 钱包,这将用于为掩码信用卡的任何购买收费。
4. 创建新的掩码卡 :登录 Blur,为卡取一个易记的描述性名称,选择 69.95 美元的金额。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值