SSL技术名词解释

LoRA学习: SX1276/SX1277/SX1278对比 Lora芯片 SX1276/SX1277/SX1278的比较SX1276/7/8是一种半双工传输的低中频收发器,配备标了标准FSK和远距离扩频Lora调制解调器。该芯片可以用于超长距离的Lora扩频通信,并且抗干扰性强,同时达到低功耗要求。1、芯片关键参数对比: 可以看出SX1276的带宽范围为 7.8~500kHz ,扩频 因子6~12,并覆盖所有可用频段。 SX1277的带宽和频段方位与 S 阅读详情

什么是公钥基础设施(PKI)?
怎样实现数字签名?
什么是数字证书?
什么是服务器证书?
服务器证书如何操作?
如何实现加密?
什么是数字证书密钥对?
什么是SSL证书?
什么是鉴别与加密?
公用与私用数字证书有什么区别?

 

 什么是公钥基础设施(PKI)?
PKI是通过使用公开密钥技术和数字证书来确保系统信息安全并负责验证数字证书持有者身份的一种体系。例如,某企业可以建立公钥基础设施(PKI)体系来控制对其计算机网络的访问。在将来,企业还可以通过公钥基础设施(PKI)系统来完成对进入企业大门和建筑物的提货系统的访问控制。
PKI让个人或企业安全地从事其商业行为。企业员工可以在互联网上安全地发送电子邮件而不必担心其发送的信息被非法的第三方(竞争对手等)截获。企业可以建立其内部Web站点,只对其信任的客户发送信息。
PKI采用各参与方都信任一个同一CA(认证中心),由该CA来核对和验证各参与方身份的身份这种信任机制。例如,许多个人和企业都信任合法的驾驶证或护照。这是因为他们都信任颁发这些证件的同一机构--政府,因而他们也就信任这些证件。然而,一个学生的学生证只能被核发此证的学校来进行验证。数字证书也一样。
通过公钥基础设施(PKI),交易双方(可能是在线银行与其客户或者是雇主与其雇员)共同信任签发其数字证书的认证中心(CA)。典型的是采用数字证书的应用软件和CA信任有相同的机制。例如,客户端浏览器中根证书列表中包含了它所信任CA的根证书,当浏览器需要验证一个数字证书的合法性(假如说要进行在线安全交易)的时候,此浏览器首先从其根证书列表中查找签发该数字证书的认证中心根证书,如果该认证中心根证书存在于浏览器的根证书列表中并验证通过后,浏览器承认此站点的具有合法身份并显示此站点的网页。如果该认证中心根证书不存在信任CA根证书列表中,浏览器会显示警告信息并询问是否要信任这个新的认证中心。通常地,浏览器会弹出提供永久的信任、临时的信任或或不相信该认证中心的选项对话框给客户选择,因为作为客户来说,他们有权选择信任哪些认证中心,而信任的处理工作通过应用软件来完成(在这个例子中是通过浏览器完成的)。

返回顶部

 

 

如何实现加密?
加密技术是使数据不可读的处理过程。有许多不同的(和复杂的)打乱和恢复信息的方法。
在互联网上,加密技术主要有两种用途。一种是访问使用了服务器证书的安全Web站点(例如在线购物),故称之为服务器端加密技术。另一种用于接收和发送加密电子邮件。这两种用途中的加密处理方法都包含了交换公钥过程。
在加密过程中,使用公钥或私钥来加密信息,反之使用与之匹配的私钥或公钥来解密信息。这看起来像是用一把钥匙上锁而用另一把钥匙开锁。例如,当访问一个安全Web站点时,客户端计算机接收到这个Web站点的公钥(公钥存储在证书里),客户端计算机对WEB站点发送的信息使用WEB站点的公钥加密,解密这些信息的唯一方法是Web站点使用他们的私钥。
同样的处理方法也适用于安全电子邮件。在向其他人发送加密信息之前,你需要得到包含其公钥的数字证书,电子邮件应用软件使用其公钥对信息进行加密处理,发送后,接收者使用他们的私钥对信息进行解密,不掌握接收者私钥的其他方都无法完成该信息的解密工作。由此,你可以向希望给你发送邮件的人发送你的数字证书。值得注意的是,你务必请保护好自己的私钥,因为它用于解密发送给你的信息。

返回顶部

 

 

 

怎样实现数字签名?
当使用一个程序对信息进行数字签名时,至少要将数字证书的公共部分和其它信息加在一起,才能确认邮件信息的完整性。
在邮件信息和数字证书发送之前,信息要经过散列算法的加密,就是将所要发送的信息经过算术处理产生一个特征序列,这个序列是唯一的,只能由原文产生。产生的序列叫做信息摘要。
必须知道散列算法只能单向快速的运行,但很难逆向运算恢复原文。这就是说,电子邮件程序可以将邮件信息经过散列算法快速产生唯一的信息摘要。然而,如果只有信息摘要,要数年的时间才能解密得到原文。
程序产生信息摘要之后,就用发送者的私钥对信息摘要加密,这是特别重要的。如果只发送邮件和信息摘要,别人可以很容易的修改信息原文,重新产生一个信息摘要,并以你的身份发送出去。
如果只对邮件进行数字签名而不进行加密,电子邮件应用会将数字证书和签名后的信息摘要作为附件随邮件明文一起发送,因此,别人仍然能阅读信息的内容(有效的解决方法是在签名后加上加密选项)。
当接受方收到邮件时,用发送方的数字证书(公钥)解密信息摘要进行验证。然后程序用相同的散列算法计算邮件的信息摘要,并比较结果。如果产生了的信息摘要和邮件所含的信息摘要是相同的,那么说明邮件在传输过程中没有被篡改,由此保证了信息确实是由验证该信息对应的公钥持有着(证书持有着)发送的。

返回顶部

 

 

 

什么是数字证书密钥对?
当与其他个人或企业通过网络环境进行通信时,需要建立一个安全的交换信息信道来保证不会有第三方非法用户截获和读取信息,现在最先进的加密数据的方法是通过使用密钥对方式。密钥对包含一个公钥和一个私钥。我们可把开锁的钥匙比作密钥,不同的是密钥是一对钥匙,一把用于锁门来保证安全,即加密;而另一把用语开门,即解密。
应用软件使用密钥对中的一个密钥来加密文档。必须用用与之匹配的另一个密钥来解密信息。但怎样才能保证信息被安全地发到信息接受方而途中不被他人截获?
通过使用密钥对就可解决上述问题。当申请一个数字证书时,浏览器生成一个私钥和一个公钥。私钥只被证书申请者使用,而公钥会成为数字证书的一部分。浏览器会要求你提供一个在你访问私钥时的口令,该口令只有自己知道,这点是非常重要的(口令不要是自己的生日或别人容易猜到的数字或字母)。
收到并安装数字证书后,把数字证书发给任何需要发送信息给你的人。在数字证书中包含了用于加密信息的公钥。别人给你发送信息时会使用你的公钥对信息进行加密。因为只有你有与之匹配的私钥,所以只有你才能够解密用你的公钥加密的信息。
同样的,当你想要向别人发送加密的信息,你必须首先获得他们的公钥。你可以在目录中服务器中(一般,CA系统在签发证书的同时会将该证书发布到公开的目录服务器中供其他客户查询、下载用)查找他们的数字证书。如果你只有经过签名处理的电子邮件,你的电子邮件应用软件一般会自动的保存发送方的数字证书。

返回顶部

 

什么是数字证书?
数字证书,有时被称为数字身份证,是一个符合一定格式的电子文件,用来识别电子证书持有者的真实身份。一些软件程序    用数字证书来向其他人或企业证明证书持有者的身份。这里是两个普通的例子:
使用在线银行系统时,银行必须确认客户的真实身份,通过身份核实后的客户才能进入在线银行的相关页面进行相应的帐户管理操作,如:转帐、查询帐务。这就象驾驶执照或是护照一样,数字证书向在线银行证实了你的真实身份。
当要给别人发送重要的电子邮件时,电子邮件程序会用你的数字证书对邮件信息进行签名。数字签名有两个作用:很容易证明邮件是由你发送的,还能证明电子邮件在传送的时候没有受到篡改。
一个数字证书一般包括下列内容:

  • 你的公钥
  • 你的名字和电子邮件地址
  • 公钥的有效期限
  • 发证机构的名称
  • 数字证书的序列号
  • 发证机构的数字签名

返回顶部

 

什么是SSL?
Secure socket layer(SSL)协议最初由Netscape企业发展,现已成为网络用来鉴别网站和网页浏览者身份,以及在浏览器使用者及网页服务器之间进行加密通讯的全球化标准。由于SSL技术已建立到所有主要的浏览器和WEB服务器程序中,因此,仅需安装数字证书,或服务器证书就可以激活服务器功能了。

返回顶部

 

 

什么是服务器证书?
服务器证书是安装在你的WEB服务器上,你可将服务器证书视为一种可以让访问者利用网页浏览器来验证网站真实身份的数字证明,且可以通过服务器证书进行具有SSL加密的通讯过程。

返回顶部

 

什么是鉴别与加密?

  • SSL服务器鉴别

让使用者确认WEB服务器的身份。具有SSL功能的软件(如WEB网页浏览器程序)会依照列在这类程序中受信任的认证中心根证书列表,来自动检验服务器的数字证书是否有效,且是通过适当的认证中心(如迅通诚信)所发行。鉴别服务器身份在安全电子交易环境中,对于使用者而言是非常重要的一环。例如,当使用者欲传送自己的信用卡信息给网站服务器之前一定会想先确认该服务器的真实身份如何。

  • 加密的SSL联机

要求所有在客户端及服务器之间所传递的信息由传送端软件加密,以及由接受端软件解密。如此可以保护信息不会在网络上截获。另外,所有在SSL联机中所传递的信息亦需要对信息完整性进行验证,SSL会自动检测信息在传递途中是否有遭到修改的危险。如此以来,使用者可以安心地将个人资料(如信用卡信息)传递到网站上,并信任SSL机制会保护这些信息的隐私及安全性。

返回顶部

 

 

服务器证书如何操作?

  • 用户连接到你的Web站点,该Web站点受服务器证书所保护。(可由查看 URL的开头是否为"https:"来进行辩识,或浏览器会提供你相关的信息)。
  • 你的服务器进行响应,并自动传送你网站的数字证书给用户,用于鉴别你的网站。
  • 用户的网页浏览器程序产生一把唯一的"会话钥匙码",用以跟网站之间所有的通讯过程进行加密。
  • 使用者的浏览器以网站的公钥对交谈钥匙码进行加密,以便只有让你的网站得以阅读此交谈钥匙码。
  • 现在,具有安全性的通讯过程已经建立。这个过程仅需几秒中时间,且使用者不需进行任何动作。依不同的浏览器程序而定,使用者会看到一个钥匙的图标变得完整,或一个门栓的图标变成上锁的样子,用于表示目前的工作阶段具有安全性。

返回顶部

 

 

公用数字证书与私用数字证书有哪些区别?
私用数字证书都是由企业内的私用认证中心发行,而所有的私用数字证书都与其根CA公钥连结在一起,以辨识是机构在管理证书的层级。当您购买了证书服务器并开始运作之后,您就可以建立起自己的根CA公钥。然而,您必须将根CA公钥发送给所有能接收并辨识私用数字证书的软件才行。这对于使用S/MIME格式的安全电子邮件会产生一个极大问题,因为几乎企业中的每一个人都有对外界发送电子邮件的机会,而这些企业外部电子邮件收信人的应用程序并没有您企业的根CA公钥。所以,私用数字证书比较适合注重企业内部联系的企业使用。
相较下,迅通诚信代理的Geotrust公用数字证书的根CA公钥早就嵌入到能支持证书的主要应用程序中了,包括网景公司和微软公司的网页浏览器及电子邮件程序,以及将近四十家的网页服务器厂商。公用数字证书比较适合供常需与外界联系的企业的应用环境使用。由迅通诚信签发中心签发的数字证书在国内范围内的所有客户都有相同的根证书,因此都可以很容易互相认证,比较适合供常需与外界联系的企业的应用环境使用。例如安全电子邮件就是一个例子,因为使用者除了在企业内发送讯息之外,也常须对外界发送电子邮件。

返回顶部

 

 

 

文章来源:http://www.myssl.cn/guide/cert_abc.asp#000 

TSAdmin (统一应用管理系统) 零成本搭建企业私有云系统! 自动登录到网站和应用程序。 限制员工对关键信息的访问。 限制员工对内外网站的访问。 员工操作记录的记录和回放。 员工操作内容的搜索和统计。 工作忙闲时段和应用使用情况的统计报告。 统一应用管理系统 和 统一应用审计系统 是私有云解决方案中的两个部分, 共同构建一个安全的私有云系统。 统一应用管理系统 管理用户可以使用的应用程序和用户可以登录的内外网站, 基于不同的安全策略,限制用户对磁盘文件的访问。 统一应用审计系统 记录用户会话中的全部操作,可随时回放,可根据文件名、网址等内容搜索审计记录, 还可以统计和分析用户的忙闲时段、应用程序的使用频率等内容。 立即下载

相关推荐

VB 排序 简单排序 文本框取数字排序 字符串取数字排序

VB 排序 简单排序 文本框取数字排序 字符串取数字排序

什么是SSL

SSL(Secure Sockets Layer 安全套接层),及其继任者传输层安全(Transport Layer是为网络通信提供安全及数据完整性的一种安全协议。TLS与SSL在传输层与应用层之间对网络连接进行加密。

技术的搬运工 8873

Unity鼠标滑过,图片局部放大效果

Unity中鼠标滑过,图片局部放大效果,像淘宝上商品详细的效果

SSL(Secure Sockets Layer,安全套接字层)协议

SSL协议是一种用于网络通信的加密协议,它在传输层提供了加密、认证和数据完整性保护的功能。尽管SSL协议已被TLS协议所取代,但“SSL”一词仍常被用来泛指这类协议。SSL协议的主要目标是确保通信的机密性、完整性和身份验证。

MEGREZJQ的博客 1903

计算机组成与结构课程设计

本课题研究的主要内容: 研制一台性能如下的实验计算机: (1) 不使用外设。 (2) 运算器采用多累加器结构。 (3) 操作数寻址方式有:直接地址寻址立即数寻址.寄存器直接寻址 (4) 指令系统由如下8条指令组成: 指令编码 助记符 指令功能 第一字节 第二字节 I7 I6 I5 I4 I3 I2 I1 I0 0 0 0 Ai X Aj ADD Ai,Aj (Ai)+(Aj)->Ai 0 0 1 Ai X Aj MOV Ai,Aj (Ai)->(Ai) 0 1 0 Ai X Aj SL Ai,Aj (Aj)算术左移一位送 Ai 0 1 1 Ai X XX d7-d0 MOV Ai,#data data->Ai

8段数码管共阳极显示对照表

8段 数码管 共阳极 显示 对照表 使用此表,可节省时间

SSL是什么? SSL证书是什么?

大家都知道,HTTPS网址越来越普及,像百度、淘宝、京东、银行等官网都启用了HTTPS安全认证,但很少人知道,安全的背后是SSL证书起到的作用。 SSL是什么 SSL英文全称是Secure Sockets Layer,中文含义为安全套接层,SSL用以保障在Internet上数据传输之安全,利用数据加密技术,可确保数据在网络上之传输过程中不会被截取及窃听。 简单的说,SSL主要是服

shaoqigulang的博客 4609

西工大noj100题python2024第三季21-30

【代码】西工大noj100题python2024第三季21-30。

weixin_70523540的博客 1580

SSL协议详解

目录 1、SSL简介 2、SSL协议结构 2.1 SSL工作大致可以分为两个阶段(类比于IPsec的话) 3、SSL原理 3.1 SSL握手协议第一阶段 3.2 SSL握手协议第二阶段 1.Certificate(可选)——第一次建立必须要有证书 2.Server Key Exchange(可选) 3.Certificate Request(可选)——可以是单向身份认证,也可以是双向 4.Server hello 3.3 SSL握手协议第三阶段 1.Certificate(可选) .

嚴 帅的博客 1万+

从MySQL到数据仓库:手把手教你用Airflow实现自动化ETL流水线

本文详细介绍了如何利用Airflow构建从MySQL到数据仓库的自动化ETL流水线,涵盖增量抽取策略、PySpark转换优化和数据质量监控等实战细节。特别适合中小规模企业构建高效数据仓库,提升数据处理效率和质量。

rnn9storyteller的博客 829

本地部署llama3Chinese

这通常意味着你的构建环境可能不完整或者没有正确配置。通常是由 Visual Studio 的 C++ 工具提供的。(大模型对错误的解析)错误信息表明在尝试构建一个项目时,在 Windows 上,

m0_49343639的博客 1434

Python实现TLS双向认证

【代码】Python实现TLS双向认证。

qq_36319965的博客 529

Origin软件XRD全峰拟合保姆级教程:从数据导入到弱峰处理技巧

本文提供了一份Origin软件进行XRD全峰拟合的深度实战指南。文章重点解析了从数据导入预处理、基线锚点视觉化设置,到弱峰拟合的锁定策略与手动干预等核心技巧,旨在帮助用户避开常见错误,获得可靠、精确的拟合结果,从而有效服务于材料结构分析。

rgv2345678的博客 709

浅谈https\ssl\数字证书

在互联网安全通信方式上,目前用的最多的就是https配合ssl和数字证书来保证传输和认证安全了。本文追本溯源围绕这个模式谈一谈。 名词解释   首先解释一下上面的几个名词: https:在http(超文本传输协议)基础上提出的一种安全的http协议,因此可以称为安全的超文本传输协议。http协议直接放置在TCP协议之上,而https提出在http和TCP中间加上一层加密层。从发送

woodboy000的专栏 397

Allan方差读图分析IMU误差指标

Allan方差标定IMU参数实测分析

weixin_44927558的博客 3567

YOLO系列算法改进 | C3k2改进篇 | 融合DFRL双融合注意力接收层 | 轻量化与全局感受野双突破,适应高分辨率航拍与密集小目标检测场景 | CVPR 2026

YOLO系列算法改进 | C3k2改进篇 | 融合DFRL双融合注意力接收层 | 轻量化与全局感受野双突破,适应高分辨率航拍与密集小目标检测场景 | CVPR 2026 (以YOLO26最新目标检测模型为基础,利用C3k2_DFRL创新模块进行改进)

2502_91881744的博客 233

站库分离技术--反向代理技术-雷池云WAF-给自己搭建一个安全点的网站

Ubuntu 系统的默认用户名是 ubuntu,并在安装过程中默认不设置 root 账户和密码。您如有需要,可在设置中开启允许 root 用户登录。docker链接本地的数据库主机用host.docker.internal。用docker下载的mysql则用数据库ip进行连接。wordpress网站后台这里设置不带端口。#进入mysql数据库–123456。#设置mysql允许访问。以后记得备份这两个目录哟。

书山有路勤为径,学海无涯苦作舟 2421

(三十九)Flask 多应用架构(Multiple Apps)与 DispatcherMiddleware 实战解析

(三十九)Flask 多应用架构(Multiple Apps)与 DispatcherMiddleware 实战解析

孤寒者的博客 1万+

我在笔试面试中遇到的问题

名词解释:ssl ,https,dom,schema,关系,事务,事物的原子性。 请简要说一下ajax技术。 在jsp页面中innerHTML的用途。 用java求两个数的最大公约数。 用递归的方法实现n的阶乘。 jsp的九个内置对象。 请解释你对j2ee的理解?javabean与ejb是不是一回事? 请解释jsp/servlet/filter/webServer概念。区别和...

iteye_11212的博客 130

第七天 Labview进阶(7.3 Teststand简单使用)

TestStand是NI开发的自动化测试管理软件,支持多语言编程和硬件集成,广泛应用于电子产品和工业测试。安装时需注意版本选择,2022版支持离线安装。使用步骤包括:1)创建测试序列文件;2)插入测试动作并配置参数(如选择VI路径、设置变量);3)添加条件判断和延时控制;4)执行测试序列时具备流程控制功能,如失败步骤自动跳过后续测试。该软件能有效提升测试效率与准确性,通过可视化操作实现复杂测试流程管理。

weixin_38637405的博客 1733

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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

南京晓庄学院计算机网络试题1,南京晓庄学院计算机网络8套卷(完整含答案).docx...

文档介绍:南京晓庄学院 《计算机网络》 课程考试试卷 卷(A)一、选择题(每小题分,共 30分)将物理信道的总频带宽分割成若干个子信道,每个子信道传输一路信号,这就是(D) 。A.同步时分多路复用 B. 空分多路复用C.异步时分多路复用 D.频分多路复用计算机网络的最突出的优点是 (_B )。A.存储容量大B. 资源共享C. 运算速度快 D.运算速度精在计算机通信中,传输的是信号,把直接由计算机产...

weixin_29736885的博客 452

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

SSL/TLS通信及其在Java中的实践

SSL/TLS原理整理,Java中的实践,包括Stream Socket,NIO,AIO,Netty的实践。

melody12ab的专栏 4724

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

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。

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

名词解释 ssl、tls、key、crt、cer、x509

1. SSL:安全套接字层 Secure Socket Layer的缩写 2.TLS:传输层安全协议 Transport Layer Security的缩写 ,SSL的继任者 3.KEY:通常指私钥 4.CSR:是Certificate Signing Request的缩...

chicha9774的博客 1538

ssl 证书名词解释--crt和pem

CRT 后缀文件是Certificate的简称, 可能是PEM编码格式,也可能是DER编码格式。进行证书格式转换前请仔细确认您的证书格式是否需要转换。 PEM(Privacy Enhanced Mail)一般为文本格式, 以 “-----BEGIN ***-----”开头,以 “-----END ***-----结尾”,中间的内容是Base64编码。这种格式可以保存证书和私钥,为了区分证书与私钥,一般会将PEM格式的私钥后缀改为.key。 pem 是一种基于一组定义“隐私增强邮件”的1993 IET

冰恋云的专栏 6500

SSL证书实践

免费HTTPS证书配置指南 本文介绍了通过Let's Encrypt生成免费SSL证书并部署到Tomcat服务器的完整流程。主要内容包括: 证书生成:使用Let's Encrypt脚本自动生成证书,需要配置Nginx验证域名所有权 格式转换:将生成的证书转换为Tomcat可用的PKCS12格式 技术原理:解释了SSL/TLS加密机制,包括证书验证、密钥交换等核心概念 实现HTTPS需完成:证书申请→域名验证→格式转换→服务器配置→定期更新等步骤,文中提供了详细的操作脚本和配置示例。该方案可为Web系统提供安

瑞瑞绮绮的专栏 1372
下一篇: 第1课:大数据时代的“黄金”语言Scala
怪兽兔
博客等级 码龄19年 7粉丝 68原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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