在iOS中创建及使用自签名SSL证书(上)

SSL证书可以购买,当然也可以自己创建。你可能需要将SSL安装到具有不同主机名的开发/测试服务器上,也可能需要将其安装到只能在本地网络上访问的系统中。

自签名SSL证书创建快速且不用支付任何费用,无需购买证书授权,无需遵守任何审计要求。

不过,使用自签名证书,浏览器并不会自动信任使用它们的网站。因此在移动Safari浏览器上使用HttpWatch app时,你常常会看到类似下面的警告:

使用自签名证书时浏览器发出的警告

使用HttpWatch iOS app 则提示更多警告信息:

使用自签名证书时浏览器发出的警告

那么,如何设置iOS才能避免接收此类警告呢?使用自签名证书应该注意些什么呢?我们先来看两点:

一、不要在移动Safari中接受自签名证书

当你在Safari中首次尝试使用自签名证书时你可能自然而然就选择了Continue或者Details->Accept

不要在移动Safari中接受自签名证书

虽说这样也可以在Safari中打开站点,不过值得注意的是:

1. 在Safari中选择Continue或者Details->Accept接受此证书后,只是添加了一个SSL连接异常,可阻止Safari继续向你警告相关站点。但它不会安装该证书作为iOS上的可信任证书。该设备上的其他应用程序(如Chrome、HttpWatch等)仍然无法连接到该网站。

2. 一旦添加了SSL异常,在iOS7系统中再想移除它是很困难的。在以前的版本中,通过Settings->Safari and selecting ‘Clear Cookies and Data’ 可以将其移除。但在iOS7中似乎不太容易实现。

二、安装自签名证书作为iOS的配置参数文件

你可以简单地通过将该文件发送给自己作为附件的方式在iOS中添加SSL证书到受信任列表中:

安装自签名证书作为iOS的配置参数文件

然后选择Install添加证书。这样一来,当你在Safari中使用证书时就不会再收到相关警告,其他iOS应用程序在该设备中使用也不会再收到类似警告。

与上面按Safari SSL异常处理不同的是,用这种方法安装你可以通过Settings->General->Profiles随时访问证书,需要的时候也可以删除它:

删除证书

Apple为Mac和PC提供了安装证书的iPhone配置实用工具。当电子邮件不可用或需要管理的iOS设备数量较多时,这是一个好方法。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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