浏览器反跟踪工具 Ghostery开源了!

Cliqz宣布将其拥有的浏览器隐私跟踪插件Ghostery开源。Ghostery可在Chrome及Firefox上阻止广告和跟踪器,拥有近300万Chrome用户及100万Firefox用户。该插件还具备GhostRank功能,匿名收集跟踪信息以供参考,同时提供智能拦截、动态UI等功能。

德国软件开发公司 Cliqz,浏览器隐私跟踪插件 Ghostery 的拥有者,并决定开源此软件。借助Ghostery,可以阻止广告和跟踪器。在 Chrome,它拥有近 300 万用户,同时还有 100 万个安装了扩展程式的 Firefox 用户。

Ghostery 允许用户阻止一些脚本,图片, iframes 以及各种用户所不信任的嵌入程式。 该扩展还有个 GhostRank 功能,就是将用户遇到的这些隐私追踪的讯息匿名的发给 Ghostery 伺服器,以便更多人浏览该网站时,能给他们提供参考。

不仅如此,它还可以智能拦截,在浏览时自动优化页面性能;动态用户界面,包括多个显示器和详细的跟踪器仪表板增强的反跟踪,将用户的数据匿名化以进一步保护用户的隐私。

Cliqz 一年前收购了 Ghostery。通过开源这些浏览器扩展,实现他们对透明度和开放式互联网的承诺。根据 Cliqz 的说法,Ghostery 拥有一个活跃的社区,许多用户分享检测新追踪者的匿名统计数据。当然,用户也可以选择不与 Cliqz 共享数据。

原文来自:https://www.linuxidc.com/Linux/2018-03/151406.htm

本文地址:https://www.linuxprobe.com/cliqz-ghostery-tools.html编辑:清蒸github,审核员:逄增宝

转载于:https://my.oschina.net/u/3308739/blog/1785363

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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