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提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术 Nginx运维小李 ios
APP加固方式iOSAPP加固是优化APK安全性的一种方法，常见的加固方式有混淆代码、加壳、数据加密、动态加载等。下面介绍一下iOSAPP加固的具体实现方式。混淆代码：使用ProGuard工具可以对代码进行混淆，使得反编译出来的代码很难阅读和理解。使用方式：在build.gradle文件中配置proguard-rules.pro文件，然后在项目构建时执行混淆。加壳：使用加壳工具对APK文件进行加壳
深度解析基于贝叶斯的垃圾邮件分类大千AI助手人工智能 Python #OTHER 分类数据挖掘人工智能机器学习算法贝叶斯 Bayes
贝叶斯垃圾邮件分类的核心逻辑是基于贝叶斯定理，利用邮件中的特征（通常是单词）来计算该邮件属于“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的概率，并根据概率大小进行分类。它是一种朴素贝叶斯分类器，因其假设特征（单词）之间相互独立而得名（虽然这在现实中不完全成立，但效果通常很好）。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的
YOLOv11革命性升级：基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构，实现移动端推理性能飞跃博导ai君深度学习教学-附源码 YOLO 重构
引言与背景概述在当今人工智能飞速发展的时代，目标检测技术已成为计算机视觉领域的核心技术之一。从自动驾驶汽车到智能安防系统，从移动端AR应用到工业质检，目标检测无处不在。然而，随着应用场景的多样化，特别是移动端和边缘设备的普及，对模型的计算效率提出了更为严苛的要求。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法作为目标检测领域的领军者，一直在精度与速度之间寻求最佳平衡。从YOLOv1到最新的YO
一文读懂Kubernetes：架构、优势与应用 t0_54program 大数据与人工智能 kubernetes 架构容器个人开发
在当今的云原生计算领域，容器和Kubernetes的应用极为广泛。尽管Kubernetes是一项相对较新的技术，但众多全球企业已在生产环境中用它来管理关键业务应用程序。它之所以广受欢迎，得益于其一系列强大的功能，如增强的安全性、更出色的微服务管理能力、更高的可观测性，以及更高效的扩展和资源利用。什么是Kubernetes？Kubernetes，常简称为k8s，是谷歌实验室于2014年开发的开源容器
面向大语言模型幻觉的关键数据集：系统性综述与分类法致Great 语言模型人工智能自然语言处理
面向大语言模型幻觉的关键数据集：系统性综述与分类法摘要大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理的多个领域取得了革命性进展，但其固有的“幻觉”问题——即生成看似合理但与事实不符或与上下文无关的内容——严重制约了其在关键应用中的可靠性与安全性。为了系统性地评估、理解并缓解LLM的幻觉现象，学术界和工业界开发了大量多样化的数据集与基准。本文对大模型幻觉领域的关键数据集
Oracle 进阶语法实战：从多维分析到数据清洗的深度应用(第四课) AI、少年郎 oracle 数据库
在《Oracle树形统计再进阶》(第三课)基础上，我们跳出传统SQL聚合框架，探索Oracle特有的高级语法特性，包括多维分析神器MODEL子句、数据清洗利器正则表达式、PL/SQL存储过程优化，以及基于执行计划的查询调优技巧。这些技术能解决传统方法难以处理的复杂场景，如动态列生成、不规则数据清洗、批量数据处理等。一、MODEL子句：多维数据建模与动态透视业务场景：动态生成各部门全年度各季度请假类
黑盒测试用例设计方法大帅哥zhangyao 测试用例
黑盒测试用例设计方法黑盒测试用例设计方法包括：等价类划分法、边界值分析法、判定表法、因果图法、正交实验法、状态迁移法、流程分析法等。一、测试设计方法1.等价类分析法1.什么是等价类划分法**等价类（EquivalenceClass）**是一种软件测试技术，旨在减少测试用例数量，同时确保测试的全面性。其核心思想是将输入域划分为若干子集，每个子集中的输入条件被认为是等效的。等价类的基本概念：输入域：指
软件测试分类 @旺仔牛奶功能测试
目录一、按测试技术划分1、白盒测试2、黑盒测试3、灰盒测试二、按测试阶段划分1、单元测试2、集成测试3、系统测试4、验收测试（正式验收测试、Apha测试、Beta测试）三、按被测试对象是否运行划分1、动态测试2、静态测试四、按不同的测试手段划分1、手工测试2、自动化测试五、按软件质量特性内容划分1、功能测试（界面测试）2、可靠性测试3、易用性测试4、性能测试（负载测试、压力测试、并发测试、稳定性测
Unity引擎开发：VR渲染技术_（19）.VR项目实例开发 chenlz2007 虚拟现实游戏2 unity vr lucene 游戏引擎 json 全文检索
VR项目实例开发在本节中，我们将通过一个具体的虚拟现实项目实例，详细介绍如何在Unity引擎中实现VR渲染技术。我们将从项目的基本设置开始，逐步讲解如何创建VR场景、配置相机、添加交互元素、优化性能等方面的内容。通过本节的学习，您将能够掌握在Unity中开发VR项目的基本流程和技术要点。1.项目基本设置1.1创建新的VR项目首先，打开UnityHub并创建一个新的项目。选择“3D”模板，然后在项目
分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测 matlab科研社分类 matlab 神经网络
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍近年来，随着大数据时代的到来以及计算能力的显著提升，人工智能技术得到了飞速发展。在众多人工智能算法中，反向传播神经网络（BackPropagationNeuralNetwork,BP神经网络）凭借其强大的非
敏感数据流动治理：API 调用中的动态脱敏技术实践 KKKlucifer rxjava android
在数字化转型加速推进的当下，API已成为企业数据流通的"神经网络"，但伴随而来的敏感数据泄露风险正呈指数级增长。Gartner报告显示，2023年全球企业数据泄露事件中，39%源于API接口滥用，而传统静态脱敏技术在复杂业务场景下的防护效能已下降42%。动态脱敏技术作为应对API数据流动安全的核心方案，通过实时识别、智能处理、动态响应的全流程防护，正成为企业构建数据安全流动体系的关键技术支撑。保旺
非结构化文档的自动化敏感标识方法技术解析 KKKlucifer 自动化运维
在数字化时代，企业与组织面临的数据形态正发生深刻变革。据统计，非结构化数据占企业数据总量的80%以上，涵盖文本、邮件、PDF、日志、社交媒体内容等多种形式。这些数据中往往蕴含着大量敏感信息，如个人身份信息、商业机密、医疗记录等，一旦泄露将造成严重的安全风险。然而，非结构化文档缺乏统一的数据模型和格式规范，传统基于结构化数据的敏感信息识别方法难以直接应用，面临着三大核心挑战：语义理解复杂性：自然语言
信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK 致Great 分类数据挖掘人工智能
信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取（IE）作为自然语言处理的核心任务，是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来，随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起，IE数据集呈现爆发式增长，其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理，首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别（命名实体识别、关系提取
1.3 基于蜂鸟E203处理器的RISC-V指令扩展技术秃了头，空悲切蜂鸟E203处理器 risc-v 嵌入式硬件算法学习
一、RISC-V指令集架构RISC表示精简指令集计算机（ReducedInstructionSetComputer,RISC），RISC-V指令集架构是一种新兴的指令集架构，它源自加州大学伯克利分校。RISC-V架构具有精简、模块化以及可扩展等特点，开发人员可以通过组合或扩展不同的指令集，几乎可以构建适用于各个领域的微处理器。相比于传统的指令集架构，RISC-V架构主要具有以下特点：（1）模块化的
2025年 UI 自动化框架使用排行 Thomas Kant 自动化测试 ui 自动化运维
亲爱的技术爱好者们，热烈欢迎来到Kant2048的博客！我是ThomasKant，很开心能在CSDN上与你们相遇～本博客的精华专栏：【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】</
AMD机密计算虚拟机介绍李天琦云计算程序人生学习 AMD机密计算机密计算云主机虚拟化
一、什么机密计算虚拟机机密计算虚拟机是一种基于硬件安全技术（如AMDSecureEncryptedVirtualization,SEV）的虚拟化环境，旨在保护虚拟机（VM）的运行中数据（包括内存、CPU寄存器等）免受外部攻击或未经授权的访问，即使云服务提供商或管理员也无法窥探。AMD关键技术SEV（SecureEncryptedVirtualization）：通过内存加密和密钥隔离，为每个虚拟机分
使用Ultralytics YOLO进行数据增强 alpszero YOLO计算机视觉应用 YOLO 人工智能机器学习
概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术，它通过对现有图像进行各种转换，人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时，数据增强有助于提高模型的鲁棒性，减少过拟合，并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中，数据增强具有多种重要作用：扩展数据集：通过创建现有图像的变体，可以有效增加训练数据集的规模，而无需收集新数据。提高泛化能力：模型学会在各种条件下识别物体，使其在实际应用中更加稳健。
JAVA：常见 JSON 库的技术详解拾荒的小海螺 JAVA java json 开发语言
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C++ sfml使用教程 Tan_Zhixia c++
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Godot_v4.3基础使用教程（2） crépuscule‌ Godot godot game engine c#.net
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阿里云百炼全解析：一站式大模型开发平台的架构与行业实践一休哥助手人工智能阿里云架构云计算
目录大模型开发范式的革新平台核心架构与技术解析全生命周期开发工作流企业级安全与合规体系行业应用场景与最佳实践未来演进与技术展望1.大模型开发范式的革新1.1从碎片化到平台化的演进传统大模型开发面临三大核心挑战：算力管理复杂、工具链割裂、安全合规风险高。阿里云百炼通过一站式平台化架构重构开发范式：传统模式分散工具链手动部署安全风险百炼平台统一工作流自动化部署
ImportError: cannot import name ‘get_metadata_patterns‘ from ‘datasets.data_files‘这通常是由于 modelscope 微信公众号：AI创造财富 python linux 机器学习
base)powersys@powerSys:~/work/modelscope$python1.pyTraceback(mostrecentcalllast):File"/home/powersys/work/modelscope/1.py",line1,infrommodelscope.pipelinesimportpipelineFile"/home/powersys/work/minico
2025年最值得关注的十大OCR模型，技术进化与应用突破全面解析！蜗牛沐雨 ocr 自动化
光学字符识别（OCR）技术已经完成了从“慢、误差高、功能单一”的旧时代，向“快速、精准、多场景全覆盖”的新纪元转变。今天，OCR不再是简单的图像转文本工具，而是支撑智能办公、文档自动化、跨语言内容处理以及视觉理解的核心技术。尤其在2025年，技术格局发生了显著变化：模型更轻量，支持更复杂的文本结构识别，具备强大的多语言和多模态处理能力，能应对实时场景识别甚至复杂的工业图像分析。本文整合了GitHu
鼎盛合|如何做一个智能测脂懒啊体脂秤方案？鼎盛合设计开发单片机 mcu
随着健康管理意识的提升，智能体脂秤逐渐成为家庭健康监测的核心设备。本文基于DSH38M93主控芯片与CS1237高精度ADC芯片，提出一种创新性的智能测脂蓝牙电子秤设计方案，重点阐述其技术实现原理与系统架构设计。一、技术原理与核心器件选型称重测量原理采用高精度应变片式传感器构建惠斯通电桥，通过CS1237芯片进行24位Δ-Σ模数转换。当用户站立时，四角传感器产生0-20mV差分信号，经128倍PG
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3258. 统计满足 K 约束的子字符串数量 I Joyner2018 python 算法 python leetcode 开发语言数据结构
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获取B/S客户端IP 周凡杨 java 编程 jsp Web 浏览器
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浅谈类和对象朱辉辉33 编程
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既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
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