1 前置知识 本部分只对相关概念做服务于差分隐私介绍的简单介绍,并非细致全面的介绍. 1.1 随机化算法 随机化算法指,对于特定输入,该算法的输出不是固定值,而是服从某一分布. 单纯形(simplex):一个\(k\)维单纯形是指包含\(k+1\)个顶点的凸多面体,一维单纯形是一条线段,二维单纯形是一个三角形,三维单纯形是一个四面体,以此类推推广到任意维."单纯"意味着基本,是组成更复杂结构的基本构件. 概率单纯形(probability simplex):是一个数学空间,上面每个点代

前言 alfred 这款软件称为「神器」真是当之无愧.今天专门总结一下,作为之前 Mac 配置教程-开发篇 的补充. 需要说明的是,如果你发现我介绍的功能无法使用,则代表需要花钱购买它的 Powerpack.麦哥是从淘宝购买的正版永久激活码搞定的,百十块大洋~如果你囊中羞涩,也有一些网站提供了破解版本.关注公众号[Coder魔法院],回复 Alfred,会提供对应的下载网站(注意:破解版软件往往会有安全风险). General 通用设置 Startup:勾选上,这样就能在登录系统时自动启动 Al

http://www.tuicool.com/articles/IRnM7f http://transcoder.baidu.com/from=1012852q/bd_page_type=1/ssid=0/uid=0/pu=usm%400%2Csz%401320_1004%2Cta%40iphone_2_6.0_11_8.1/baiduid=BF9750A8FBBD8D7B1A6C0FF1B11B9361/w=0_10_/t=iphone/l=3/tc?ref=www_iphone&lid=11

参考知乎:http://www.zhihu.com/question/22537362 在mac os设置-安全性与隐私-隐私-辅助功能 找到flash bulder 打上前面的勾,如下图:

转帖: OSX 10.9 几天用下来还是遇到几处问题的:之前先是遇到了OSX Mavericks GM598无法从Appstore升级到完全正式版的问题,下载无反应,后来找到了解决方法,发在以下链接:http://bbs.feng.com/read-htm-tid-7161018.html 之后又遇到Synergy不能启动服务的问题,Synergy可是神器哦,多台电脑间跨系统支持键盘和鼠标的共享,win,osx,linux通吃啊.可是在osx 10.9下居然歇菜了,软件作者暂时没有给出更新版本,

确实Mac上有很多小众.冷门,但却是十分实用.值得推荐的工具,小编针对用的比较多的软件,整理了一些,希望有帮助. The Unarchive:解压缩工具 macOS 对于压缩文件的处理不是很好.如果你没有安装任何软件,你只能选择压缩成 .zip 或者解压 .zip 文件,可能听起来有点鸡肋.而 The Unarchiver 作为 Mac 上一款相当良心的解压工具,支持解压 RAR.7-zip.Tar 等常用压缩格式的文件,同时也可以打开 ISO.EXE 等类型的文件,功能齐全并且免费. 下载地址

前言 ========== 为什么需要做服务器jvm自动发现的监控呢?这个事情主要有两点原因: 1.zabbix默认监控jvm状态是使用jmx中转进行监控的,监控效率比较低下 2.zabbix使用jmx监控jvm的时候由于一个主机上的键值不能重复,也就导致了一台主机上只能监控一个jvm实例 以上两点原因导致zabbix通过jmx监控jvm的实现不是很理想,加上最近老大要求收集服务器上面跑的所有java应用的信息,于是自己琢磨了下,还是自己动手,丰衣足食.利用了周末的时间,通过使用shell脚本+

这篇文章 主要学习这两个模块的使用: request-promise-native : https://github.com/request/request-promise-native cheerio :https://github.com/cheeriojs/cheerio   nodejs有个request模块,专门处理这些网络请求方面的. 就像.NET也有request,webclient,httpclient啥的... nodejs的request使用方法在这,自己查一下: https

原文:http://tieba.baidu.com/p/6140144143?traceid= 1. wifi未响应了,紧急处理法:打开活动监视器,搜索airportd,结束掉进程 2. 彻底解决办法 我从几个月签也遇到wifi卡死的问题,从10.4.4开始的,最近升到10.4.5也没用,平均每十几分钟airportd进程占用线程达到70多,然后就卡wifi.用了终端 sudo killall airportd 命令后会好,但过一会airportd进程占用线程又会达到70多,然后继续卡.然后今天

Synergy屏幕共享键鼠(for Mac&Ubuntu) 1.   简介 一套键盘和鼠标,操控多台电脑,下面介绍下Mac和Ubuntu之间的共享.(synergy分为服务端和客户端,把插着鼠标和键盘的机器设为服务端,把其他的设为客户端). 2.   Mac上配置 下载synergy软件: 链接: https://pan.baidu.com/s/1mihQlNa 密码: xxd3 解压安装: 注意:安装完成之后,打开应用的时候会遇到权限问题,即便在 系统偏好设置 ->安全与隐私 ->

个人博客:xzajyjs.cn 如果自己有能力的话,直接查看这个视频即可.点此 前段时间刚出pd17,作为mac上最最强(没有之一)的虚拟机,版本17更是更进一步,性能提升极大,更是支持了Monterey和Win11,图形显示能力提升巨大,尤其对于M1来说.逛了一圈某宝,所有pd17的破解版都不是tnt,而是利用启动器,但居然要卖到二三十块,现在就来解密所谓启动器的原理和自己动手如何制作. 如果打开有障碍的话请接着往下看.(这里使用BigSur11.5.1做演示) 首先彻底退出pd17.接着打开

1.准备好安装用的东西(准备好正确的东西,安装路上就成功了一半)(1)VMware Fusion 附带注册机生成注册码,链接: https://pan.baidu.com/s/13Qm9zPOFjFtcrccspNzKWg 提取码: iiaz (2)Windows7 64位 iOS文件,文件名cn_windows_7_ultimate_with_sp1_x64_dvd_u_677408.iso,链接: https://pan.baidu.com/s/1gz30bQUHLVxMD1vT1iyjsA

Mac下的平铺式桌面 - Yabai 近来无事,凑着周末休息的时间,想折腾一下 Mac.很久之前就有朋友给我推荐过一款名为"Yabai"的平铺式桌面管理软件,今天,就折腾起来了. 老样子,先上配置.因为这次折腾时,有一点意外情况.好在通过 GitHub 的朋友给解决掉了. PS:遗憾的是出差在外,网络不佳,状态栏(一个类似 i3-status 的东西)一直 clone 不下来.所以就没有状态栏的折腾日记了~ 系统 MacOS Monterey 12.2.1 系统 软件包管理器 Home

MindArmour差分隐私 总体设计 MindArmour的Differential-Privacy模块,实现了差分隐私训练的能力.模型的训练主要由构建训练数据集.计算损失.计算梯度以及更新模型参数等过程组成,目前MindArmour的差分隐私训练主要着力于计算梯度的过程,通过相应的算法对梯度进行裁剪.加噪等处理,从而保护用户数据隐私. 图1 差分隐私总体设计 图1是差分隐私训练的总体设计,主要由差分隐私噪声机制(DP Mechanisms).差分隐私优化器(DP Optimizer).差分隐

摘要:本文将先简单介绍Bandit 问题和本地差分隐私的相关背景,然后介绍基于本地差分隐私的 Bandit 算法,最后通过一个简单的电影推荐场景来验证 LDP LinUCB 算法. Bandit问题是强化学习中一类重要的问题,由于它定义简洁且有大量的理论分析,因此被广泛应用于新闻推荐,医学试验等实际场景中.随着人类进入大数据时代,用户对自身数据的隐私性日益重视,这对机器学习算法的设计提出了新的挑战.为了在保护隐私的情况下解决 Bandit 这一经典问题,北京大学和华为诺亚方舟实验室联合提出了基于

关于电脑上的Cookie,我想很多朋友都还是有所了解的,遇到诸如论坛帐号无法登录此类问题的时候,大家都知道先清除一下IE的Cookie,然后再重新登录就很有可能可以解决问题.然而,即使是最熟悉的东西也有可能变得陌生,除了浏览器的http Cookie之外,还有几种Cookie潜伏在我们的电脑中,不知道不觉中,隐私已经被泄露. 你熟悉的只是Http Cookie而已 虽然经常把清除Cookie这样的技巧挂在嘴边,其实这里说的Cookie只是浏览器Cookie,也就是Http Cookie.可是Co

数据孤岛.数据隐私以及数据安全,是目前人工智能和云计算在大规模产业化应用过程中绕不开的“三座大山”. “联邦学习”作为新一代的人工智能算法,能在数据不出本地的情况下,实现共同建模,提升AI模型的效果,从而保证数据隐私安全,突破数据孤岛和小数据的限制,这无疑成为了跨越“三座大山”的途径之一.因此,作为联邦学习全球首个工业级开源项目,FATE也受到了各方关注,开发者们对加入社区建设纷纷表示期待.(FATE开源社区地址:https://github.com/FederatedAI/FATE) 而在贡献

TVM 高效保护隐私 ML 这篇文章描述了Myelin,一个在值得信赖的硬件飞地中保护隐私的机器学习框架,以及TVM如何使Myelin快速.关键的想法是,TVM,不像其它流行的ML框架,将模型编译成轻量级,优化,免费依赖库,可以适应资源有限利用. 尝试创建保护隐私的ML模型!查看 TVM可用的repo示例代码. 目的:隐私保护ML 机器学习模型受益于庞大而多样化的数据集.遗憾的是,使用此类数据集通常需要信任集中数据聚合器或计算提供商.对于敏感的应用程序,如医疗保健和金融,这是不可取的,因为可能会

[简版:http://weibo.com/p/1001603881940380956046] 前言 一直以为该风险早已被重视,但最近无意中发现,仍有不少网站存在该缺陷,其中不乏一些常用的邮箱.社交网站,于是有必要再探讨一遍. 事实上,这本不是什么漏洞,是 Flash 与生俱来的一个正常功能.但由于一些 Web 开发人员了解不够深入,忽视了该特性,从而埋下安全隐患. 原理 这一切还得从经典的授权操作说起: Security.allowDomain('*') 对于这行代码,或许都不陌生.尽管知道使用

安全防范:nginx下git引发的隐私泄露问题 1   安全事件 最近阿里云服务器后台管理系统中收到一条安全提示消息,系统配置信息泄露: http://my.domain.com/.git/config 能够被公网无认证即可访问,请修复. 一般情况下,配置信息泄露是相当严重的问题,往往会千万另外一个地方整片区域的 沦陷,比如:数据库.当然本例并没有这样,但是可以作为一个典型安全来进行讲解. 2   问题分析 由于目前的 web 项目的开发采用前后端完全分离的架构:前端全部使用静态文件,和后端代码