在普通HTTP上安全地传输密码_PHP教程
1。理论
在普通HTTP上，一般表单中的密码都是以明文方式传到服务器进行处理的。这无疑给了坏人以可乘之机！这里我们就说说怎么传输密码才是安全的！
与其传输密码本身，到不如传输其加密后的形式。MD5是个不错的选择。第一，不同的资源几乎不可能生成相同的MD5摘要，第二，MD5的编码方式是不可逆推的。有了这些特性，我们就可以让MD5摘要公开的在Internet上传输，而不必担心密码被坏人知道。然后在服务端也将密码通过同样的方式加密，最后比较这两个字符串。
然而，我们不能为了登陆而将密码md5后直接通过Internet传输，因为坏人虽然不会知道我们的密码，但肯定会知道这个特殊的字符串可以授权他们访问我们的网站！
这就是公匙和私匙要解决的问题，首先由服务器提供一个随机字符串，然后客户端将这个随机字符串和密码相加后再加密！
每次登陆时，服务器会产生不同的随机字符串，这样你的密码没有变，但是通过上面的方法加密后的MD5摘要却完全不同。这样就算坏人得到了这些MD5摘要，他们也不可能分析出你的密码！
这种方法中，服务器提供的随机字符串叫做"公匙"，寿命很短，并可以被任何人利用；你的密码叫做"私匙"，寿命很长，而且永远也不会被人知道。
2。实现
客户端Javascript并没有提供现成的md5算法，但我们在 google 上用 "md5 javascript" 搜索，就可以得到很多md5在Javascript上实现的例子。
在PHP中我就不用多说了，直接用md5()这个函数就可以搞定！随机字符串我们可以用session来存储（PHP就是强啊~~）
3。注意
在JS中，中文都是UTF-8格式的，所以如果你的密码是中文，而且存储在服务端的密码的编码方式是GB2312，那么两个密码加密后的字符串是完全不同的！
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„Defect Spectrum' durchbricht die Grenzen der herkömmlichen Fehlererkennung und erreicht erstmals eine hochpräzise und umfassende semantische Fehlererkennung in der Industrie.
Jul 26, 2024 pm 05:38 PM
In der modernen Fertigung ist die genaue Fehlererkennung nicht nur der Schlüssel zur Sicherstellung der Produktqualität, sondern auch der Kern für die Verbesserung der Produktionseffizienz. Allerdings mangelt es vorhandenen Datensätzen zur Fehlererkennung häufig an der Genauigkeit und dem semantischen Reichtum, die für praktische Anwendungen erforderlich sind, was dazu führt, dass Modelle bestimmte Fehlerkategorien oder -orte nicht identifizieren können. Um dieses Problem zu lösen, hat ein Spitzenforschungsteam bestehend aus der Hong Kong University of Science and Technology Guangzhou und Simou Technology innovativ den „DefectSpectrum“-Datensatz entwickelt, der eine detaillierte und semantisch reichhaltige groß angelegte Annotation von Industriedefekten ermöglicht. Wie in Tabelle 1 gezeigt, bietet der Datensatz „DefectSpectrum“ im Vergleich zu anderen Industriedatensätzen die meisten Fehleranmerkungen (5438 Fehlerproben) und die detaillierteste Fehlerklassifizierung (125 Fehlerkategorien).
Das NVIDIA-Dialogmodell ChatQA wurde auf Version 2.0 weiterentwickelt, wobei die angegebene Kontextlänge 128 KB beträgt
Jul 26, 2024 am 08:40 AM
Die offene LLM-Community ist eine Ära, in der hundert Blumen blühen und konkurrieren. Sie können Llama-3-70B-Instruct, QWen2-72B-Instruct, Nemotron-4-340B-Instruct, Mixtral-8x22BInstruct-v0.1 und viele andere sehen hervorragende Darsteller. Allerdings weisen offene Modelle im Vergleich zu den proprietären Großmodellen GPT-4-Turbo in vielen Bereichen noch erhebliche Lücken auf. Zusätzlich zu allgemeinen Modellen wurden einige offene Modelle entwickelt, die sich auf Schlüsselbereiche spezialisieren, wie etwa DeepSeek-Coder-V2 für Programmierung und Mathematik und InternVL für visuelle Sprachaufgaben.
Training mit Millionen von Kristalldaten zur Lösung kristallographischer Phasenprobleme, die Deep-Learning-Methode PhAI wird in Science veröffentlicht
Aug 08, 2024 pm 09:22 PM
Herausgeber |KX Bis heute sind die durch die Kristallographie ermittelten Strukturdetails und Präzision, von einfachen Metallen bis hin zu großen Membranproteinen, mit keiner anderen Methode zu erreichen. Die größte Herausforderung, das sogenannte Phasenproblem, bleibt jedoch die Gewinnung von Phaseninformationen aus experimentell bestimmten Amplituden. Forscher der Universität Kopenhagen in Dänemark haben eine Deep-Learning-Methode namens PhAI entwickelt, um Kristallphasenprobleme zu lösen. Ein Deep-Learning-Neuronales Netzwerk, das mithilfe von Millionen künstlicher Kristallstrukturen und den entsprechenden synthetischen Beugungsdaten trainiert wird, kann genaue Elektronendichtekarten erstellen. Die Studie zeigt, dass diese Deep-Learning-basierte Ab-initio-Strukturlösungsmethode das Phasenproblem mit einer Auflösung von nur 2 Angström lösen kann, was nur 10 bis 20 % der bei atomarer Auflösung verfügbaren Daten im Vergleich zur herkömmlichen Ab-initio-Berechnung entspricht
Was soll ich tun, wenn mein Win10-Passwort nicht den Passwortrichtlinienanforderungen entspricht? Was kann ich tun, wenn mein Computerpasswort nicht den Richtlinienanforderungen entspricht?
Jun 25, 2024 pm 04:59 PM
Im Windows 10-System handelt es sich bei der Kennwortrichtlinie um eine Reihe von Sicherheitsregeln, um sicherzustellen, dass die von Benutzern festgelegten Kennwörter bestimmte Stärke- und Komplexitätsanforderungen erfüllen Das Kennwort entspricht nicht den von Microsoft festgelegten Anforderungen an Komplexität, Länge oder Zeichentypen. Wie kann dies vermieden werden? Benutzer können die Passwortrichtlinie direkt unter der lokalen Computerrichtlinie finden, um Vorgänge auszuführen. Lösungen, die nicht den Spezifikationen der Passwortrichtlinie entsprechen: Ändern Sie die Passwortlänge: Gemäß den Anforderungen der Passwortrichtlinie können wir versuchen, die Länge des Passworts zu erhöhen, indem wir beispielsweise das ursprüngliche 6-stellige Passwort in ein 8-stelliges oder längeres Passwort ändern. Sonderzeichen hinzufügen: Passwortrichtlinien erfordern häufig die Einbeziehung von Sonderzeichen wie @, #, $ usw. ICH
Google AI gewann die Silbermedaille der IMO Mathematical Olympiad, das mathematische Argumentationsmodell AlphaProof wurde eingeführt und Reinforcement Learning ist zurück
Jul 26, 2024 pm 02:40 PM
Für KI ist die Mathematikolympiade kein Problem mehr. Am Donnerstag hat die künstliche Intelligenz von Google DeepMind eine Meisterleistung vollbracht: Sie nutzte KI, um meiner Meinung nach die eigentliche Frage der diesjährigen Internationalen Mathematikolympiade zu lösen, und war nur einen Schritt davon entfernt, die Goldmedaille zu gewinnen. Der IMO-Wettbewerb, der gerade letzte Woche zu Ende ging, hatte sechs Fragen zu Algebra, Kombinatorik, Geometrie und Zahlentheorie. Das von Google vorgeschlagene hybride KI-System beantwortete vier Fragen richtig und erzielte 28 Punkte und erreichte damit die Silbermedaillenstufe. Anfang dieses Monats hatte der UCLA-Professor Terence Tao gerade die KI-Mathematische Olympiade (AIMO Progress Award) mit einem Millionenpreis gefördert. Unerwarteterweise hatte sich das Niveau der KI-Problemlösung vor Juli auf dieses Niveau verbessert. Beantworten Sie die Fragen meiner Meinung nach gleichzeitig. Am schwierigsten ist es meiner Meinung nach, da sie die längste Geschichte, den größten Umfang und die negativsten Fragen haben
Der Standpunkt der Natur: Die Erprobung künstlicher Intelligenz in der Medizin ist im Chaos. Was ist zu tun?
Aug 22, 2024 pm 04:37 PM
Herausgeber | ScienceAI Basierend auf begrenzten klinischen Daten wurden Hunderte medizinischer Algorithmen genehmigt. Wissenschaftler diskutieren darüber, wer die Werkzeuge testen soll und wie dies am besten geschieht. Devin Singh wurde Zeuge, wie ein pädiatrischer Patient in der Notaufnahme einen Herzstillstand erlitt, während er lange auf eine Behandlung wartete, was ihn dazu veranlasste, den Einsatz von KI zu erforschen, um Wartezeiten zu verkürzen. Mithilfe von Triage-Daten aus den Notaufnahmen von SickKids erstellten Singh und Kollegen eine Reihe von KI-Modellen, um mögliche Diagnosen zu stellen und Tests zu empfehlen. Eine Studie zeigte, dass diese Modelle die Zahl der Arztbesuche um 22,3 % verkürzen können und die Verarbeitung der Ergebnisse pro Patient, der einen medizinischen Test benötigt, um fast drei Stunden beschleunigt. Der Erfolg von Algorithmen der künstlichen Intelligenz in der Forschung bestätigt dies jedoch nur
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
PRO |. Warum verdienen große Modelle, die auf MoE basieren, mehr Aufmerksamkeit?
Aug 07, 2024 pm 07:08 PM
Im Jahr 2023 entwickeln sich fast alle Bereiche der KI in beispielloser Geschwindigkeit weiter. Gleichzeitig verschiebt die KI ständig die technologischen Grenzen wichtiger Bereiche wie der verkörperten Intelligenz und des autonomen Fahrens. Wird der Status von Transformer als Mainstream-Architektur großer KI-Modelle durch den multimodalen Trend erschüttert? Warum ist die Erforschung großer Modelle auf Basis der MoE-Architektur (Mixture of Experts) zu einem neuen Trend in der Branche geworden? Können Large Vision Models (LVM) ein neuer Durchbruch im allgemeinen Sehvermögen sein? ...Aus dem PRO-Mitglieder-Newsletter 2023 dieser Website, der in den letzten sechs Monaten veröffentlicht wurde, haben wir 10 spezielle Interpretationen ausgewählt, die eine detaillierte Analyse der technologischen Trends und industriellen Veränderungen in den oben genannten Bereichen bieten, um Ihnen dabei zu helfen, Ihre Ziele in der Zukunft zu erreichen Jahr vorbereitet sein. Diese Interpretation stammt aus Week50 2023
