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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Repoussant les limites de la détection de défauts traditionnelle, « Defect Spectrum » permet pour la première fois une détection de défauts industriels d'une ultra haute précision et d'une sémantique riche.
Jul 26, 2024 pm 05:38 PM
Dans la fabrication moderne, une détection précise des défauts est non seulement la clé pour garantir la qualité des produits, mais également la clé de l’amélioration de l’efficacité de la production. Cependant, les ensembles de données de détection de défauts existants manquent souvent de précision et de richesse sémantique requises pour les applications pratiques, ce qui rend les modèles incapables d'identifier des catégories ou des emplacements de défauts spécifiques. Afin de résoudre ce problème, une équipe de recherche de premier plan composée de l'Université des sciences et technologies de Hong Kong, Guangzhou et de Simou Technology a développé de manière innovante l'ensemble de données « DefectSpectrum », qui fournit une annotation à grande échelle détaillée et sémantiquement riche des défauts industriels. Comme le montre le tableau 1, par rapport à d'autres ensembles de données industrielles, l'ensemble de données « DefectSpectrum » fournit le plus grand nombre d'annotations de défauts (5 438 échantillons de défauts) et la classification de défauts la plus détaillée (125 catégories de défauts).
Le modèle de dialogue NVIDIA ChatQA a évolué vers la version 2.0, avec la longueur du contexte mentionnée à 128 Ko
Jul 26, 2024 am 08:40 AM
La communauté ouverte LLM est une époque où une centaine de fleurs fleurissent et s'affrontent. Vous pouvez voir Llama-3-70B-Instruct, QWen2-72B-Instruct, Nemotron-4-340B-Instruct, Mixtral-8x22BInstruct-v0.1 et bien d'autres. excellents interprètes. Cependant, par rapport aux grands modèles propriétaires représentés par le GPT-4-Turbo, les modèles ouverts présentent encore des lacunes importantes dans de nombreux domaines. En plus des modèles généraux, certains modèles ouverts spécialisés dans des domaines clés ont été développés, tels que DeepSeek-Coder-V2 pour la programmation et les mathématiques, et InternVL pour les tâches de langage visuel.
Formation avec des millions de données cristallines pour résoudre le problème de la phase cristallographique, la méthode d'apprentissage profond PhAI est publiée dans Science
Aug 08, 2024 pm 09:22 PM
Editeur | KX À ce jour, les détails structurels et la précision déterminés par cristallographie, des métaux simples aux grandes protéines membranaires, sont inégalés par aucune autre méthode. Cependant, le plus grand défi, appelé problème de phase, reste la récupération des informations de phase à partir d'amplitudes déterminées expérimentalement. Des chercheurs de l'Université de Copenhague au Danemark ont développé une méthode d'apprentissage en profondeur appelée PhAI pour résoudre les problèmes de phase cristalline. Un réseau neuronal d'apprentissage en profondeur formé à l'aide de millions de structures cristallines artificielles et de leurs données de diffraction synthétique correspondantes peut générer des cartes précises de densité électronique. L'étude montre que cette méthode de solution structurelle ab initio basée sur l'apprentissage profond peut résoudre le problème de phase avec une résolution de seulement 2 Angströms, ce qui équivaut à seulement 10 à 20 % des données disponibles à la résolution atomique, alors que le calcul ab initio traditionnel
Que dois-je faire si mon mot de passe Win10 ne répond pas aux exigences de la politique de mot de passe ? Que faire si le mot de passe de mon ordinateur ne répond pas aux exigences de la politique ?
Jun 25, 2024 pm 04:59 PM
Dans le système Windows 10, la politique de mot de passe est un ensemble de règles de sécurité visant à garantir que les mots de passe définis par les utilisateurs répondent à certaines exigences de force et de complexité. Si le système vous indique que votre mot de passe ne répond pas aux exigences de la politique de mot de passe, cela signifie généralement que votre mot de passe est défini. Le mot de passe ne répond pas aux exigences définies par les normes Microsoft en matière de complexité, de longueur ou de types de caractères, alors comment éviter cela ? Les utilisateurs peuvent trouver directement la politique de mot de passe sous la politique de l'ordinateur local pour effectuer des opérations. Jetons un coup d'œil ci-dessous. Solutions qui ne sont pas conformes aux spécifications de la politique de mot de passe : Modifier la longueur du mot de passe : Selon les exigences de la politique de mot de passe, nous pouvons essayer d'augmenter la longueur du mot de passe, par exemple en changeant le mot de passe d'origine à 6 chiffres en 8 chiffres ou plus. Ajoutez des caractères spéciaux : les politiques de mot de passe nécessitent souvent l'inclusion de caractères spéciaux tels que @, #, $, etc. je
Google AI a remporté la médaille d'argent de l'Olympiade mathématique de l'OMI, le modèle de raisonnement mathématique AlphaProof a été lancé et l'apprentissage par renforcement est de retour.
Jul 26, 2024 pm 02:40 PM
Pour l’IA, l’Olympiade mathématique n’est plus un problème. Jeudi, l'intelligence artificielle de Google DeepMind a réalisé un exploit : utiliser l'IA pour résoudre la vraie question de l'Olympiade mathématique internationale de cette année, l'OMI, et elle n'était qu'à un pas de remporter la médaille d'or. Le concours de l'OMI qui vient de se terminer la semaine dernière comportait six questions portant sur l'algèbre, la combinatoire, la géométrie et la théorie des nombres. Le système d'IA hybride proposé par Google a répondu correctement à quatre questions et a marqué 28 points, atteignant le niveau de la médaille d'argent. Plus tôt ce mois-ci, le professeur titulaire de l'UCLA, Terence Tao, venait de promouvoir l'Olympiade mathématique de l'IA (AIMO Progress Award) avec un prix d'un million de dollars. De manière inattendue, le niveau de résolution de problèmes d'IA s'était amélioré à ce niveau avant juillet. Posez les questions simultanément sur l'OMI. La chose la plus difficile à faire correctement est l'OMI, qui a la plus longue histoire, la plus grande échelle et la plus négative.
Le point de vue de la nature : les tests de l'intelligence artificielle en médecine sont dans le chaos. Que faut-il faire ?
Aug 22, 2024 pm 04:37 PM
Editeur | ScienceAI Sur la base de données cliniques limitées, des centaines d'algorithmes médicaux ont été approuvés. Les scientifiques se demandent qui devrait tester les outils et comment le faire au mieux. Devin Singh a vu un patient pédiatrique aux urgences subir un arrêt cardiaque alors qu'il attendait un traitement pendant une longue période, ce qui l'a incité à explorer l'application de l'IA pour réduire les temps d'attente. À l’aide des données de triage des salles d’urgence de SickKids, Singh et ses collègues ont construit une série de modèles d’IA pour fournir des diagnostics potentiels et recommander des tests. Une étude a montré que ces modèles peuvent accélérer les visites chez le médecin de 22,3 %, accélérant ainsi le traitement des résultats de près de 3 heures par patient nécessitant un examen médical. Cependant, le succès des algorithmes d’intelligence artificielle dans la recherche ne fait que le vérifier.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
PRO | Pourquoi les grands modèles basés sur le MoE méritent-ils davantage d'attention ?
Aug 07, 2024 pm 07:08 PM
En 2023, presque tous les domaines de l’IA évoluent à une vitesse sans précédent. Dans le même temps, l’IA repousse constamment les limites technologiques de domaines clés tels que l’intelligence embarquée et la conduite autonome. Sous la tendance multimodale, le statut de Transformer en tant qu'architecture dominante des grands modèles d'IA sera-t-il ébranlé ? Pourquoi l'exploration de grands modèles basés sur l'architecture MoE (Mixture of Experts) est-elle devenue une nouvelle tendance dans l'industrie ? Les modèles de grande vision (LVM) peuvent-ils constituer une nouvelle avancée dans la vision générale ? ...Dans la newsletter des membres PRO 2023 de ce site publiée au cours des six derniers mois, nous avons sélectionné 10 interprétations spéciales qui fournissent une analyse approfondie des tendances technologiques et des changements industriels dans les domaines ci-dessus pour vous aider à atteindre vos objectifs dans le nouveau année. Cette interprétation provient de la Week50 2023
