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中国男性私密数据大赏
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1.2K30发布于 2021-04-16 - 来自专栏隐身
您的连接不是私密连接
浏览器报"您的连接不是私密连接"（Chrome 里通常是 NET::ERR_CERT_*），本质是 HTTPS 握手阶段证书校验没过。 ERR_CERT_AUTHORITY_INVALID 不受信任的 CA 自签证书没导入系统、Let's Encrypt 中间证书缺失 NET::ERR_CERT_COMMON_NAME_INVALID 域名不匹配 本地 / 内网自签证书（开发环境常见） 自签的本来就不会被浏览器信任，提示"不是私密连接"是正常现象，要点"高级 → 继续前往（不安全）"才能进。
48200编辑于 2026-07-07 - 来自专栏嘿嘿的专栏
利用 Cloudflare Access - 打造个人私密站点
然后便可以配置具体的规则： picture 8 此处可以配置多条匹配规则，且规则类型可以是 include、exclude 和 require，然后规则匹配可以使用邮箱、邮箱后缀、IP 范围、国家、认证方式等等 picture 9 此处以邮箱为例，可以通过邮箱匹配可以通过的邮箱账户。 这里有一个需要注意的地方，录入的邮箱必须是小写字母，其实绝大多数的邮箱认证匹配等都会将邮箱转换为小写，因为我的 Gmail 注册的时候有使用大写字母，所以习惯使用大写，然后这里第一次认证发现没通过。
3.1K50编辑于 2023-05-09 - 来自专栏Linux技术资源分享
如何搭建私密云存储之ownCloud
为了不必折磨麻烦的其实还是有客户端的 sudo apt-get install owncloud-client ---- ownCloud官网 参考文章： 图文教程：如何建立自己的私有云存储 一步搭建你的私密网盘
3.4K40发布于 2018-06-08 - 来自专栏一键
私密的搜索引擎搭建
说明：之前介绍过一个多平台聚合搜索服务Searx，都是以Google等国外搜索为主→传送门，然后这里说的秘迹搜索就是基于Searx二次开发，主要是聚合国内的百度、360、搜狗等搜索服务，专为国人开发，而且秘迹搜索可以最大程度的保护个人搜索隐私，Ta不会根据搜索关键词追踪用户，也不会通过历史搜索内容做广告推荐，目前该搜索源码开源，看见很多人想搭建个，发现教程挺简单的，这里就水个搭建教程。
2.1K00发布于 2019-06-01 - 来自专栏CODING DevOps
如何快速搭建私密在线聊天室
比如，在跟朋友聊天时，会经常因为担心聊天内容被无良公司从后台窥视而避免输入私密内容。面对这种情况，会有程序员建议自己搭一个聊天室以确保自己的隐私安全。
3.2K10编辑于 2023-05-17 - 来自专栏林德熙的博客
私密密码本 2.1 源代码
文件存放的方式是在一个文件夹里存放文件 data.data 用于记录所有存放的文件的顺序
74420发布于 2019-12-04 - 来自专栏FreeBuf
安徒生公司泄露客户私密信息
2023 年 1 月 18 日，Cybernews 研究团队发现了一个未受保护的 Azure 存储 blob，其中包含大约一百万个文件，这些文件属于跨国公司 Andersen Corporation 的子公司 Renewal by Andersen。 云上近 30 万份文件暴露了该公司客户的家庭地址、联系方式和家庭装修订单，包括来自美国各州的客户家庭的内部和外部照片。最早的文件可以追溯到 2016 年。 Andersen Corporation 是北美最大的门窗制造商，在全球拥有约 12,000 名员工。
48920编辑于 2023-02-24 - 来自专栏学习
处理开始匹配停止匹配请求(匹配算法，匹配器的实现)
处理开始匹配/停止匹配请求 实现 handleTestMessage 先从会话中拿到当前玩家的信息 解析客户端发来的请求 判定请求的类型 如果是 startMatch，则把用户加入到匹配队列 如果是 stopMatch，则把用户对象从匹配队列中删除 此处需要实现一个匹配器对象，来处理匹配的实际逻辑 @Override protected void handleTextMessage(WebSocketSession session, TextMessage message) throws Exception { // 实现处理开始匹配请求和处理停止匹配请求 User user = (User 只要队列里面的元素 (匹配的玩家) 凑成了一对，就把这对玩家取出来，放到一个游戏房间中 当前的匹配实现，比较粗糙，只是简单的搞了三个段位的队列 如果想要匹配的更加精确，就可以多搞几个队列 实现匹配器(1 ，突然连接关闭/断开了，相应的匹配就要停止了 停止匹配逻辑为：matcher.remove(user); 实现匹配器(2) 修改 game.Matcher，实现匹配逻辑 在 Matcher 的构造方法中
96700编辑于 2025-05-30 - 来自专栏技术成长
Kubernetes中配置Secret来存储各种私密凭据
以base64编码的任意数据。它们是最常见的Secret类型，可以存储任何凭据，如用户名密码、API密钥或TLS证书。
1.2K101编辑于 2023-09-07 - 来自专栏番茄_C语言
如何用Fiora打造属于你的私密社交网络
通过使用Fiora和Cpolar，你可以轻松构建一个安全、私密且功能强大的在线聊天平台。无论是和闺蜜分享秘密，还是和兄弟们畅所欲言，都能在不受网络限制的情况下享受流畅的聊天体验。快来试试吧！
70710编辑于 2024-11-26 - 来自专栏开源小分队
保护电脑私密资源，隐藏你的小秘密
小妹这几天逛 Github 偶然间发现一个好使的工具 Folder-locker ，完美解决了这个困扰。
57510编辑于 2022-12-07 - 来自专栏终身开发者
在 Android 中如何优雅地配置私密信息
这些都是私密配置信息，不应该发布到 Github 或其它公共空间。 那么当通过接口获取到私密信息如何保存呢？这时候可以使用 NDK 或者 Android 密钥库系统。
2.3K20发布于 2019-07-31 - 来自专栏分享学习
apache+tomcat9.0+mod_jk+java1.8-私密版
https://blog.csdn.net/kesixin/article/details/77779021 在这个网页下找对应的mod_jk下载包配合上边网址进行配置 https://archive.apache.org/dist/tomcat/tomcat-connectors/jk/ 配置完之后 最后别忘了setenforce 0 和service firewalld stop 后再重启
1K20发布于 2020-03-24 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
我为什么加入简书一哥私密群
最近也加入了小六的私密群。为什么要加入呢？因为小六超级厉害啊XD。当然还有其他原因。 收费 没错，进私密群是是收费的。一年360元，在能够接受的范围。 收费的好处是： 因为付过钱，所以会更努力的学。 私密群举办的活动，也把我们推向往好的方向。比如，最近的 迎新春日更 7 天的活动：连续 7 天，每天更新原创文章。 感觉颇有压力，但如果能坚持下来，肯定收获多多~ 一句话总结 希望在私密群，能成长地更快。 私密群的小伙伴们，大家一起加油！
74020发布于 2018-08-24 - 来自专栏灯塔大数据
国外创业公司从Facebook网页挖掘私密数据
这是我在Tenant Assured上报告最初的样子，里面搜集了我的Facebook、Twitter、LinkedIn和Instagram数据。我已经修改了自己的个人邮箱和朋友信息。（Tenant A
1.1K60发布于 2018-04-09 - 来自专栏酒楼
SpringBoot正匹配和负匹配
SpringBoot正匹配和负匹配 在Spring框架的自动配置中，”Positive matches”（正匹配）和”Negative matches”（负匹配）是用于条件化配置的概念。 Positive matches（正匹配）指的是满足条件的情况。当某个条件（使用@ConditionalOn...注解）得到满足时，相应的自动配置将会生效。 Negative matches（负匹配）指的是不满足条件的情况。当某个条件不满足时，相应的自动配置将不会生效。 这些正负匹配的机制用于根据项目的实际情况自动启用或禁用某些配置，以满足特定的需求。 通过正负匹配的机制，Spring Boot可以智能地自动配置应用程序的各个部分，根据项目的依赖和配置情况来进行灵活的自动装配，提供了方便的开发体验和可扩展性。
1.6K20编辑于 2023-06-20 - 来自专栏sktj
python 贪婪匹配 非贪婪匹配
贪婪匹配 str_pat = re.compile(r'"(.*)"') text1 = 'Computer says "no."' 非贪婪匹配 str_pat = re.compile(r'"(.*?)"') str_pat.findall(text2) ['no.', 'yes.']
2.6K20发布于 2019-09-25 - 来自专栏架构师之路
七夕之夜，如何保证私密信息不泄露？
七夕之夜，想和另一半聊一些私密的话，如何保证聊天内容不被黑客窥探，看完此文，终于略知一二了。 一、初级阶段：信息裸传 ?
55020发布于 2020-08-31 - 来自专栏Soul Joy Hub
《搜索和推荐中的深度匹配》——经典匹配模型 2.1 匹配学习
经典匹配模型 已经提出了使用传统的机器学习技术进行搜索中的查询文档匹配和推荐中的用户项目匹配的方法。这些方法可以在一个更通用的框架内形式化，我们称之为“学习匹配”。 本节首先给出学习匹配的正式定义。然后，它介绍了传统学习以匹配为搜索和推荐而开发的方法。最后，它提供了该方向的进一步阅读。 2.1 匹配学习 2.1.1 匹配函数 匹配问题的学习可以定义如下。 2.1.2 匹配学习函数 可以采用监督学习来学习匹配函数f的参数，如图2.1所示。 监督学习的匹配通常包括两个阶段：离线学习和在线匹配。 假设存在一对真正匹配度为r的对象 （x，y）。此外，假设由匹配模型给出的 （x，y）的预测匹配度是 f（x，y）。 逐项损失函数定义为表示真实匹配度和预测匹配度之间差异的度量，表示为 llist（r^，r）。r^中的预测匹配度与r中的真实匹配度越高，则损失函数的值越低。
5.3K20发布于 2021-09-10
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