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Day9-字符串-字符模式匹配
Q:已知字符串pattern与字符串str，确认str是否与pattern匹配。str与pattern匹配代表字符串str中的单词与pattern中的字符一一对应。 pattern = “abba”, str = “dog cat cat fish” 不匹配. pattern = "aaaa", str = "dog cat cat dog"不匹配. pattern = "abba", str = "dog dog dog dog"不匹配. ，是否与当前pattern字符相同，如果相同，则匹配，如果不相同，则返回false 如果单词个数与pattern字符数量不一致： 返回false，不匹配 四 完整代码及十分详细的注释 ()); } return 0; } 测试一下： 不匹配的 ?
96630发布于 2019-07-15 - 来自专栏喔家ArchiSelf
从隐私到隐私计算
对于个人电子产品而言，例如手机，平板电脑，便携式电脑等等，或多或少，都会涉及到隐私计算，那么什么是隐私计算呢？理解隐私计算，先要澄清“隐私”的概念，那么，什么是隐私呢？ 进而，明确隐私计算分别与隐私和计算之间的关系，即隐私计算是为了实现个人隐私保护而进行的计算还是在实现了隐私保护的前提下进行的计算？最后，才是隐私计算涉及的技术和方法。 1. 什么是隐私？ 一般地，隐私可以分为身体隐私、行为隐私、身份隐私、名誉隐私、肖像隐私、个人收入隐私和个人经历隐私。 据报道，苹果在 MacOS 中使用 ε = 6，甚至在 iOS 10 beta 版本中使用了 ε = 43，而在谷歌在chrome中的 ε 为9。 这表明差分隐私技术在实践中的适用性仍然是一个挑战，因为 ε=9这样大的值使隐私保障大大降低了。 对数据隐私的需求已经从数据发布的标准用例展开到隐私驱动的分析。
1.7K30编辑于 2022-12-03 - 来自专栏计算摄影学
三维重建9-立体匹配5，解析MiddleBurry立体匹配数据集
三维重建6-立体匹配2 72. 三维重建7-立体匹配3 73. 三维重建8-立体匹配4 现在，我们知道立体匹配在实际应用中会有各种各样困难的问题需要解决，例如之前提到过的光照、噪声、镜面反射、遮挡、重复纹理、视差不连续等等导致的匹配错误或缺失。 每一组数据由9张彩色图像，和2张理想视差图构成。作者通过将相机摆放在水平导轨上，然后通过移动相机拍摄了这9幅彩色图像，并进行了仔细的立体校正。 这里采用的相机是Canon G1，它被安装在水平导轨上，这样就可以以固定间隔移动拍摄不同视角的图像，对于同一个场景作者会拍摄9个不同视角的图像，并用其中第3和第7张来产生理想视差图。 Wehrwein和Daniel Scharstein又用此方法构造了更多高精度的数据集，共9组，下面是一些例子，我想很多人都看到过第1组。
2K30编辑于 2022-08-30 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Google Play】Android 应用隐私政策 ( 生成隐私政策 | HTML 隐私政策模板 | Markdown 隐私政策模板 )
文章目录 一、生成隐私政策 二、HTML 隐私政策模板 三、Markdown 隐私政策模板 一、生成隐私政策 ---- 推荐使用 https://toolbox.yolo.blue/#/privacy-policy 工具 , 生成 隐私政策 , 点击下一步 , 根据收集的信息 , 以及添加的第三方 SDK , 再次点击 下一步 , 生成隐私政策 : 二、HTML 隐私政策模板 ---- 可替换文本 : 开发者名称 本《隐私政策》与您所使用的 产品名称 服务息息相关，希望您仔细阅读，在需要时，按照本《隐私政策》的指引，作出您认为适当的选择。 本《隐私政策》与您所使用的 _产品名称_ 服务息息相关，希望您仔细阅读，在需要时，按照本《隐私政策》的指引，作出您认为适当的选择。 变更 我们可能适时修订本《隐私政策》的条款。当变更发生时，我们会在版本更新时向您提示新的《隐私政策》，并向您说明生效日期。
4K20编辑于 2023-03-30 - 来自专栏喔家ArchiSelf
隐私保护之隐私信息检索
【引子】用户的隐私保护涉及多个方面，用户行为的隐私保护更是一个难点。 那么，如何在用户进行信息检索时保护用户的隐私呢？这或许会涉及到一种名为隐私信息检索的技术。 什么是隐私信息检索？ 现代的隐私信息检索 现代的隐私信息检索方案不再基于多项式，其关键技术要素是一个具有限制交集的大集合族的设计。设 k 是一个小整数，它将 n 位消息编码成码字。 计算型隐私信息检索方案之所以具有吸引力，是因为它们避免了维护数据库的复制副本的需要，并且不会对用户隐私造成损害。 结论 近年来，隐私信息检索已经成长为一个庞大而深入的领域，并与其他领域相连。 【关联阅读】 隐私计算与区块链的融合思考 隐私计算中可信执行环境的一知半解 隐私计算之全同态加密 隐私计算中的联邦学习 从隐私到隐私计算 与代码无关的网络安全 放心用吧！
2.2K30编辑于 2023-09-02 - 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
1K00编辑于 2025-05-30 - 来自专栏Java EE 企业级开发工作日志
解决 Tomcat9w.exe 无法启动服务的问题更新后 Tomcat9 Properties 配置不匹配的问题
为什么我的 Apache Tomcat 更新后 Apache Tomcat 9.0 Tomcat9 Properties 配置不匹配？ 为什么我的 Apache Tomcat 更新后 Apache Tomcat 9.0 Tomcat9 Properties 配置不匹配？ 可能有人会说，我们直接在后面的…中匹配本地的信息不就行了？这个答案是否定且不可取的，你会发现在你确定并应用之后重新点开 Tomcat9w.exe 还是之前的配置信息并没有得到修改。解决方式如下。 这里呢也就回答了 Tomcat 是否需要配置环境变量的问题，Tomcat 服务器可以自行匹配本地的 Java 环境，所以我们无需另外在对 Tomcat 服务器的变量进行设置。 输入 service.bat install 安装上面匹配到的最新配置信息： ?
5.5K32发布于 2021-03-02 - 来自专栏用户2882913的专栏
隐私政策
APP隐私政策 本政策仅适用于高微的易店通软件 更新日期： 【2021】年【2】月【1】日 生效日期： 【2021】年【2】月【1】日 1. 4 ．易店通如何使用信息 易店通严格遵守法律法规的规定以及与用户的约定，按照本隐私政策与服务协议所述使用收集的信息，以向您提供更为优质的服务。 4 . 2 告知变动目的后征得同意的方式 易店通将会在本隐私政策与服务协议所涵盖的用途内使用收集的信息。 7 ．变更 易店通可能会适时对本隐私政策与服务协议进行修订。当隐私政策与服务协议的条款发生变更时易店通会在版本更新时以对话框提示等方式向您提示变更后的隐私政策与服务协议，并向您说明生效日期。 请您仔细阅读变更后的隐私政策与服务协议内容，您继续使用易店通表示您同意易店通按照更新后的隐私政策与服务协议处理您的个人信息。
1.6K00发布于 2021-09-08 - 来自专栏写字母的代码哥
恕我直言你可能真的不会java第9篇-元素的匹配与查找
在我们对数组或者集合类进行操作的时候，经常会遇到这样的需求，比如： 是否包含某一个“匹配规则”的元素 是否所有的元素都符合某一个“匹配规则” 是否所有元素都不符合某一个“匹配规则” 查找第一个符合“ 匹配规则”的元素 查找任意一个符合“匹配规则”的元素 这些需求如果用for循环去写的话，还是比较麻烦的，需要使用到for循环和break！ 这个匹配规则可以是lambda表达式或者谓词。 二、其他匹配规则函数介绍 是否所有员工的年龄都大于10岁？ allMatch匹配规则函数：判断是够Stream流中的所有元素都符合某一个"匹配规则"。 noneMatch匹配规则函数：判断是否Stream流中的所有元素都不符合某一个"匹配规则"。
1.1K20发布于 2020-09-23 - 来自专栏FreeBuf
个人隐私保护之隐私政策解析
隐私政策文件 《隐私政策》依据标准必须要单独的文件，也许在《隐私政策》之前APP已经编写有了《用户服务协议》或者《软件服务协议》等，其中部分内容是涉及隐私条款的，或者是重复的。 但隐私政策还是需要单独成文，部分内容可以使用相互引用的方式，也可以独立编写。 例如微信： ? 当前大多数APP已经有了隐私政策，但是如果隐私政策仅作为其他服务协议的附件是不符合规范要求的。 隐私政策的查阅位置 关于隐私政策必须易于查阅的要求在《指南》中有明确的限定，用户在进入APP后四次点击可以查阅到。比如点击我的——设置——关于——隐私政策就是刚好四次。 还可以“我的——隐私政策”；“我的——关于——隐私政策”。 2.3. 隐私政策的格式 要求隐私政策必须要清晰易于查阅。其实是规定不能字体不能过小，颜色不能太浅，一般使用黑色，字体可以参考宋体、雅黑等。 例如京东和滴滴隐私政策中通过单独的小节说明，可以明显看出系统功能类的隐私收集 ? ?
5.6K20发布于 2019-11-28 - 来自专栏计算摄影学
三维重建12-立体匹配9，经典算法PatchMatchStereo
本文同步发表在我的微信公众号和知乎专栏“计算摄影学”，欢迎扫码关注，转载请注明作者和来源 我们先来看看，很多立体匹配算法没有解决好的一个问题，即亚像素匹配问题。 我以前说过，立体匹配是一个让计算机做连连看游戏的过程——给定R图上一点，我们在T图的同一行上搜索和R图点匹配的同名点。 那么，该如何在匹配过程中对计算每个像素所在的平面呢？ 三维重建5-立体匹配1，立体匹配算法总体理解中提到的全局法的路子，来求取视差图，并且不用做代价聚合。 这个操作的结果如下图所示： 接下来，对于错误匹配的像素p，我们确定其左右两侧最近的正确匹配的像素，设它们为a和b，那么这两个像素所在的平面我们称为fa和fb。
1.2K20编辑于 2022-11-30 - 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 1*9光模块PECL接口终端匹配技术详解：直流与交流耦合设计指南
图1 给出了Thevenin 变换，50Ω至(VCC-2V)的终端匹配要求满足：在3.3V 供电时，电阻按5%的精度选取，R1 为130Ω，R2 为82Ω。 参数RI=R3=R5=R7R2=R4=R6-R8备注VCC=+3.3V130 Ω82 Ω告警电平的匹配方式请询问芯片厂家技术支持VCC=+5V82 Ω130 Ω注：PECL 告警接R10=2K，或R9 and R10 按PECL 电平匹配，TTL 电平告警R9=R10=NC。 图2. +3.3V 和+5.0V 供电时光模块与协议转换IC 直流匹配网络1.2 交流耦合PECL 在交流耦合输出到50Ω的终端负载时，要考虑PECL 的输出端加一直流偏置电阻，如图3 所示。 图4 +3.3V 和+5.0V 供电时光模块与协议转换IC 交流匹配网络
80310编辑于 2025-06-20- 来自专栏大数据-BigData
隐私计算介绍
什么是隐私计算 从20世纪70年代一直到近年，隐私计算交叉融合了密码学、人工智能、计算机硬件等众多学科，逐渐形成以多方安全计算、联邦学习、可信执行环境为代表，混淆电路、秘密分享、不经意传输等作为底层密码学技术 隐私计算分类 从技术角度出发，隐私计算是涵盖众多学科的交叉融合技术，目前主流的隐私计算技术主要分为三大方向：第一类是以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术；第二类是以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术 ；第三类是以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。 从算法构造来说，常应用同态加密、差分隐私技术以及包括基于秘密分享、不经意传输、混淆电路等密码学原理的各类多方安全计算协议和其它用于保证隐私计算的密码学技术来提升安全性。 另外，与纯软件的密码学隐私保护方案相比，TEE 不会对隐私区域内的算法逻辑语言有可计算性方面的限制，支持更多的算子及复杂算法，上层业务表达性更强。
3.7K21编辑于 2022-01-19 - 来自专栏Sign
AR与隐私
因为和现实链接不强，因此也不会让人觉得自己的隐私可能受到威胁。或者说，其实人们还没意识到，这些看起来属于『现实信息』的东西算不算隐私。 很多时候，我们都忽略了网络上的隐私。比如注册帐号时各种用户使用协议以及各种各样的规范。没人会去看的吧，毕竟不同意就没法继续了。 万一你打开AR的时候，正在做一些不可描述的事，而AR正好拉取了这个信息…… 关于隐私，最后扯几个事。 另外，隐私有多大作用？ 智能机诞生初始，黑莓，安卓和iphone之间无法互通短信，那时候，出现了一个软件，kik。 这些『隐私』居然可以直接拉取，在现在看来简直不可思议，然而混沌时期就是这样。 现在，AR也处于这个时期。 ?
1.6K120发布于 2018-04-18 - 来自专栏Rindew的iOS技术分享
tvquan隐私政策
tvquan尊重和保护利用用户的隐私所有的服务。为了向您提供更准确，更人性化的服务，将tvquan使用和披露按照本隐私政策您的个人信息。 但是tvquan将是一个高度的勤勉，审慎义务对待这些信息。 除本隐私政策另有规定外，未经您的许可之前，tvquan信息将不会被披露或向第三方提供。 tvquan更新本隐私政策不时。当您同意tvquan服务协议，您将被视为已同意本隐私政策的全部内容。 本隐私政策属于服务协议tvquan不可分割的一部分。
1.1K30发布于 2019-03-15 隐私硬币概述
image.png 什么是隐私硬币？ 隐私硬币是像比特币这样的加密货币的演变。比特币交易是匿名的，因为每个钱包的所有者都是未知的，但每笔交易都是在公共账本上公开广播和可见的。 主要的隐私硬币对这个问题实施了不同的解决方案（这将在本文中进行描述），但主要的问题是给定交易的发送者和接收者之间的链接被遮蔽，这阻碍了跟踪钱包地址的活动。 为什么要使用隐私硬币？ 为什么需要隐私硬币？ 隐私币旨在解决这些问题，并以分散和可扩展的方式授予交易匿名性。 本指南旨在概述以市值计算的三种最受欢迎的隐私硬币（Monero，Dash和ZCash）以及他们如何尝试确保隐私。 Monero使用一种称为Ring Confidential Transactions的方法（首次于2017年1月使用，2017年9月以后的所有交易强制执行）实施交易隐私，这是环形签名的演变。 image.png 比较 image.png 结论 看到隐私硬币如何继续发展并实施针对交易隐私问题的新解决方案将令人兴奋。
2.1K50发布于 2018-03-16- 来自专栏AI科技大本营的专栏
隐私数据在隐私AI框架中的安全流动
隐私 AI 系统存在的目的就是赋能 AI，使得各种 AI场景下对用户隐私数据的使用都是安全的。 他们很重视安全性，所以他们想通过一个简单的例子 —— 乘法（multiply），来验证下隐私 AI 框架是否真正做到了隐私安全。 隐私数据的输入 隐私计算问题，首先要解决的是隐私数据的输入。 所以有： P0：x0= 4f020-fdad72ecbfbefeb9 = 2528d134045f167 P1：x1= fdad72ecbfbefeb9 4f020是 323616 P0 P1 E 2f43d6aa0110b712 E 2f43d6aa0110b712 F afc38eb9c42d92d8 F afc38eb9c42d92d8 5.本地计算 Z0；P1本地计算
2.8K50发布于 2020-11-06 - 来自专栏VoiceVista语音智能
语音隐私问题
研究显示，在全球范围内，45%的智能音箱用户 担心语音数据隐私，42%的用户担心语音数据被黑客攻击。在另一项调查中，59%的受访者 表示，在使用语音控制设备时，隐私是一个重要因素。 本文探讨了消费者和企业对语音隐私的关注，以及保持语音数据隐私和安全的解决方案。 使用语音技术的风险 消费者和企业通过语音助手、语音转文字设备以及视频和音频会议平台分享大量的信息。 消费者声音的隐私问题 通过语音识别产生的语音相关信息是可以识别人类的生物识别数据。根据各种隐私和安全法律，这种生物识别信息属于个人信息。 生物识别数据在本地存储时，可能不会对用户隐私构成风险。 解决语音隐私问题 虽然云计算提供了许多好处，但实施安全和其他措施对保持用户数据的隐私和安全至关重要。 公司应该使用多因素认证，而不是仅仅依靠语音来避免语音欺骗。 另一种生物识别可以作为身份验证的备份。 遵循语音隐私联盟的指导方针也可以帮助企业保护语音数据。 例如，VPA建议公司明确说明语音数据收集的目的，并允许选择不分享此类信息。该小组还建议指派人员监督数据隐私的收集和监测。
1.6K20编辑于 2022-09-02
腾讯云开发者
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