平常我们在购物付款时，使用手机中的微信或支付宝扫一扫即可完成支付，无需像以前携带现金等着商户找零钱。线下扫码支付大大的提高了我们付款的效率，今天就主要谈一谈扫码支付的实现流程，让我们享受快捷的同时，也了解其中的原理。
随着5G商用大规模落地，以及智能手机硬件性能越来越强、AIoT设备的快速普及，基于云-边缘-端算法和算力结构的移动端人工智能，仍有非常大的发展空间，亟待我们快速理解移动端深度学习的原理，掌握如何将其应用到实际业务中。
鉴于微博，QQ，微信等开发平台的影响，互联网界的工程师都知道 OAuth 协议，对 Token 存储用户信息的机制有所了解，却很少有人提及两方 OAuth 这个概念。
在互联网行业中，在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看，主要可以分为下面两种。
服务器端车牌识别即服务器版车牌OCR识别软件，该软件可部署在客户私有服务器中（私有本地服务器或云服务器均可），APP和业务系统可通过web service接口调用该识别服务，设备端只负责拍摄图像后上传，上传到已部署服务器端车牌识别软件的服务器中进行识别，识别完成后再返回标准的XML数据。
大家好，我是山月，这是我最近新开的专栏：「前端部署系列」。包括 Docker、CICD 等内容，大纲图示如下：
服务器端车牌识别即服务器版车牌OCR识别软件，该软件可部署在客户私有服务器中（私有本地服务器或云服务器均可），APP和业务系统可通过web service接口调用该识别服务，设备端只负责拍摄图像后上传，上传到已部署服务器端车牌识别软件的服务器中进行识别，识别完成后再返回标准的XML数据
云端vin码识别产品是文通开发的一款基于服务器平台的证件OCR识别服务程序，企业可将该识别服务部署在自有服务器上（云服务 器或本地服务器），部署完成后，APP端、PC客户端、web端、微信H5端等均可发送识别请求，通过Web Service接口调用该识别服务，上传vin码（车架号）图像在服务器端完成识别后，返回标准XML识别结果，整个识别过程均在企业内网完成，保证数据的安全性。vin码识别产品相比移动端OCR SDK具有部署简单、更新维护方便、应用平台更广等明显的优势。
现如今，共享经济的发展被越来越多的企业所看好，从最初的共享单车，共享充电宝，到现在的共享雨伞，共享汽车，共享经济的大潮似乎也滚越勇。前不久，一家企业就在北京市投放了大量的奥迪共享汽车，吸引了大批用户前来体验。
本文介绍小程序在腾讯云上的解决方案，如何快速帮助开发者快速完成开发和上线。
# 打包原理比较 打包过程 原理 webpack 识别入口->逐层识别依赖->分析/转换/编译/输出代码->打包后的代码 逐级递归识别依赖，构建依赖图谱->转化AST语法树->处理代码->转换为浏览器可识别的代码 vite - 基于浏览器原生 ES module，利用浏览器解析 imports，服务器端按需编译返回 # 原理图示 vite webpack # vite原理简述 声明 script 标签类型为 module <script type="module" src="/src/main.
1、Provider：就是为指定IOS设备应用程序提供Push的服务器，（如果IOS设备的应用程序是客户端的话，那么Provider可以理解为服务端[消息的发起者]）；
随着科技技术的发展，人工智能的技术越来越优化，软硬件的算法和技术要求也越来越高，其中，TH-OCR算法在各个行业中有极其重要的作用，OCR识别算法-车牌识别在各个领域有很大的作用，比如：警务、交通、高速、停车场、汽车后市场等等领域都有运用到我们的车牌识别。
本示意图为简化版本。 我们知道手机盾的两大作用是：证书管理和转账。 证书管理是指证书的下载、更新、删除。转账是指银行应用APP进行转账汇款操作。我们的安全设计必须围绕着这两部分来进行。我们今天来着重聊聊这两个步骤。 1，证书如何从CA中心安全地下载到SE中？ 这里流程会与IFAA有所不同。 我们来回顾一下在IFAA体系中，手机终端产线阶段预置了一对公私钥，保存在RPMB中，公钥安全地方式上传到IFAA服务器中，同时IFAA TA预置了IFAA服务器的公钥。因此双方的身份认证就
机器之心报道 编辑：蛋酱、杜伟 TikTok 服务器已经实现了与母公司字节跳动系统的「完全剥离」，这在 TikTok 全球首席安全官新提交的一份法庭文件中得到了证实。 据外媒 The Verge 报道，TikTok 全球首席安全官在一份新的法庭文件中称，美国商务部就 TikTok app 如何存储和保护用户数据进行了错误的描述。所以，该公司再次提出动议，要求对特朗普政府迫在眉睫的禁令发出初步禁令。 在美国哥伦比亚特区联邦地方法院即将召开听证会之前，TikTok 全球首席安全官 Roland Cloutier
通过在nginx或者代码中写死token，或者通过在限制外网访问的方式已来达到安全授权的方式
尤雨溪说Vite很快，我一开始是不相信的。直到我亲自使用过后，我被Vite的速度震惊到了。
你在X银行App上转账，超过5W需要数字证书，安装数字证书之前需要验证你的身份，所以利用到人脸识别技术，如果通过，就证明了你就是你。
在当今数字时代，移动应用的数量呈爆炸性增长，涵盖金融、电子商务、社区、医疗、房地产、工业等各行各业。在给人类带来便利的同时，也给黑客带来了可乘之机，移动黑产也越来越强大，他们的重点是从传统的PC网站转移到移动互联网的战场。尽管国内近五年互联网安全行业发展迅速，优秀的安全防护产品层出不穷，但黑客攻击手段也日益变化，想从根本上解决互联网安全问题，目前无从下手。
先简单聊点众所周知的，什么是双因素认证？ 借用百科的描述： 双因素认证是一种采用时间同步技术的系统，采用了基于时间、事件和密钥三变量而产生的一次性密码来代替传统的静态密码。每个动态密码卡都有一个唯一的密钥，该密钥同时存放在服务器端，每次认证时动态密码卡与服务器分别根据同样的密钥，同样的随机参数（时间、事件）和同样的算法计算了认证的动态密码，从而确保密码的一致性，从而实现了用户的认证。因每次认证时的随机参数不同，所以每次产生的动态密码也不同。由于每次计算时参数的随机性保证了每次密码的不可预测性，从而在最基本的
创业大潮和“互联网+”凑在一起，让更多人开始了解互联网的技术术语，包括IaaS（Infrastructure as a Service，即基础设施即服务）、PaaS（Platform-as-a-Service，意思是平台即服务）、SaaS（Software-as-a-Service，软件即服务）甚至BaaS（Backend as a Service，后端即服务）都变得耳熟能详。那么在云服务快速普及的时代，你手头的移动APP项目到底该如何正确选择纷繁复杂的云服务呢？今天我们来探讨和解决这个问题。 选择好的
人脸识别已经是智慧化发展的一个重要标志了，一般分为两个步骤：前端人脸图像采集系统通过抓拍采集人脸图像、实时视频流等，后端的智能平台可将前端采集的相关数据统一进行汇聚、处理、存储、应用、管理与共享，并结合人脸识别系统，实现人脸识别功能。上一篇我们讲到人脸识别AI的实现，本文讲一下调用AI识别时出现的问题。
为了提高在移动终端上输入银行卡号的速度和准确性，我公司结合银行、保险、金融P2P及第三方支付等行业对自动识别银行卡号的迫切需求，推出手机扫描银行卡的技术SDK，各类APP只需集成手机扫描银行卡的技术SDK后，便可自动识别银行卡号。
谷歌宣布将其最重要的创新项目之一 —— 人工智能引擎 ——作为开源项目发布到网上供大家免费使用，这展示了计算机软件行业正进行着什么样的变革。 最近，互联网巨头们接二连三地将自己线上核心业务所用的软件开源。项目开源加快了技术发展的进程。随着人工智能引擎TensorFlow的开源，谷歌能以各种方式为公司范围之外的机器学习研究提供支持，这些研究成果也将反馈给谷歌。 不过谷歌的人工智能引擎也反映了当今计算机硬件行业的发展趋势。在谷歌内部，处理图像识别、语音识别和语言翻译等任务时，TensorFlow依赖于配备图像处
#今天被催更了，于是我立马抽空写了第3篇。 接着往期的2篇继续，一步步动手做： 自己动手做一个识别手写数字的web应用02 自己动手做一个识别手写数字的web应用01 1 目录结构 新建一个we
本文介绍了如何使用腾讯云实时流式语音识别服务实现iOS端SDK接入的方法和步骤。首先介绍了如何获取SDK，然后讲解了SDK的配置和签名获取。最后，通过一个示例展示了如何初始化SDK、开始语音识别和停止语音识别。
2015年11月9日，Google将其人工智能引擎（AI）作为开源项目发布到互联网上，作为最重要的创新项目之一，这显示了计算机软件行业正在发生着的变革。最近，互联网巨头们接二连三地公开自己线上的核心业务软件，这些开源加快了技术发展的进程。随着人工智能引擎TensorFlow的开放，Google能以多种方式为公司外的机器学习研究提供支持，这些研究成果同样也将反馈给Google。 同时Google的人工智能引擎也反映了当今计算机硬件行业的发展趋势。在Google内部，处理诸如图像识别、语音识别和语言翻译等任务时
1、调用API时，由于API服务商设置的用户流控值导致被流控，这种情况返回的错误码是（ ）【D】 A.400 B.401 C.402 D.403
一、背景 Vue作者尤雨溪在今年4月提出了一个由Vue3搭载的前端开发工具Vite。Vite主要提供了前端开发服务器的功能以及生产环境打包的功能，而其主要突破则是在前端开发服务器这一方面，提供了一种基于ES Module的快速的本地开发服务器。 二、Vite简介 2.1 什么是Vite 在本文编辑时，Vite版本仍处于1.0.0-rc.9，尚未正式发布，并且Vite目前主要支持Vue3项目，尚不识别Vue2语法。下面是引用尤雨溪在微博上对Vite的介绍。 Vite，一个基于浏览器原生 ES imports
又是一年一度的十一黄金旅游周，你是在景区看人从众叕，还是在高速公路上观看大妈打太极呢？旅游黄金周我一般是尽量不出门，这个十一也不例外。十月一日跑了一个半马迎接国庆，十月二号选择去了一个偏门的景点：张之洞与武汉博物馆。今天则宅在家，吃吃喝喝之余，琢磨起识别狗狗的微信小程序。
服务器信息收集在渗透攻击过程中，对目标服务器的信息收集是非常重要的一步，服务器上面可以运行大量的系统服务和第三方应用服务，如果操作系统或者第三方教件没有及时升级打补丁，攻击者就有可能直接通过服务器上运行的服务进行攻击，因为服务器的错误配置或者不安全的访问控制，导致通过服务器漏洞进行攻击的案例墨见不鲜，如果数据库可以直接对外连接并且存在数据库弱口令，攻击者就可以直接通过数据库的弱口令漏洞对数据库进行连接，获取敏感数据，甚至通过数据库控制整个服务器，对内网发动攻击，服务器需要收集的信息包含三个方面：端口信息收集、程序服务版本识别和操作系统信息识别。
写在开头 最近的vite比较火，而且发布了2.0版本，vue的作者也是在极力推荐 在之前的文章里面我提到过，vite的缺点在于目前的生态不够webpack成熟，但是只要能弥补这个缺点，便有很大概率能替代目前webpack的大部分市场 全方位对比vite和webpack webpack打包过程 1.识别入口文件 2.通过逐层识别模块依赖。（Commonjs、amd或者es6的import，webpack都会对其进行分析。来获取代码的依赖） 3.webpack做的就是分析代码。转换代码，编译代码，输出代码 4.
在之前的文章里面我提到过，vite的缺点在于目前的生态不够webpack成熟，但是只要能弥补这个缺点，便有很大概率能替代目前webpack的大部分市场
全方位对比vite和webpack 一. webpack原理 1. webpack打包过程 1.识别入口文件 2.通过逐层识别模块依赖。（Commonjs、amd或者es6的import，webpack都会对其进行分析。来获取代码的依赖） 3.webpack做的就是分析代码。转换代码，编译代码，输出代码 4.最终形成打包后的代码 2. webpack打包原理 1.先逐级递归识别依赖，构建依赖图谱 2.将代码转化成AST抽象语法树 3.在AST阶段中去处理代码 4.把AST抽象语法树变成浏览器可以识
在电商促销活动期间，抢购脚本成为了一种常见的攻击方式，导致服务器负载激增，甚至引发系统瘫痪。本文将探讨抢购脚本的工作原理，分析其对线上商场的影响，并提供一系列预防和应对策略，包括技术实现细节，以确保系统的高可用性和安全性。
笔者第一份工作就是以java工程师的名义写爬虫，不得不说第一份工作很重要啊，现在除了爬虫不会干别的，到现在已经干了近5年了，期间经历了不少与反爬策略的斗争。最近又耗时两周成功搞定了某网站的反爬策略后，心里有点莫名的惆怅。今日无心工作，就总结下这些年与网站互怼的经验吧。
随着“互联网+”的在个各行业的应用，汽车后市场也取得了长足的发展，目前优信拍，神州租车、易车、滴滴、瓜子、人人车等以服务为主的互联网企业也如雨后春笋般不断出现在市场上。同时，随着生活水平的提高，普通大众对出行的要求也变得越来越高了，舒适和便捷已经成为基本条件。
python爬虫不止可以批量下载数据，还可以有很多有趣的应用，之前也发过很多，比如天气预报实时查询、cmd版的实时翻译、快速浏览论坛热门帖等等，这些都可以算是爬虫的另一个应用方向！
之前写过一篇介绍用Rasa结合类似于GPT这种LLM应用的项目：RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台
现在很多需要录入银行卡信息才能办理的业务仍然停留在纯手工录入的方式，流程繁琐又耗时，造成业务办理的等待时间长，流程效率低，顾客抱怨增多，运营成本也在不断增大等问题。与手工输入银行卡号相比，移动端银行卡识别具备精确度高、识别速度快、抗干扰性强等特点，能够识别市面上几乎所有的银行卡(含凸字银行卡和平面银行卡等)，移动端银行卡识别
明星机器人初创公司 Figure，携手 OpenAI 发布令人震撼的全新机器人演示。短短几周内，自 3 月 1 日宣布获得 OpenAI 等巨头投资后，Figure 迅速融合了 OpenAI 的前沿多模态大模型技术。这一突破让我萌生了一个大胆想法——自制一个由大模型加持的玩具，姑且叫他 Figure 3000 吧。
随着大数据时代的来临，无论是个人还是企业，对于数据的需求都越来越大。这种需求也催生了如今异常热门的数据产业，也催生了日益完善的网络数据采集技术。
移动端身份证识别SDK是基于移动平台的身份证识别应用程序，支持Android、iOS移动操作系统。该产品采用手机、平板电脑摄像头拍摄身份证图像，然后通过OCR软件对身份证信息进行识别提取。
该应用程序通过制作包含客户端 ID、范围、状态和 PKCE 代码验证程序的 URL 来启动流程。该应用程序可以将其放入标签中。
Google Translate App 以word Lens即时相机翻译黑科技与 基于云计算架构的“统计机器翻译”的强大服务后台，引爆大众关注。“CV交互+移动终端+云计算” 这一跨界结合展示了极大的潜力。
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