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    聊一聊 Spring Security 密码加密方案 | 继续送书

    2011 年 12 月 21 日,有人在网络上公开了一个包含 600 万个 CSDN 用户资料的数据库,数据全部为明文储存,包含用户名、密码以及注册邮箱。事件发生后 CSDN 在微博、官方网站等渠道发出了声明,解释说此数据库系 2009 年备份所用,因不明原因泄露,已经向警方报案,后又在官网发出了公开道歉信。在接下来的十多天里,金山、网易、京东、当当、新浪等多家公司被卷入到这次事件中。整个事件中最触目惊心的莫过于 CSDN 把用户密码明文存储,由于很多用户是多个网站共用一个密码,因此一个网站密码泄露就会造成很大的安全隐患。由于有了这么多前车之鉴,我们现在做系统时,密码都要加密处理。

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    J. Chem. Inf. Model. | 基于物理信息的类药物分子构象生成模型

    今天为大家介绍的是来自David C. Williams团队的一篇论文。作者提出了一种基于扩散的构象生成器模型。该模型侧重于化学键结构的再现,并从传统的经典力场中选取相关术语进行构建,以确保物理相关的表征。作者利用深度学习技术从训练集中推断原子类型和几何参数,通过利用基于扩散的生成技术的最新进展,实现构象采样。通过在大规模、多样化的类药分子合成数据集上进行训练,这些分子使用半经验的GFN2-xTB方法进行优化,达到了较高的键合参数精度,超过了传统的基于知识的方法。结果也与蛋白质数据库和剑桥结构数据库中的实验结构进行了比较。

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    在机器学习模型运行时保持高效的方法

    【编者按】机器学习算法的运行需要大量的时间,往往造成时间浪费或项目耽搁,本文教你从几个角度思考这个问题,缩减消耗时间,甚至彻底避免时间的浪费。 近来,很多人都面临这样一个问题:“机器学习脚本运行时,如何才能避免浪费时间或者拖延呢?”。 我认为这是一个非常好的问题,回答这个问题能显示组织水平和工作上的成熟度。 我曾对此问题进行过简短的回复,但在这篇文章里,我会详述我的方法,并教你从几个角度思考这个问题,缩减消耗时间,甚至彻底避免时间的浪费。 减少实验 思考为什么要运行模型。你肯定会执行一种探索性数据分析的形式

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    在机器学习模型运行时保持高效的方法

    近来,很多人都面临这样一个问题:“机器学习脚本运行时,如何才能避免浪费时间或者拖延呢?”。 我认为这是一个非常好的问题,回答这个问题能显示组织水平和工作上的成熟度。 我曾对此问题进行过简短的回复,但在这篇文章里,我会详述我的方法,并教你从几个角度思考这个问题,缩减消耗时间,甚至彻底避免时间的浪费。 减少实验 思考为什么要运行模型。你肯定会执行一种探索性数据分析的形式。 你努力去了解问题,以期让结果达到某种精确程度,可能是为了一篇报告需要的结果,也可能是希望模型具有可操作性。 实验可以让你更了解这个问题。当然

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