机器之心专栏 作者：字节跳动-火山引擎多媒体实验室 字节跳动 - 火山引擎多媒体实验室针对图像重采样模型面向图像压缩的鲁棒性，设计了一种非对称的可逆重采样框架，提出新型图像重采样模型 SAIN。 图像重采样 (Image Rescaling，LR) 任务联合优化图像下采样和上采样操作，通过对图像分辨率的下降和还原，可以用于节省存储空间或传输带宽。在实际应用中，例如图集服务的多档位分发，下采样得到的低分辨率图像往往会进行有损压缩，而有损压缩往往导致现有算法的性能大幅下降。 近期，字节跳动 - 火山引擎多媒
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起初个人认为在加了https的情况下前端加密完全没有必要。前端无论是传输内容加密还是代码加密，都是增加一丁点破解难度而已，却带来性能的天坑。轮子哥说：人家黑客又不是非得用你的网站来使用你的服务，你客户端加密又有什么用呢，人家可以直接把加密后的截取下来发到服务器去，等于没加密。Mark说：现在几乎所有大公司代码都是进过审核的，怎么可能随便让一个程序员打印出密码（参考银行）。如果代码中可能植入后门这点成立，前端同样可以植入后门，内鬼同样可以把用户密码跨域发送给某个地址。 假设不可以前端植入后门，内鬼在后端获取hash后的密码。内鬼同样可以使用脚本使用hash后的密码发包，实现用户登录。综上，前端加密完全没有意义
本文分享了腾讯防水墙团队关于机器对抗的动态化思路，希望能抛砖引玉，给现在正在做人机对抗的团队一些启发。
code:https://github.com/yzxing87/Invertible-ISP
预训练后的深度神经网络模型往往存在着严重的 过参数化 问题，其中只有约5%的参数子集是真正有用的。为此，对模型进行 时间 和 空间 上的压缩，便谓之曰“模型压缩” 。
jsdelivr是一个免费的CDN服务，可以利用它配合github来为页面静态资源提供加速，有效提升资源加载速度。
今天，我们继续「计算机底层知识」的探索。我们来谈谈关于「内存和磁盘关系」&「数据压缩」的相关知识点。
我们想必都有过压缩和 解压缩文件的经历，当文件太大时，我们会使用文件压缩来降低文件的占用空间。比如微信上传文件的限制是100 MB，我这里有个文件夹无法上传，但是我解压完成后的文件一定会小于 100 MB，那么我的文件就可以上传了。
JS加密、JS混淆、JS混淆加密，所指相同，都是指对JS代码进行加密式处理，使代码不可读，以达到保护代码的目的。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2212.11696.pdf
摘要：介绍最新的工作“Reversible Column Networks”，将解耦学习（disentangled feature learning）的思想引入模型设计中，提出以reversible column为单元来传递信息，既保证特征解耦，同时信息在网络中的传递不受到损失。整个网络结构包括了多个子网络（我们称为column），column间加入可逆的连接，通过将输入反复接入column，逐渐分离low-level的纹理细节和semantic语义信息。这样做的好处在于，既能够保证在预训练中保持高精度，又保证了low-level的信息不丢失以在下游任务（detection，segmentation）中能够达到更好效果。为了验证这套设计模式在大模型大数据下的表现，我们在RevCol上做了一个2B参数的纯CNN超大模型，且只使用了3x3的卷积核。在ImageNet-1K上达到了90%的Top-1 Accuracy，下游的检测和分割任务上双双达到60+的水平，COCO AP box 63.8%，ADE 20k mIoU 61.0%。此外，RevCol架构依然遵循了可逆神经网络的设计范式，也就继承了可逆网络天然的节省显存的优势，文中的大部分实验均可在2080ti上完成。而节省显存这件事，对于大模型训练无疑是重要的。
之前就有同学提问，如何让自己的小程序代码不被别人恶意反编译呢？社区里也有很多类似的投诉，辛辛苦苦做的小程序UI设计都被别人抄了去，一直没有很好的解决办法。
本文对压缩感知重构算法中的子空间追踪(SP)算法和压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法进行了研究对比。SP算法是一种基于正交匹配追踪(OMP)算法的改进算法，旨在解决信号重构中的稀疏信号的逼近问题。CoSaMP算法是一种基于贪婪算法的信号重构算法，具有与SP算法相近的复杂度。实验结果表明，在相同的测量矩阵下，SP算法和CoSaMP算法均可以有效地重构稀疏信号，但CoSaMP算法在某些情况下可能会遇到匹配追踪问题。然而，SP算法的性能在某些情况下可能会受到初始值的影响，因此需要进一步研究以提高其性能。
目前在互联网上，图片流量仍占据较大的一部分。因此，在保证图片质量不变的情况下，节省流量带宽是大家一直需要去解决的问题。传统的图片格式，如 JPEG，PNG，GIF 等格式图片已经没有太多的优化空间。因此 Google 于 2010 年提出了一种新的图片压缩格式 — WebP，给图片的优化提供了新的可能。
Kafka 支持的压缩算法还挺多的，这一篇来站在Kafka的角度看一下压缩算法。就当前情况来说，支持GZIP、Snappy、LZ4 这三种压缩算法。具体是通过compression.type 来开启消息压缩并且设定具体的压缩算法。
加密一般分为可逆加密和不可逆加密，其中可逆加密一般又分为对称加密和非对称加密，以下为常用加密算法：
Manifold Regularized Dynamic Network Pruning
最近做IM系统，移动端一个同学问我怎么防止App发出来的数据被篡改（防止内容泄露更重要），我想到了“签名校验 ”的方法。
图片资源压缩指南 在p站等图片网站下载的原图作为网站背景文件太大，动辄十几mb，加载很慢 先本地图片编辑，将图片尺寸缩小(一般1080p～2k大小作为背景就很够用了)，实现第一步减小体积 📷 使用图片压缩网站或者软件进行进一步压缩，这里有两个网站 压缩图片分为有损压缩和无损压缩。无损压缩推荐Tinypng，有损压缩推荐imagine。 TinyPNGImagine特点无损压缩有损压缩，以牺牲图像质量， 降低图像色彩来达到缩减图像大小的目的。优点能够完全保留图像色彩，不损伤图像质量1. 压缩程度高，支持转p
在对船舶控制系统进行测试时，我们注意到控制系统对西门子Scalance工业以太网交换机的严重依赖，因此为对其进行了深入研究。经过逆向发现可使用静态密钥对管理密码进行可逆加密，并使用不同的密钥对用户密码进行可逆加密。
[本文由@IT·平头哥联盟-首席填坑官∙苏南 分享] 引言 大家好，这里是@IT·平头哥联盟，我是首席填坑官——苏南(South·Su)，今天是国庆节的第二天，这个假期没有外出(不要问我为什么，自己脑补～😭)，前些天分享了一篇前端面试汇总的文章，有些同学在群里问了其中的一些细节，其中大家最关心的性能优化这块，今天整理了公司项目中的一些认为不错的点，跟大家一起分享，如有理解错误，请纠正。 优化概括 1、首先最基本的，CSS样式表放在页面头部Head内且link链式引入，javascript放在底部body结束
认证(Authentication)：即鉴别、确认，它是证实某事是否名副其实，或是否有效的一个过程。
每个 JS 执行引擎都有自己的实现，我们这次关注 V8 引擎是如何实现数组的。 本周主要精读的文章是 How JavaScript Array Works Internally?，比较简略的介绍了 V
哈希函数的运算结果是哈希值竞猜，如果两个哈希值相同的话，那这两个输入值的微盘结果极大可能会是多国语言相同的，也有一部分可能是大富不同的，这一部分的情况就叫做幸运哈希竞猜碰撞。反之如果两个哈希值是不相同的，那么这两个散列值的原始输入一定是不相同的。对于一个数据块，哪怕只改动一点，那这个哈希值的改动都会非常大，这就是抗篡改能力。哈希值还属于是一种单向函数并且是非对称的，就是指从明文到密文的不可逆的映射，简单来说只有加密过程，不会存在解密过程。
许多刚开始接触create-react-app框架的同学，不免都会有个疑问：如何在不执行eject操作的同时，修改create-react-app的配置。今天胡哥就来带大家一起来看看这个问题~
移动端网页的加载速度对用户体验极为重要，是影响页面转化率的关键因素，H5 活动页往往使用大量的图片素材来丰富活动效果，素材加载的快慢会对用户感知造成重要的影响。
机密性要求保护数据内容不能泄露，加密是实现机密性要求的常见手段。加密技术的过程如下。
本文介绍的是ECCV 2020 Oral论文《Invertible Image Rescaling》，论文作者来自北大、微软亚洲研究院和多伦多大学。
在日常开发过程中，为了保证程序的安全性以及通信的安全，我们必不可少的就会使用一下加密方式，如在调用接口的时候使用非对称对数据进行加密，对程序中重要的字符串进行加密，防止反编译查看等，今天我们就来看一下各种的加密方式，
3月15日，mercatox 遭受（hard_fail）攻击，黑客获利数千 EOS，约合数万人民币。
从开发文件到生产文件 有一天我突然意识到一个问题，在使用react框架搭建应用时，我使用到了sass/less，JSX模版以及ES6的语法在编辑器下进行开发，使用这些写法是可以提高开发的效率。可是浏览
有一天我突然意识到一个问题，在使用react框架搭建应用时，我使用到了sass/less，JSX模版以及ES6的语法在编辑器下进行开发，使用这些写法是可以提高开发的效率。可是浏览器它本身是并不能够“理解”这些语法的呀。就像下面这张图：
怎么样才能安全，有效地储存这些私密信息呢，即使数据库泄露了，别人也无法通过查看数据库中的数据，直接获取用户设定的密码。这样可以大大提高保密程度。
preserve log disable cache source -> search 、 snippet script 、 override 重写覆盖脚本 (也可以用 fiddler 支持正则更智能)、 Ctrl键 切换智能提示…
今天群里一个小伙伴贴出来一个问题，说她的一个图片文件在chrome下能打开，只有IE打不开 自己测试了一下 http://oss.starpower.org.cn/xn/20200807/4a726d948e5043be967e014b5d61d9d9.jpg 看地址栏是.jpg啊不错。但是实际上这个文件是webp文件，这就导致了IE浏览器下打不开的现象。
常用的加密算法总体可以分为两类：单项加密和双向加密，双向加密又分为对称加密和非对称加密，因此主要分析下面三种加密算法：
背景说明：工作需要，我需要使用腾讯云的SDK，但是产品文档在Windows方面的介绍太简略了，我踩了很多坑，我把踩坑、排错、解决过程做了详细记录跟大家分享。我用的IDE是VS2019，它支持C#/C++/Python/Node.js，腾讯云API Explorer工具目前6种sdk（Java、Python、Node.js、PHP、GO、.NET）里的Python、Node.js、.NET用VS2019就搞定了。
MD5（Message-Digest Algorithm 5）是一种被广泛使用的消息摘要算法，也称为哈希算法、散列算法或杂凑算法，可以产生出一个定长的128位（16字节）的散列值（Hash Value），一般用于数字签名以确保信息传输完整性与密码的加密存储。MD5由美国密码学家罗纳德·李维斯特（Ronald Linn Rivest）设计，于1992年公开，用以取代MD4算法。
WebP（发音：weppy）是一种同时提供了有损压缩与无损压缩（可逆压缩）的图片文件格式，派生自影像编码格式VP8，被认为是WebM多媒体格式的姊妹项目，是由Google在购买On2 Technologies后发展出来，以BSD授权条款发布。
脑图地址 1. 分形图像压缩技术 作者 技术 功能 优点 缺点 应用 结果 Jeng et al. (2009) Huber 分形图像压缩 嵌入线性Huber回归编码 保持图像质量 高计算成本 适用于损坏的图像压缩 由于图像中的噪声HFIC对异常值具有较好的鲁棒性，PSNR为>26.42 dB Thomas and Deravi (1995) 使用启发式搜索分形图像压缩 通过自变换有效利用图像冗余 达到双倍压缩比率 编码排序长度比解码长 多媒体和图像归档 压缩比达到41:1 Kumar et al. (19
1. 学习目标 图像色彩空间； 函数说明与解释； 学习如何将图像从一个色彩空间转换到另一个，像BGR↔灰色，BGR↔HSV等； 学习 cv.cvtColor 函数的使用。 2. 常见色彩空间 📷 3. 常见色彩空间说明 名称 说明 HSV 对计算机友好，区分各种色彩。 RGB 设备独立。 YCrCb Y分量表示信息，CrCb可以被压缩。 RGB是计算机显示器的标准支持色彩系统。 4. 常见色彩空间取值范围 名称 范围 HSV H：0-180；SV：0-255 RGB 0-255 5. 色彩空间转换
Transcriptome is the set of all RNA transcripts, including coding and
关于图片隐写，我们常见的有png,jpg等格式，对于.webp的图片隐写，平时不太常见，或者说大部分比赛都没有出现过。
在 ChatGPT 引发的新一轮 AI 爆发之后，一部分研究者指出，大语言模型具备通过观察进行因果归纳的能力，但缺乏自己主动推理新的因果场景的能力。相比于持乐观预测的观点，这意味着 AGI 仍然是一个复杂而遥远的目标。
原文链接：http://gsarti.com/post/iclr2020-transformers/
本文参考D. S. Taubman等人发表在SMPTE Motion Imaging Journal上的文章High Throughput JPEG 2000 (HTJ2K): New Algorithms and Opportunities，描述了一种联合图像专家组（JPEG）2000（J2K）块编码器的直接替代品，它提供了极高的吞吐量，编码效率略有降低，但同时保留了除质量可拓展性之外J2K的所有功能。相对于J2K，它可以实现大约10倍或更多的吞吐量。我们使用优化截取FAST码块编码（FBCOT）的术语来表示本文提出的算法。而由于J2K和FBCOT比特流之间的真正可逆转码在逐块的基础上得到支持，使得J2K的效率和可扩展性与FBCOT的高吞吐量优势相结合的系统成为可能。该算法构成了新标准的基础，该标准将是J2K Part-15（也称为高吞吐量J2K），目前处于国际标准化组织（ISO）工作组（称为JPEG）的委员会草案状态。
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