为什么像SHA1Managed、SHA256Managed这样的类对我的智能感知是隐藏的？

SHA1Managed和SHA256Managed是.NET Framework中的两个类，用于实现SHA-1和SHA-256哈希算法。这些类对于智能感知是隐藏的，是因为它们属于.NET Framework的内部实现细节，对于大多数开发者来说并不需要直接使用它们。

智能感知是指开发工具（如集成开发环境）根据上下文提供代码补全、语法检查、错误提示等功能。由于SHA1Managed和SHA256Managed是.NET Framework的内部类，它们的使用场景相对较少，因此开发工具通常不会将它们列为智能感知的提示选项。

对于智能感知隐藏的类，开发者仍然可以使用它们，只需手动输入类名和方法名即可。在使用SHA1Managed和SHA256Managed时，开发者需要了解它们的功能和用法，并按照相应的方式调用它们的方法。

需要注意的是，SHA-1和SHA-256是哈希算法，用于计算数据的哈希值。在实际开发中，为了安全性和性能考虑，推荐使用更安全和更高效的哈希算法，如SHA-256。腾讯云提供了丰富的云安全产品和服务，包括云安全中心、DDoS防护、Web应用防火墙等，可以帮助用户保护云上应用和数据的安全。

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我对SAP项目实施是这样理解的

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我是这样对灰产游戏外挂下手的

接下来我们需要通过逆向分析，分析下这个网络验证是采用什么验证的，是个什么样的实现思路和方法。 ?...一顿分析过后核盾的后台登陆界面就出来了，到这里就够了，就不在进行对这服务器干啥了，不过随手一查下，这服务器直接放在阿里云的 ? ?...下面的函数call的主要功能流程：就是通过WinExec启动notepad的程序。启动程序后通过查找notepad程序的窗口类名Notepad获取进程id。...下图是通过ollydgb动态调试后选中的函数。它主要功能是通过查找窗口，实现远程线程注入模块的函数。 ?...结合强大的静态分析工具IDA，分析定位到外挂它是通过调用底层系统WinExec函数去启动notepad进程，为后续的外挂模块找了一个可以安全注入的宿主程序（将外挂的主要模块放在记事本进程隐藏起来）。

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为什么我觉得这次的chatGPT是真的智能AI

，这个星球上可以见到的最智能的机器人，他可以完成一些人类认知范围内认为机器无法完成的事情，多的不说，这就是他最简单的一个介绍，文章篇幅很长，耐心看完，会对你对智能的认知有些帮助，先别着急喷我，看完再喷...或者什么才算的上智能，这个问题说实话不是我回答不出来，讨论了那么多年的地球人也没有对智能做出了一个完美的定义，原因很简单，随着技术的发展，不同时期对机器的可操作性认识是不同的，举个极端的例子，回到钻木取火的时代...为什么我会把它和语音助手相提并论，多少有点侮辱gpt了，但是我身边的人不搞技术的人还是比较多的，他们认知里面GPT就是一个相对比较聪明的语音助手，当我试图和他们解释的时候我发现我竟然说不出来什么理由，他确实就是一个比较聪明的语音助手...，这是目前的语音助手的一个简单的工作机制，当然他的实际搜索要远比我说的复杂得多，我只是简单的描述一下他的大致工作流程，那么话说回来GPT解决了上面几乎所有的短板，他可以像人类一样结合上下文和语境对你的问题进行回答...，使用编程语言告诉pc他应该怎么做，这样是不是就意味着，随着提示工程师的兴起，程序员就可以失业了，毕竟智能ai可以直接提示pc进行工作，提示工程师可以指挥GPT进行工作。

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浅谈散列运算

摘要的长度根据散列算法的不同而不同，如64位或128位等。 4. 散列运算可以接受字节数组，因此像MD5这样的算法，可以对任何数据进行散列运算并获取摘要，而不仅仅限于字符串形式的用户密码。...可以这样去理解散列算法和MD5的关系：散列算法是一个种类，而MD5是这个种类中具体的一个实例。...散列运算的类型之间共有三级的层级关系，以SHA1为例：第一级为抽象类HashAlgorithm；第二级为抽象类SHA1，第三级为普通类SHA1Managed和密封类SHA1CryptoServiceProvider...SHA1Managed和SHA1CryptoServiceProvider的作用相同，区别是Managed后缀的类是由托管代码写的，CryptoServiceProvider后缀的类调用的是Windows...最下面的三个类SHA256、SHA384、SHA512是SHA家族的变体，它们也有对应的实现类，例如SHA256Managed和SHA256CryptoServiceProvider，简单起见，图中并未列出

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我是这样学会了Python中的类与对象知识，网上没有看到这种见解

但对于初学者来说，仍然是一个非常难以理解的事情。今天我尝试从一个奇怪的角度讲解使用类、对象相关知识。...本文需要读者已经了解 Python 中关于列表、字典、自定义函数基本认知 ---- 物以类聚每当我学习一个新的工具，都会自问："为什么我需要他？"...其中有2种方式，第一种如下：按属性归类，如上图，姓名单独一个列表这显然是一种不合理的归类，因为需求往往是对一个学生做处理。...这听起来像绕口令一样，如果我换一种方式执行 show_me 就很清晰：通过类名 + 点 + 函数名字 + 括号，可以调用该函数实际上，这才是调用时的真面目！...如果你查看某些学生信息字典时，会发现并不是这样子：其实这想法已经很接近答案，因为这个函数不需要在每个学生信息字典中保存，只需要在类的信息字典中保存一份就可以：实际上自定义类 St ，也是一个对象

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自动编程是不可能的，我为什么不在乎人工智能

如果你理解了我之前对“识别系统”的分析，就会发现 Watson 也是一种识别系统，它的输入是一个句子，输出是一个名词。...Learning，…… 我总结出这样一个规律：人工智能的研究者们似乎很喜欢制造吓人的名词，当人们对一个名词失去信心，他们就会提出一个不大一样的，新的名词，免得人们把对这个名词的失望，转移到新的研究上面...helloooo 的性格像蜡笔小新，是一个调皮又好色的小男孩。...我的个人兴趣其实不在人工智能上面。那我要怎么创业呢？很简单，我觉得大部分人不需要很“智能”的机器，“傻机器”才是对人最有价值的，我们其实远远没有开发完傻机器的潜力。...显然这样的阿姨服务平台，结合真正的人的智能，轻而易举就可以让那些机器佣人公司死在萌芽之中。当然我可能不会真去做个阿姨服务平台，只是举个例子，说明许许多多对人有用的傻机器，还在等着我们去发明。

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为什么对ChatGPT、ChatGLM这样的大语言模型说“你是某某领域专家”，它的回答会有效得多？（一）

让 ChatGPT 更智能的六种策略（上），我们曾提到，在向大模型提问时，告诉它扮演一个领域专家的角色，它的回答会更有针对性。但为什么会这样呢？...我在这里的目的是粗略地概述 ChatGPT 内部正在发生的事情，然后探索为什么它可以很好地生成我们认为有意义的文本。虽然会提到一些工程细节，但我不会深入探讨它们。...（注：这也是为什么多数情况下，我们会觉得大语言模型回答问题的时候过于官方正式，风格有点像翻译腔，如果不用指定的提示词。）‍‍‍‍‍‍‍‍...因为要做到这一点，我们必须对人类所做的事情有一个数学理论。拍摄“2”图像并更改一些像素。我们可能会想象，只有几个像素“不合适”，我们仍然应该将图像视为“2”。但这应该走多远呢？这是人类视觉感知的问题。...学习AI过程中，寻找过不少资料来学习人工智能是怎么工作的，也包括机器学习等范畴的内容，觉得这篇写得深入浅出，我能看明白，所以在这里推荐给朋友们。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

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为什么对ChatGPT、ChatGLM这样的大语言模型说“你是某某领域专家”，它的回答会有效得多？（三）

经过前面两期漫长的介绍文章： 为什么对ChatGPT、ChatGLM这样的大语言模型说“你是某某领域专家”，它的回答会有效得多？...（一） 为什么对ChatGPT、ChatGLM这样的大语言模型说“你是某某领域专家”，它的回答会有效得多？...必须再次强调的是（至少就我们目前所知），没有什么“终极理论原因”可以解释为什么这样的事情会起作用。...事实上，正如我们将要讨论的那样，我认为我们必须将其视为一项（潜在令人惊讶的）科学发现：在像ChatGPT这样的神经网络中，以某种方式能够捕捉到人类大脑在生成语言方面所能做到的实质性内容。...那么，像ChatGPT这样的系统是如何在语言方面取得如此大的进展的呢？基本答案是，语言在基本层面上比它看起来要简单。

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为什么对ChatGPT、ChatGLM这样的大语言模型说“你是某某领域专家”，它的回答会有效得多？（二）

它提出来很久了，经过三个阶段，直到最近，算法进步和算力的增长，深度学习的神经网络才迎来它的爆发期）‍‍‍‍‍‍‍‍‍ 好的，但是像这样的神经网络如何“识别事物”呢？关键是吸引子的概念。...（注：784 维空间 784-dimensional space 是一个矩阵，不用纠结为什么是784 维，这也是为什么人工智能受制于算力的原因：计算量大。现在优化计算量也是正在研究的方向之一。）‍‍...类人过程”。...但后来发现，至少对于“类人任务”来说，通常更好的方法是只需尝试对“端到端问题”进行神经网络训练，让它“发现”必要的中间特征、编码等。...我们应该得出的结论是，像写作文章这样的任务，我们人类能够做到，但我们认为计算机无法做到的任务，在某种意义上实际上比我们想象的计算上更容易。

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Yann LeCun团队新研究成果：对自监督学习逆向工程，原来聚类是这样实现的

相比于传统的分类任务（目标是准确将样本归入特定类别），现代 SSL 算法的目标通常是最小化包含两大成分的损失函数：一是对增强过的样本进行聚类（不变性约束），二是防止表征坍缩（正则化约束）。...骨干架构：所有的实验都使用了 RES-L-H 架构作为骨干，再加上了两层多层感知器（MLP）投射头。...图 1：SSL 训练引起的语义聚类正如预期的那样，训练过程成功地在样本层面上对样本进行了聚类，映射了同一图像的不同增强（如第一行图示）。...考虑到目标函数本身就会鼓励这种行为（通过不变性损失项），因此这样的结果倒是不意外。...而正则化项的目标是帮助防止表征坍缩。为了探究这些分量对聚类过程的作用，研究者将目标函数分解为了不变性项和正则化项，并观察它们在训练过程中的行为。

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C# License

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。第一步：生成一组公钥和私钥，公钥用于你发布程序，私钥属于注册码生成。...就Response.Write(pubkey + ”” + prikey); 下 //如果是winForm就MessageBox.Show(“公钥:” + pubkey + “\r\n...我选用CUP的编号。...”); SHA1Managed sha = new SHA1Managed(); byte[] result = sha.ComputeHash(source); byte[] b =...//相关注册码获取代码…… //以下代码是发布程序使用公钥对注册码进行验证 using(RSACryptoServiceProvider rsa = new RSACryptoServiceProvider

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UC Berkeley 讲座教授王强：Deep Learning 及 AlphaGo Zero（上）

这里我分了几部分内容，第一部分是我对深度学习的整体介绍，第二部分是关于深度学习的一些应用和未来的一些前瞻性分享。...可能时间会长一点，这次的分享要求大家具备一定的机器学习或深度学习基本知识，这样估计才能明白今天我所讲的一些内容。...我只说它一些基本的原理，RBM是两层的结构，一个是显式结构，一个是隐藏结构，它是一个对称链接、无自反馈的随机神经网络，其实它也是一种特殊的马尔可夫随机场网络。...其实我在这里也提出这样的一个想法供大家来探讨，深度学习加上强化学习，再加无监督学习，AI所有的基础都是在这上面形成的。那么从应用的角度来说，AI它到底会用在哪里呢？...第二部分就是图像识别，现在最流行的就是人脸识别，总结为两类，一类是二维图像识别，一类是三维图像识别。

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深度学习笔记神经网络基础结构

在用理论分析出人类的视觉处理过程后，“人工智能” 的方向就有了新的思路：我们是否可以让计算器模仿人类的信息处理流程，使它像人脑一样思考呢？...这样只靠刚才讲过的单个神经元是无法完成的，因为神经元只能处理二分类的问题。遇到这种问题应该怎么办呢？前人的研究结果表明，每个神经元是更加侧重于一种数字的识别。...因此，我将刚才的感知机稍加修改，即可解决这样的一个多分类任务： ? 输入不变，我们仍然将一张 28x28 像素的图片转换为长度为 784 的向量。...Softmax 函数与单层感知机前文我提到，Sigmoid 函数是用来解决二分类的问题的，面对上面要识别输入的图片为哪个数字的时候，我们就需要使用 Softmax 函数，来解决这样一个多分类的问题。...多层感知机的思想仍然是模仿人的神经系统，将获得的信息一层层地传递下去，每一层做不同的抽象。多层感知机要求至少有两个隐藏层，所以我们对单层感知机稍做修改，即可获得多层感知机。如下图所示： ?

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入门 | 从感知机到深度神经网络，带你入坑深度学习

这样你就可以理解人工智能网络就是借鉴基本的生物神经元工作原理建模的吧。神经网络究竟如何工作？为了了解神经网络是如何工作的，我们先来看看一个叫感知机的简单的人工神经网络。...对我而言，感知机是我见过的机器学习中最优雅的算法之一。它于 1950 年代被提出，尽管很简单，但它可以说是很多重要的机器学习算法的起点了，例如 logistic 回归、支持向量机甚至深度神经网络。...现在我们把这些公式套进我们的感知机架构，这样就有了如下所示的完整的单层感知机架构： ?...接下来，我手把手带你算一下代价函数对第二层神经网络权重 w2 的梯度，简单起见，我们使用图 8 的结构，一个包含三个神经元的隐藏层。 ?...我想我们已经了解了如何构建一个神经网络模型甚至深度学习模型的所有知识，这些知识将帮助我们解决异或问题。写这篇博客时，我顺便搭了一个简单的单隐藏层神经网络模型。图 14 是我使用的样例网络。

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专栏 | 超越图灵测试：自省性问答才是检测真正人工智能的方法

我们通过测试来评估一个人工智能实体的智能的等级。正如当年的图灵对人工智能的定位——类人人工智能，他设计的测试也是基于这样的假设：如果机器能够像人那样思维，也就能够像人那样去聊天，并且分不出是真是假。...这里我需要表达两个观点：其一：把人工智能定义为类人人工智能是一个朴素的想法，我们这样的工程叫做基于逻辑仿生的思维工程。...，但人一开始是不知道自身的情绪是为什么变化的，当某个感知出现在 conscious flow，而随之而来我们意识到了情绪的变化，对这种信息的积累使我们生成了知识——我们的情绪会因为什么改变，从而我们才能够解释导致自身情绪变化的原因...对于类人智能也是一样。知晓自身决策的原因意味着 AI 通过认知系统进行了抽象，而且抽象所得的知识在演绎中会运用到人身上。人类：你为什么泡澡？ NicoAI：泡澡让我放松，而且我喜欢那种水温暖的感觉。...虽然类人人工智能终极的使命是在计算机上再现人类智能的机制，借助计算机的载体优势把类人智能的能量发挥到极致。

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神经网络需要强大的计算能力如何解决？

大家好，我是小发猫。今天又要跟大家讲故事了。这个问题很有意义。机器学习算法没有缺点，那么为什么数据科学家选择深度学习算法呢？神经网络能为我们提供哪些传统机器学习无法提供的功能？　　...决策边界可以帮助我们确定给定的数据点属于正类还是负类。　　例如，在逻辑回归的情况下，学习函数是试图将两个类别分开的Sigmoid函数。　　...多层感知器(MLP) 　　1.什么是MLP？为什么是MLP？　　一个单一的感知器(或神经元)可以想象成一个逻辑回归。多层感知器(MLP)是一组多层感知器在每一层。...由于输入只在一个方向上向前处理，MLP也被称为前馈神经网络: 　　多层感知器　　如图所示，MLP由三层组成:——输入层、隐藏层和输出层。输入层只接收输入，隐藏层处理输入，输出层生成结果。...我一直认为知识共享是学习的最终形式，所以我也期待听到更多来自你们的不同声音！欢迎来到评论区与我们分享您的观点！如果您有互联网问题，也可以咨询我，谢谢！如果你也想一起学习人工智能，欢迎留言交流。

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云知声黄伟：未来谁能成为 AI 领域的 BAT

今天前面杨总（新智元杨静）说了雾霾天出来做这样的交流其实都是真爱，前面二位老总介绍的一些微软包括海尔做的事情，我非常高兴的一点是，我们选择的方向都是对的，都是这个行业里面共同做的方向。...今天我分享的题目是——构建AI生态，技术和商业应该是一个良性循环。 ? 为什么选择这样一个题目？首先我们是一个创业公司，做任何技术最终都要去面对商业市场。...当然神经网络并不是一个特别新的算法，以前我读书的时候翻过70年代很破旧的书，里面就有神经网络、感知机制等等，但是当时算法、数据和计算能力之间是不匹配的，过去的几十年里人工智能包括像神经网络并没有表现出真正的生命力...今天讲 IoT，不再是互联网，而是智能化，在这里面怎么样通过技术的形态或者服务的方式，使得我们的设备具备这样的感知认知能力显得尤为重要。我们的产品形态，为什么要用硬件？...今天既需要像云知声这样的技术厂商也需要海尔这样的设备厂商，需要外界包括资本市场对未来的探讨和信心。 ?

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在 mono 下使用微软的 OWIN 认证中间件

在 mono 下使用微软的 OWIN 认证中间件使用 Microsoft.Owin.Security 中间件作为 OWIN 应用的标准验证在 IIS 下面工作良好，不过最近在将 WebAPI 应用迁移到...Linux + Mono 的环境时，发现这个中间件不能运行，在启动时会抛出下面的异常： ?...类，可以用来实现自定义的 IDataProtector ，示例代码如下： public class AesDataProtector : IDataProtector { private...{ return new AesDataProtector(appName + ":" + string.Join(",", purposes)); } } 为了方便使用，对...AesDataProtectionProvider 就非常简单了，只要在 UseCookieAuthentication 之前加上一句 UseAesDataProtectionProvider 即可，下面是示例代码

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十分钟教你理解TypeScript中的泛型

其中一个原因，就是调试时缺乏完整的信息。而选择VS Code作为开发工具的一个很好的理由，就是它带来的基于这些信息的智能感知。如果你有一个类，存储着一个集合。...另一个选择，是使用any类型代替string类型定义刚才的类，像下面这样： class Collection { private _things: any[]; constructor() {...当你像下面这样，把其中一个添加的元素修改为其他类型时，比如number，这种不能被智能感知到的情况会体现得更加明显： let Strings = new Collection(); Strings.add...泛型约束现在，你已经对泛型有比较好的认识，是时候提到泛型的核心缺点及其实用的解决方案了。...为什么是泛型一个活跃于Stack Overflow社区的成员，Behrooz，在后续内容中很好的回答了这个问题。在TypeScript中使用泛型的主要原因是使类型，类或接口充当参数。

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中国工程院院士李德毅：新一代人工智能如何从传统人工智能中脱颖而出

类脑，类人之路还很长，我们不能太急躁，不能太浮躁。到底启发了我们什么呢？为什么我们可以做这些事情呢？我列出五条启发点，每一个都很重要，围绕这五条孵化了才可以。...回顾人工智能70多年发展，我们有三条主线，一个行为主义机器人学派，他们提出机器如何像人一样行为。一个是符号主义，这是人工智能的主流学派，我原来在英国读博士的时候，我做的是位次演算，位次逻辑。...为什么要剥离意识呢？因为上海这个地区对伦理很重要，我多谈一点为什么现在当前不急于做人工生命的原因。意识这个问题，所有哲学家都感兴趣。...自觉意识需要当前人工智能学界做出一个人造的皮肤，把机器人包裹起来，让它能够感知到自我，皮肤功能很强大。到哪里找到这样皮肤呢？...机器在客观空间里要有位置感知能力，形成位置空间感，为什么不讲多模态呢？

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