在现代互联网时代，安全性已经成为一个非常重要的问题。在我们的日常生活中，我们会使用许多网站和应用程序，而这些网站和应用程序通常要求我们提供密码来保护我们的个人信息。然而，密码泄露事件时有发生，我们经常听到关于黑客攻击和数据泄露的新闻。那么，如何在Python中实现安全的密码存储与验证呢？本文将向你介绍一些实际的操作和技术。
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作为一名程序员，您每天都会使用哈希函数。它们在数据库中用于优化查询，在数据结构中用于使速度更快，在安全性中用于保证数据安全。几乎每次与技术的交互都会以某种方式涉及哈希函数。
当然这两个问题也有一些重叠的地方，一些用于第一个问题的方法也可能用于第二个问题，反之亦然。但我可以告诉你，这两个问题的最佳解决方案很可能还没有找到。事实上，这些问题真的很重要，用著名的唐纳德的话说就是：”随机数不应该用随机选择的方法生成“。
引言 Python 3 的标准库中没多少用来解决加密的，不过却有用于处理哈希的库。 在这里我们会对其进行一个简单的介绍，但重点会放在两个第三方的软件包：PyCrypto 和 cryptography 上。 我们将学习如何使用这两个库，来加密和解密字符串 哈希 1.哈希简介 使用标准库中的 hashlib 模块可以用来处理安全哈希算法或者消息摘要算法。 这个模块包含了符合 FIPS（美国联邦信息处理标准）的安全哈希算法，例如 SHA1，SHA224，SHA256，SHA384，SHA512 以及 RSA 的
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
Base64是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。由于$log _{2}64=6$，所以Base64以6个比特（二进制位，可以表示0或1）为一个单元，每个单元对应一个可打印字符。对于3字节（24比特）的二进制数据，我们可以将其处理成对应于4个Base64单元，即3个字节可由4个可打印字符来表示。Base64编码可用来作为电子邮件的传输编码，也可以用于其他需要将二进制数据转成文本字符的场景，这使得在XML、JSON、YAML这些文本数据格式中传输二进制内容成为可能。在Base64中的可打印字符包括A-Z、a-z、0-9，这里一共是62个字符，另外两个可打印符号通常是+和/，=用于在Base64编码最后进行补位。
ps:上面SHA系列算法是根据生成的密文的长度而命名的各种算法名称，如SHA1（160bits）、SHA224、SHA256、SHA384等。我们常听说的MD5算法生成的密文长度为128bits
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
Python是一种简洁、易读性强的动态类型的语言，他的语法特性使得程序员在编写Python代码时更加简洁，易于理解。Python社区拥有大量的第三方库和框架，这使得Python在各个领域都有广泛的应用。例如数据科学、机器学习、Web开发、数学统计、文本检索、数据筛选等。而针对Python面试也会更加注重对这种动态类型语言的理解和运用，以及如何处理解决实际问题。相比之下，其他语言面试可能更加注重语法细节和性能优化等方面。
让我们通过构建一个应用程序来展示区块链是如何工作的。根据维基百科的描述，区块链是：一种分布式数据库，用于维护不断增长的记录列表，称为块。这听起来似乎不错，但它到底是如何工作的？
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的100个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这100道面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的50个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
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原文标题：How to Generate Test Datasets in Python with Scikit-learn 作者：Jason Brownlee 翻译：笪洁琼 校对：顾佳妮 本文教大家在测试数据集中发现问题以及在Python中使用scikit学习的方法。 测试数据集是一个小型的人工数据集，它可以让你测试机器学习算法或其它测试工具。 测试数据集的数据具有定义明确的性质，如线性或非线性，这允许您探索特定的算法行为。 scikit-learn Python库提供了一组函数，用于从结构化的测试问题
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当哈希碰撞成为现实 如果你在过去的十二年里不是生活在原始森林的话，那么你一定知道密码学哈希函数SHA-1是存在问题的，简而言之，SHA-1没有我们想象中的那么安全。SHA-1会生成160位的摘要，这意味着我们需要进行大约2^80次操作才能出现一次哈希碰撞（多亏了Birthday攻击）。但是在2005年密码学专家通过研究发现，发生一次哈希碰撞其实并不需要这么多次的操作，大概只需要2^65次操作就可以实现了。 这就非常糟糕了，如果现实生活中可以实现哈希碰撞的话，那么这就会让很多使用SHA-1的应用程序变得
Python 今年还是很火，不仅是编程语言排行榜前二，更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会，而是触及到你的工作边缘，并没有更多的使用，可是面试却需要了解。
局部敏感哈希（LSH）是一种高效的近似相似性搜索技术，广泛应用于需要处理大规模数据集的场景。在当今数据驱动的世界中，高效的相似性搜索算法对于维持业务运营至关重要，它们是许多顶尖公司技术堆栈的核心。
在计算机科学中，数据结构和算法是构建强大应用的基础。本文将介绍两个非常有用的数据结构：跳跃表和布隆过滤器。这些数据结构可以在各种应用中提供高效的数据存储和检索解决方案。
这两种语言非常流行且功能强大，但是它们之间确实存在关键差异，我们将在这里详细介绍它们
区块链可以说是互联网成立以来最重要和最具颠覆性的技术之一。它是比特币和其他加密货币背后的核心技术，在过去几年引起大家广泛的关注。 区块链的核心是一个分布式数据库，允许双方直接交易，而无需中央机构，也就是通常大家所说的"去中心化"。"去中心化"这个简单而重要的概念对银行、政府和市场等机构具有重大意义，可以说，任何依赖中央数据库作为核心竞争优势的企业或组织都可能受到区块链技术的挑战甚至颠覆。 本文的目标是给你一个区块链技术的实用介绍，而不是炒作比特币和其他加密货币概念。第1节和第2节介绍了区块链一些核心概念
一、简介 Python是一门功能强大的高级脚本语言，它的强大不仅表现在其自身的功能上，而且还表现在其良好的可扩展性上，正因如此，Python已经开始受到越来越多人的青睐，并且被屡屡成功地应用于各类大型软件系统的开发过程中。 与其它普通脚本语言有所不同，Python程序员可以借助Python语言提供的API，使用C或者C++来对Python进行功能性扩展，从而即可以利用Python方便灵活的语法和功能，又可以获得与C或者C++几乎相同的执行性能。执行速度慢是几乎所有脚本语言都具有的共性，也是倍受人们指责的一个
在今天的计算机科学和分布式系统中，哈希算法是一项关键技术，它被广泛用于数据存储和检索。本篇博客将重点介绍布谷鸟哈希算法和分布式哈希表的原理，以及如何在 Python 中实现它们。每一行代码都将有详细的注释，以帮助你理解算法的实现。
在计算机科学的世界里，数据结构扮演着至关重要的角色。数据结构的选择不仅会影响到你的应用程序的性能，还会决定你在处理数据时的便利性。本文将探讨数据结构的基本原理，介绍几种常见的数据结构，以及如何根据你的需求选择适合的数据存储方式。
在一种自顶向下的研究机器学习的方法中，理论应立足于何处？
这节我们学习模块和包，这块呢，我们在实际使用的过程中，首先保证自己会用就可以，其次也可以加深对Python代码的理解。
看到豌豆花下猫在 Python 猫公众号推的这篇文章，虽说是从文档里节选的，但是对深入学习Python很有价值，也推荐给大家。
JavaScript和Python这两种语言非常流行和强大，但它们在部分语法的使用上却有着一些不同，如果你恰好对这些区别对比感兴趣，那么这篇文章中的内容可能会为你提供一些帮助。
最近我们在网站上发表过一篇关于检查密码复杂性/强度和评分的文章。它可以帮助你检查你的密码的强度和评分。
Python基础 到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比。 Python是一种解释型语言。与C语言和Java这种编译型语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。 Python是动态型语言，即在声明变量时，不需要说明变量的类型的。 Python是面向对象的编程语言（OOP），Python中一切皆对象，函数是第一类对象，指的是函数可以被指定给变量，函数既能返回函数类型，也可以接受函数作为输入。 Python简单易学，设计宗旨可以参考Python之禅，让程序员不用处理底层的细节。 Pyt
相关 Jupyter Notebook 地址：https://github.com/huggingface/100-times-faster-nlp
顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即O(log N)，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
一言以蔽之，彩虹表是一种破解用户密码的辅助工具。彩虹表以时空折中理论为基础，但并不是简单地“以空间换时间”，而是一种“双向交易”，在二者之间达到平衡。1980年，公钥密码学的提出者之一Hellman针对DES算法（一种对称加密算法）提出了一种时空折中算法，即彩虹表的前身：预先计算的散列链集。2003年瑞典的Philippe Oechslin在其论文Making a Faster Cryptanalytic Time-Memory Trade-Off（参考博客2）中对Hellman的算法进行了改进，并命名为彩虹表。当时是针对Windows Xp开机认证的LM散列算法。当然，目前除了破解开机密码，彩虹表目前还能用于SHA、MD4、MD5等散列算法的破译，速度快、破解率高，正如Philippe在论文中提到的：“1.4G的彩虹表可以在13.6s内破解99.9%的数字字母混合型的Windows密码“。实际上，Philippe所做的改进本质上是减少了散列链集中可能存在的重复链，从而使空间的有效利用率更高，关于这一点，后面会详述。
书接上回，我们继续来说说python的面试题，我在各个网站搜集了一些，我给予你们一个推荐的答案，你们可以组织成自己的语言来说出来，让我们更好的做到面向工资编程
在去年我们发布了用 Python 实现的基于神经网络的相互引用解析包（Neural coreference resolution package）之后，在社区中获得了惊人数量的反馈，许多人开始将该解析包用到各种各样的应用中，有一些应用场景甚至已经超出了我们原本设计的对话框用例（Dialog use-case）。
密码管理在非必要情况下一般不会重新发明，Django致力于提供一套安全、灵活的工具集来管理用户密码。本文档描述Django存储密码和hash存储方法配置的方式，以及使用hash密码的一些实例。
今天我们一起来研究一些非常有用的第三方模块，可以使得我们的日常编码变得更加简单方便
根据IEEE此前的一项调查，Python已成为最受开发者欢迎的语言之一。由于其对于技术小白天然友好的特性，以及不断更新的新功能。Python越来越受到国内外开发者的喜爱。越来越多被用于独立、大型项目的开发开始使用Python。
作者 Bunmi Akinremi 我清楚地记得两年前参加的一次机器学习黑客马拉松，当时我正处于数据科学职业生涯的初期。这是由尼日利亚数据科学组织的训练营的资格预审黑客马拉松。 该数据集包含有关某些员工的信息。我必须预测员工是否应该升职。在尝试改进和设计功能几天后，该模型的准确率似乎在 80% 左右波动。 我需要做点什么来提高我在排行榜上的分数。我开始手动调整模型——得到了更好的结果。通过更改参数，移动的准确度提高到 82%（这一移动非常重要，任何参加过黑客马拉松的人都会证明这一点！）。很兴奋，我开始调整其
在当今数字化时代，个人隐私和数据安全成为了人们关注的焦点之一。随着网络犯罪的不断增加，用户的密码安全性变得尤为重要。密码加盐作为一种常见的安全措施，被广泛应用于密码存储和认证系统中。本文将深入探讨密码加盐的概念、重要性以及在 Go 语言中的实现方式。
选自Apple 机器之心编译 作者：Differential Privacy Team 参与：李诗萌、Nurhachu Null、刘晓坤 了解人们如何使用他们的设备有助于改善用户体验。但是，访问此类数据（例如用户在键盘上键入过的内容以及访问的网站）可能会损害用户的隐私。苹果开发了一个系统架构，利用客户隐私的本地差异，结合现有的隐私最佳处理做法，实现了规模化学习。 我们设计了高效且可扩展的本地差别隐私算法（local differentially private algorithm），并严格分析了设备效果、用
阿里一面 简单说说在学校做过最有成就感的事情（和技术相关的） 你的项目用到了数据库，谈谈对事务的理解 假设你要做一个银行app，有可能碰到多个人同时向一个账户打钱的情况，有可能碰到什么问题，如何解决（锁） 说说乐观锁和悲观锁 最近在看什么书 Java基础（就问了一句==和equals） 说说现在能写出来哪些排序算法 在学校有没有参加社团之类的 给定一个文件名，如何在d盘找出来这个文件，说说思路。 可以来杭州么（我意向写的北京） 能来实习的时间大概是什么时候 就聊了20分钟，感觉问的都很简单。。 然而11
关于局部敏感哈希算法，之前用R语言实现过，但是由于在R中效能太低，于是放弃用LSH来做相似性检索。学了Python发现很多模块都能实现，而且通过随机投影森林让查询数据更快，觉得可以试试大规模应用在数据
hashlib模块实现了多种安全哈希和信息摘要算法的通用接口，包括FIPS中定义的SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512以及RFC 1321中定义的MD5
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