首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    简述SSL加密过程

    SSL 的英文全称是 “Secure Sockets Layer” ,中文名为 “ 安全套接层协议层 ” ,它是网景( Netscape )公司提出的基于 WEB 应用的安全协议。 SSL 协议指定了一种在应用程序协议(如 HTTP 、 Telenet 、 NMTP 和 FTP 等)和 TCP/IP 协议之间提供数据安全性分层的机制,它为 TCP/IP 连接提供数据加密、服务器认证、消息完整性以及可选的客户机认证。 VPN SSL 200 设备网关适合应用于中小企业规模,满足其企业移动用户、分支机构、供应商、合作伙伴等企业资源(如基于 Web 的应用、企业邮件系统、文件服务器、 C/S 应用系统等)安全接入服务。企业利用自身的网络平台,创建一个增强安全性的企业私有网络。 SSL VPN 客户端的应用是基于标准 Web 浏览器内置的加密套件与服务器协议出相应的加密方法,即经过授权用户只要能上网就能够通过浏览器接入服务器建立 SSL 安全隧道。

    03

    Pixer v6.5.0 – React Laravel 电子商务多供应商数字市场

    Pixer – React Laravel Multivendor 是一个基于 Laravel、React、Next JS 和 Tailwind CSS 实现的数字电子商务市场脚本。它是最快、最安全的数字资产销售电子商务应用程序之一。它非常容易使用,我们使用了axios和react-query来获取数据。您可以非常轻松地设置 API 端点,并且您的前端团队会喜欢使用它。它具有 REST API 支持。在前端,我们使用了 React、NextJS [TypeScript] 和 Tailwind,以及后端的 Laravel。完整的源代码可用。它非常容易安装和部署。它将帮助您快速发展业务,因为它是一个非常简单的数字电子商务解决方案。我们添加了良好的文档、教程,并尝试使所有内容都可扩展和可重用,以便您可以根据自己的需要进行编辑。它也有完整的管理支持来维护和管理您的订单。您将获得完整的源代码、前端和后端。它具有多供应商支持。该脚本具有商店版本的深色模式和浅色模式,这将震撼您的用户体验。

    01

    受黑客攻击影响 美国国务院已关闭其电子邮件系统

    据美联社报道,处于安全方面的考虑,在发生黑客攻击事件之后,美国国务院已经关闭了其电子邮件系统。本次事件发生在今年10月份,但是直到现在才被公开。似乎该机构的非机密电子邮件系统也在同一时间遭到了攻击,随后技术人员一直在努力修复其所造成的损害。有人认为上月的黑客攻击与俄罗斯有关,但目前尚不知针对该邮件系统的攻击是否是通过相同的安全漏洞得逞的。 尽管本次黑客攻击发生于10月份,但该机构却是在周五才采取的这一“史无前例”的措施(关闭电子邮件系统)。不过官员们坚称,机密数据系统并未受到影响。 除了白宫,美国邮政(

    010

    云计算平台开启餐饮智能化营销模式

    随着人们生活水平和消费习惯的改变,餐饮行业迅速发展,行业竞争愈演愈烈。运营成本上升,经营管理滞后,服务质量参差不齐等问题日益突出。互联网技术与云计算时代的到来或能解决这一行业尴尬。利用云计算平台进行整合管理可实现信息资源的聚合与分享,提高信息资源利用与管理效率。未来,电子商务智能化营销云平台替代人工进行管理、营销和服务的信息化智能管理将成为餐饮业发展的重要方向。在第四届中国云计算大会上,全国人大常委会副委员长严隽琪提出,云计算的到来,海量数据加上信息智能化应用将创造出无限商机。 智能让美食尽在掌控 餐厅规模

    06

    基于SpringBoot的协同过滤商品推荐商城系统

    随着网络的普及,网络资源不断丰富,网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针,出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围,并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题,帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品,为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐,也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段,能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品,并推荐给用户。对于用户而言,如果打开网站的链接并登陆,就能找到自己喜欢的商品,会省下很多翻看网页的时间和精力,而这样的网站,一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利,继而,使用户与网站之间有更好的粘合度,提高电子商务网站的市场竞争能力。 在众多的个性化推荐算法中,协同过滤被广泛应用,也是最成功的推荐算法。本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心,它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型,满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求,产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 个性化的服务在商家与顾客之间建立起了一条牢固的纽带。顾客越多地使用推荐系统。推荐系统可以更适合顾客的需要,将顾客更多地吸引到自己的网站,与顾客建立长期稳定的关系。从而能有效保留用户,防止用户流失。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术,很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣

    01
    领券