Cryptomator —— 云同步网盘加密工具
Cryptomator 为你在云中的文件提供多平台的透明客户端加密。
特性:
- 适用于 Dropbox、Google Drive、OneDrive、MEGA、pCloud、ownCloud、Nextcloud 和任何其他与本地目录同步的云存储服务
- 开源意味着:没有后门,控制胜于信任
- 客户端:没有帐户,没有与任何在线服务共享的数据
- 完全透明:只需在虚拟驱动器上工作,就好像它是 USB 闪存驱动器一样
- 具有 256 位密钥长度的 AES 加密
- 文件名被加密
- 文件夹结构被混淆
- 在 Dropbox 中使用任意数量的保管库,每个保管库都有单独的密码
- 三千次 commit 以确保你的数据安全
Privacy
- 256 位密钥(与本机二进制文件捆绑的无限强度策略)
- Scrypt key derivation
- 加密安全的随机数用于 salts、IVs 和主密钥
- 敏感数据会立即从堆中抹去
- 轻量级:复杂性扼杀安全性
Consistency
- 对文件内容进行 HMAC 以在解密前识别更改的密文
- 如果文件系统支持,I/O 操作是事务性和原子性的
- 每个文件都包含解密所需的所有信息(当然除了密钥),没有通用元数据意味着没有 SPOF

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每日一博 | 地址标准化服务 AI 深度学习模型推理优化实践
导读 深度学习已在面向自然语言处理等领域的实际业务场景中广泛落地,对它的推理性能优化成为了部署环节中重要的一环。推理性能的提升:一方面,可以充分发挥部署硬件的能力,降低用户响应时间,同时节省成本;另一方面,可以在保持响应时间不变的前提下,使用结构更为复杂的深度学习模型,进而提升业务精度指标。 本文针对地址标准化服务中的深度学习模型开展了推理性能优化工作。通过高性能算子、量化、编译优化等优化手段,在精度指标不降低的前提下,AI模型的模型端到端推理速度最高可获得了4.11倍的提升。 1. 模型推理性能优化方法论 模型推理性能优化是AI服务部署时的重要环节之一。一方面,它可以提升模型推理的效率,充分释放硬件的性能。另一方面,它可以在保持推理延迟不变的前提下,使得业务采用复杂度更高的模型,进而提升精度指标。然而,在实际场景中推理性能优化会遇到一些困难。 1.1 自然语言处理场景优化难点 典型的自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)任务中,循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)以及BERT[7](Bidirection...
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开源 NVIDIA Vulkan 驱动程序“NVK”活跃度上升
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