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开源隐私计算SecretFlow|基于同态的隐私信息检索协议-SealPIR介绍

打开链接点亮社区Star,照亮技术的前进之路。 每一个点赞,都是社区技术大佬前进的动力 Github 地址: https://github.com/secretflow/secretflow 隐私信息检索(Private information retrieval PIR)也称为隐匿查询或匿踪查询,在医疗、股票、金融、社交等领域中都有大量应用场景。 近年来PIR技术研究逐渐丰富,行业对应用PIR实现隐私保护的呼声也随之高涨。 引言 [SealPIR][1]是微软开源的PIR实现,实现了2018年发表在IEEE S&P的论文[ACLS18][2]中的PIR方案。论文题目《PIR with Compressed Queries and Amortized Query Processing》已经包含了两个主要的贡献点: 对查询进行了压缩,通信量降低了274倍; 通过概率批量编码(probabilistic batch codes PBCs)可以同时执行多个查询,分摊查询处理的开销。 在近年的PIR协议研究中,特别是基于HE的PIR协议有很多进展,且大多数都是和SealPIR进行对比,...

造工具的 vs 用工具的,聊聊 AI Coding 真实体验

AI 写代码越来越火,你用它了吗? 不知道你是不是也跟我一样,生成代码的时候,简直爽到飞起,调试的时候又很崩溃,甚至想砸键盘。 还有一个念头时不时在脑子里打转:再这样下去,我是不是要被 AI 替代了? 我们不得不承认,AI Coding 已经真真切切地走进我们的日常。无论是代码补全、整段生成,还是调试纠错、重构优化,AI 都在重新定义我们怎么写代码、怎么理解代码。 但工具越强大,就越要冷静想想: AI 写出来的代码到底靠不靠谱?它的天花板在哪儿? 它是在帮我们变得更强大,还是让我们的编程能力退化? 当前 AI Coding 产品形态有哪些?哪一种会最终胜出? 作为开发者,要怎么跟 AI 配合,而不是某天被它取代? 以后的编程,会变成什么样? 在这场 AI 编程的浪潮中,有两种声音,或许你也想听一听:一种是造工具的人,他们决定 AI 怎么工作;另一种是天天用工具的人,他们在真实项目中摸爬滚打、反馈体验。 9 月 23 日晚,开源中国 OSCHINA 《数智漫谈》直播栏目特意请来了不同立场的专家:一边是 AI Coding 工具的创造者,另一边是深度实战用户,让他们坐下来,来一场关于未来A...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。