我有一个程序附带了一个我不希望最终用户直接读取的数据文件。当它在用户的硬盘上时，它始终是加密的(即使我的程序正在使用它)。但是，我无法将数据文件包含在安装程序中，因为它们很容易提取。我已经尝试过加密功能，但它们似乎无法正常工作。所以我试图找到一种分发文件的方法，以便用户在分发文件时无法阅读它。我想到了各种方法来通过HTTP以加密形式通过PHP下载文件，但是如果不发送加密key就很难做到这一点。更不用说，我在HTTP问题上不是很有经验。我想出了一些解决这个问题的想法，但要么它们不起作用，要么它们非常复杂。我宁愿想出一个不太复杂的解决方案。这不必太安全，但它应该经得起HTTP嗅探器的攻击。
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。TAG的核心思想是在提及之间构建一个潜在的图，其中不同类型的边反映了不同的任务信息，然后利用关系图卷积网络（RGCN）对图进行信息传播。此外，为了减少错误传播的影响，本文在解码阶段采用了层次聚类算法，将任务信息从提及层反向传递到实体层。在DocRED数据集上的实验结果表明，TAG显著优于以前的方法，达
DingY,YuX,YangY.RFNet:Region-awarefusionnetworkforincompletemulti-modalbraintumorsegmentation[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFinternationalconferenceoncomputervision.2021:3975-3984.【开放源码】论文概述本文的核心思想是提出了一个名为RFNet（Region-awareFusionNetwork）的新型网络架构，用于处理不完整的多模态脑肿瘤分割问题。RFNet的关键创新点包括：区域感知融合模块（RFM）：RFNet通过RFM来
Cross-ModalImplicitRelationReasoningandAligningforText-to-ImagePersonRetrieval跨模态隐式关系推理与文本对图像人物检索的比对我们提出了IRRA：一种跨模态隐式关系推理和配准框架，它可以学习局部视觉-文本标记之间的关系，并增强全局图像-文本匹配，而无需额外的先验监督。具体来说，我们首先在掩码语言建模范式中设计了一个隐式关系推理模块。该模块通过跨模态多模态交互编码器将视觉线索整合到文本标记中，从而实现跨模态交互。其次，为了对视觉和文本嵌入进行全局对齐，提出了相似性分布匹配法，以最小化图像-文本相似性分布与归一化标签匹配分布
@article{zhang2020ifcnn,title={IFCNN:Ageneralimagefusionframeworkbasedonconvolutionalneuralnetwork},author={Zhang,YuandLiu,YuandSun,PengandYan,HanandZhao,XiaolinandZhang,Li},journal={InformationFusion},volume={54},pages={99–118},year={2020},publisher={Elsevier}}论文级别：SCIA1影响因子：18.6📖文章目录📖论文解读🔑关键词💭核心思想
前言最近读了NeuralMessagePassingforQuantumChemistry（MPNNarxiv），我导和我一致认为这篇论文有点拉跨，但毕竟是MessagePassingNeuralNetworks的首次提出，所以还是讲一下。本文旨在提供一个highlevel的idea，并不讨论细节。任务给定化学分子，对它的量子化学性质进行预测，DFT方法计算昂贵，本文提出了MPNN方法，速度很快，且误差也很小。方法1.框架作者从六大类图神经网络中抽象出了一个框架：MPNN，并且以GG-NN作为baseline（原文：WebeganourexplorationofMPNNsaroundtheGG
文章目录文件夹文献总览图像生成技术视频生成技术VideoGenerationwithTextConditionVideoGenerationwithotherConditionsVideoEditing生成模型在其他任务上的应用扩散模型在数据标记上的应用可控的图像生成技术文件夹文献总览AIGC视觉生成文献整理├──图像生成技术│├──AutoStoryGeneratingDiverseStorytellingImageswithMinimalHumanEffort.pdf│├──Classifier-FreeDiffusionGuidance.pdf│├──DenoisingDiffusion
论文链接：https://arxiv.org/abs/2302.09419该综述系统性的回顾了预训练基础模型（PFMs）在文本、图像、图和其他数据模态领域的近期前沿研究，以及当前、未来所面临的挑战与机遇。具体来说，作者首先回顾了自然语言处理、计算机视觉和图学习的基本组成部分和现有的预训练方案。然后，讨论了为其他数据模态设计的先进PFMs，并介绍了考虑数据质量和数量的统一PFMs。此外，作者还讨论了PFM基本原理的相关研究，包括模型的效率和压缩、安全性和隐私性。最后，列出了关键结论，未来的研究方向，挑战和开放的问题。写在前面的话笔者主要从事NLP相关方向，因此在阅读该综述时，重点归纳整理了NLP
文章目录简介创新点神经辐射场场景表示（NeuralRadianceFieldSceneRepresentation）带有辐射场的体渲染（VolumeRenderingwithRadianceFields）优化神经辐射场（OptimizingaNeuralRadianceField）位置编码（Positionalencoding）分层体积采样（Hierarchicalvolumesampling）参考关于NeRF的相关介绍很多，可见其火爆程度。论文地址项目主页简介它要处理的任务是新视角合成。会围绕物体采集不同角度的图像，之后计算每个采集角度的相机位姿，将采集的图像序列以及它们对应的位姿送入到Ne
来自Wikipedia关于相同的起源政策https://en.wikipedia.org/wiki/same-origin_policy相同的原始政策有助于保护使用经过身份验证的会话的网站。以下示例说明了如果没有相同的原始政策，可能会出现的潜在安全风险。假设用户正在访问银行网站，但不会注销。然后，用户转到另一个网站，该站点在背景中运行了一些恶意的JavaScript代码，这些代码从银行网站请求数据。由于用户仍在银行网站上登录，因此恶意代码可以执行用户在银行网站上可以做的任何事情。例如，它可以获取用户最后一次交易的列表，创建新的交易等。这是因为浏览器可以根据银行网站的域发送并接收会话cookie
