解放Python的 表达力，性能和安全性 Thautwarm 目录 CONTENTS 语法和语义扩展 JIT 静态类型 语法和语义扩展 表达力的扩展， 可用性的保留，白来的午餐？ 演示一小部分: 模式匹配, Quick Lambda, Pipe运算 语言决定思维模型 GNU-APL C++ Haskell 说 到 质 数 � 人 们 想 到 什 么 � 语言决定思维模型

50%，极 大地提升了模型的训练效率。 3. 引入自蒸馏思想并设计了新的学习策略，大幅提升了 YOLOv6-M/L 的模型 精度。 算法 < 15 4. 通过训练时 Early Stop 强数据增强及推理时图像 Resize 优化策略，修复了 前期版本中输入尺寸对齐到 640x640 后精度损失的问题，提升了现有模型的 实际部署精度。 表 1 展示了 YOLOv6 与当前主流的其他 YOLO 户、团单、泛商品等）。异构图包 含用户（User）和商品（Item）两种类型节点，并通过三种类型的边进行连接：User 点击 Item 边、Item 共同点击边以及 Item 同店铺边。 为了增强全场景数据蕴含的丰富信息在各个场景间有效传递，同时区分出用户在广告 场景独有的兴趣特点。我们在图构建过程中将广告场景和非广告场景的同个 Item 建 模为不同节点，共享相同的非广告特征，但带有广告标识的节点会额外增加广告专属 Query 与 POI 的交互。 3. 点评搜索相关性计算 基于表示的模型重在表示 POI 的全局特征，缺乏线上 Query 与 POI 的匹配信息，基 于交互的方法可以弥补基于表示方法的不足，增强 Query 和 POI 的交互，提升模型 表达能力，同时，鉴于预训练模型在文本语义匹配任务上的强劲表现，点评搜索相关 性计算确定了基于美团预训练模型 MT-BERT[11] 的交互式方案。将基于预训练模型

把编译时约束转移到运⾏时（例 如Mutex，RefCell），也允许程序 员显式地指出不安全（unsafe块）， 并使⽤安全封装和管理不安全 • unsafe块是一个精妙的设计，在你 想偷懒破坏安全性时给你带来⼩ 小的骚扰 13 Rust的安全特征 • 类型安全: 远离void* 保安全. 远离隐式cast • 内存安全: 编译器自动推断变量的生命周期, 自动插 入free,防止程序员忘记写free Rc – clone() – drop() 15 PageTable in Rust vs C 16 17 RUST对Linux安全漏洞的安全性增强(1) 18 RUST对Linux安全漏洞的安全性增强(2) 19 正在进行的工作 • 形成一组基于RustOS的操作系统课实验 https://rucore.gitbook.io/rust-os-docs/bootloader

保证数据机密性、真实性和完整性。 • SM2 算法和 RSA 算法都是公钥加密算法，SM2 算法是一 种更先进安全的算法，其性能与安全性优于RSA，在我们国 家商用密码体系中被用来替换 RSA 算法。 • 椭圆曲线可使用更少的运算位数来达成与RSA相等的 安全性 • 椭圆曲线与RSA的安全性都依赖于离散对数问题的复 杂程度 • 离散对数问题：已知数A，B，且A = B^n，求数 n SM2 加解密算法：流程图 、迭代过程、消息扩展和压缩 函数所构成。 • 保证信息的完整性。 • 在商用密码体系中，SM3 主要用于数字签名及验证、消息认证码生成及验证、随机数生成、密钥 扩充等。据国家密码管理局表示，其安全性及效率要高于 MD5 算法和 SHA-1 算法，与 SHA- 256 相当。 • SM3 将对长度为l(l < 2^64) 比特的消息 m，经过填充和迭代压缩，生成杂凑值，杂凑值长度为 256比特。 38636-2020 TLCP RFC 8998 协议 基于协议 TLS 1.1，但是版本号为 0x0101 基于协议 TLS 1.2，但是版本号为 0x0101 TLS 1.3 国密增强 对称加密 算法 SM1_CBC，SM4_CBC SM4_CBC，SM4_GCM SM4_GCM， SM4_CCM 签名算法 RSA_SHA1，RSA_SM3， ECC_SM3，IBS_SM3

HashtableGenericsSample.java 泛型的向后兼容性 • Java 语言中的泛型是维护向后兼容的，完全可以不采用泛型、而继续沿用过去的 做法。 • 这些未加改造的旧式代码将无法使用泛型带来的便利和安全性。 未启用泛型机制的代码在高版本编译器中会输出如下形式的编译提示信息： output 注: VectorGenericsSample.java 使用了未经检查或不安全的操作。 注: 有关详细信息 繁琐，引用泛型机制后代码的通用性似乎不如从前？ 8.3.2 泛型类型的处理方法 可能的处理方法（不要使用） 将遍历方法的形参定义为不带任何类型参数的原型类型 Vector，但这样会破坏已 有的类型安全性。 1 public void overview(Vector v) { 2 for(Object o: v) { 3 String.out.println(o); 4 } . . . . rotate(List list, int distance) 10.7.3 Arrays 类 java.util.Arrays 类定义了多种数组操作方法，实现了对数组元素的排序、填充、转 换为列表或字符串形式、增强的检索和深度比较等功能。Arrays 类的主要方法包括： • public static List asList(Object... a) • public static void sort(<

动区块链技术继续前行的重任。2018年，业界更是提出“公众联盟链”的发展路线，呼吁联盟链应该积极 开放开源，从较为封闭的联盟内或公司内走向大众，让普罗大众真正感受到区块链带来的体验提升、效 率提升、成本下降、信任增强、数据互换、责任追溯等好处，实现分布式商业的愿景。 3 FISCO BCOS Documentation, 发 发 发布 布 布 v2.3.0 新一代的公众联盟链，对区块链底层技术提出了新的要 群 群组 组 组架 架 架构 构 构，在多个节点组成的一个全局网络中，可以存在多个节点子集组成的子网络，这些 子网络维护一个独立的账本。这些账本之间的共识、存储都是相互独立的，具备良好的扩展性和 安全性。在群组架构中，可以更好地实现平行扩展，满足金融级高频交易场景的需求。同时，群 组架构可以快速支持组链需求，极大降低运维难度，真正能够实现企业间建链就像建“聊天群”一 样简便。 • 支持分 分 分布 实际需要，通过简单增加机器，达到自己需要的性能。总体上，FISCO BCOS平台优化了网络通信 模型，采用拜占庭容错共识机制，结合多链架构和跨链交互方案，可解决并发访问和热点账户的 性能痛点，从而满足金融级高频交易场景需求。 • 在安全性方面，FISCO BCOS 平台通过节点准入控制、可靠的密钥管理、灵活的权限控制，在应 用、存储、网络、主机层实现全面的安全保障。在隐私保护的设计上，支持权限管理、物理隔 离，支持国密算法（国家密码

BFE的实现机制 03 为什么需要BFE？ • 没有统一七层接入的问题 • 功能重复开发 • 运维成本高 • 流量统一控制能力低 • 引入BFE后 • 功能统一开发 • 运维统一管理 • 流量控制能力增强 • BFE平台的主要功能 • 接入和转发，流量调度，安全防攻击，数据分析 BFE部署前 BFE部署后 L4LB 业务A 集群 业务B 集群 业务C 集群 BFE 业务A 集群 HAProxy，Nginx，Envoy，Traefik， BFE，… BFE为什么基于Go语言 • 研发效率 • 远高于C语言 • 稳定性 • 内存方面错误降低 • 可以捕捉异常 • 安全性 • 缓存区溢出风险降低 • 代码可维护性 • 可读性好 • 易于编写高并发逻辑 • 网络协议栈支持 BFE的短板 • 没有在内存拷贝上做极致优化 • 使用Go系统协议栈 • 无法利用CPU亲和性（CPU API网关 七层负载均衡 BFE主要设计思想 • 转发模型优化 • 支持多租户 • 引入条件表达式，减少正则表达式使用 • 降低动态配置加载的难度 • 区分“常规配置”和“动态配置” • 增强服务状态监控能力 • 向外展现大量内部的执行状态 • 将大存储功能转移到外部 • 加快启动速度 正则表达式 方案的问题 • 配置难以维护：正则表达式存在严重的可读 性问题 • 性能存在隐患：有可能因编写不当引起严重

类：请参阅该类的文档了解详情。 random 模块还提供SystemRandom 类，它使用系统函数os.urandom() 从操作系统提供的源生成随机数。 � 警告 不应将此模块的伪随机生成器用于安全目的。有关安全性或加密用途，请参阅secrets 模块。 9.6. random --- 生成伪随机数 353 The Python Library Reference, 发行版本 3.13.0 � 参见 M 的路径规范化比os.path 更有主见也更一致。例如，os.path.abspath() 会删除路径中的”..” 段，因为当涉及符号链接时这可能会改变其含义；而Path.absolute() 则会保留这些段以提高安全性。 pathlib 的路径规范化可能使其不适合某些应用程序： 1. pathlib 会将 Path("my_folder/") 规范化为 Path("my_folder")，这改变了路径在提供给各种操 写 序 列 化 的 数 据。 也 可 使 用DictReader 类 和DictWriter 类以字典的形式读写数据。 � 参见 该实现在“Python 增强提议”- PEP 305 (CSV 文件 API) 中被提出 《Python 增强提议》提出了对 Python 的这一补充。 14.1.1 模块内容 csv 模块定义了以下函数： csv.reader(csvfile, dialect=’excel’

类：请参阅该类的文档了解详情。 random 模块还提供SystemRandom 类，它使用系统函数os.urandom() 从操作系统提供的源生成随机数。 � 警告 不应将此模块的伪随机生成器用于安全目的。有关安全性或加密用途，请参阅secrets 模块。 � 参见 M. Matsumoto and T. Nishimura, ”Mersenne Twister: A 623-dimensionally equidistributed 的路径规范化比os.path 更有主见也更一致。例如，os.path.abspath() 会删除路径中的”..” 段，因为当涉及符号链接时这可能会改变其含义；而Path.absolute() 则会保留这些段以提高安全性。 pathlib 的路径规范化可能使其不适合某些应用程序： 1. pathlib 会将 Path("my_folder/") 规范化为 Path("my_folder")，这改变了路径在提供给各种操 写 序 列 化 的 数 据。 也 可 使 用DictReader 类 和DictWriter 类以字典的形式读写数据。 � 参见 该实现在“Python 增强提议”- PEP 305 (CSV 文件 API) 中被提出 《Python 增强提议》提出了对 Python 的这一补充。 14.1.1 模块内容 csv 模块定义了以下函数： csv.reader(csvfile, dialect=’excel’

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1989 36.3.5 对于安全性的关注 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1990 36.3.6 在 Unix 系统上安装你的 9.6. random --- 生成伪随机数 343 The Python Library Reference, 发行版本 3.12.7 � 警告 不应将此模块的伪随机生成器用于安全目的。有关安全性或加密用途，请参阅secrets 模块。 � 参见 M. Matsumoto and T. Nishimura, ”Mersenne Twister: A 623-dimensionally equidistributed 写 序 列 化 的 数 据。 也 可 使 用DictReader 类 和DictWriter 类以字典的形式读写数据。 � 参见 该实现在“Python 增强提议”- PEP 305 (CSV 文件 API) 中被提出 《Python 增强提议》提出了对 Python 的这一补充。 14.1.1 模块内容 csv 模块定义了以下函数： csv.reader(csvfile, dialect=’excel’