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Rust China Conf 2021 – 2022, Online, China 姜剑峰 Rust API可靠性分析与验证 Rust China Conf 2021 – 2022, Online, China 主题内容 • Rust第三方库API可靠性现状 • 现用方法的局限性 • 基于程序合成+模糊测试的可靠性分析方法 Rust China Conf 2021 – 2022, Online, China 自我简介 • 本（2019）硕（2022）毕业于复旦大学 • 目前在蚂蚁集团安全计算部门开发应用于机密计算的Rust系统软件 • 研究生期间主要从事Rust测试与验证工具的研究，本人所在的是国内最早 开展Rust程序分析相关研究的实验室（https://artisan-lab.github.io） • 我们关于Rust库模糊测试的论文 RULF: Rust Library libfuzzer)：分支覆盖率；用例程序的构造 符号执行(klee, angr)：路径爆炸；求解困难 静态分析(MirChecker, Rudra, SafeDrop)：分析特定问题；假阳性 形式化验证(RustBelt)：无法方便的验证第三方库 其他工具（Miri等）…..... Rust China Conf 2021 – 2022, Online, China API 测试用例合成 出错的API1 能够执行到出错API的程

1 2022年02月 机器学习-逻辑回归 黄海广 副教授 2 本章目录 01 分类问题 02 Sigmoid函数 03 逻辑回归求解 04 逻辑回归代码实现 3 1.分类问题 01 分类问题 02 Sigmoid函数 03 逻辑回归求解 04 逻辑回归代码实现 4 监督学习的最主要类型 ✓ 分类（Classification） Sigmoid函数 01 分类问题 02 Sigmoid函数 03 逻辑回归求解 04 逻辑回归代码实现 8 ? ? 代表一个常用的逻辑函数（logistic function）为?形函数（Sigmoid function） 则：? ? = ? ? = 1 1+?−? 合起来，我们得到逻辑回归模型的假设函数： 当? ? 大于等于0.5时，预测 y=1 当? ? 小于0 10 2.Sigmoid函数 将?进行逻辑变换：? ? = 1 1+?−? ?′(?) = ( 1 1 + ?−?)′ = ?−? (1 + ?−?)2 = 1 + ?−? − 1 (1 + ?−?)2 = 1 (1 + ?−?) (1 − 1 (1 + ?−?)) = ?(?)(1 − ?(?)) ? ? 11 3.逻辑回归求解 01 分类问题 02 Sigmoid函数

用状态机封装领域逻辑 潘加宇 CONTENTS 01 状态机的作用 02 状态机要点和建模思路 03 状态机的实现 危险！ 小孩耍大枪 危险！ 新瓶装旧酒  Research？Re-Search？  连Re-Search都没有，随意发明新词  Subdomain？主题图。 测试 答对问题有奖金 金额从2.56元到20.48元 请扫我微信以便当场转账 加微信时烦告知尊姓大名 三个不同的图 图形 视角 映射到实现 类图 全局、静态 类的签名 序列图 局部（用例）、动态 类之间的协作 状态机图 类、动态 所有的逻辑 测试 答对问题有奖金 金额从2.56元到20.48元 请扫我微信以便当场转账 加微信时烦告知尊姓大名 作用 逻辑内移 都以为自己在做正常的事情， 系统却出问题了 强制封装保护信息完整性 条件语句？泛化？不重要了 作用 帮助定义恰当的责任 测试 答对问题有奖金 金额从2.56元到20.48元 请扫我微信以便当场转账 加微信时烦告知尊姓大名 状态 入口动作和出口动作 entry：进入时必须执行 exit：离开时必须执行 逻辑进一步内收 迁移 迁移的结构和执行顺序 1. 当前状态是否能接受事件 2. 警戒条件 如果为真 3. Exit：先子后父 4. Action和Message 5. 改变状态

第六部分 实战 TensorFlow 验证码识别 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 • 准备模型开发环境 • 生成验证码数据集 • 输入与输出数据处理 • 模型结构设计 • 模型损失函数设计 • 模型训练过程分析 • 模型部署与效果演示 第六部分 目录 准备模型开发环境 第三方依赖包 数据集生成 • Pillow • captcha 储的数据， 它应该为一般的图像处理工 具提供坚实的基础。 https://github.com/python-pillow/Pillow captcha Catpcha 是一个生成图像和音频验证码的开源工具库。 https://github.com/lepture/captcha from captcha.image import ImageCaptcha from captcha.audio https://github.com/pallets/flask 生成验证码数据集 验证码（CAPTCHA）简介 全自动区分计算机和人类的公开图灵测试（英语：Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，简称CAPTCHA），俗称验证码，是一种区分用户是 计算机或人的公共全自动程序。在CAPT

以下是你可以用 Apache Shiro 所做的事情：  验证用户来核实他们的身份  对用户执行访问控制，如：  判断用户是否被分配了一个确定的安全角色  判断用户是否被允许做某事  在任何环境下使用 Session API，即使没有 Web 或 EJB 容器。  在身份验证，访问控制期间或在会话的生命周期，对事件作出反应。  聚集一个或 是一个拥有许多功能的综合性的程序安全框架。下面的图表展示了 Shiro 的重点，并且这个参考手册也 会与之类似的被组织起来： Shiro 把 Shiro 开发团队称为“应用程序的四大基石”——身份验证，授权，会话管理和加密作为其目标。  Authentication：有时也简称为“登录”，这是一个证明用户是他们所说的他们是谁的行为。  Authorization：访问控制的过程，也就是绝对“谁”去访问“什么”。 INFO Tutorial - My First Apache Shiro Application lhazlewood:~/projects/shiro-tutorial\$ 我们已经验证了该程序运行成功——现在让我们启用 Apache Shiro。当我们继续本教程的时候，你可以在每次我们 添加一些代码后运行 mvn compile exec:java 来观察我们变化后的结果。

甚至让人感到很痛苦，但是 Shiro却不是这样子的。一个好的安全框架应该屏蔽复杂性，向外暴露简单、直观的API，来 简化开发人员实现应用程序安全所花费的时间和精力。 Shiro能做什么呢？ 验证用户身份 用户访问权限控制，比如： 判断用户是否分配了一定的安全角色。 判断用户是否被授予完成某个操作的权限 在非 web 或 EJB 容器的环境下可以任意使用Session API 可以响应认证、访问控制，或者 )执行以下命令提示符中,输入以下: mvn compile exec:java 你就会看到我们的小教程应用程序的运行和退出。 您应当会看到类似于下面的输出（译者 注：红框中的内容） 我们已经验证了应用程序成功运行——现在让我们使 Apache Shiro。当我们继续学习教程,每 次我们添加更多的代码之后,您可以运行 mvn compile exec:java 看到我们的变化的结果。 Enable Realm中获取这些数据来验证用户的身份以确保用户确实是其表述的那个 人。 Authentication Strategy(org.apache.shiro.authc.pam.AuthenticationStrategy) 如果配置了多个 Realm，AuthenticationStrategy 将会协调 Realm 确定在一个身份验证成功 或失败的条件（例如，如果在一个方面验证成功了但其他失败了，这次尝试是成功的吗？是

将创世节点注册入联盟中，参与共识 #bash register_node.sh -d 要注册节点的文件目录 bash register_node.sh -d /mydata/node0/ 验证创世节点启动 验证进程 查看创世节点进程 ps -ef |grep fisco-bcos 若看到创世节点进程，表示创世节点启动成功 app 67232 1 2 14:51 ? 00:00:03 fisco-bcos --genesis /mydata/node0/genesis.json --config /mydata/node0/config.json 验证可共识 查看日志，查看打包信息 tail -f /mydata/node0/log/* |grep +++ 等待一段时间，可看到周期性的出现如下日志，表示节点间在周期性的进行共 识，节点运行正确 将节点注册入联盟中，参与共识 #bash register_node.sh -d 要注册节点的文件目录 bash register_node.sh -d /mydata/node1/ 验证节点启动 验证进程 查看节点进程 ps -ef |grep fisco-bcos 若看到节点进程，表示创世节点启动成功 app 70450 1 0 14:58 ? 00:00:26

剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 com 如何从入门到精通？ 当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？ 推理模型 • 例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用 生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力