강의 6644
코스소개:오늘날의 인터넷 시대에 많은 사람들이 IT 산업에 진출하고 싶어하며 C/C++, Python, Java 및 기타 언어를 미친 듯이 배우기 시작합니다. 그들은 많은 언어를 배웠지만 실제 프로젝트에 관해서는 여전히 그렇습니다. 아무것도 모른다. 많은 초보자들이 언어를 많이 배울수록 좋다고 생각하는 것 같은데 꼭 그렇지는 않습니다. 나중에까지는 몇몇 큰 사람들에게서 영감을 얻었습니다. 초보자에게는 컴퓨터 네트워크 지식이 언어 자체보다 가장 중요합니다.
강의 5951
코스소개:"JavaScript로 재생: 오디오 계산기 예제"에서는 JavaScript를 사용하여 간단한 계산기 기능을 만드는 방법을 소개합니다.
강의 2897
코스소개:질문이 있는 경우 WeChat을 추가하세요. Le-studyg. 이 과정은 컴퓨터 시스템의 내부 작동 원리에 대한 심층 탐구입니다. 매크로 응용 프로그램 수준에서 시작하여 점차 하드웨어 하단으로 내려가 컴퓨터 시스템의 모든 수준이 어떻게 함께 작동하는지 보여줍니다. 이 과정을 공부함으로써 학생들은 응용 소프트웨어부터 하드웨어 구현까지 전체 프로세스를 마스터하고 미래 기술 연구 개발과 혁신을 위한 탄탄한 기반을 마련하게 됩니다.
강의 2283
코스소개:궁금한 점이 있으면 WeChat을 추가하세요. Le-studyg. 이 과정은 컴퓨터 프로그래밍 언어의 핵심 개념, 원리 및 아이디어에 대한 심층 분석입니다. 이 과정을 공부함으로써 학생들은 프로그래밍 언어의 기본 요소를 익히고, 다양한 프로그래밍 패러다임의 장단점을 이해하며, 프로그래밍 언어의 철학적 아이디어를 이해하게 됩니다. 이 과정은 이론과 실습을 결합하여 학생들의 프로그래밍 사고와 실무 능력을 배양하고 향후 학습 및 직업을 위한 탄탄한 기반을 마련하는 데 중점을 둡니다.
<?php //给定一个年月日,输出该日期是当年的第几天(注意闰年4 100 400)
2023-11-14 23:55:21 0 1 79
2023-11-09 14:46:48 0 1 305
Visual Studio Code Intellisense 和自动完成 - Vite、JSconfig 和别名 - 无法找出正确的组合
2023-11-04 16:37:58 0 1 250
2023-11-04 15:54:09 0 1 254
코스소개:随着互联网的普及和数字化生活的加速,个人隐私已经成为社会关注的焦点。无论是在日常生活中还是在数字世界中,我们的个人隐私都面临着不同的安全隐患。为了保护个人隐私,可信计算技术已经被广泛应用于云计算、物联网、大数据分析等领域。本文将探讨可信计算技术对个人隐私的影响。一、可信计算技术的定义和原理可信计算技术是指在计算机系统中保障计算过程和计算结果的可信性、完整性和
2023-06-11 논평 0 582
코스소개:01隐私计算的背景和现状1.隐私计算的背景隐私计算目前已经成为刚需。一方面,个人用户对个人隐私和信息安全的需求变强了。另一方面,有大量隐私安全相关的法律法规发布,例如欧盟的GDPR,美国的CCPA和国内的个人信息保护法等,法规政策也逐渐从宽松走向严格,主要体现在权力权益、执行范围和执行力度等方面。以GDPR为例,自2018年生效后,已出现了1000多个判例,罚款总额超过110亿,单笔最高罚款超过50亿(Amazon)。2.隐私计算的现状在这样的大背景下,数据安全从可选项变成了必选项。这导致大量
2023-04-28 논평 0 1104
코스소개:随着数码化和网络化的快速发展,大数据成为了当今互联网时代不可或缺的资源。但与此同时,个人隐私泄露风险也随之增加。为了保护数据安全和隐私,可信计算技术应运而生。本文将探讨可信计算技术在数据隐私保护领域的应用。首先,我们需要了解可信计算技术的概念。可信计算技术是指在不可信的环境中进行计算任务时,通过硬件、软件和协议等多种手段,建立起对计算任务和计算结果的保护机制
2023-06-11 논평 0 883
코스소개:随着互联网的快速发展和普及,人们越来越依赖于网络传输、存储和处理数据。随之而来的问题就是数据安全和隐私保护的问题。可信计算技术就应运而生,这项技术得到了广泛的应用和推广。那么可信计算技术与隐私保护之间有哪些关系呢?让我们一起来探讨一下。可信计算技术的基本概念是指在计算过程中保证计算结果的完整性和可信性。简单来说,就是确保作为输入和输出的数据和程序不被篡改和窃
2023-06-11 논평 0 858
코스소개:数据资产已经成为产品和服务设计的关键工具,但是集中采集用户数据会使个人隐私面临风险,进而使组织面临法律风险。从2016年开始,人们开始探索如何在用户隐私保护下使用数据的所有权和来源,这使得联邦学习和联邦分析成为关注的热点。随着研究范围的不断扩大,联邦学习已经开始应用到物联网等更广泛的领域。那么,什么是联邦学习呢?联邦学习是在中心服务器或服务提供商的协调下,多个实体协作解决机器学习问题的一种机器学习设置。每个客户端的原始数据存储在本地,不进行交换或者传输;相反,使用用于即时聚合的重点数据更新来实现
2023-04-29 논평 0 1204