近日，网上再次爆出某售票软件泄露数千万条用户信息暗网售价炒到 40 万元，距离上次京东泄漏数千万用户信息事件也才过去一年多一点。 你的信息是否也在其中？ 也许你会说：“我既不买票也不用京东”。那只能说明这次信息泄露不包括你的隐私，但不能证明你的隐私在其他平台没有被泄露。你能看到这篇文章，说明你是一个互联网的用户，使用互联网就有信息泄露的风险。 售票软件和京东只是被爆出来的代表，大企业尚且如此，那么那些千千万万的小企业呢，我能信任你们吗？ 互联网发展到今天，我们已经不能避免的要使用它，我们注册了各种 app，和手机绑定，和身份证绑定，如果你的信息被泄露，你有想过有什么后果吗？ 先解释一下为什么我说： 如果你所有平台的密码都一样，那么你危险了。 举个例子，你就明白了。 假设你在 a 网站注册了个账号，绑定了你的手机号，绑定了身份证。 你又在 b 网站注册了一个账号，绑定了你的手机号。 你在 c，d，e…各种平台注册了账号。 为了省事，你的所有密码都一样。 确实，这样很方便，记住一个密码你不仅可以登录微信，也可以登录淘宝，还可以登录CSDN。 可是有一天某个网站的信息泄露了，那么这就意味着： 你在所有平台的信息都泄露了。 因为你的密码都一样，你的手机号都一样。 事实上，生活中很多人的密码都只有一个，甚至很多张银行卡的密码都一样。 这样很危险！ 也许你会说，现在密码不会明文保存，都是加密的，不可逆的。 但是又怎么解释黑市上出现的账号和密码呢？ 不是所有的企业都有能力和意识去加密你的信息，大企业尚且这样，那成千上万的小企业呢？ 所以，密码一定要有针对性的去设计，而不是千篇一律。 那密码太多记不住该怎么办？ 没关系，我们只用记住一个规则就能让所有平台的密码不一样。 怎么做呢？举个例子。 比如你之前你所有平台的密码都是： 12345 好了，你现在注册了一个CSDN账号： 密码可以加个知乎的后缀，这样就能和其他平台做区分了，于是你的密码变成了： 12345_CSDN 但是傻子都能看出这个规律，那我们再复杂一点，把知乎换成乎知。 于是你的密码变成了： 12345_NDSC 有一点不好识破了，不过还是不够复杂，那么我们再复杂一点，加个大小写。 再复杂一点，你是山东济南人： JnSd_12345_NDSC 现在你的密码已经比较安全了，再加一个你喜欢的特殊符号，这里就加感叹号吧，这让你的密码更安全。 JnSd_12345_NDSC! 如果不了解你的设定规则，其他人是很难猜出你的密码的含义的，而你只需要记住一个规则就可以根据不同平台推断出你的密码。 当然，这个规则你不能告诉任何人。 我这里只是举个例子，这个规则也是我临时想的，你可以想一个只有你自己知道的并且具有创意规则，这样你的密码就是定制化的了。 这样看来，和之前记忆一个密码相比，你现在记忆的是一个规则，记忆量和记住一个密码是一样的。 但是这样你的密码会安全很多。 如果你所有平台的密码都一样，那么请你看完本文之后立马修改。 除了保障自己的密码安全，我们的隐私也不应该被转让和公开披露。 前段时间我想注册个脉脉，但是软件非得读取我的通讯录，不给权限不让用，这是必须的吗？ 好的，我妥协，我同意，我用新手机号注册个小号，随意起个名字还不行么？ 但是你最近发给我的推广短信是来搞笑的吗？ 不要让手机成为你的移动监视器。 你的数据到底有多廉价？ 数千万用户的信息，40 万元，算下来 1 元可以购买好几百条信息。 确实，这很廉价。 这些信息可以干什么？ 对于普通人而言，我们因为信息泄露而受到的最大的伤害就是每天接到和受到无穷无尽的推销电话和短信。 更高级一点的应用就是使用身份证信息，比如购买火车票。 在乘车早已实名制的情况下，为什么黄牛还能为所欲为。 那就是因为他们有大量的公民身份信息。 在抢票的时候，先用你的身份证购买火车票暂存，有客户上门的时候，再把用你的身份信息买的票退了，再用客户的身份信息抢回来。

汤小铭（左）与画家孙洪敏在谈论绘画创作。 李凌 摄 汤小铭（左）与画家孙洪敏在谈论绘画创作。 李凌 摄 中新网广州1月24日电 题：“永不休战”的汤小铭：要做独立思考的神枪手 中新网记者 李凌 标志性的一字型髭须、深邃坚定的目光、紧握毛笔苍劲有力的手……这是中国著名油画家、岭南美术界领军人物汤小铭的成名作《永不休战》，画家用冷、灰、暗的笔调，强化了鲁迅以笔作匕、战斗到底的特质。46年过去了，坐在轮椅上的汤小铭也未曾“休战”，他说：“艺无止境，我还要从国画、书法中吸取营养，要永远保持做一个能独立思考的神枪手，知道该往哪里打。” 选择油画只为挑战困难 尽管已经79岁，但汤小茗的笑里，总感觉有种童趣的天真。说起当年报考中南美专附中的原因，他说并非从小立志成为一名画家，而是“家里环境不好，附中可以包食包住”。说完转头哈哈一笑，使人愈发感觉到他的率直。 汤小铭近年来创作的国画。 受访者提供 摄 因为对美术的兴趣、更因为努力，汤小铭在附中的成绩非常好，毕业后直接保送广州美院。不用考试但要选专业，他任性地填了“油画、油画、油画”。彼时，美院每年都安排创作课，学生们分赴农村、工矿、部队去体验生活。还是大三学生的汤小铭在中山农村采风时，见到两个小孩在河涌里划着小艇，准备去帮大人割稻谷。这画面让他一下子找到灵感，很快画就了一幅《稻香时节》，画中，小船推着满载金黄稻谷的大船，丰收的喜悦满溢。时至今日，这幅小而精的油画依旧经常出现在广州美院重要的节庆或馆藏作品展览上。 “人可以当物来画，物也可以当人来画。”这句对汤小铭艺术理解启发很大的话，是他的老师王大明说的。半个多世纪过去了，他依然清晰记得恩师的教导：人为什么可以当物来画？因为有些人很伟大，可以赋予他松树、高山、钢铁的物性；有些花草，则可以当成美人、姐妹来画。给物赋予人性，给人赋予特征。 《永不休战》自此一举成名 正是铭记恩师的教导，汤小铭为《永不休战》中的鲁迅，赋予了钢铁、青松般的坚强属性。 汤小铭与他的《永不休战》。 受访者提供 摄 1972年，鲁迅纪念馆要重新布置开放，刚从干校回来的汤小铭被单位派去参与这项工作。在整理资料时，大家发现没有鲁迅晚年的完整照片，于是就让汤小铭画。“真是很开心啊，憋了好几年，终于有画可作了。”汤小铭边说边比划着、笑着，令人感受到他当年的兴奋。 领了任务后，他即刻开始翻阅鲁迅的资料、图片、作品，着手创作草图：鲁迅晚年生病，那就用一张毯子盖在腿上来表现；如何体现战斗？那就握笔写字。 汤小铭认为，创作也需要饥饿感。他把在干校数年积累的激情、饥渴和冲动，都集中在《永不休战》的创作中，所以在绘画时，完全不需要冥思苦想，很快就完成任务。 这幅肖像作品，以写实的手法、精谨的造型、沉稳的色调和娴熟的技巧，刻画了中国新文化运动旗手不屈不挠的文坛斗士形象。画中的闹钟、药瓶和厚厚的书籍文稿等细节描绘，均体现出鲁迅先生“生命不息，战斗不止”的精神。《永不休战》奠定了汤小铭在中国美术界的地位，让他一跃成为油画界的大家，先后担任广东美术家协会主席、中国美协理事等职务。其作品影响了几代人，即便是如今重新审视，仍然被画界赞绝。 《永不休战》被肯定之后，汤小铭就萌发出一种想法——以肖像为内容、素材、载体，来表现某种主题，随后，他又创作了《满腔热情》《女委员》《孙中山》《白求恩》等优秀作品。 现任广东省美协副主席孙洪敏认为，汤小铭的画最难能可贵的是：在画那些已经去世且从未见过的人物时，他总是能根据有限的资料，重新设计人物动态和突出主题的环境，同时用色彩来渲染、刻画时代氛围，让人总以为他曾亲临其境。 胸有成竹懂得取舍强化 “素材在我脑子里。”汤小铭笑着用手指点了点自己的额头。满头的银发，笑起来特别慈祥可亲。 汤小铭在创作国画。 受访者提供 摄 “要有东西积累在脑子里，画起来才得心应手。”汤小铭画风景山水，都是先在脑子进行勾画，然后再下笔。他强调，绝不能把看到的画面全部“装”进作品中，而是要懂得取舍、懂得强化、懂得解构重组。他把优秀的画家比喻成神枪手，不仅能指哪打哪，还必须得自己知道该往哪打。在他看来，搞艺术虽然技巧排在最前面，但它的背后应该是价值观人生观、是美学、是知识，只有将这些统统转化为智慧，才知道劲往哪使、抢往哪打。他指点后辈：要想成为一名被大家记得住的艺术家，练的绝不仅仅是手头功夫，要多看书多思考，努力掌握这个行当必须有的“道” 《永不休战》是汤小铭的名作，亦是他的人生写照。晚年的汤小铭开始画国画、练书法，他说不仅书画同源，中画、西画也同源，骨子里一样，只是表象不一样罢了，“我不是要成为国画大师，但希望在民族艺术中汲取营养，我还没走完我的路。”(完)

Description 牛客网 2018校招真题 小招喵跑步 Solving Ideas 逆向思维，计算从终点到原点需要的最少步数 当x为偶数时，则x /= 2 当x为奇数时，如果(x + 1) / 2为偶数，则x++；如果(x – 1) / 2为偶数，则x–； 特别地，如x <= 3，则x– 对于任意的x，x属于整数，(x + 1) / 2为偶数 和 (x - 1) / 2为偶数 有且只有一个会成立。 Time complexity : O ( l o g x ) O(logx) O(logx) Space complexity : O ( 1 ) O(1) O(1) Solution import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; /** * @author wylu */ public class Main { public static void main(String[] args) throws IOException { BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.

翻译 | shawn 编辑 | 波波 尽管比特币泡沫早已破灭，但是越来越绝望的加密货币粉丝仍然在鼓吹这项技术所谓的光明前景。 鉴于加密货币缺乏超过挖掘成本的内在价值，这样的鼓吹看起来不过是绝望的加密货币持有者们试图在抬高加密货币的投机价值。 虽然投机交易是排名第一的加密货币交易类型，但是它远不是进行加密货币交易的唯一原因。 常见的八大加密货币交易类型 类型一：投机交易 如前所述。 类型二：暗网交易 暗网由标准搜索引擎无法触及的互联网领土组成，这个网络的黑暗角落被贩卖违禁药品、儿童色情等违禁品的卖家占据。 事实上，如果没有加密货币，暗网只能算是现在自身的一个影子，而比特币仍是暗网的通用货币。 根据美国缉毒署《2017年国家毒品威胁评估报告》： “比特币是暗网市场上最常见的毒品交易支付形式，并且正在成为跨国转移非法药品收益的理想方式。比特币是使用最广泛的虚拟货币，因为它拥有长久的生命，而且越来越被世界各地的合法企业和机构所接受。” 类型三：洗钱 现在不用了。如今，尽管(或许是因为)反洗钱监管执法有了显著的改善，但大部分洗钱活动转向了加密货币。 加密货币情报机构CipherTrace在其发布的《2018年第三季度加密货币反洗钱报告》中写道： “（加密货币）交易所直接收到的与犯罪活动有关的比特币中，有97% 流向了那些反洗钱监管薄弱国家的交易所。而这些国家的加密货币交易所直接从犯罪活动中获得近5%的付款。” 由于中国对资本流动的限制，加密技术已经成为规避法律的常见手段。 根据DEA的这份报告， “CUBS （中国地下银行系统）货币经纪人将比特币卖给毒贩，换取在美国、澳大利亚和欧洲销售毒品所得的现金。 然后，再将这些现金出售给中国公民，以换取中国公民用来将其资产转移到国外的比特币。现在，许多生产用于 TBML（基于贸易的洗钱）计划的商品的中国公司更愿意接受比特币。比特币在中国广受欢迎，因为它可以绕过中国的资本管制，匿名地价值将转移到海外。” 类型四：勒索软件 勒索软件现在可能没有挖矿型网络袭击（cryptojacking）那么受欢迎，但它仍然是一种强有力的犯罪勒索形式——它比以往任何时候都简单。 定制网络安全服务提供商和咨询公司 Mosaic451 的创始人和负责人、福布斯技术委员会（Forbes Technology Council）成员迈克尔•贝克(Michael Baker)在一篇文章中写道： “易于使用的「勒索软件服务」可以在暗网上以很便宜的价格买到，至少有一家供应商为其恶意软件的用户提供客户支持。不想购买现成勒索软件的潜在黑客可以雇佣黑帽程序员进行定制开发。买卖所有这些服务所使用的都是——你猜对了——加密货币。” 即使是我们的手机也不能免受这种有害的加密技术的影响。根据英国国家犯罪调查局国家网络安全中心《2016 / 2017年度对英国商业的网络威胁报告》： “勒索软件可能会攻击包含照片、电子邮件，甚至健身进度信息等个人数据的连接设备。连接手表、健身追踪器和电视上的勒索软件将给制造商带来挑战。这些数据可能没有固有价值，也可能不会在犯罪论坛上出售，但这些设备和数据对受害者来说十分有价值，他们会愿意为此付费。” 类型五：规避制裁 像朝鲜这样的国家急需硬通货，这并不奇怪，而加密货币为他们提供了一种获取硬通货的途径。 Mirandafinintel Consulting 的加密货币分析师兼金融犯罪调查员洛德斯•米兰达（Lourdes Miranda）和经常担任专家证人的律师兼反洗钱认证专家罗斯•德尔斯顿（Ross Delston）表示： “加密货币对朝鲜而言还有一个额外的优势，它赋予了朝鲜更多规避美国的制裁的方法。朝鲜可以创造自己的加密货币，或者使用比特币等现有货币。拥有自己的加密货币，还将有助于他们在非敌对国家的幌子下开设网上账户，利用匿名通信来隐藏用户在互联网上的位置和使用情况。” 美国及其许多盟友对朝鲜和伊朗等国家实施了制裁，同时也对俄罗斯等大得多的经济体实施了经济制裁，这些经济制裁鼓励了俄罗斯在加密货币领域进行大力投资。 事实上，这种投资是在国家层面上进行的。 俄罗斯总统国家经济和公共管理学院（Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration）经济学家弗拉迪斯拉夫•金科（Vladislav Ginko）表示： “俄罗斯政府即将迈出新的一步，使金融储备多样化，投资比特币，因为美国制裁迫使俄罗斯抛售美国国债，收回美元。这些制裁以及采用现代金融技术的意愿，使俄罗斯走上了将储备投资于比特币的道路。” 类型六：加密货币盗窃 洗钱、勒索软件和国家支持的逃避制裁的行为都有些许刺激的间谍意味，那么简单的盗窃行为呢？ 加密货币情报机构（CipherTrace Cryptocurrency Intelligence）发布的《2018年第三季度加密货币反洗钱报告》显示： “2018 年上半年，加密货币盗窃案比 2017 年全年增加了三倍。据 CipherTrace 估计，到 2018 年年底，这一趋势将使 2018 年被盗和报告的总金额超过 10 亿美元。”

本文介绍的这款币是dash币，原名暗黑币，曾经一度成为传销界的宠儿，现在已经暗网的三大匿名货币之一。 相比于门罗币被一些政府或多或少的抵制来说，DASH币在宣传方面还是极具天赋的。我们知道比特币这个老大在支付方面的速度一直为业内人士所诟病，之后的二代币ETH等相比于大饼（比特币）到时强了一点，但也就是一点点，经历过以太猫的币友应该深有体会。这款以太坊上的dapp竟然直接造成了以太坊网络的大拥堵，手续费10倍盘升甚至都不止，收费稍微低一点的矿工根本不打包，也就是说过了一定时间判定无效交易。再后来的eos号称百万tps，到最后1万都难。 而DASH币的即时交易技术成功的突破了以tps作为交易速度限制的关卡，这个功能可以直接实现转账即时到账，原理通俗来讲就是，在打包之前直接通知对方我要转币了，虽然还是没有到账但是却是没办法撤回的交易，所以系统自动认定已经到账。不要小看这个技术，在支付领域这项技术的出现，大大改变了外行人对比特币交易速度缓慢的印象。也是因为如此，DASH币的支付在全球1万+的商户可以使用DASH而且都不是小商户。同时DASH已经和支付巨头MasterCard合作推出了借记卡，前景和钱景均是一片光明。 那么为什么推荐大家们购买DASH呢？以防大家们看着乱，笔者总结一下几点： 1.匿名+快捷交易双兼顾 这款币不同于门罗这样的纯匿名货币，兼顾了支付快捷和匿名两大特性，一般从交易所或者我们普通转账交易来说都是使用的普通转账几乎是没有手续费的，上文中所说的即时到账功能是DASH币转账的可选功能，手续费也是极其低廉是0.0001dash，当然这样转账都是透明在区块链上可以查询的。 匿名转账就是在我们要转账的时候选择匿名转账即是：“PrivateSend”，手续费大概0.001dash左右，也是完全可以接受的。我们选择匿名转账之后，DASH网络首先之制造一个无法追踪的虚拟地址来，我们先把币发给这个虚拟地址，然后再由这个虚拟地址将我们的币打散转账给非常多的虚拟地址并且这个过程会与正常的转账混合在一起，然后经过无规则的几轮后再分批转入到最初设定的要转账的地址上，这样就算转账成功了，一般根据转账的多少到账时间半个小时到6个小时不等，时间说长不长说短不短，毕竟无法追查嘛！ 2.暗网的主要使用货币之一 不知道暗网的，本文简单的说下，还记得最初美国FBI捣毁的一个叫“丝绸之路”的毒品、军火组织吧！这个网站就是在暗网上，当然当时还是用BTC进行交易，如果改用DASH的话，也许能够在一定程度上避免被FBI们XX的风险。这个不多说，想多了解的请自行百度，提这个的目的是，DASH币不同于以太坊、波场等主流货币中的主流币，他属于已经有实际需要的主流币种，一度排行10位左右，它是由硬性市场需求的币种，做一个不恰当的假设，即使所有的币都归零了，BTC、DASH、门罗也绝对不会归零，因为暗网要使用它来对抗追查。 3.下跌幅度较大大过以太坊 以太坊当属币友们除了BTC之外，最最关注的主流币种了，下跌幅度也是入瀑布一般，抄底大军稍不留神就高处不胜寒了。去年以太坊的高位是1万左右，大家们如果细心去信息网站“历史高位”查询下也会发现DASH当时的价格还比以太坊要高出几百，在比较下当下的价格，一个不到10000点一个不到500点，DASH跌幅之大一目了然，这个有硬性需求的币种一定会被有心人（或者说庄家）再次拉起，只是需要时间而已。 说了这么多，如何购买才是关键，如何储存才是大家们最关注的问题吧！不急我们一个个来，先说下如何储存DASH。 存储DASH币 有朋友可能又会想还要弄个钱包记录下助记词或者私钥啥的很麻烦，其实并不用这么麻烦，本文教给大家们一种相对简单的办法。 看过笔者之前文章的朋友一定了解助记词这个东东了，如果你的钱包还不能导出助记词那么建议更换钱包，因为它极有可能是中心化钱包。什么你还不知道中心化钱包的危害？简单说下，中心化钱包相当于你的钱或者说你的币放在里面其实是被钱包商所持有，钱包商如果跑路你的所有资产将归零，如果是去中心化钱包，首先钱包商没有理由跑路，即使跑路你的资产依然记录在你的助记词中，找到任意一个去中心化钱包将其导入即可得到自己的资产，所以你的钱包还不是去中心化钱包，那么请去下载一个去中心化钱包吧。 PS：【重点】我们的资产可以简单的认为是被助记词所记录的，所以我们不要过分依赖于某一个钱包，只要助记词在我们手里，任何去中心化钱包都仅仅是解密助记词来让我们完成操控我们的资产的通道而已，所以最重要的是助记词——这个简单而又非常实用的东东，记得用纸和笔记录下来哦！ 下面我们来讲一下如何使用助记词完成DASH钱包的创建。 1.拿到助记词 ①.有些懂行的朋友应该已经把助记词记录在了自己的本子上了，那么直接使用即可，直接跳到第二段：创建DASH钱包。 ②.如果你既没有钱包又没有助记词，那么请跳过本段，看第二段：创建DASH钱包。 ③.如果你仅仅有去中心化钱包，还没有助记词，本段将告诉大家们如何获取到去中心化钱包的助记词，我们以im为例进行说明，其他钱包操作类似。 首先打开钱包，如下图： 点击上图中右上角的三个点处： 点击上图中的“导出助记词”，这时会有弹框要求我们输入钱包密码，就是我们的转账那个密码，输入后会看到下图： 这时显示的就是我们的12个助记词了，将它记录在本子上，即使手机丢了也能轻松找回。 这样我们就拿到助记词了，其他钱包的操作类似我们就不一一介绍了。 2.创建DASH钱包 下面我们就来创建DASH钱包吧，这次我们使用的是DASH DAO开发的链上开源站：DashDaoWallet.com 打开之后如下图： 选择右上角的Language下拉框选择中文： 如果你还没有助记词那么点击“创建HD Wallet” ，如果已经有了助记词请点击“导入 HD Wallet from Seed”，我们点击如下图： 如果我们点击的是创建HD Wallet看到的是下图： 这种方式的话，请先拿出纸和笔记录下这12个助记词之后在点击蓝色按钮。 到此无论哪一种方法，我们都已经拿到了我们的助记词，这12个助记词我们需要使用的期限是：一辈子，所以请善待它^_^！ 这一步会让我们输入密码，这里的密码仅仅是我们本次操作的密码，如果你不换电脑的话，就可以一直使用这个密码，如果更换电脑会要求你重新设置，你只需记得你的12个助记词即可，设置完成之后，我们点击创建“HD Wallet”进入： 简要介绍一下这个链上钱包的功能，如上图，如果我们正常点击了“生成交易”按钮，可以看到下图： 承接上上图中的打包交易点击之后，可以看到上图，然后再点击“发送签名交易”，就算发送成功了，我们的余额会发生变动，并且在交易一栏可以看到本次交易了。 好了，这个链上钱包开源站介绍完毕，我们应该已经学会怎么拿到我们自己的地址了（用于从交易所转币的时候填写我们的地址），以及如何转出DASH币（用于私下出售给别人或者当别人给我们他们的地址，我们转账给他们的时候使用），还有哪里不明白的，可以私信与我。下面我们介绍如何购买DASH币。 购买DASH币 老鸟可以直接跳过这个章节，因为和购买其他币种操作都是类似的，新手朋友们请继续往下看。 由于购买DASH币其实和购买其他虚拟币种类似，一般来说步骤是： ①.注册交易所账号->②.购买USDT->③.用USDT兑换DASH->④.提币到自己的钱包 其中第①、②步网上教程非常多，我们本文以火币（huobi.co）为例进行说明，所以实在不会的朋友们去搜索一下火币的注册教程即可，我们就简单讲一下第③、④步。 我们有了USDT之后，点击币币交易，然后选择USDT交易区，搜索币种DASH，并且点击进入： 可以看到上图，根据买卖盘口，我们可以挂单买入价为69.88（卖一的价格）就可以成交1.1个DASH。这样我们就用USDT购买到了DASH币了，这一步不难哦！ 然后第④步 我们点击右上角的资产页面： 在搜索框中输入DASH可以快速寻找到DASH，然后点击DASH那一行右侧的提币按钮就是上图，其中在提币地址一栏中填写我们刚刚得到的那个我们的钱包地址，以及输入提取的数量，最后点击蓝色的提币按钮： 会要求你输入手机验证码，邮箱验证码和谷歌验证码三项，都输入完毕之后点击确定即可完成提币，过一会儿就可以在我们的那个钱包中看到我们的提出来的DASH币了。 好了，讲到这里本文基本结束了，我们现在已经学会了DASH币的储存和购买，剩下的就是屯币了，不建议做波段，短线赚不到大钱的，沉住气放个1年半载的会给你惊喜！ 后记 DASH由于有硬性的使用价值，所以不存在归零的可能性，有想法的币友们可以大胆的屯币居奇。 DASH的即时转账特性可以在现实社会中轻松驾驭任何支付场景。 DASH的匿名性也是众多币种无法取代的巨大优势。比如：我们不想让别人知道我们的地址，我们就可以先给别人一个地址让别人普通转账进去（区块链可查到），然后我们在用这个地址进行匿名转入我们真正的地址上，这样别人根本不知道我们的真正地址也无法追查。—— 这一点懂的朋友自然懂的要怎么做，笔者不必多说！ 其实DASH还有很多优势，想了解更多的可以去DASH的官网，之前还有活动送DASH借记卡。所以如果要屯币的话屯BTC真的不如屯点DASH，现在开始定投DASH，等到来年真的破了前期11000的高点收益是非常可观的！

图为张晓达被肇事车辆甩入车底。 秀洲公安供图 摄 中新网嘉兴1月22日电(记者 胡小丽)视频中，明暗交替的光线里，一辆黑色SUV呈蛇形走位从远处驶来，并撞倒了站在路中央的一位交警，紧接着，车轮又从倒地的交警身上碾过，随后“扬长而去”消失在夜色中…… 近日，在浙江嘉兴，一位司机为逃避酒驾检查，强行冲卡，并将一位现场的辅警撞倒，车身碾过其身体，导致后者重伤。所幸，该名辅警经医院救治，目前已脱离生命危险。 事后，逃逸司机迫于压力到公安机关投案自首，对驾驶车辆冲卡逃避检查的事实供认不讳。 被撞的辅警叫张晓达，今年25岁，来自嘉兴市秀洲区公安分局交警大队。事发当日，张晓达和同事一起在辖区内某路口设立酒驾检查卡点，期间，车辆都有序地经过，配合检查。 图为张晓达。 秀洲公安供图 摄 直到一辆黑色路虎SUV出现，事情发生了意想不到的变化。据现场的交警介绍，这辆车看到设有卡点，原本打算掉头驶离，却被交警拦下。 然而，车主并没有停车配合检查，反而加了一脚油门，冲向了另一车道逆袭行驶，并把刚好站在路中央的张晓达撞倒。 “看到车向我冲来，根本来不及躲避，之后发生了什么？大脑只剩一片空白。”事后，张晓达回忆。 见状，同事连忙围向倒地不省人事的张晓达，“你怎么样了？感觉如何？”“快快快，车子开过来，快点送医院。”“快快快，来几个人一起把他扶上车，小心一点，轻一点。”“赶紧去查那辆车，一定要找到”…… 此时，张晓达的脸上已经血迹斑斑，虽然意识逐渐恢复，但由于身体剧烈的痛感，让他无力回应同事的询问，随后，张晓达被送往医院急诊。 张晓达伤势诊断结果显示：右侧颧弓骨骨折，右侧上颌窦壁多发骨折。两肺挫裂伤，右侧第4肋骨骨折，前纵隔少量出血。 医生解释，所幸当时车辆没有碾过张晓达的头部，不然后果不堪设想。 现今，在重症监护室躺了近24个小时后的张晓达已转入了普通病房，伤势正在逐渐恢复。 肇事司机杨某则已投案自首。他表示，因自己两次酒驾被吊销驾驶证，所以才害怕接受检查。 目前，杨某因涉嫌妨害公务罪已被秀洲区公安分局依法刑事拘留。 面对这起事故，张晓达表示，若是能用自己的事例提醒大家遵纪守法，也就值了。(完)

from：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-08-11-11 可以通过分析流量包来检测TOR流量。这项分析可以在TOR 节点上进行，也可以在客户端和入口节点之间进行。分析是在单个数据包流上完成的。每个数据包流构成一个元组，这个元组包括源地址、源端口、目标地址和目标端口。 提取不同时间间隔的网络流，并对其进行分析。G.He等人在他们的论文“从TOR加密流量中推断应用类型信息”中提取出突发的流量和方向，以创建HMM（Hidden Markov Model，隐马尔科夫模型）来检测可能正在产生那些流量的TOR应用程序。这个领域中大部分主流工作都利用时间特征和其他特征如大小、端口信息来检测TOR流量。 我们从Habibi等人的“利用时间特征来发现TOR流量的特点”论文中得到启发，并遵循基于时间的方法提取网络流，用于本文TOR流量的检测。但是，我们的架构使用了大量可以获得的其他元信息，来对流量进行分类。这本质上是由于我们已经选择使用深度学习架构来解决这个问题。 四、数据实验-TOR流量检测 为了完成本文的数据实验，我们从纽布伦斯威克大学的Habibi Lashkari等人[11]那里获取了数据。他们的数据由从校园网络流量分析中提取的特征组成。从数据中提取的元信息如下表所示： 表1：从[ 1 ]获得的元信息参数 除了这些参数之外，其他基于流的参数也包括在内。图4显示了一个数据集的样例。 图4：本文使用的数据集实例 请注意，源IP/端口、目标IP/端口和协议字段已经从实例中删除，因为它们会导致模型过拟合。我们使用具有N隐藏层的深度前馈神经网络来处理其他所有特征。神经网络的架构如图5所示。 图5：用于Tor流量检测的深度学习网络表示 隐藏层层数在2和10之间变化。当N=5时是最优的。为了激活，线性整流函数（Rectified Linear Unit, ReLU）用于所有隐藏层。隐藏层每一层实际上都是密集的，有100个维度。 Keras中的FFN的Python代码片段： model = Sequential() model.add(Dense(feature_dim, input_dim= feature_dim, kernel_initializer=’normal’, activation=’relu’)) for _ in range(0, hidden_layers-1): model.add(Dense(neurons_num, kernel_initializer=’normal’, activation=’relu’)) model.add(Dense(1,kernel_initializer=’normal’, activation=’sigmoid’)) model.compile(optimizer=’adam’, loss=’binary_crossentropy’, metrics=[“accuracy”]) 输出节点由Sigmoid函数激活。这被用来输出二分类结果-TOR或非TOR。 我们在后端使用带有TensorFlow的Keras来训练深度学习模块。使用二元交叉熵损失来优化FFN。模型会被训练不同次数。图7显示，在一轮仿真训练中，随着训练次数的增加，性能也在增加，损失值也在下降。 图7：网络训练过程中Tensorboard生成的静态图 我们将深度学习系统的结果与其他预测系统进行了比较。使用召回率（Recall）、精准率（Precision）和F-Score这些标准分类指标来衡量预测系统性能。我们基于深度学习的系统能够很好地检测TOR类。但是，我们更加重视非TOR类。可以看出，基于深度学习的系统可以减少非TOR类的假阳性情况。结果如下表： 表2：用于TOR流量检测实验的深度学习和机器学习模型结果 在各种分类器中，随机森林和基于深度学习的方法比其他方法更好。所示结果基于5,500个训练实例。本实验中使用数据集的大小相对小于典型的基于深度学习的系统。随着训练数据的增加，基于深度学习的系统和随机森林分类器的性能将会进一步提升。 但是，对于大型数据集来说，基于深度学习的分类器通常优于其他分类器，并且可以针对相似类型的应用程序进行推广。例如，如果需要训练检测使用TOR的应用程序，那么只需要重新训练输出层，并且其他所有层可以保持不变。而其他机器学习分类器则需要在整个数据集上重新训练。请记住，对于大型数据集来说，重新训练模型需要耗费巨大的计算资源。 尾记 每个企业面临的匿名流量检测的挑战是存在细微差别的。攻击者使用TOR信道以匿名模式偷窃数据。当前流量检测供应商的方法依赖于拦截TOR网络的已知入口节点。这不是一个可拓展的方法，而且很容易绕过。一种通用的方法是使用基于深度学习的技术。 本文中，我们提出了一个基于深度学习的系统来检测TOR流量，具有高召回率和高精准率。请下面的评论部分告诉我们您对当前深度学习状态的看法，或者如果您有其他替代方法。 References [1]: Quamar Niyaz, Weiqing Sun, Ahmad Y Javaid, and Mansoor Alam, “A Deep Learning Approach for Network Intrusion Detection System,” IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2018.

文章目录 教你用200行Python代码“换脸” dlib 的68个关键点 传统算法和深度学习的结合和实践，解读与优化 deepfake 深度解密换脸应用Deepfake Exploring DeepFakes 玩深度学习选哪块英伟达 GPU？ CPU、GPU、CUDA，CuDNN 简介 Deepfake技术教学，现场教你用深度学习换一张脸 Floyd学习 nvidia driver、CUDN、CUDNN homebrew配置 Fake APP 1、An Introduction to DeepFakes 3、How To Install FakeApp 4、A Practical Tutorial for FakeApp ——FakeApp的实用教程。 5、An Introduction to Neural Networks and Autoencoders 6、Understanding the Technology Behind DeepFakes 阿里云基础知识学习 教你用200行Python代码“换脸” 介绍 本文将介绍如何编写一个只有200行的Python脚本，为两张肖像照上人物的“换脸”。 这个过程可分为四步： 检测面部标记。 旋转、缩放和转换第二张图像，使之与第一张图像相适应。 调整第二张图像的色彩平衡，使之与第一个相匹配。 把第二张图像的特性混合在第一张图像中。 完整的源代码可以从这里下载: https://github.com/matthewearl/faceswap/blob/master/faceswap.py 1．使用dlib提取面部标记 该脚本使用dlib的Python绑定来提取面部标记： 用Dlib实现了论文One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees中的算法（http://www.csc.kth.se/~vahidk/papers/KazemiCVPR14.pdf，作者为Vahid Kazemi 和Josephine Sullivan） 。算法本身非常复杂，但dlib接口使用起来非常简单：

独家分享！ 炸了，炸了！社工裤再次强大了一波！ 这几天某黑客论坛出现重磅“炸弹”，一个87GB的数据包开始流通，其中 7.73 亿电子邮件地址和 2122 万个唯一密码!!! 看上去不错，嗯？你很认真的看到了这里？ 客官别急，这时候不妨点根烟，泡杯茶往下慢慢看。 国外安全研究员 Troy Hunt 披露，上周他被告知一个流行的黑客论坛正在讨论 MEGA 上的一个公开数据集，其容量超过 87GB。在对原数据进行清理过滤后，最终整理的内容包含了 7.73 亿电子邮件地址和 2122 万个唯一密码。这个庞大的数据量，使其成为有史以来载入HIBP网站的最大的漏洞。 数据集的根文件夹名字叫 Collection #1，因此这一次的数据泄露被称为 “Collection #1”。Hunt 称，他检查了这个数据集，发现自己的电子邮件地址和曾使用的旧密码都在里面，而且竟然还是正确的，所幸密码已不再适用。 今天一大堆人QQ弹我找我要数据下载地址，导致我的心情很复杂，这些人实在劝不住，不过把眼瘾不痛快。。 但是我不得不说，现如今有如此执着与单纯的心，实属不易。 群号：151929869（后续若有数据第一时间分享）

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