一起学加密(15)——Diffie–Hellman Key Exchange

Python3.9发布了 | 有哪些值得使用的新特性？

视频探讨了Python 3.9的多项新特性，涵盖了字典的合并与更新操作，引入了新的操作符，简化了代码编写。介绍了时区信息的内置支持，避免安装第三方库进行时区处理，提高了处理时区信息的效率。还讲解了新的类型标注方式，允许直接使用内建类型而不是从typing模块导入。最后，分享了字符串处理的新方法，包括移除前缀和后缀的功能，使字符串操作更为直观和方便。教程面向对Python新版本特性感兴趣、希望提高编程效率的Python开发人员、数据分析师、机器学习工程师以及DevOps工程师。

Docker要开始收费了？

视频讨论了Docker于2021年8月31日更新的产品订阅服务变动，涉及Docker Desktop的整合。Docker提供个人、Pro、Team和Business四种订阅选项，原先仅限Docker Hub，免费用户每天最多可拉取240个镜像，不支持私有仓库和自动镜像构建等高级功能。现在，个人和小企业可免费使用Docker Desktop。小企业定义为员工少于250人且年收入不超过1000万美元。对于商业用途，需选择付费订阅。Linux用户使用Docker引擎不受影响。更新后，新安装或更新Docker Desktop需同意新协议。

Git基本原理介绍(22)——什么是git rebase

本视频从图解和对比角度详细解释了版本控制中Git的两种合并（merge）方式——Fast-forward和Three-way merge，以及一个高级操作Rebase的概念和应用场景。Fast-forward合并线性历史，而Three-way merge提供分叉的树形结构历史，各有优劣。Rebase操作可以重新书写历史，让开发分支拥有基于最新master分支的提交，便于实现Fast-forward合并，但可能导致冲突和复杂推送问题。适用于希望深入理解和掌握Git工作流程的开发者、版本控制管理员和其他利用Git进行源代码管理的技术人员。

数据库系统分类介绍-51cto风哥

视频内容主要讲述不同类型数据库系统的分类以及它们的特点，包括SQL关系型数据库、NoSQL非关系型数据库、及NewSQL关系型数据库的常见例子。介绍了数据库系统的不同分类方式，如按运行架构分为集中式和分布式，存储方式分为行存储和列存储，业务类型分为OLTP、OLAP和HTAP。关注点放在分布式数据库的特性及其在撑持高并发情景下的优势，同时也讨论了其在事务一致性方面存在的挑战，适合对数据库选择和架构设计有兴趣的技术人员。

PLC编程入门：带你了解西门子PLC家族产品

针对自动化生产线的控制系统设计，视频提到了传统使用中间继电器和时间继电器导致的布线复杂和故障排查困难问题，并介绍了可编程逻辑控制器（PLC）的优势，如体积小、布线少、易于升级和维护。重点突出了PLC在自动化生产中的广泛应用，特别是西门子PLC系列产品，包括S7-200、S7-200 Smart、S7-1200、S7-300、S7-400及S7-1500系列，这些系列均适合不同规模的自动化项目。此外，讨论了TIA软件在控制系统编程中的应用，以及其版本更新快速带来的挑战。内容适宜工控领域的技术人员，电气自动化以及机器人专业的学生，对于学习和应用PLC技术有兴趣的个体。

适用企业合作场景的联邦学习解决方案：纵向联邦学习

纵向联邦学习环境下，两公司（A与B）共享重叠用户特征数据、保护隐私的技术框架和其中的挑战。核心在于三个模块：数据对齐确保用户特征关联、加密模型训练保障数据私密性以及在线推断提供准确的推荐。利用线性回归，作为简化的深度学习模型，来演示如何结合两个数据源进行模型训练和预测。面临的主要挑战是找到可信中间方进行加密数据交换和梯度共享，无法轻易实现。案例展现联合数据对模型推断的价值，亦指出安全多方计算中的隐私和效率问题。

无人驾驶是怎么呈现的？

视频主要围绕深度估计技术展开，讨论了通过车载摄像头视频分析，判断物体远近的技术应用和重要性。深度估计关键在于识别图像中每个像素点的距离信息，生成类似热度图的结构，区分颜色深浅来展现物体距离。此技术在辅助驾驶、三维重建等场景中至关重要，且展示了使用单目摄像头配合神经网络模型，作为成本效益高的替代方案来进行深度估计。该内容对于追求技术与成本平衡的应用场景和对深度感知算法感兴趣的研究人员或开发者有着实际指导意义。

神经网络整体框架概述

本节课的重点是从零开始构建一个神经网络算法，并以手写字体识别为例进行实践。过程涉及输入特征处理、隐藏层映射、权重参数矩阵构建和初始化，同时介绍了前向传播和反向传播的基础概念。反向传播作为神经网络训练中的关键步骤，难度较大，是权重参数更新的核心。课程通过讲解和代码实践，逐步展示如何解决多分类问题，并提供了数学公式和计算流程的指导。内容适合希望深入了解和实跨入神经网络领域的编程者和学习者。