不知道大家在网站搭建好后，为了保证其网站的安全问题，都会选择给网站部署上SSL证书。SSL证书是数字证书的一种，可以对网站起到数据加密和身份验证的作用，对于新手站长来说该如何选购入门级SSL证书呢？
什么是入门级SSL证书？
虽然RSA算法目前仍是SSL证书的主流算法，但随着计算机能力的提升以及对因子分解技术的改进，对低位数RSA密钥攻击已成为可能。
我：万科、兴业不贵，可以试着买点呗。
通过以上数据分析工具的分析，我们可以发现在实现RFM模型的方法中，Python具有更为强大的可用性和灵活性，且拥有完备的数据分析手段，从数据预处理、分析到最后的数据呈现。
当您申请SSL证书时，证书颁发机构需要在发布证书之前验证并通过您的请求。对于不收集敏感信息的基本网站，证明域名所有权就足够了。而处理在线支付的电子商店或金融机构则需要更强的信任度指标，不同类别的网站所需要的验证信息是不同的，这种验证可将SSL证书分为三类：
该维度指的是最近一次消费时间间隔(R), 也就是上一次消费的时间间隔，该值越小客户价值越高，这是因为消费间隔越近的客户越有可能产生二次消费。
SSL证书是帮助网站从 http 升级为 https 所用的一类数字证书，在 Web 安全加密和身份认证方面有着重要的意义。主要用于发送安全电子邮件、访问安全站点、网上招标与投标、网上签约、网上订购、网上办公、网上缴费、网上缴税以及网上购物等安全的网上电子交易活动。
【分析目标】
如果您的网站只是想从网站安全的角度考虑，无须顾虑太多用户意见的话，那么第一种域名型SSL证书就足矣。比例iOS企业应用分发需要https下载、登陆页面简单的https加密，自己个人网站想实现https加密或者其他内部人员使用的系统。
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对于中大型企业网站、金融平台和政府机关等付费的 OV、EV 证书则更加适用。付费 SSL 证书对信息传输过程有更高的加密验证，还可以通过 SSL 证书来彰显品牌形象，为消费者塑造更加可靠的形象。
我：您是怎么选股的？
本期值得关注的是，上海交通大学等发布 MedMNIST v2，在 MedMNIST 的基础上新增 2 个二维数据集以及 6 个 三维数据集。
文中提出 VRDP，全称Visual Reasoning with Differ-entiable Physics，可以从视频和语言中共同学习视觉概念和推断物体的物理模型及其相互作用。实验表明达到最先进的性能，同时仍然保持高透明度和可解释性；值得注意的是，VRDP 与它最好的同行相比，predictive 和 counterfactual 问题的准确性分别提高了4.5%和11.5%。VRDP还具有很高的数据效率：物理参数可以从很少的视频中得到优化，甚至一个视频就可以了。最后，在推断出所有物理参数的情况下，VRDP 可以从少数例子中快速学习新概念。
论文：
https://arxiv.org/abs/2110.15358
论文：
https://arxiv.org/abs/2110.15255
论文：
https://arxiv.org/abs/2110.15267
论文：
https://arxiv.org/abs/2110.15017
方案：提出一个无监督域适应（UDA）方法，dispensed Transformer network（DTNet）。DTNet 包含三个模块。首先，设计一个 dispensed residual transformer 块，它通过分散的交织操作实现了全局关注，并处理了transformer 过多的计算成本和GPU内存的使用。其次，提出一个多尺度一致性正则化，以减轻低分辨率输出中的细节损失，从而实现更好的特征对齐。最后，引入一个特征排序判别器，为域间差距特征自动分配不同的权重，以减少特征分布距离，降低两个域的性能转移。
论文：
https://arxiv.org/abs/2110.14944
论文：
https://arxiv.org/abs/2110.14921
MedMNIST v2，是一个大规模的类似 MNIST 的标准化生物医学图像数据集，包括 12 个 2D 数据集和 6 个 3D 数据集。所有图像都被预处理成 28x28（2D）或 28x28x28（3D）的小尺寸，并附有相应的分类标签，因此用户不需要任何背景知识。MedMNIST v2 涵盖了生物医学图像的主要数据模式，旨在对轻量级的二维和三维图像进行分类，具有不同的数据集规模（从100到100,000）和不同的任务（二元/多类，序数回归和多标签）。
该数据集由 708,069 张二维图像和 10,214 张三维图像组成，可以支持生物医学图像分析、计算机视觉和机器学习方面的许多研究/教育目的。在 MedMNIST v2 上对几种基线方法进行了测试，包括二维/三维神经网络和开源/商业AutoML工具。
论文：
https://arxiv.org/abs/2110.14795
论文：
https://arxiv.org/abs/2110.14775
论文：
https://arxiv.org/abs/2110.14805
引用地址:https://www.haoxigou.com/202306/25307.html
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