共11个项目结果
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AESxWin C# Star 0

  • **AESxWin**这是为一个特定的目的而制作的个人工具(同时加密多个文件,以便在云服务上安全地备份它们),然后我决定添加一些特性并改进UI(实际上是创建UI),使其用于一般用途。
  • 原始仓库地址:https://github.com/EslaMx7/AESxWin.git 浏览量:1298 下载量:947 2 months前

    Encryptamajig C# Star 0

  • **Encryptamajig**是一个简单的包装器到.net AES加密算法的功能。
  • 原始仓库地址:https://github.com/jbubriski/Encryptamajig.git 浏览量:1418 下载量:697 2 months前

    xxtea-java Java Star 0

  • **XXTEA**是一种快速、安全的加密算法。这是一个Java的XXTEA库。它不同于原始的XXTEA加密算法。它加密和解密字节而不是32位整数数组,密钥也是字节。除了提供byte加密和解密API外,它还提供了一些处理字符串和Base64编码的方法。
  • 原始仓库地址:https://github.com/xxtea/xxtea-java.git 浏览量:1924 下载量:791 2 months前

    RSAUtil C# Star 0

  • 本仓库是. Net Core RSA算法使用的帮助工具。它支持数据加密、解密、签名和验证签名。它支持三种关键格式,即:xml、pkcs1、pkcs8。它还支持这三种格式的键转换。最后还支持pem格式
  • 原始仓库地址:https://github.com/stulzq/RSAUtil.git 浏览量:1808 下载量:241 2 months前

    encryption-algorithm C# Star 0

  • **encryption-algorithm**包含各种密码学算法的 C# GUI编程实现,包含: - DES - AES - Present - 扩展欧几里得算法 - 素性检测 最终的结果
  • 原始仓库地址:https://github.com/usecodelee/encryption-algorithm.git 浏览量:1618 下载量:979 2 months前

    xxtea-c C Star 0

  • **XXTEA**是一种快速、安全的加密算法。这是一个用于c的XXTEA库,它不同于原始的XXTEA加密算法。它加密和解密原始二进制数据而不是32位整数数组,密钥也是原始二进制数据。
  • 原始仓库地址:https://github.com/xxtea/xxtea-c.git 浏览量:1817 下载量:165 2 months前

    AES-Illustrated C# Star 0

  • **AES-Illustrated**是高级加密标准(AES)算法的一种实现,旨在研究与“高级加密标准(AES)简笔图指南”。博客文章在www.moserware.com
  • 原始仓库地址:https://github.com/moserware/AES-Illustrated.git 浏览量:1125 下载量:104 2 months前

    transfer learning Python Star 0

  • 这个版本库是关于迁移学习的所有资料,包括:介绍、综述文章、最新文章、代表工作及其代码、常用数据集、硕博士论文、比赛等等。(可能是目前最全的迁移学习资料库?) 欢迎一起贡献! 如果认为本仓库有用,请在你的论文和其他出版物中进行引用!
  • 原始仓库地址:https://github.com/jindongwang/transferlearning.git 浏览量:1815 下载量:871 3 months前

    password-manager Javascript Star 0

  • **Clipperz**是一个智能的在线保险库,您可以在这里存储机密数据而不用担心安全性。它可以用来保存和管理密码、私人笔记,防盗报警器代码,信用卡和借记卡的细节,标签,软件的密码,因为密码是最常见的类型的私人信息,你需要保护,我们添加了大量的功能使**Clipperz**在线密码管理器。更多信息请访问Clipperz网站。(https://clipperz.is/) **Clipperz**使互联网成为最方便和安全的地方,保存您最珍贵和敏感的数据。
  • 原始仓库地址:https://github.com/clipperz/password-manager.git 浏览量:1864 下载量:541 3 months前

    machine-learning-diff-private-federated-learning Python Star 0

  • 联邦学习是谷歌引入的一种保护隐私的分散学习协议。多个客户机共同学习一个没有数据集中的模型。集中化从数据空间推到参数空间:https://research.google.com/pubs/pub44822.html[1]。 深度学习中的差异隐私涉及到个人数据点的隐私保护:https://arxiv.org/abs/1607.00133[2]。 在这项工作中,我们结合了两者的概念,使联邦学习区别于私人。我们专注于保护客户端整个数据集的隐私。更多信息请参考:https://arxiv.org/abs/1712.07557v2。
  • 原始仓库地址:https://github.com/SAP/machine-learning-diff-private-federated-learning.git 浏览量:1318 下载量:164 3 months前

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