1.颜值测试软件（你期待它给颜值打分）
2.xcvbn是打分什么意思？
3.elasticsearch wildcard 慢查询原因分析(深入到源码!!!)
4.上海90后做“颜值检测”软件实为窥人隐私，如何从法律层面解读其行为？
5.10分钟搞懂遗传算法(含源码)
颜值测试软件（你期待它给颜值打分）
手机应用软件不断推陈出新，源码源码提供各种功能，评分包括颜值检测。系统这类软件能够分析用户的打分照片并给出评分，甚至有的源码源码券兑换礼品源码还能根据面相进行算命。然而，评分这些软件在提供服务之前，系统通常会请求获取手机存储的打分权限，这可能存在安全隐患。源码源码
在年6月，评分上海一位网络科技公司员工，系统李某，打分在网络论坛上发现有人分享了一套可以访问安卓手机相册的源码源码源代码，适合用于开发黑客工具。评分他下载了该源代码，并将其改造成了一款名为“颜值检测”的应用。
该应用在安装后，会请求用户授权文件管理存储权限。一旦用户同意，应用就会在后台悄悄获取手机相册中的照片，并将它们上传到李某搭建的服务器上。他将这个应用的APK文件发布在几个QQ群和网络论坛上，并出售。
调查发现，李某开发的“颜值检测”等软件已被下载超过一百次。此外，他还购买了包括QQ注册信息和京东用户信息在内的数千万条公民个人信息，并在QQ群中传播。
奉贤区人民检察院已对李某以侵犯公民个人信息罪依法批准逮捕。检察官提醒，一旦应用获得了读取手机存储的nginx源码管理权限，手机中的个人隐私几乎毫无防护。因此，建议用户在手机应用商店或官方软件网站等正规渠道下载安装软件，以保障个人信息安全。
xcvbn是什么意思？
xcvbn是一款基于JavaScript的密码强度验证库。它可以帮助用户判断密码的强度，提高密码安全性。xcvbn的名称来源于键盘上与密码输入相关的键位，其中的“x”是代表“不明字符”、“空字符”等意思，而其余的字母则代表键盘上对应的按键。
xcvbn通过分析密码中的字符种类、出现频率、字符组合规律等因素，评估密码的复杂性和安全性。在实际应用中，用户可以通过引入xcvbn库来增强自己应用的密码安全性。在用户输入密码的过程中，xcvbn会即时地对密码进行评估，并返回一个0-4的密码强度打分，同时提供一些有用的提示信息，如“密码过于简单，建议增加数字或符号”等。
xcvbn的应用范围非常广泛，几乎涵盖了所有需要使用密码登录的场景。例如，在电子商务网站注册时、在线银行账户登录时、社交媒体平台账户登录时、企业内部系统登录时等场景中，均可应用xcvbn来提高密码的hashmap源码说明安全性和用户体验。同时，xcvbn的源代码开放，并且免费提供给开发者使用与修改，因此可以被广泛地应用于自主研发的软件与项目之中。
elasticsearch wildcard 慢查询原因分析(深入到源码!!!)
本文深入剖析 Elasticsearch 中 wildcards 查询导致的性能问题及其解决之道，结合源码解析，揭示其背后的机制。阅读本文后，您将深入了解 Elasticsearch 的查询过程、查询性能瓶颈以及如何利用 Elasticsearch profile API 进行性能分析。
首先，理解 Elasticsearch 的查询流程分为两个阶段：使用 Elasticsearch 对卢瑟库（Lucece）进行查询，以及卢瑟库本身进行查询。卢瑟库只能单机存储，因此，查询过程主要关注如何高效地在卢瑟库中查找文档。
在卢瑟库中，查询过程涉及以下关键步骤：重写（rewrite）查询类型、创建权重对象、构建 bulk scorer 对象以及进行打分。重写阶段将复杂查询转换为更底层的查询类型，如 MultiTermQueryConstantScoreWrapper。权重对象用于计算文档的权重和构建得分对象，以确定文档的排序。打分阶段对匹配的文档进行批量化打分，然后通过收集器对象汇总结果。
理解卢瑟库查询过程的关键在于了解其查询机制，尤其是如何筛选匹配文档。卢瑟库的查询过程包括创建 bulk scorer 对象，以及在 scorer 对象中遍历匹配的文档。PhraseQuery 和 WildcardQuery 类型的springboot分享源码查询分别在不同的阶段进行文档筛选。WildcardQuery 的主要耗时发生在构建 scorer 阶段，由于其需要遍历字段中的所有 term 并与有限状态机进行匹配，此过程较为耗时且对 CPU 资源消耗较大。
在性能分析方面，Elasticsearch 提供了 profile API，允许在查询时收集分析结果。通过装饰器模式，profile API 在关键方法前后添加了埋点，以统计耗时时间。分析 profile 返回的结果，可以揭示查询在不同阶段的性能瓶颈，例如在构建 scorer 阶段的耗时。了解这些信息对于优化查询性能和资源利用至关重要。
综上所述，本文旨在深入探究 Elasticsearch wildcards 查询的性能问题，揭示其工作原理以及如何通过分析性能数据进行优化。通过本文的讲解，您将能够更好地理解 Elasticsearch 的查询过程、识别性能瓶颈，并采取有效措施提升系统性能。
上海后做“颜值检测”软件实为窥人隐私，如何从法律层面解读其行为？
打开搜索引擎，输入“颜值打分”，互联网上 形形色色的打分软件映入眼帘。这类APP或小程序中，有少数披着人工智能的外衣、打着测面改运的噱头，干着招摇撞骗的勾当，或是骗取使用者钱财，或是窃取并倒卖其个人信息。“ 测试颜值”竟被**手机相册，ucore源码下载 央视一档节目播出了上海市奉贤区人民法院，审理的一起侵犯公民个人信息犯罪案件庭审现场情况。
本案被告人李某是一家网络游戏公司的高级程序员，不到岁，在暗网一个名叫“茶马古道”的论坛上下载了一组源代码，并利用这组源代码，编写了一款所谓颜值打分的黑客软件。李某还将该软件发布在一个隐藏的暗网论坛上售卖。
涉案软件声称可对脸部照片自动评分，还能判断肌肤状态。在示例照片下方，配有表示其强大测试功能的介绍： “年龄岁左右，颜值.4，皮肤健康度.，色斑度9.”等，看起来十分专业。很多人正是看到这样的介绍，下载使用了这款软件。
就是这样一款看上去专业而且免费的颜值打分软件，只要安装到手机上，就会在机主毫无察觉的情况下，将手机相册里的照片传到开发人李某的服务器上。江苏的高先生出于好奇下载了这款软件，虽然从安装到卸载只有短短几分钟，但他手机相册中存储的驾照、快递、保险信息以及朋友的支付宝账号等，已经全部传到了李某的服务器上。
被告人李某除了制作黑客软件进行售卖和非法窃取用户的手机相册信息之外， 还有一项罪名，就是向他人非法提供个人信息。李某用自己在暗网上售卖“颜值检测”软件得到的虚拟币，购买了一个名叫“社工库资料”的文件。
暗网上这个“社工库资料”中，包含着多万条个人信息。李某出于好奇，在里面试着检索自己的信息，没想到不但找到了，而且还十分准确。亲测这个庞大个人信息数据库的精准性，李某觉得很得意。
出于炫耀自己能够搜集并掌握如此海量而精准的个人隐私数据的心理，李某又将这个“社工资料库”再次发布到网络上，供人下载。后经公安机关侦查核实，这个“社工库资料”中包含的八千多万条个人信息都十分准确。
据办案人员介绍：倒查了“社工库资料”的十个被害人，都是能够精准地锁定被害人的身份信息、职业情况和一些基本情况
最终，被告人李某因违反国家有关规定，利用侵入计算机信息系统程序，窃取并非法向他人提供公民个人信息，犯侵犯公民个人信息罪，判处有期徒刑三年，宣告缓刑三年，并处罚金人民币一万元。
引入民事公益诉讼意义深远
在这起案件庭审过程中，检察机关指出，被告李某的行为已经侵犯了不特定多数人的个人信息安全，不仅已经触犯刑法，也侵犯了公共利益，构成了民事侵权，还应当承担民事责任。
由于存储照片、个人信息数据的网盘，售卖的侵权软件等，无法通过传统的扣押、没收手机、电脑等方式删除，因此，为了彻底消除涉案个人信息再次出现被非法获取、传播的风险，法庭判令被告永久删除颜值检测软件及相关代码、窃取的涉案照片，以及网盘上存储的相关公民个人信息，并对其侵犯公民个人信息的行为公开赔礼道歉。
在法官和检察官的多方见证下，李某逐一彻底删除了涉案的有关数据信息，涉案的社交软件号码及网盘也被全部注销。此外，李某还在承诺书上签字，保证自己再也不会将信息通过任何方式恢复。同时按照判决的要求，还在正义网上进行了公开赔礼道歉。
上海市奉贤区人民法院联合奉贤区人民检察院，就附带民事公益诉讼的判决内容，对李某进行强制执行
据执行法官介绍，李某被扣押的电脑以及三部手机，法院最终还将通过物理方式进行彻底摧毁。上述种种行为措施，都尽可能地保护了公民个人信息不会被恢复，不会被再次利用。
在个人信息保护案件中引入公益诉讼制度，既能减轻个体的维权负担，同时还能增加违法犯罪的成本，对遏制个人信息领域的违法犯罪行为具有重要意义。
刑法修正案（九）、民法典以及个人信息保护法等，都在不断加强对个人信息的保护力度。多位阶多部法律将起到多重保护作用， 让个人信息在收集、存储、使用、加工、传输等各环节得到全链条保护，最终建立并不断完善一个全方位的个人信息法律保护体系。
分钟搞懂遗传算法(含源码)
大自然中存在一种神奇的力量，它能够将优良的基因保留下来，进而进化出更加强大、更适应生存的基因。这种力量启发了遗传算法的诞生，它模拟了自然选择、物竞天择、适者生存的原则，通过多代的遗传、变异、交叉和复制，最终进化出问题的最优解。尽管遗传算法看起来神奇，但其实现思路相对简单。本文将介绍遗传算法的基本思想，并运用遗传算法解决实际问题，最后给出遗传算法的代码实现和解析。
在介绍遗传算法之前，我们需要了解以下几个概念：
1. 基因和染色体：在遗传算法中，我们将要解决的问题映射成一个数学问题，一个可行解被称为一条“染色体”。一个可行解通常由多个元素构成，每个元素被称为染色体上的一个“基因”。
2. 适应度函数：适应度函数在遗传算法中扮演着“上帝”的角色，用于衡量染色体的优劣。在迭代过程中，适应度函数会给所有染色体打分，评判其适应度，淘汰适应度较低的染色体，保留适应度较高的染色体。
3. 交叉：每次迭代都会生成N条染色体，这被称为一次“进化”。交叉的过程类似于交配，需要从上一代的染色体中选取两条染色体，然后拼接在一起，生成一条新的染色体。
4. 变异：交叉可以保证每次进化留下优良的基因，但只能保证结果更接近局部最优解。为了解决这一问题，我们需要引入变异，即在新的染色体上随机修改基因的值，引入新的基因，突破当前搜索的限制。
5. 复制：每次进化中，为了保留上一代优良的染色体，需要将适应度最高的几条染色体直接复制给下一代。
遗传算法的执行流程如下：
1. 生成初始染色体种群。
2. 计算每个染色体的适应度。
3. 根据适应度选择染色体进行交叉和变异。
4. 生成新一代染色体种群。
5. 重复步骤2-4，直到满足终止条件。
在实际应用中，可以通过限定进化次数或允许范围来控制算法的迭代次数。选择何种方式取决于具体的业务场景。
下面我们以负载均衡调度问题为例，介绍遗传算法的解决方法。
1. 数学建模：首先，我们需要将实际问题映射成遗传算法的数学模型，包括任务长度矩阵、节点处理速度矩阵、任务处理时间矩阵等。
2. 染色体：染色体用于记录每次进化过程中的可行解，每个染色体由多个基因组成，每个基因表示将任务分配给节点的方案。
3. 适应度矩阵：适应度矩阵记录每条染色体的适应度，用于评判染色体的优劣。
4. 选择概率矩阵：选择概率矩阵记录每条染色体在下一次进化中被选择的概率，用于选择染色体进行交叉和变异。
5. 遗传算法的实现：通过交叉、变异和复制等操作，生成新一代染色体种群，并不断迭代，直到满足终止条件。
结果展示：通过遗传算法解决负载均衡调度问题，经过次进化，算法最终收敛于最优解。
