这是由美联储经济数据库（FRED）托管的美联储数据集。FRED有一个数据平台，它们根据数据更新的频率来更新其信息。数据集包含1年或10年零息债券的固定收益率。 fitted-yield-on-a-1-year-zero-coupon-bond_metadata.json fitted-yield-on-a-10-year-zero-coupon-bond_metadata.json THREEFY1.csv THREEFY10.csv

Moddule Zero整体.docx

微软安全零信任应用报告，Zero Trust Adoption Report

在微软实施零信任安全模型，Implementing a Zero Trust security model at Microsoft

相对属性 用于图像分类和零镜头学习的视觉相对属性的Python实现 描述 此实现引用论文“ Relative Attributes, D. Parikh and K. Grauman, International Conference on Computer Vision (ICCV), 2011 。 作者给出的原始代码在matlab中。 此仓库包含用于从头开始使用牛顿优化来学习相对排名功能的python代码。 使用高斯混合模型的零射击学习也是在python中实现的。 实施细节 包含使用牛顿方法的rank svm的实现。 和 分别是用于零击学习的训练和测试文件。 此实现中使用了来自'PubFig'数据集的预提取要点特征。 要训​​练新的数据集， 模块和 可用于提取要点特征。 读取学习的排名功能，预处理的数据等，并将其保存在 目录。

ZKP ZKP是一种实用的零知识证明系统，可提供任意计算的小型且计算效率高的零知识证明。 该系统使我们能够以廉价，快速的验证时间构造简洁的非交互式证明。 下图描述了证明生成系统的拓扑。 编译阶段 程序建设 受信任的设置 证明生成 证明验证 程序建设 程序构建是由其他库开发的，这些库发出标准的JSON协议，该协议描述了门的功能组成，这些门计算加法，乘法和带线运算。 该库可以简单地使用任何其他编译器或库来发出JSON作为其交换格式。 包提供了电路构造语言的参考库。 受信任的设置 可以从命令行运行受信任的设置。 这将生成为特定电路设置所需的一次参数。 设置参数可以随后销毁，也可以在Shamir秘密共享配置中分发。 Shamir共享允许一个n-of-m的设置，其中至少n个参与者必须组合其秘密部分以重建受信任的设置。 zkp setup --prover Groth16 --input

用于弱光图像增强的零参考深曲线估计 您可以在这里找到更多详细信息： : 。玩得开心！ Zero-DCE的实现仅用于非商业用途。 火炬 零DCE的Pytorch实现 要求 Python 3.7 火炬1.0.0 OpenCV 火炬视觉0.2.1 cuda100 零DCE不需要特殊的配置。只是基本环境。 或者您可以创建一个conda环境来像这样运行我们的代码：conda create --name zerodce_env opencv pytorch == 1.0.0 torchvision == 0.2.1 cuda100 python = 3.7 -c pytorch 资料夹结构 首先下载Zero-DCE_code。下面显示了基本的文件夹结构。 ├── data │ ├── test_data # testing data. You can make a new folder

ProFuzzer__On-the-fly_Input_Type_Probing_for_Better_Zero-day_Vulnerability_Discovery（ProFuzzer__基于运行时类型嗅探技术提高模糊测试的漏洞发掘效果） 解决方案 云安全 安全众测 信息安全 身份与访问管理

1.读写Ini文件 2.十大排序算法

此项目已由Solo安全密钥代替 该项目已被所取代。 它仍在开发中，但提供： FIDO2 + U2F +更安全 易于构建和自定义 U2F零不再被维护。 U2F零 U2F Zero是用于2要素身份验证的开源U2F令牌。 它是安全实施的。 它可以与Google帐户，Github，Duo以及任何其他支持U2F的软件一起使用。 最新版本使用密钥派生，并且对注册没有限制。 您可以轻松。 您只需要订购，和。 最终对于程序员来说是35美元，每板约5美元。 令牌应该足够耐用，即使经过清洗也可以在钥匙链上生存多年。 查看以获取有关如何的更多信息。 重新设计/ FIDO 2 FIDO 2协议正在取代U2F