随着物联网(IoT)的出现，无数设备为了交换信息而相互连接。这些信息必须得到保护。对称密码术可以确保这些设备共享的数据仍然是机密的，它经过了正确的身份验证，并且没有被篡改。由于这些对象几乎没有计算能力——对于信息安全而言更是如此——确保这些属性的算法成本必须尽可能低。为了满足这一需求，NIST要求设计经过验证的密码和哈希函数，以尽可能小的实现成本提供足够的安全级别。 在本文档中，将说明使用排列的Sparkle家族构建的轻量化哈希算法。经过身份验证的密码Schwaemm提供明文的机密性，以及明文和其他公共相关数据的完整性和身份验证。哈希函数Esch是具有单方向性和抗碰撞的。这个算法的目标是使用尽可能少的CPU周期来执行任务，同时保持强大的安全保证和较小的实现规模。这种速度将允许设备使用比当前所需的CPU周期更少的CPU周期来确保其数据的保护。为了给出这种增益的一个非常具体的应用，密码学对电池供电的微控制器的能量需求将会降低。

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闪光1.x 适用于Cocoa开发人员的安全可靠的软件更新框架。 该分支是成千上万的Mac应用程序使用的，经过生产测试的经过实践检验的版本。 即将发布的Sparkle 2（当前处于beta版）可以在找到。 产品特点 无缝。 没有提到火花。 您使用的图标和应用名称。 安全。 使用EdDSA签名和Apple代码签名来验证更新。 快速。 支持仅对补丁文件进行了更改的增量更新。 易于安装。 Sparkle在您的应用中不需要任何代码，并且只需要Web服务器上的静态文件。 支持捆绑软件，首选项窗格，插件和其他非.app软件。 可以为更复杂的产品安装.pkg文件。 处理权限，隔离并在需要时自动请求身份验证。 使用基于RSS的appcast获得发行信息。 Appcast是由第三方更新跟踪程序和网站支持的实际标准。 保持隐藏状态，直到第二次启动，以获得更好的第一印象。 真正的自我更新-用户可以选择在后台自动下载并安装所有更新。 能够将更新标记为关键。 主机应用程序的进度和状态通知。 要求 运行时：macOS 10.9或更高版本 内部版本：最新的主要Xcode（稳定版或Beta版，以

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GAT-图注意力网络（PyTorch） :laptop: +图形+ :megaphone: = :red_heart: 此回购包含原始GAT论文的PyTorch实现（ :link: ）。 它的目的是简化一般的GAT和GNN的玩法和学习。 目录 什么是GNN？ 图神经网络是一系列神经网络，它们处理图上定义的信号！ 图可以建模许多有趣的自然现象，因此您会发现它们在以下任何地方都得到了使用： 计算生物学-预测强效 计算药理学-预测 流量预测-例如在 推荐系统（用于 ， ， 等） 一直到大型强子对撞机，和列表不断出现！ GAT是空间（卷积）GNN的代表。 由于CNN在计算机视觉领域取得了巨大的成功，因此研究人员决定将其概括为图形，因此我们

千住最流行的两种焊锡丝RMA98和ESC21的详细技术资料，这两种焊锡丝已经是很老的型号，官网已经查不到具体资料，打算入手千住焊锡丝的朋友可以先参考一下这份资料再做决定！