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我不理解,为什么像Netflix、Spotify流媒体服务提供商,包括苹果、谷歌等公司,会使用数字版权管理。他们在我买的设备上,浪费我的硬件算力,加密我买的数字内容,以阻止我下载。君子也防?[doge]
本文尝试欺骗DRM License Server获取秘钥,来解密被DRM加密的多媒体内容。
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接着上一篇文章,任务目标依然是通过使用Transformer将英语翻译为意大利语,来理解Transformer是如何编写和训练的,同时本文还将通过可视化观察注意力模型的细节。文中将使用Hugging Face的opus_books作为训练集,通过Hugging Face的工具链完成数据集的下载,和将文本转换为词表的工作。
回头看来,Attention Is All You Need这篇文章是所有大模型的根基,从MLP、CNN、RNN发展而来的船新版本特征提取器。这次跟着油管UP Umar Jamil对照论文通过手写transformer来学习这个划时代的算法。Coding a Transformer from scratch on PyTorch, with full explanation, training and inference。本文以翻译任务为例,展示如何使用pytorch手写一个将英语翻译为意大利语的Transformer。
chat.openai.com这个网页是相当的难伺候,即使你是美帝IP也得看在哪个机房,比如注明的某瓦工就进了微软爸爸的ban list,所以想尝试一下通过API的方式稳定聊天。
为啥现在写年终总结呢?因为这不是放开了嘛,昨天连滚带爬的采访了战地一线的防护经验丰富的老西医……
obsidian有arm64版本的appimage,可以在rock 5b上直接使用,这下摸鱼的时候都可以记笔记了。
任务:通过自定义协议,使用异步网络创建一个多线程、持久化键/值存储的服务端和客户端。
目标:
impl Trait
创建匿名Future
类型关键词:异步、future、tokio、impl Trait
。
任务:使用自定义协议,创建一个具有同步网络的多线程、持久化键/值存储的服务端和客户端。
目标:
关键词:线程池、通道、锁、无锁数据结构、原子化、参数化基准测试。
任务:创建一个单线程、持久化的键/值存储的服务器和客户端,使用自定义协议进行同步联网。
目标:
std
库的网络API编写自定义协议sled
对手写的后端进行基准测试关键词:std::net
、日志、trait、基准测试。
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