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OSG鼠标选择求交
OSG鼠标选择求交 求交方法一:(用WINDOW坐标值,在相机下求交) //osg::ref_ptr< osgUtil::LineSegmentIntersector > picker = new osgUtil::LineSegmentIntersector( // osgUtil::Intersector::WINDOW, ea.getX()
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SPU赋能PSI:探秘隐私集合求交核心技术与高级调度架构实践
1.SPU实现的PSI介绍 1.PSI的定义和种类 隐私集合求交(Private Set Intersection, PSI)是一种在密码学和安全多方计算(MPC)领域中的关键技术,允许两个或多个参与者在不泄露各自输入集合中非交集部分的前提下,找出他们所拥有的共同元素。隐语在 PSI 技术方面提供了相关的解决方案。 根据不同的实现机制和技术原理,PSI 可以分为以下几种类型: 基于公钥密
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fate隐私求交案例
intersect组件是解决纵向联邦学习中的隐私求交问题 fate隐私求交的方式有三种:raw,rsa,dh。raw方式不安全,rsa和dh方式是安全的,dh是基于对称加密的安全交集 rsa是基于RSA(非对称加密)的安全交集,,dh方法也用于安全的信息检索(SIR),fate intersect 支持多主机模式即(1个guest与多个host进行求交集) 可配置的hash方法有sha256、
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基于RSA隐私求交(PSI)的python 实现
最近开始调研同态加密实现的PSI,回顾了一下基于RSA的PSI方式,见文章 https://eprint.iacr.org/2009/491.pdfzzi 按自己的理解实现了一个python的RSA隐私求交的流程 流程基本按下图实现: 为了理解中间“盲化”和哈希的过程,所以没有用现成的RSA加解密方案 而是用gmpy2 库的加速模幂计算方法做了 加解密操作。 from Crypto
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多方隐私集合求交-匿踪查询技术详解
之前,我们介绍了一种简洁高效的「多方隐私集合求交协议」,该协议是针对多方隐私集合求交场景设计的,解决了基于两方协议简单扩展到多方时产生的数据安全问题,详见前文《叮!多方隐私集合求交发来“会议邀请”》。 本文将介绍另一种使用广泛的隐私计算技术–匿踪查询。匿踪查询顾名思义就是查询方的查询记录是隐藏的,数据方不知道查询方查了哪条数据。具体定义是查询方向数据方发送要查询的id,通过交互使得数据方返回给查
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我的隐私计算学习——隐私集合求交(2)
笔记内容来自多本书籍、学术资料、白皮书及ChatGPT等工具,经由自己阅读后整理而成。 前篇可见:我的隐私计算学习——隐私集合求交(1) (三)PSI应用场景问题 在目前的实际应用中,衍生出一些新的需求,例如除了不泄露参与计算的集合的ID和特征的基础上,要求集合的基数也不泄露; 或者是在隐私集合求交过程中,只返回交集大小,不返回具体的交集 ID; 或者是在进行集合求交的过程中,增加了集
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p9 第55题 两个有序单链表L1,L2求交的操作,得到新的链表L3,L3任然保持有序的状态 中国计量大学2016年数据结构题(c语言代码实现)
本题代码如下 linklist merge(linklist* L1, linklist* L2)//将两个链表的公共元素合并产生新链表{lnode* ra = (*L1)->next, * rb = (*L2)->next;lnode* r;lnode* s;lnode* C = (lnode*)malloc(sizeof(lnode));C->next = NULL;r = C;whil
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p9 第55题 两个有序单链表L1,L2求交的操作,得到新的链表L3,L3任然保持有序的状态 中国计量大学2016年数据结构题(c语言代码实现)
本题代码如下 linklist merge(linklist* L1, linklist* L2)//将两个链表的公共元素合并产生新链表{lnode* ra = (*L1)->next, * rb = (*L2)->next;lnode* r;lnode* s;lnode* C = (lnode*)malloc(sizeof(lnode));C->next = NULL;r = C;whil
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多边形求交并差
代码:Github:team79/PolygonOverlayAnalysis 基本概念介绍 多边形交并差计算的算法的相关证明过程是很繁琐,因此在这里将直接给出算法所需的概念以及算法所用到的一些性质。具体的相关证明过程在ZHU Ya-Yin[1]论文中有详细证明。 算法中的一些概念: 1、∂A :多边形A 的边的集合, 或A 的边界上点的集合;2、P ↓:过点P 作的垂直向下射线;3、<:
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隐私计算关键技术:隐私集合求交(PSI)原理介绍
参考连接:隐私计算关键技术:隐私集合求交(PSI)原理介绍 - 知乎 隐私集合求交(Private Set Intersection,PSI) PSI是指,参与双方在不泄露任何额外信息的情况下,得到双方持有数据的交集。在这里,额外的信息指的是除了双方的数据交集以外的任何信息。 隐私集合求交在现实场景中非常有用,比如在纵向联邦学习中做数据对齐,或是在社交软件中,通过通讯录做好友发现。因此,
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Globalmapper 教程 | 地形求交
在Globalmapper 应用中,我们可能会接触到各种精度的dem,那么我们可以对各个精度dem进行下比较,以下分别为90m,30m,12mdem在GM中加载效果: 可以明显看出dem精度越高,细节显示的越清晰,但是只是从图上看的话并不能看出具体的比较,我们可以借助于地形求交的方式,对各精度dem进行直接的比较。 首先,在分析菜单中选中“结合/比较地形图”功能:
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几何求交(二):直线和圆的交点
几何求交:直线和圆的交点 1. 向量复习2. 思路解析2.1 总体思路2.2 点在直线上面的投影2.3 点到直线的距离 3. 代码解析4. 附录:项目代码5. 参考资料6. 免责声明 1. 向量复习 因为本节需要向量来计算交点,如果大家对向量不是很熟悉,请见:向量复习(一)。已经很熟悉的童鞋,可以跳过这部分内容。 2. 思路解析 2.1 总体思路 如果看过上一节的直线交点,
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