通常网络安全存在的问题有受到非法入侵者的攻击、敏感数据被泄露或修改、网络中传送的信息被窃听......这些网络中存在的问题都是通过一定的攻击手段实现的,例如计算机病毒、计算机蠕虫、特洛伊木马、黑客技术和逻辑炸弹等。

据国外媒体报道，近几年平均每个月都会出现10种以上的攻击手段。虽然大多数的攻击手法都惊人的形似，无非是蠕虫、后门、Rootkits和DOS等，但这些手段都体现了强大的威胁。攻击手段的新变种与以前相比更加智能化，攻击目标直指互联网基础协议和操作系统，同时黑客工具应用起来也越来越简单，使得很多新手也能轻易使用黑客工具，像各大新闻才报道“男子初中学历自学编程成黑客”。

对策

网络安全技术的发展是多维、全方位的，主要有以下几个方面：

(1)物理隔离。物理隔离的思想是不安全不联网，要保证安全。在物理隔离的条件下，如果需要进行数据交换，如同两台完全不相连的计算机，必须通过软盘等媒介，从一台计算机向另一台计算机复制数据，这也被形象地称为“数据摆渡”。由于两台计算机没有直接连接，不会有基于网络的攻击威胁。

(2)逻辑隔离。在技术上，实现逻辑隔离的方式多种多样，但主要还是采用防火墙。防火墙的发展主要体现在性能、安全性和功能上。实际上，这3者是相互矛盾、相互制约的。

三种情况，引出问题：

（1） new出来的对象需要释放，而释放时，如果有其他人引用了这个对象，再次使用这个对象时，则会出现野指针情况。

==> 于是出现了引用计数的释放管理机制。

（2） 对于一个返回对象指针的方法，你若不看文档不看内部代码，你无法知道这个指针需不需要你来释放。同样的对于将一个指针或者对象作为参数给一个方法后， 你也无法知道这个方法会不会将你的对象释放掉。

==> 于是出现了谁拥有谁释放的管理思想。

（3）使用上述管理机制和思想后，有些特定情况。比如方法内新建一个对象，然后返回对象时，按照谁拥有谁释放的思想，对象是在方法内部创建的，方法退出前需要释放掉这个对象，但又要在退出时返回这个对象，先返回还是先释放都是不对的。

==> 于是出现了autorelease。

1、release和retain是配套的，释放管理是通过引用计数的。

卷积神经网络（CNN）最开始是用于计算机视觉中，然而现在也被广泛用于自然语言处理中，而且有着不亚于RNN（循环神经网络）的性能。

1、传统的自然语言处理模型

1）传统的词袋模型或者连续词袋模型（CBOW）都可以通过构建一个全连接的神经网络对句子进行情感标签的分类，但是这样存在一个问题，我们通过激活函数可以让某些结点激活（例如一个句子里”not”,”hate”这样的较强的特征词），但是由于在这样网络构建里，句子中词语的顺序被忽略，也许同样两个句子都出现了not和hate但是一个句子（I do not hate this movie）表示的是good的情感，另一个句子（I hate this movie and will not choose it）表示的是bad的情感。其实很重要的一点是在刚才上述模型中我们无法捕获像not hate这样由连续两个词所构成的关键特征的词的含义。

PHP加密方式分为单项散列加密，对称加密，非对称加密这几类。

像常用的MD5、hash、crypt、sha1这种就是单项散列加密，单项散列加密是不可逆的。

像URL编码、base64编码这种就是对称加密，是可逆的，就是说加密解密都是用的同一秘钥。

除此外就是非对称加密，加密和解密的秘钥不是同一个，如果从安全性而言，加密的信息如果还想着再解密回来，非对称加密无疑是最为安全的方式。

不可逆加密函数

（一）、md5

string md5 ( string str[,boolraw_output = false ] )
1.md5()默认情况下以 32 字符十六进制数字形式返回散列值，它接受两个参数，第一个为要加密的字符串，第二个为raw_output的布尔值，默认为false，如果设置为true，md5()则会返回原始的 16 位二进制格式报文摘要
2.md5()为单向加密，没有逆向解密算法，但是还是可以对一些常见的字符串通过收集，枚举，碰撞等方法破解

1、梯度下降法

梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。

梯度下降法的优化思想：用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。

缺点：
（1）靠近极小值时收敛速度减慢，求解需要很多次的迭代；
（2）直线搜索时可能会产生一些问题；
（3）可能会“之字形”地下降。

2、牛顿法

牛顿法最大的特点就在于它的收敛速度很快。

优点：二阶收敛，收敛速度快；