sun.misc.BASE64Encoder 加密中文乱码？

URL传参数时中文乱码解决方法

编码 itemCode = (new sun.misc.BASE64Encoder()).encode(itemCode.getBytes("UTF-8")); pi.setItemCode(itemCode

Java RSA2签名验签实战：从原理到支付回调安全通信

在安全通信领域，数字签名是确保数据完整性和身份认证的核心技术。其原理基于非对称加密算法，发送方使用私钥对数据摘要进行加密生成签名，接收方使用公钥解密并比对摘要以验证数据来源和完整性。这项技术的核心价值在于防止数据在传输过程中被篡改或伪造，是实现安全API通信、支付回调等场景的基石。RSA算法是当前应用最广泛的非对称加密算法之一，而RSA2特指采用SHA-256等更强哈希函数的RSA签名方案，它能满足金融级接口的安全合规要求。在实际工程中，开发者常面临密钥格式不兼容、验签失败等挑战，特别是PKCS#8与PKC

Java实战：从消息摘要到代码签名的完整数字签名与证书应用指南

数字签名是现代信息安全的核心技术，它基于非对称加密原理，通过私钥加密消息摘要、公钥验证的方式，确保数据的完整性、真实性和不可否认性。这项技术的核心价值在于构建了数字世界的信任基石，广泛应用于软件分发、安全通信、电子合同和身份认证等场景。在Java开发实践中，利用`java.security`标准库可以高效实现从生成密钥对、计算SHA-256消息摘要，到执行签名验签的完整流程。进一步地，通过模拟证书颁发机构（CA）生成自签名证书和证书签名请求（CSR），开发者能够深入理解公钥基础设施（PKI）的运作机制。本文

YOLO26算法工业车间与城市道路安全标识及交通标志目标检测+训练好的模型+260张数据集+pyqt可视化界面.zip

附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面，页面底部含可视化效果预览，毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[安全标识(safety), 交通标志(traffic)] · 训练集：240 张 · 验证集：10 张 · 测试集：10 张 · 总计：260 张 该数据集精准聚焦于工业生产环境与城市道路交通场景，旨在为高危作业区域的安全警示系统及道路通行管理提供可靠视觉识别支持。通过采集真实工作现场与道路环境中的关键标识，该数据集有效支撑了对人员行为规范提示与交通状态预警的自动化感知需求，具备显著的工程实用价值与行业落地潜力。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 67 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.7278** mAP50-95 | 0.6630 Precision | 0.7294 Recall | 0.7273 train/box_loss | 0.7483 train/cls_loss | 0.6857 val/box_loss | 0.6823 val/cls_loss | 1.8035 【训练过程分析】 67 轮训练后 mAP50 为 0.7278，模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常，后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.6630，定位精度尚可。 【模型性能评估】 Precision 0.7294、Recall 0.7273，精度高于召回，存在一定漏检。多类检测中，不同类别性能可能有差异，需关注... 使用场景：毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

技术转移机构如何基于数据提升项目撮合精准度？.docx

技术转移机构如何基于数据提升项目撮合精准度？