目前，为了保障网站安全、防止流量被劫持带来损失，各网站应该安装部署安全有效的SSL证书以实现https加密访问，为数据传输提供加密保护。不过许多人对选择SSL证书的类型感到困惑，什么类型的SSL证书有利于网站安全呢？

为什么企业网需要安装ssl证书？

为了完善2018年并启动2019年，管理美国的两个政党决定玩一场关闭政府机关的游戏，结果导致超过130个政府SSL证书到期，导致数十个网站完全无法访问。作为2015年国土安全部指令的一部分，所有政府网站都应该在HSTS预载列表中。HSTS是一个安全标头，强制浏览器建立安全连接。这是一个好主意，唯一的缺点是，如果SSL / TLS证书发生任何事情，网站就会中断，休息一下。我的意思是完全无法接触。当它发生在诸如司法部，美国上诉法院或美国国家航空航天局等政府组织时，这是一个问题。

当市场的主要趋势发生改变时，投资者必须察觉到这一趋势变化，绝不可忽视它而盲目乐观，死抱股票。主力的操作也有着阶段性和节奏感，一旦目标达到，主力会毫不犹豫地出货，这是趋势反转的开始。所以，散户跟随主力必须要清楚判断主力出货的时机这才是胜利的最后保证。

市场主力操作股票一般以下列法则为依据：

记录层协议用于传输数据的分段、压缩及解压缩、加密及解密、完整性校验等。

作为庄家，其控盘的个股升幅最少应在50%以上，大多数为100%。

思科允许其SSL证书过期

主力庄家勾结上市公司，利用外界尚不知道的消息，先买进或卖出，然后将公司的实情公开，导致股价的波动，然后卖出或买回，以达到渔利的目的。

整理平台向上突破的最大优点，就是跌下来也跌不深，而且也不太可能跌下来。像这只股票，开盘后放出巨大的成交量，买入后如果运气好，当天就可以涨停，因为它向上攻击的空间是很大的，而向下回档的空间则很小。

几乎所有的坚实的底部，在它的低点或是平台部位都会出现成交量缩减的局面，这种现象表示卖压已经消竭，持股者不再愿意杀低。

一般而言，保守党都知道英国在加密方面并没有很高的声誉。前任内政大臣安布· 拉德（Amber Rudd）很快将成为前总理特蕾莎·梅（Theresa May），尽管显然对此并不十分了解，但他们都公开批评加密。因此，具有讽刺意味的是，2018年1月8日，保守党的网站在SSL证书到期后出现故障。 可以说它Brexpired。

（2）股价与业绩并非有绝对的关系，多空力量的消长与筹码供求关系的变化才是决定股价的根本原因。

庄家对同一板块的诸多个股均予关照，以实现“补涨（”补跌“）来带动人气，从而呈现全盘上扬（下挫）的有利（不利）局面。

一、SSLD 蒸馏策略

1、简介

首先，我们从ImageNet22k中挖掘出了近400万张图片，同时与ImageNet-1k训练集整合在一起，得到了一个新的包含500万张图片的数据集。然后，我们将学生模型与教师模型组合成一个新的网络，该网络分别输出学生模型和教师模型的预测分布，与此同时，固定教师模型整个网络的梯度，而学生模型可以做正常的反向传播。最后，我们将两个模型的logits经过softmax激活函数转换为soft label，并将二者的soft label做JS散度作为损失函数，用于蒸馏模型训练。下面以MobileNetV3（该模型直接训练，精度为75.3%）的知识蒸馏为例，介绍该方案的核心关键点（baseline为79.12%的ResNet50_vd模型蒸馏MobileNetV3，训练集为ImageNet1k训练集，loss为cross entropy loss，迭代轮数为120epoch，精度指标为75.6%）。

教师模型的选择。在进行知识蒸馏时，如果教师模型与学生模型的结构差异太大，蒸馏得到的结果反而不会有太大收益。相同结构下，精度更高的教师模型对结果也有很大影响。相比于79.12%的ResNet50_vd教师模型，使用82.4%的ResNet50_vd教师模型可以带来0.4%的绝对精度收益(75.6%->76.0%)。

改进loss计算方法。分类loss计算最常用的方法就是cross entropy loss，我们经过实验发现，在使用soft label进行训练时，相对于cross entropy loss，KL div loss对模型性能提升几乎无帮助，但是使用具有对称特性的JS div loss时，在多个蒸馏任务上相比cross entropy loss均有0.2%左右的收益(76.0%->76.2%)，SSLD中也基于JS div loss展开实验。

更多的迭代轮数。蒸馏的baseline实验只迭代了120个epoch。实验发现，迭代轮数越多，蒸馏效果越好，最终我们迭代了360epoch，精度指标可以达到77.1%(76.2%->77.1%)。

无需数据集的真值标签，很容易扩展训练集。SSLD的loss在计算过程中，仅涉及到教师和学生模型对于相同图片的处理结果（经过softmax激活函数处理之后的soft label），因此即使图片数据不包含真值标签，也可以用来进行训练并提升模型性能。该蒸馏方案的无标签蒸馏策略也大大提升了学生模型的性能上限（77.1%->78.5%）。

ImageNet1k蒸馏finetune。我们仅使用ImageNet1k数据，使用蒸馏方法对上述模型进行finetune，最终仍然可以获得0.4%的性能提升(78.5%->78.9%)。

2、数据选择

训练集去重。我们首先基于SIFT特征相似度匹配的方式对ImageNet22k数据集与ImageNet1k验证集进行去重，防止添加的ImageNet22k训练集中包含ImageNet1k验证集图像，最终去除了4511张相似图片。部分过滤的相似图片如下所示。

大数据集soft label获取，对于去重后的ImageNet22k数据集，我们使用ResNeXt101_32x16d_wsl模型进行预测，得到每张图片的soft label。

Top-k数据选择，ImageNet1k数据共有1000类，对于每一类，找出属于该类并且得分最高的k张图片，最终得到一个数据量不超过1000*k的数据集（某些类上得到的图片数量可能少于k张）。

将该数据集与ImageNet1k的训练集融合组成最终蒸馏模型所使用的数据集，数据量为500万。

PaddleClas的蒸馏策略为大数据集训练+ImageNet1k蒸馏finetune的策略。选择合适的教师模型，首先在挑选得到的500万数据集上进行训练，然后在ImageNet1k训练集上进行finetune，最终得到蒸馏后的学生模型。

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