windows代码签名

代码签名证书，顾名思义，就是软件开发商用来给开发的软件签名的证书。通过对代码数字签名来标识软件来源，记录软件开发者的真实身份，保证代码在签名之后，不被篡改。

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代码签名证书是提供给软件开发者，对其开发的可执行脚本、软件代码和内容进行数字签名的数字证书。申请者通过对代码的数字签名来标识软件来源以及软件开发者的真实身份，保证代码在签名之后不被恶意篡改。

按“Win+R”键，打开“运行”，输入“gpedit.msc”点击“确定”；点击“管理模板”；点击“系统”；双击“驱动程序安装”；双击“设备驱动程序的代码签名”；勾选“已禁用”，点击“确定”即可。

你可以选择支持Windows 10 预览版和正式版驱动签名，支持签名Windows内核代码， .sys， .cat， .exe， .dll， .cab， .ocx， XML， .air， .airi， .xap， Office VBA宏的EV代码签名证书。

Go语言的特点

go语言的特点 部署简单。Go编译生成的是一个静态可执行文件，除了glibc外没有其他外部依赖。

从学术的角度讲Go语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性；但从工程的角度讲，Go的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。

自0版发布以来，go语言引起了众多开发者的关注，并得到了广泛的应用。go语言简单、高效、并发的特点吸引了许多传统的语言开发人员，其数量也在不断增加。使用 Go 语言开发的开源项目非常多。

Goroutine 这个几乎算是Go语言的招牌特性之一了，我也不想多提。

效率 Go拥有接近C的运行效率和接近PHP的开发效率，这就很有利的支撑了上面大家追求快速的需求。

将深度学习模型部署为exe需要哪些工具

1、图片1：Redis可以用作我们深度学习REST API的消息代理/消息队列 Redis是内存中的数据存储。它不同于简单的键/值存储(比如memcached)，因为它可以存储实际的数据结构。今天我们将使用Redis作为消息代理/消息队列。

2、一种常见的方法是使用Java API来调用深度学习模型。例如，可以使用TensorFlow Java API来加载和运行TensorFlow模型。这需要将深度学习模型导出为TensorFlow SavedModel格式，然后使用Java API加载模型并调用它。

3、1boostboost可以源码进行编译，也可以直接安装文件。我使用的是后者，方便、快捷。我使用的是：boost_56_0-msvc-10-6exe注意适合你的配置环境的boost版本即可。完毕，双击运行安装文件即可。

4、开源深度学习框架：如 TensorFlow、PyTorch 等，能够方便构建和训练深度学习模型。可视化工具：如 TensorBoard、Weights & Biases 等，能够方便观察模型训练过程和结果。

5、实验室没有服务器可以用Googlecolab跑深度学习模型。具体操作步骤如下：创建colab文件：进入Google云盘后，创建一个colab文件。第一次使用，会存在colab选项不显示的情况，点击关联更多应用即可。

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