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当你收到我的哈希值时，你可以用我的公钥与之匹配，看看是否匹配。如果消息在任何阶段被截获，哈希值就会发生变化。例如，我们的窃听者不喜欢大写字母，于其更改为“salesforce rocks!”。修正后的密文输出将完全不同，如下所示：


当您收到该消息时，它会与最初签名的消息有所不同。签名的摘要与收到的摘要不匹配。这意味着不可否认性（即无法否认的能力）将无法实现——您无法信任发送者或消息本身的完整性。从微小的更改到原始明文，哈希值的变化被称为加密雪崩效应。

公钥与私钥
公钥与私钥对比图表。用公钥加密 -> 用私钥解密。用公钥解密 <- 用私钥加密。
我们可以通过让某人用私钥对消息进行签名 ...

在线训练中，由于时间序列数据的噪声和非平稳性，单会发生剧烈波动，从而将噪声引入自适应系数。因此，我们使用主干网络梯度的指数移动平均 (EMA) 来平滑在线训练的噪声，并捕捉时间序列中的时间信息。

用联想记忆记住重复发生的事件
在时间序列中，旧的模式可能会重新出现，因此，利用我们过去的行为来改善学习成果至关重要。我们认为有必要学习重复事件，以进一步支持快速适应。

在 FSNet 中，我们使用元信息来表示我们过去如何适应特定模式；存储和检索适当的元信息可以有助于在将来重新出现时学习相应的模式。

具体来说，我们实现了一个联想记忆来存储元信息，以便适应学习过程中遇到的重复事件 ...

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