报告链接:https://hackerone.com/reports/128085
在范式化的情况下需要在进行多次查询再拼装数据,或者使用 lookup,即跨表查询;反范式化的情况下可以直接查出相关数据
本文由读者 muggle 投稿,muggle 是一位具备极客精神的90后单身老实猿,对 Spring Security 有丰富的使用经验,muggle 个人博客地址是 https://muggle0.github.io。
在前端开发过程中,掌握一些常见英语词汇是必要的,今天跟大家分享一些前端常见的英语词汇,供大家参考使用。
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
摘要: 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念,文章内容都是博主用心学习收集所写,欢迎大家三联支持!本系列会一直更新,核心概念系列会一直更新!欢迎大家订阅
方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)于2005年提出,是一种常用的特征提取方法,HOG+SVM在行人检测中有着优异的效果。
Twitter产品经理Todd Sherman今天正式宣布,以后发推特,包括图片、GIF、视频、投票、转发和回复等内容将不计入140个字符限制。此前,用户发布的推特中,这些内容大约要占25个字符左右,这在某种程度上放开了推特的字符限制,用户在一条推特上可以发布更多内容。不知新浪微博会不会也做出相应改动呢? 此外,该公司将改变推文的显示方式,用户包含艾特对象的推文也将即时出现在用户的推特时间线内。 这一改变对用户习惯和互联网世界又意味着什么呢?我们听听Twitter产品经理Todd Sherman如何讲述?
原教程说的比较抽象,这里简单认为视图就是views.py中的函数,用于处理数据并渲染网页。我们的投票应用中,需要下列几个视图:
https://ishadeed.com/article/spacing-in-css/
编辑手记: In-Memory 是 Oracle 在 12.1.0.2 中引入的新特性,旨在加速分析型 SQL 的速度。传统的 OLTP 应用通过 buffer cache 修改数据,分析性的 SQL 从 IM 列式存储中扫描数据,避免物理读成为性能瓶颈。那么在12.2最新版本中,In-Memory有哪些增强特性呢?我们一起来学习。 注:文章内容来自官方文档翻译。若需要了解更多,请查阅官方文档。文中配图来自Oracle文档。 1、In-Memory Expressions(列式存储表达式) 内存中列存储允许
目前,借助CloudBase Framework可以实现一键部署React、Vue、Koa、express等热门框架,以及Wordpress、Discuz! Q等大家熟知的应用,现已上架到云开发应用中心:https://cloudbase.net/marketplace.html
HTML5中的header元素是一种具有引导和导航作用的结构元素,该元素可以包含所有通常放在页面头部的内容。其基本语法格式如下:
CorelDRAW Graphics Suite 订阅版拥有配备齐全的专业设计工具包,可以通过非常高的效率提供令人惊艳的矢量插图、布局、照片编辑和排版项目。价格实惠的订阅就能获得令人难以置信的持续价值,即时、有保障地获得独家的新功能和内容、一流的性能,以及对最新技术的支持。获得 CorelDRAW Graphics Suite 订阅奖励,您将可以畅享其他版本无法享受的专属新功能和内容。
awesome-tunneling 是一个列出 ngrok 替代方案和其他类似 ngrok 的隧道软件和服务的项目,重点是自托管。
作者:愣锤 https://juejin.im/post/5b174de8f265da6e410e0b4e
网站内链优化起到网站导航,网站架构和层次结构的作用,在网站内部页面传递权重。随着时间的推移,使我们的网站权重更加平衡,提升网站整体权重,并使链接建设更加有效。
好吧,让我们开始吧。谷歌搜索内容库 API 的内部文档不慎泄露。谷歌内部的微服务体系与谷歌云平台所提供的服务相似,其已废弃的文档 AI 仓库的内部文档不小心被公开到了客户端库的代码仓库中。该代码的文档也被外部的自动化文档服务记录下来。
最近写个小项目要用到mybatis plus,有些不太清楚的点,查了下官方文档,顺便做下简要的记录,下面是笔记。
我们知道机器学习应用过程包含很多步骤,如图所示『标准机器学习应用流程』,有数据预处理、特征工程、模型训练、模型迭代优化、部署预估等环节。
昨天得知成为 Apache DolphinScheduler的Committer,此时此刻内心依然十分激动。
对于非结构化文本,大模型 (LLM) 比较擅长回答简单(单跳)问题。然而,随着问题的复杂性增加,LLM 的性能会下降。本文作者认为其主要原因是,大模型在理解复杂问题和从原始文本中筛选、聚合非结构化信息过程中出现了性能问题。
本篇作为技术分享系列的第四篇,详细讲一下手绘视频中 Surface Pen 和 Surface Dial 的使用场景。 先放一张微软官方商城的图,Surface 的使用中结合了 Surface Pe
In-Memory 是 Oracle 在 12.1.0.2 中引入的新特性,旨在加速分析型 SQL 的速度。传统的 OLTP 应用通过 buffer cache 修改数据,分析性的 SQL 从 IM 列式存储中扫描数据,避免物理读成为性能瓶颈。 列式存储表达式 内存中列存储允许以压缩的列格式将对象(表,分区和子分区)填充到内存中。 内存表达式使经常评估的查询表达式能够在内存中列存储中实现,以供后续重用。 将经常使用的查询表达式的实现值填充到内存中列存储中大大减少了执行查询所需的系统资源,并提供更高的可扩展性
数据猿导读 很多人之前都认为希拉里已经赢定了,在各种预言帝使用各种模型所做的大数据分析预测中,川普都没有任何胜算。结果出现黑天鹅事件,希拉里不仅败北,而且是数学上的惨败,选举人票上输的一塌糊涂,毫无翻
接上一篇 《Web 3.0 会长什么样?先导篇》,我们说到: Web 3.0 实际上已经正在发生了,本篇继续 —— 可能引领未来的 Web 3.0 应用程序都是长什么样的?
原文:https://juejin.im/post/6844903632815521799
权力下放的主要目标是使协议能够发展成为具有弹性的金融基础设施,而没有可知的弱点,也无需依赖任何团队。通过这种方式,协议可以随着整个加密生态系统的增长而继续扩展,并且可以永久存在或至少伴随着以太坊。
---文末不仅有下期重磅功能预告--- ---还能扫码入群交流年会干货 --- 乐乐掐指一算,后天就是双十一了,简直期待的搓搓手! 咳咳,大家别误会,不是买买买的那个,是腾讯的司庆日要到啦~ 今年由于疫情还未完全消散,司庆、年会大多从线下转为线上形式,这次司庆据说鹅们会全程看直播、云拍照、全员线上填词主题曲,还可以拍小视频庆生~ 巧了,这些活动都可以贯穿在乐享上完成!屏幕前正在苦恼年底线上年会方案的GGMM们,接下来我们将连续推送3篇推文,攻略会囊括年会的前、中、后期,今天先分享下年会前
在3月的荷兰大选即将到来之际,安全专家Sijmen Ruwhof通过Youtube上有关荷兰大选使用的计票软件介绍视频,对荷兰大选中使用的投票计票软件OSV programma进行了全面的安全分析和风险识别。最终,荷兰国家选举委员会通过Sijmen Ruwhof发表的分析文章,确认这套软件系统存在安全隐患,并对外宣布,在接下来的总统大选中,将不会使用任何电子投票计票系统,改用原始的手工计票。以下为Sijmen Ruwhof对OSV programma计票软件的详细安全分析。 正如大家所听闻到的那样,去年
早在2013年,国外有个程序员做了一个有意思的投票统计,该投票是让程序员从以下几个选项中选出平时在工作中自己认为最难做的事情:
ZooKeeper的数据模型,在结构上和标准文件系统的非常相似,都是采用这种树形层次结构,ZooKeeper树中的每个节点被称为:Znode。和文件系统的目录树一样,ZooKeeper树中的每个节点可以拥有子节点:
文章“Objectrecognition in 3D scenes with occlusions and clutter by Hough voting”发表在2010年,提出了一个经典的将霍夫投票思想用于三维场景目标识别的方法,在杂乱场景和有遮挡情况下取得了不错的效果。这一思想在近年的文章中被多次引用,一些深度学习的方法也有该投票思想的影子。该方法已在PCL库中有简易实现。
kNN(k-nearest neighbors),中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事:如果要了解一个人的经济水平,只需要知道他最好的5个朋友的经济能力, 对他的这五个人的经济水平求平均就是这个人的经济水平。这句话里面就包含着kNN的算法思想。
在Go语言中,crypto/rand包提供了生成加密安全的随机数的功能。这个包中最为核心的就是rand.Reader,一个全局、共享的加密安全的伪随机数生成器。本文将深入探讨rand.Reader的内部机制、用法及其在不同场景下的妙用。
为了在发生故障时提供持久性,MongoDB使用预写日志记录到磁盘journal文件中。
作者 | 凌敏 在大数据领域,Apache Spark 早已成为最炙手可热的计算引擎。随着 Spark 两年磨一剑,正式发布 3.0 版本,带来诸多新特性的 Spark 更是拥有了无限想象空间。不过对于用户而言,平台的技术门槛始终是个不小的挑战。也正因如此,不少项目选择直接建立在 Spark 之上,通过将平台的能力统合,并引入新的特性,从而降低用户使用门槛,实现大数据价值的最大化。 Kyuubi 正是这样一个拥抱 Spark、高性能的通用 JDBC 和 SQL 执行引擎,由网易数帆旗下有数大数据团队开源。K
如果你在日常工作中使用CSS,那么你的主要目标很可能集中在使事情看起来是正确的。最终得到的正确结果远比如何实现更重要。这意味着相比正确的语法和视觉效果我们更少关注CSS的实现原理。
锵锵锵锵锵~ 十一月份到了,港真年末的气息越来越浓了有没有! 昨儿都立冬啦! 立冬代表什么? 代表一年一度的「公司春节联欢晚会」已经不远了! Wait…先别急着请李谷一老师出来,我们先说正事儿! ▼ 一般来讲,公司的年会至少需要提前2-3个月筹备~企业年会是一个庞大的项目,各种活动流程氛围包装颁奖抽奖,繁杂又花费人力! 明明发邮件通知,怎么还有人不知道年会的地点?明明安排了丰富的抽奖,怎么大家都不积极?年会辛苦准备的策划文档,又找不到地方了?头大!QAQ! 不要方,你要记住,乐乐无所不能
超文本标记语言(英语:HyperText Markup Language,简称:HTML),是一种标识性的语言。它包括一系列标签.通过这些标签可以将网络上的文档格式统一,使分散的Internet资源连接为一个逻辑整体。
近日,ISO组织宣布,由于赢得了足够的支持,微软的OOXML文档格式已被批准为全球行业标准,并将其命名更改为“Open XML”。
目录[-] 本教程上接Django 1.10中文文档-第一个应用Part2-模型和管理站点。我们将继续开发网页投票这个应用,主要讲如何创建一个对用户开放的界面。 概览 视图是Django应用中的一“类”网页,它通常使用一个特定的函数提供服务,并且具有一个特定的模板。例如,在博客应用中,可能有以下视图: 博客首页 —— 显示最新发表的博客; 博客“详细”页面 —— 每博客的链接页面; 基于年份的归档页面 —— 显示特定年内所有月份发表过的博客; 基于月份的归档页面 —— 显示特定月份内
著名的Wordpress第三方开发服务商WPMU DEV(曾进入Alexa 排名前250)在自家网站上发起了一个用户需求调查,征询用户最想要的Wordpress插件。 根据调查结果,他们开发了一个表单神器 Forminator。
分布式事务的基本概念与本地事务类似,都保证了 ACID 特性(见[本篇第二章](# 二. 事务的特性))。随着数据的规模越来越大,就出现了对业务的解构,包括数据层面的关系型数据库的垂直、水平分表,以及服务层面的拆分,将一个大服务拆分为后单独部署,甚至同时也将数据库独立出来。这时候本地数据库事务就不能满足多个数据库、异构系统的原子性、持久性了,需要使用分布式事务的方法。通常,分布式事务只需要保证原子性,通过保证原子性来保证应用层面的一致性,由本地事务保证隔离性和持久性。 从 CAP 特性上考虑,由于分布式事务存在网络分割的情况,所以一定需要满足分区容忍性,剩下的需要在一致性 (Consistency) 与可用性 (Available) 之间做权衡。下面提到各种分布式事务的实现方法与协议,都是需要在一致性与可用性之间权衡的。
本文是我平时工作中收集的技巧点滴,已经整理好发布到 [url]http://www.microsoft.com/china/office/ready[/url],这里面不光有文字的,还有录制的视频,目前大家看到的是第一辑,第二辑近期也会发布到上面这个地址。
随机森林一个已被证明了的成功的集成分类器,特别是用在多维分类问题上更是体现出其强大之处。一个随机森林是一个决策树的集合,可以看作是一个分类器包括很多不同的决策树。整个算法包括三部分:特征和数据的分组,训练决策树,最后的结果投票。 1. 随机森林的分组策略 为了保持在随机森林中每个决策树的差异性,选择在生成决策树的时候选择不同特征集在不同的数据集上进行训练,生成最终的决策树。因此,我们需要对数据集和特征集进行分组,在分组的过程中,分别对数据集的分组和对特征集的分组。 在分组的过程中,采用基于Bootstr
Word中选择文本的时候可以通过快捷键组合实现不同的选择模式: 按住【Ctrl】键可以在一篇Word文档中选择不连续的选区; 按住【Shift】键可以从光标闪动位置到鼠标单击位置进行扩展选择; 按住【Alt】键能够选择一个矩形选区,而不必限制于一行选完再选下一行; 对于选择文中多处具有类似格式的文本,可以选中其中的一部分文本,然后点击右键,选择【样式】-【选择格式相似的文本】来实现。
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