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    MySQL中char、varchar和text的区别

    1.char:存储定长数据很方便,CHAR字段上的索引效率级高,必须在括号里定义长度,可以有默认值,比如定义char(10),那么不论你存储的数据是否达到了10个字节,都要占去10个字节的空间(自动用空格填充),且在检索的时候后面的空格会隐藏掉,所以检索出来的数据需要记得用什么trim之类的函数去过滤空格。 2.varchar:存储变长数据,但存储效率没有CHAR高,必须在括号里定义长度,可以有默认值。保存数据的时候,不进行空格自动填充,而且如果数据存在空格时,当值保存和检索时尾部的空格仍会保留。另外,varchar类型的实际长度是它的值的实际长度+1,这一个字节用于保存实际使用了多大的长度。 3.text:存储可变长度的非Unicode数据,最大长度为2^31-1个字符。text列不能有默认值,存储或检索过程中,不存在大小写转换,后面如果指定长度,不会报错误,但是这个长度是不起作用的,意思就是你插入数据的时候,超过你指定的长度还是可以正常插入。

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    Python学习(3):理解计算机中编码三、认识常见的计算机编码

    我们学习Python编程,经常对字符串这样的数据进行处理。我们也都知道计算机内部信息是采用二进制编码的,那么这其中的处理原理是什么呢?本篇就计算机中关于编码的知识进行总结。 一、为什么计算机内部信息采用二进制编码 计算机是由逻辑电路组成的,而逻辑电路只有接通与断开两个状态,正好可以对映二进制的“1”与“0”。这样的计算机设计在技术上会简单许多。 二、计算机编码的由来 计算机内部信息采用二进制编码,这决定了它只能直接识别0和1。我们所有各类型数据也都需要被转换为二进制0和1的序列存放在计算机中的。但是这样就产

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    基于编码注入的对抗性NLP攻击

    研究表明,机器学习系统在理论和实践中都容易受到对抗样本的影响。到目前为止,此类攻击主要针对视觉模型,利用人与机器感知之间的差距。尽管基于文本的模型也受到对抗性样本的攻击,但此类攻击难以保持语义和不可区分性。在本文中探索了一大类对抗样本,这些样本可用于在黑盒设置中攻击基于文本的模型,而无需对输入进行任何人类可感知的视觉修改。使用人眼无法察觉的特定于编码的扰动来操纵从神经机器翻译管道到网络搜索引擎的各种自然语言处理 (NLP) 系统的输出。通过一次难以察觉的编码注入——不可见字符(invisible character)、同形文字(homoglyph)、重新排序(reordering)或删除(deletion)——攻击者可以显着降低易受攻击模型的性能,通过三次注入后,大多数模型可以在功能上被破坏。除了 Facebook 和 IBM 发布的开源模型之外,本文攻击还针对当前部署的商业系统,包括 Microsoft 和 Google的系统。这一系列新颖的攻击对许多语言处理系统构成了重大威胁:攻击者可以有针对性地影响系统,而无需对底层模型进行任何假设。结论是,基于文本的 NLP 系统需要仔细的输入清理,就像传统应用程序一样,鉴于此类系统现在正在快速大规模部署,因此需要架构师和操作者的关注。

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