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    怎么使用slim-jwt-auth对API进行身份验证

    这两天一直想找个机会做一下API的身份验证,就像微博那样提供接口给别人用,但又有所限制,也不会导致接口滥用。...现在正好可以用之前写的成绩查询接口来做这个身份验证的实验。 准备工作 在做一个二维码签到/点名系统时,需要后台同时支持移动端、PC端和网页版,因此决定写成接口,这样比较方便。...经过查询,知道了slim这个框架,是专门构建RESTful API的框架。之后就开始了一天的折腾。...://github.com/xu42/API/blob/master/v1/cet_score/cet_score.php Authentication Process (身份验证流程) 假定使用我们的接口的人...参考资料 RESTful API 设计指南 http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/05/restful_api.html Slim Documentation http

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    浅谈对机器学习的理解

    这篇日志,作为我2014年的学业总结,详细阐述目前我对机器学习的理解,希望各位看官批评指正,多多交流! 机器学习(MachineLearning),在我看来就是让机器学习人思维的过程。...机器学习的宗旨就是让机器学会“人识别事物的方法”,我们希望人从事物中了解到的东西和机器从事物中了解到的东西一样,这就是机器学习的过程。...我们对身边的事物往往识别率很高,是因为人的潜意识几乎记录了肉眼看到的事物的所有特征。...回归就是将一些数据点用一条直线对这些点进行拟合。而Logistic回归是指根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。...即考虑其他方法的结果作为参考意见,也就是对其他算法进行组合的一种方式。

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    推荐5个机器学习API

    但是现在这种情况正在发生改变,正如标准的API简化了应用程序的开发一样,机器学习API也降低了这一领域的门槛,让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。...机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性,让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。...,该平台提供的功能有自然语言处理、推荐引擎、模式识别、计算机视觉以及预测建模等,为了迎合数据科学家的喜好,Microsoft Azure机器学习平台还增加了对Python的支持,用户能够直接将Python...Amazon机器学习API支持的用户场景包括: 通过分析信号水平特征对歌曲进行题材分类 通过对智能设备加速传感器捕获的数据以及陀螺仪的信号进行分析识别用户的活动,是上楼、下楼、平躺、坐下还是站立不动 通过分析用户行为预测用户是否能够成为付费用户...分析网站活动记录,发现系统中的假用户、机器人以及垃圾邮件制造者 BigML BigML是一个对用户友好、对开发者友好的机器学习API,该项目的动机是让预测分析对用户而言更简单也更容易理解。

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    如何选择Spark机器学习API

    有一个你在用Spark SQL和Spark流处理的时候很可能同时用到的东西,就是Spark MLlib,Spark MLlib是一个API形式的机器学习库和统计算法。...统计算法 这些API主要是用来进行A-B检验或者A-B-C检验。通常在商业中,我们认为,如果两个东西的平均值相等,那么这两个东西就大体相当了。其实不一定。...如果你手头有一堆属性不同的东西,你可以让电脑对这些东西进行正确的归类。这里的技巧就是要把各个属性对应到各个“类”,而对于这个分类,并没有标准的正确答案,错误答案倒是不少。...聚类算法和分类算法不同,但是聚类算法经常用来对一群人分组,二者最大的区别在于,在聚类算法中,我们不知道集群前面的标签(或组)是什么,而在分类算法中,标签就很明确了。...原文:Which Spark machine learning API should you use?

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    Laravel API 开发推荐阅读清单

    社区优秀文章 Laravel 5.5+passport 放弃 dingo 开发 API 实战,让 API 开发更省心 - 自造车轮。...讲讲我最近用 Laravel 做的一个 App 后端项目 Laravel Passport API 认证使用小结 关于 RESTful API 设计的总结 Laravel 5.5 使用 Passport...RESTful API 的一些心得 对 REST 的理解 用 Laravel 搭建带 OAuth2 验证的 RESTful 服务 在 Laravel 中动态隐藏 API 字段 Nginx 下部署...RPC 告诉你什么是 RPC httpstatuses 一眼看完所有常用的 HTTP 状态码,还可以看详细含义 json-api 对 API 应该如何利用好 JSON 的一些建议 介绍 JSON 无论如何都应该读一遍...接口错误代码机制; APNS 消息推送服务器端介绍及实现; API 测试 —— 单元测试、集成测试、黑盒测试; 快速完成 API 文档; Passport / OAuth 2.0 认证。

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    解决 laravel passport Key file %s permissions are not correct, should be 600 or 660 instead of %s

    laravel passport 问题描述 这是我之前遇到的问题,忘记记录了。...环境: laravel "5.3" dingo Api passport 我在做我自己的项目的时候,决定全部使用API风格,token鉴权的机制,这样就可以只写一份后端,而不考虑页面。...问题就出现在这,我是使用windows进行开发,当我安装完laravel/passport的时候,访问报错'Key file "%s" permissions are not correct, should...be 600 or 660 instead of 666',这显然是一个权限的问题,但是比较尴尬的是我在用windows,应该没涉及到什么权限的问题才对啊,毕竟windows的····(不能说坏话,万一我有一天去微软上班了呢...接着,我给laravel/passport提了一个issues, https://github.com/laravel/passport/issues/712 ,但是没人回复。

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    该对机器人征税吗?

    ---- 工业机器人的大量使用,让越来越多的工人开始担心自己的工作哪一天会被机器人取代。...换句话说,我们每一个人都通过交税对这些项目进行了资助。也许你会说,这些公司也同样交税,这些税收不也促进了研究吗?是的,这没错。但是,大公司非常善于避税,尤其是跨国公司。...我们该对机器人或者说自动化收税吗?...◆ 如果自动化使得工人出现冗余,但是该公司对冗余的工人重新训练,并在该公司内部重新给他们安排工作,也可以免税。...我们的想法不是阻止自动化,而是鼓励企业对因自动化而导致下岗的工作承担更多的责任,对企业所在地区承担更广泛的社会责任。这一税收将有利于加强企业与社会之间的社会契约。

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    通过预测API窃取机器学习模型

    由于机器学习可能涉及到训练数据的隐私敏感信息、机器学习模型的商业价值及其安全中的应用,所以机器学习模型在一定程度上是可以认为是机密的。但是越来越对机器学习服务提供商将机器学习作为一种服务部署在云上。...笔者认为:这样部署机器学习即服务是存在安全隐患的,攻击者利用对模型的API可以窃取模型。...图1 机器学习即服务商业化模式 2.攻击模型 当用户在MLaaS平台上训练了自己的机器学习模型,并发布该模型给其他用户使用,并利用其他用户每次对模型的访问收取一定的费用,赚回自己在训练模型和标定数据投入时的成本...如果利用API访问目标模型的是攻击者,该攻击者利用对目标模型的尽量少地访问,试图在本地构造一个与目标模型相近甚至一致的模型。 笔者认为攻击可能出于以下目的窃取目标模型: 1....想免费使用模型:模型训练者将模型托管在云上,通过提供API的方式来提供对模型的访问,通过对每次调用 API 的方式来收费,恶意的用户将企图偷取这个模型免费使用。

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    边缘认证和与令牌无关的身份传播

    正如大多数开发人员认为的那样,对安全协议和身份令牌,以及用户和设备身份验证的处理可能会充满挑战。假设有很多协议,令牌,200M+的用户,以及上千个设备,问题可能随时会在范围内爆发。...用户输入凭据,Netflix客户端将设备ESN和凭据传送到边缘网关,即Zuul; Zuul上运行的身份过滤器会生成一个绑定设备的Passport,然后将其传送到API/登录终端; API服务将Passport...开发者速度 将微服务开发人员和身份验证和身份相关的问题剥离开来,意味着他们可以专注于其核心领域。现在仅在一组专门的服务中完成一次对身份认证的更改即可,而无需将变更散布到多个服务中。...基于机器学习模型选择性地为可疑的连接引入第二个因素。随着加入了新的流程,我们引入了新的因素,例如使用一次性密码(OTP)来发送邮件或电话,给移动设备推送通知,以及使用第三方认证应用等。...我们还可能为希望在其帐户上增加安全性的用户引入可选择的多重身份验证。 灵活的授权 现在我们已经有一个系统层面的身份验证流,在授权决策中我们可以使用该身份验证流作为一个信号。

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    11机器学习系统设计5数据量对机器学习的影响

    11.5 数据量对机器学习的影响 Data For Machine Learning 问题引入 很多很多年前,我认识的两位研究人员 Michele Banko 和 Eric Brill 进行了一项有趣的研究...,他们尝试通过机器学习算法来区分常见的易混淆的单词,他们尝试了许多种不同的算法,并发现数据量非常大时,这些不同类型的算法效果都很好 ?...于是他们把诸如这样的机器学习问题,当做一类监督学习问题,并尝试将其分类,什么样的词,在一个英文句子特定的位置,才是合适的。...具有大量参数的模型在大量数据中有更大的提升空间 假设特征值有足够的信息来预测 y 值,假设我们使用一种需要大量参数的学习算法,这些参数可以拟合非常复杂的函数,如果使用大量数据对其进行训练,这种算法能很好地拟合训练集

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    苹果开放机器学习API,但是没有看到苹果的机器学习开发平台

    这次,苹果不仅在iOS的自家应用中更多使用了机器学习,还把机器学习功能作为iOS API的一部分向开发者开放,希望开发者们也用机器学习的力量开发出更好的应用程序。...这三个API开放以后,开发者就可以直接在自己的app中调用相关功能,无需自己重新开发机器学习模型就可以享用美妙的成果。...前几个特定用途的API都运行在Core ML之上。开发者如果想要运行自己的机器学习模型,那它也会运行在Core ML上。...相比于基于caffe/caffe2和TensorFlow的一大堆开发环境和云服务,苹果只是发布了一个可以在设备上运行训练好的机器学习应用的API,表现出苹果似乎对自己做前沿研究和帮助开发者做前沿研究都没什么兴趣...从以往的苹果产品也可以看到,苹果的风格通常不是一旦有新技术就拿来做产品,而是等到成熟一些、确认能够对用户体验带来改善,才会凭借高超的工程能力把他们运用在产品中。 这不免让人对苹果有所担心。

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