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    MySQL数据库操作审计：如何追踪对特定表的更新来源

    MySQL数据库操作审计：如何追踪对特定表的更新来源 引言 在数据库管理和维护过程中，了解谁在何时对哪些表进行了修改（如 INSERT、UPDATE、DELETE）是至关重要的。...本文将详细介绍 五种不同的方法 来追踪 MySQL 数据库中对特定表（如 statistics_test）的更新操作，并提供详细的代码示例和适用场景分析。 目录 为什么需要追踪数据库表的变更？...方法4：创建触发器（Trigger）记录变更 通过触发器自动记录所有对 statistics_test 的变更。...binlog mysqlbinlog --database=your_db_name /var/lib/mysql/mysql-bin.000123 | grep "statistics_test" （3）导出特定表的变更...中追踪表的变更来源有多种方法，选择合适的方式取决于： 审计需求（短期/长期） 性能影响（日志量、触发器开销） 数据完整性要求（是否需要记录变更前后的值） 建议 结合多种方法，例如： 使用 审计插件 记录所有SQL操作 对关键表

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    基于Metronic的Bootstrap开发框架经验总结（2）--列表分页处理和插件JSTree的使用

    JSTree 控件的官方地址为https://www.jstree.com/ 网站对JSTree控件的使用说明及案例讲解的已经很清晰了，一般情况下，我们直接参考例子就可以使用了。...JStree控件选中节点的内容，然后进行相关的处理操作，那么它的处理代码如下所示。...EditTag(); }); 双击事件，其实是连续的单击事件处理，一般情况下，或先选中当前节点，我们也可以在双击的时候，获取对应的节点ID，如下代码所示。...ID，获取选择节点的名称则可以通过代码获取： var eventNodeName = e.target.nodeName; JSTree一般我们会通过JSON数据进行动态绑定，这个JSON的数据格式定义如下所示...，我们获得JSTree的节点选中列表就可以进行数据的保存了，具体代码如下所示。

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    最好用的 7 个 Vue Tree select 树形组件 - 卡拉云

    比如搜索过滤，前端添加删除树枝，前端编辑修改子树名，拖拽排序，对用户操作事件记录等。...Vue JSTree - 全功能，树状单选多选，可拖拽，过滤搜索 Vue JSTree 放在第一个推荐，因为它涵盖了大多数你需要的功能，单选多选，可更换 icon 简单的搜索过滤，可任意拖拽子集到新集合里...[vue-jstree] Vue JSTree 更多功能： 没有依赖 单选、多选 自定义子集 icon 过滤及搜索 2.Vue draggable nested Tree - 纯树形选择，轻盈趁手 [...直接新建文件夹或子节点，重命名节点名，删除节点。拖拽节点到任意子集中，拖拽 UI 细节做的非常棒，有辅助虚线，方便用户在拖拽操作时，定位拖拽位置。 4....6.Liquor-Tree - 移动端友好，可拖拽，灵活配置 [Liquor-Tree] Liquor Tree 是一款轻量级树形选择器，对移动端友好，可拖放，支持键盘快捷键，每个操作动作都有事件记录，

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    JS设计模式之基于组合模式的code review

    blog.csdn.net/j_bleach/article/details/71844361 前言 这篇文章的初衷是由于最近在工作当中，碰到了很久之前的一个同事写的代码，功能大体是完成一个jstree...的增删改等功能，但在看代码的过程中，感觉代码结构比较混乱，为此在基于组合模式的设计理念上对代码进行一次整理。...A为树的跟节点，B为A的子节点，同时B又是DE的父节点。但是在组合模式中，AB并不是父子关系，而是用相同接口的对象，来进行统一操作，是一种HAS-A（聚合）的关系，而不是IS-A。...而在组合模式当中，因为在这棵树中的每一个节点都会执行相同的操作，而每一个节点看作是一个对象，那么就可以认为是一组具有相同属性方法的对象的集合。...首先有这样一个tree，可以在选中某一节点之后，对该节点进行添加子节点，删除当前节点等操作。之前项目代码回顾： ? ?

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    golang源码分析：抽象语法树

    如何使用呢其实非常简单： 1，解析源码文件得到抽象语法树 2，定义我们自己需要的访问者 3，通过walk方法遍历语法树，提取我们需要的信息。...它的定义如下，我们只需要实现一个Visit接口，它的入参是Node也就是抽象语法树上的一个节点，我们可以根据节点的不同类型实现我们需要的不同功能。...返回的是一个Visitor，关于返回值的使用是这么约定的：如果我们想继续解析当前节点的子节点，就返回一个不是nil的Visitor，这样就可以继续递归解析，否则结束当前节点的遍历 type Visitor...，如果返回值是nil，直接结束返回，否则，判断节点的类型，针对不同节点类型，拆分出节点的孩子节点，然后继续遍历节点的孩子节点。...) return nil } } return f } 当然，我们也可以做得复杂点，比如实现函数内逻辑分支的可视化：https://github.com/xiazemin/jstree-go

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    如何配置神经网络中的层数和节点数

    在这篇文章中，你将了解层和节点的作用，以及如何着手为你的预测建模问题配置多层感知器神经网络。 阅读这篇文章后，你会知道： 单层和多层感知器网络之间的区别。 在网络中拥有一个和多个隐藏层的价值。...隐藏层：输入和输出层之间的节点层。这些层可能存在一个或多个。 输出层：生成输出变量的节点层。 最后，以下是用于描述神经网络形状和能力的一些术语： 尺寸：模型中的节点数。 宽度：特定层中的节点数。...这很有启发性，但应该注意的是，没有给出每层中使用多少节点或如何学习权重的指示。 进一步的理论发现和证明已经显示MLP是万能逼近器。有了一个隐藏层，MLP就可以逼近我们需要的任何函数。...在实践中，我们同样不知道在给定问题的单个隐藏层中要使用多少节点，也不知道如何有效地学习或设置其权重。此外，已经出现了许多反例，有些函数不能通过单个隐藏层的MLP直接学习或者需要无限数量的节点。...1）实验 一般来说，当我被问到用于MLP的层数和节点数时，我经常回复： 我不知道，你要使用系统的实验来发现对特定数据集最有效的方法。 我仍然坚持这个答案。

    3.9K20

    一款免费、开源，使用sprinbboot快速开发管理系统

    BootDo是在SpringBoot基础上搭建的一个Java基础开发平台，MyBatis为数据访问层，ApacheShiro为权限授权层，Ehcahe对常用数据进行缓存。...字典管理：对系统中经常使用的一些较为固定的数据进行维护，如：是否、男女、类别、级别等。 操作日志：系统正常操作日志记录和查询；系统异常信息日志记录和查询。...Jackson 2、前端 JS框架：jQuery 客户端验证：JQuery Validation 富文本在线编辑：summernote 数据表格：bootstrapTable 弹出层：layer 树结构控件：jsTree...双重验证：用户表单提交双验证：包括服务器端验证及客户端验证，防止用户通过浏览器恶意修改（如不可写文本域、隐藏变量篡改、上传非法文件等），跳过客户端验证操作数据库。...强制访问：系统对所有管理端链接都进行用户身份权限验证，防止用户直接填写url进行访问。 项目截图 ? ? ? ? ?

    4.9K20

    如何配置神经网络中的层数和节点数

    在这篇文章中，你将了解层和节点的作用，以及如何着手为你的预测建模问题配置多层感知器神经网络。 阅读这篇文章后，你会知道： 单层和多层感知器网络之间的区别。 在网络中拥有一个和多个隐藏层的价值。...隐藏层：输入和输出层之间的节点层。这些层可能存在一个或多个。 输出层：生成输出变量的节点层。 最后，以下是用于描述神经网络形状和能力的一些术语： 尺寸：模型中的节点数。 宽度：特定层中的节点数。...这很有启发性，但应该注意的是，没有给出每层中使用多少节点或如何学习权重的指示。 进一步的理论发现和证明已经显示MLP是万能逼近器。有了一个隐藏层，MLP就可以逼近我们需要的任何函数。...在实践中，我们同样不知道在给定问题的单个隐藏层中要使用多少节点，也不知道如何有效地学习或设置其权重。此外，已经出现了许多反例，有些函数不能通过单个隐藏层的MLP直接学习或者需要无限数量的节点。...1）实验 一般来说，当我被问到用于MLP的层数和节点数时，我经常回复： 我不知道，你要使用系统的实验来发现对特定数据集最有效的方法。 我仍然坚持这个答案。

    5.6K20

    十大深度学习算法的原理解析

    学习过程之所以是深度性的，是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。每个层包含的单元可将输入数据转换为信息，供下一层用于特定的预测任务。...所有的深度学习算法都使用不同类型的神经网络来执行特定的任务。本文为大家带来基本的人工神经网络和深度学习算法，并简单讲解它们如何模拟人脑工作。 如何定义神经网络？...神经网络的结构类似于人脑，由人工神经元组成，也称为节点。这些节点分为三层并排堆放： 1.输入层 2.隐藏层 3.输出层 数据以输入的形式为每个节点提供信息。...虽然没有一个网络被认为是完美的，但是一些算法适合执行特定的任务。为了选择正确的算法，最好对所有的主要算法有一个扎实的了解。...RBM由两层组成: 可见单位 隐藏单位 每个可见单元都连接到所有隐藏单元。RBM 有一个连接到所有可见单元和隐藏单元的偏置单元，它们没有输出节点。 RBM 是如何工作的？

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    【Hinton实验室探访】Capsule后最新研究，用软决策树更好理解DNN分类

    但是，由于网络依赖分布式分层表示，很难解释为什么学习网络对特定的测试用例做出特定的分类决定。如果我们能将神经网络获得的知识用一个依赖层次化决策的模型来表达，那么解释神经网络的某个特定的决定就容易多了。...因此，试图通过理解单个的隐藏单元来理解深度神经网络如何做出分类决定，显然是不明智的。 相比之下，决策树如何做分类就很好理解，因为每个决策序列相对较短，而且每个决策都直接基于输入数据。...与神经网络中的隐藏单元不同，决策树中较低级的节点仅被一小部分训练数据使用，因此决策树较低的部分容易过拟合，除非训练集的大小与树的深度相比要大很多很多。...软决策树如何进行分类：MNIST上训练的深度为4的软决策树的可视化图。内部节点处的图像是已学习的过滤器，而叶子处的图像是对已学习的类别概率分布的可视化。...这项工作的主要动机是建立一个行为易于解释的模型；目的是充分理解为什么给一个特定的样本一个特定的分类，可以简单地检查沿着根和分类的叶节点之间的路径所学习的所有过滤器。

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    干货 | 受限玻尔兹曼机基础教程

    （MNIST图像有784个像素，所以处理这类图像的神经网络的一个可见层必须有784个输入节点。） 接着来看单个像素值x如何通过这一双层网络。在隐藏层的节点1中x与一个权重相乘，再与所谓的偏差相加。...这两步运算的结果输入激活函数，得到节点的输出，即输入为x时通过节点的信号强度。 激活函数f((权重w * 输入x) + 偏差b ) = 输出a 下面来看一个隐藏节点如何整合多项输入。...重构 但在本教程中，我们将重点关注受限玻尔兹曼机如何在无监督情况下学习重构数据（无监督指测试数据集没有作为实际基准的标签），在可见层和第一隐藏层之间进行多次正向和反向传递，而无需加大网络的深度。...学习重构数据的过程在某种意义上即是学习一组特定图像中有哪些像素通常会同时出现。网络深处隐藏层节点产生的激活值代表了明显的同现关系，例如：“非直线灰色管 + 大而松垂的耳朵 + 皱纹”。...VisibleUnit是节点中接收输入的层，而HiddenUnit则是对来自更复杂特征的输入进行重组的层。

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