Fayson今天在CDH5.16.1 的版本中，使用Hive授权的时候发现两个角色都只有database的create 权限，却能看到各自角色创建的表。如下：
权限集中管理是统一身份管理关注的主要内容之一，由于企业应用建设的自身历程不同，权限设计与实现也必然存在差异，针对集中权限管理的设计和实现带来了不小的挑战，本文根据多年的实践经验，就统一身份管理的集中权限管理的设计与实现给予设计建议。
您配置 Hive 仓库连接器 (HWC) 的方式会影响查询授权过程和您的安全性。有多种方法可以通过 HWC 访问 Hive，并不是所有操作都通过 HiveServer (HS2)。一些操作，例如 Spark Direct Reader 和 Hive Streaming，通过 HMS 直接进入 Hive，其中通常适用基于存储的权限。
机器之心报道 编辑：张倩 既能利用多粒度输入信息，又不降低推理速度，腾讯看点等机构的研究者在一篇 ACL 论文中提出了一种高效的语言模型预训练方法荔枝 LICHEE。经过半年多的摸索改进，荔枝 LICHEE 同时登顶 CLUE 分类榜单、阅读理解榜单、总榜单，其相关的技术创新也被 ACL 2021 录用。 近日，腾讯看点 NLP 内容算法专家郭伟东在机器之心举办的 ACL 论文分享会上对此研究进行了解读，欢迎大家浏览视频。 基于大型语料库的语言模型预训练在构建丰富的上下文表示方面已经取得了巨大的成功，也在
选自 arXiv 机器之心编译 参与：李泽南 图像识别技术的发展速度很快，我们开发的机器学习模型已经可以识别越来越多的物体种类了。然而，大多数图像识别算法都非常依赖于有标签的数据集，同时对于图片中物体的精细分类能力也非常有限。近日，斯坦福大学李飞飞团队提交的论文在减少数据依赖和提高识别细粒度程度等问题上向前迈进了一步。该论文已被 ICCV 2017 大会接收。 图像识别的终极目标是识别真实世界中的所有物体。更加艰巨的任务则是精细识别——细分同一类别的物体（如不同种类的鸟、不同品牌的汽车）。目前的业内最佳细
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自香港中文大学、上海人工智能实验室等机构的研究者提出了高效的视频理解迁移学习框架 EVL，通过固定骨干基础模型的权重，节省了训练计算量和内存消耗。 视觉基础模型近两年取得了瞩目发展。从一方面而言，基于大规模互联网数据的预训练已经给模型预置了大量的语义概念，从而具有良好的泛化性能；但另一方面，为充分利用大规模数据集带来的模型尺寸增长，使得相关模型在迁移到下游任务时面临着低效率问题，尤其是对于需要处理多帧的视频理解模型。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2
无论是 Role 还是 Authority 都保存在 List<GrantedAuthority>,每个用户都拥有自己的权限集合 -> List<GrantedAuthority>
2011 年，谷歌开始赞助举办第一届 FGVC Workshop，之后每两年举办一次，到 2017 年已经举办了第四届。而由于近年来计算机视觉的快速发展，FGVC 活动影响力也越来越大，从去年开始由两年一次改为了一年一次。
选自CVPR 2017 机器之心编译 参与：Smith、路雪、蒋思源 通过计算机视觉方法识别纹理细密的物体种类已经受到了学界的强烈关注。这一类任务往往是极具挑战性的，这是因为一些纹理细密的物体种类只能被该领域的专家所识别出来。与一般的识别不同，细粒度图像识别（fine-grained image recognition）是应该能够进行局部定位（localizing），并且能在其从属（subordinate）类别中表征很小的视觉差异的，从而使各种应用受益，比如专家级的图像识别、图像标注等等。 微软亚洲研究院梅
机器之心专栏 机器之心编辑部 由颜水成老师带领的 Sea AI Lab 提出了一种多粒度自监督学习框架 Mugs[1]，用以学习不同粒度的非监督特征，从而满足不同下游任务对不同粒度甚至多粒度特征的需求。在相同的实验设置下（相同数据集和模型等），该方法大幅超越了目前最好的自监督学习方法。在没有使用额外数据的情况下，该方法在 ImageNet 数据集上取得了目前最高的线性评估准确率（linear probing accuracy）82.1% 以及最高的 KNN 分类准确率 80.3%。 详细结果请参看 pape
在现实应用场景中，服务注册中心需要具备一定的安全性来保护数据和系统。本文将详细介绍如何在Eureka中实现基于身份验证和授权的访问控制。
MySQL ACE，华为云MVP，专注于 Oracle、MySQL 数据库多年，Oracle 10G 和 12C OCM，MySQL 5.6，5.7，8.0 OCP。现在鼎甲科技任技术顾问，为同事和客户提供数据库培训和技术支持服务。
计算机视觉（CV）是用机器来理解和分析图像的过程，是人工智能中一个重要分支。在 CV 的各个研究领域中，细粒度图像分析（fine-grained image analysis, FGIA）是一个长期存在的基础性问题，而且在各种实际应用（比如鸟的种类、汽车模型、商品识别等）中无处不在。由细粒度特性造成的类间（inter-class）小变化和类内（intra-class）大变化使得这一问题具有极大的挑战性。由于深度学习的蓬勃发展，近年来应用了深度学习的 FGIA 取得了显著的进步。
（CV）是用机器来理解和分析图像的过程，是人工智能中一个重要分支。在 CV 的各个研究领域中，细粒度图像分析（fine-grained image analysis, FGIA）是一个长期存在的基础性问题，而且在各种实际应用（比如鸟的种类、汽车模型、商品识别等）中无处不在。由细粒度特性造成的类间（inter-class）小变化和类内（intra-class）大变化使得这一问题具有极大的挑战性。由于深度学习的蓬勃发展，近年来应用了深度学习的 FGIA 取得了显著的进步。
杨净 丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你算个什么鸟？ 面对上面这两张图，一个AI发出了灵魂拷问。 左边桃面牡丹鹦鹉，右边费氏牡丹鹦鹉。 一眼识破的它早就看到左边的鸟的喙部和眼圈与右边的不一样。 不行，再来！再来看这组。（文末揭晓答案） 好，我放弃了。 这个来自浙大计算机学院和阿里安全的“找茬”选手，识别准确率达到了91.3%，已经是业内最优水平。研究成果已被多媒体国际顶会ACM MM 2021收录。 不光鸟，阿猫阿狗也能行，甚至花草植物也能行。 看看这连两张照片，吉娃
传统安全建设思路要求将网络按照安全等级划分，形成不同属性的安全域，如外网接入域、核心交换域、对外发布域、办公终端域及安全管理域等，并基于各个安全域的安全等级来制定相应的域间隔离与访问控制策略。通常根据不同强度要求的安全策略，所选用和部署的安全产品也会有针对性。例如外网接入域的边界，除了常规的防火墙之外，还会选择DDoS清洗系统、入侵防御系统等；在核心交换域，依据其流量全面的特点，部署全栈的流量分析和资产治理类系统；在安全管理域，部署集中管理和事件审计类平台；而在对外发布域的边界，则会选择更加深入和有针对性的细粒度防护产品，例如Web应用防火墙，即WAF产品，也是我们今天讨论的重点。
机器之心专栏 机器之心编辑部 还记得支付宝「扫鼻子，找狗子」的新功能吗？最近，研究者把论文公布了出来。 世上没有两片完全相同的树叶，也没有完全相同的两个狗 / 猫鼻子。 前段时间，机器之心报道了支付宝上线的一个新功能：利用鼻纹识别帮助养宠物的家庭寻找走失宠物。这一功能的操作非常简单。首先，打开支付宝搜「防走丢」，然后录入宠物鼻纹信息，你就可以为自己的宠物领取一张独一无二的电子「身份证」。一旦宠物走丢，你可以一键报失，如果路人看到走丢宠物，可用支付宝扫鼻纹进行识别，通过虚拟号码联系你，送宠物回家。 这项看
跨媒体检索（Cross-media Retrieval）是指用户给定任意一种媒体类型数据作为查询样例，系统检索得到与查询样例相关的各种媒体数据。如图 1 所示，当用户给定一张灰背鸥（Slaty-backed Gull）的图像作为查询样例，检索结果包含了图像、文本、视频和音频 4 种媒体数据。现有跨媒体检索研究一般聚焦在粗粒度跨媒体检索（Coarse-grained Cross-media Retrieval），只是将灰背鸥的图像作为鸟的图像进行分析检索，因此检索结果中会包含各种相似鸟类的媒体数据（如灰翅鸥、银鸥、加州海鸥等），而不是灰背鸥的图像、文本、视频和音频数据，如图 1(a) 所示。为了克服上述问题，本文提出了细粒度跨媒体检索（Fine-grained Cross-media Retrieval），即用户给定任意一种媒体类型数据作为查询样例，系统检索得到与查询样例细粒度类别相同的各种媒体数据，如图 1(b) 所示，检索得到灰背鸥的图像、文本、视频和音频数据。
作者简介：魏秀参，南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）博士生，专攻计算机视觉和机器学习。曾在国际顶级期刊和会议发表多篇学术论文，并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠亚军。 责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2017年《程序员》 有别于通用图像分析任务，细粒度图像分析的所属类别和粒度更为精细，它不仅能在更细分的类别下对物体进行识别，就连相似度极高的同一物种也能区别开来。
在大数据平台中，有海量数据存储，通畅在采集数据过程中敏感数据有意或者无意的进入大数据平台中，数据安全管理非常重要。我们不希望一些敏感数据被他人访问，希望可以按照一种规则给部分人访问权限，以防止数据泄露，针对数据安全管理可以使用Apache Ranger实现。
LOD 表达式在数据分析领域很常用，其全称为 Level Of Detail，即详细级别。
细粒度图像识别 [1] 是视觉感知学习的重要研究课题，在智能新经济和工业互联网等方面具有巨大应用价值，且在诸多现实场景已有广泛应用…… 鉴于当前领域内尚缺乏该方面的深度学习开源工具库，南京理工大学魏秀参教授团队用时近一年时间，开发、打磨、完成了 Hawkeye——细粒度图像识别深度学习开源工具库，供相关领域研究人员和工程师参考使用。本文是对 Hawkeye 的详细介绍。
云环境储存了大量的敏感数据和重要信息，包括企业机密、客户数据、财务记录等。云安全可以保护这些数据免受未经授权的访问、泄露或篡改。数据泄露可能导致财务损失、法律责任和声誉损害，因此保护数据的安全至关重要。
Spring Security 的前身是 Acegi Security，在被收纳为Spring子项目后正式更名为Spring Security。
什么是数据自服务 数据在企业中的处理过程，能清晰地映射出康威定律对IT系统的影响。在各个部门分别建设IT系统、组织内部大量存在信息筒仓（silo）的年代，数据的操作由OLTP应用系统的开发团队同步开发
b、Authorization：授权，即权限验证，验证某个已认证的用户是否拥有某个权限；即判断用户是否能做事情，常见的如：验 证某个用户是否拥有某个角色。或者细粒度的验证某个用户对某个资源是否具有某个权限；
机器之心报道 作者：吴欣 不久之前，CVPR 2018 论文接收列表公布。据机器之心了解，上海交通大学电子系人工智能实验室倪冰冰教授课题组有 6 篇论文入选，本文对这几篇论文做了简介，更多详细内容可通过论文网盘链接下载查看。 CVPR 2018 论文接收列表：http://cvpr2018.thecvf.com/files/cvpr_2018_final_accept_list.txt Paper 1：《Fine-grained Video Captioning for Sports Narrative》
前不久，英伟达黄老板从自家烤箱里端出了最新款基于 Ampere 架构的 A100 GPU。跟以往的新产品一样，Ampere 相比上一代产品性能有很大提升，并具备多个重要的新特性，其中之一就是细粒度结构化稀疏。这一特性能够为神经网络提供最多两倍的加速，本文我们就来一探究竟。
作者：Talha Chafekar翻译：顾伟嵩校对：阿笛 本文约1400字，建议阅读5分钟本文探讨了单词和n-grams的不同组合方法，以及如何借助基于树的表示法，以自底向上的方式预测短语或单词的二元或多类（本例中为5）细粒度情感。
机器之心报道 机器之心编辑部 为了让 AI 生成的图像里带有真正的文字，人们想尽了办法。 近来，文本生成图像领域取得了很多意想不到的突破，很多模型都可以实现基于文本指令创建高质量和多样化图像的功能。虽然生成的图像已经很逼真，但当前模型往往善于生成风景、物体等实物图像，但很难生成带有高度连贯细节的图像，例如带有汉字等复杂字形文本的图像。 为了解决这个问题，来自 OPPO 等机构的研究者们提出了一个通用学习框架 GlyphDraw，旨在让模型能够生成嵌入连贯文本的图像，这是图像合成领域首个解决汉字生成问题的工作
Satori Cyber[1]由创始人Eldad Chai和Yoav Cohen于2019年成立，同年获得525万美元的种子轮融资。其中联合创始人兼CEO Eldad Chai曾是Imperva[2]的产品管理高级副总裁和高级执行团队成员；Yoav Cohen是Satori Cyber的联合创始人兼CTO，曾是Imperva的产品开发高级副总裁。公司致力于通过数据分类、审计、策略等技术与手段满足数据安全与隐私合规需求。
作者：Xiu-Shen Wei等 机器之心编译 参与：Pedro、路 近日，来自南京大学、旷视和阿德莱德大学的研究者在 arXiv 上发布论文，提出一种利用少量样本学习新类别细粒度分类器的新方法 FSFG 模型，该方法包含两个模块：双线性特征学习模块和分类器映射模块。后者中的「分段映射」功能是该模型的关键部分，它通过一种参数更少的方式学习一组相对易实现的子分类器，进而生成决策边界。 细粒度图像识别是一个重要的计算机视觉问题。得益于复杂深层网络结构的应用，该问题解决方案的表现也越来越好。训练这种分类算法所需
各位 Kubernetes 用户们，请注意！1.30版本即将发布，这将对运维和开发者带来强大的功能。以下是关键特性的详细介绍：
机器之心专栏 作者：蚂蚁集团-大安全-数字身份及安全生态、浙江大学 来自浙江大学和蚂蚁集团 - 大安全 - 数字身份及安全生态的研究者提出了一种基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络 HRN。 基于有监督式深度学习的图像识别任务中一个方面要求是构建整理大规模、高质量的标注数据，这就对图像质量和标注人员的背景知识有比较高的要求。例如，在细粒度分类任务中，标注人员需要依赖大量的领域知识去区分各种种类的鸟以及不同型号的舰船，如图 1 所示。 图 1: 不同种类的信天翁以及不同型号的航母 在图 1 中，标注人员需
作者：Eric Lin (林晨辉)， Cloudera高级售后技术支持工程师。毕业于Monash大学计算机科学， Sir John Monash的奖学金获得者。曾就业于数据收集公司如Hitwise（现为Experian的子公司）和Effective Measure，担任高级工程师，负责设计，开发和管理用于采集， 处理和报告网络数据的平台（基于PHP，Java和CDH）。现任职Cloudera， 担任高级售后技术支持工程师，主要擅长解决在CDH生态系统中出现的各种疑难杂症。
指代分割 (Referring Image Segmentation，RIS) 是一项极具挑战性的多模态任务，要求算法能够同时理解精细的人类语言和视觉图像信息，并将图像中句子所指代的物体进行像素级别的分割。RIS 技术的突破有望在人机交互、图像编辑、自动驾驶等诸多领域带来革命性变革。它能够极大地提升人机协作的效率和体验。尽管目前最先进的 RIS 算法已经取得了显著进展，但仍然面临着模态差异 (modality gap) 的问题，即图像和文本特征的分布并未完全对齐。这一问题在处理复杂的指代语言表达和罕见语境时尤为突出。
本文提出了Focal Self-Attention，对当前token周围的区域进行细粒度的关注，对离当前token较远的区域进行粗粒度的关注，用这样的方式来更加有效的捕获局部和全局的注意力。基于FSA，作者提出了Focal Transformer，并在分类、检测、分割任务上都验证了结构的有效性。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
如果您是CDH或HDP用户，则除了从CDH和HDP版本转移到CDP的功能之外，还可以查看CDP私有云基础版中可用的新功能。
电源门控包括有选择性的关闭芯片中的某些块，同时保持其他块的供电。电源门控的目标是通过暂时关闭电源到当前工作模式下不需要的块，以减少泄漏电流。
前言 本文主要讲解的知识点有以下： 权限管理的基础知识 模型 粗粒度和细粒度的概念 回顾URL拦截的实现 Shiro的介绍与简单入门 一、Shiro基础知识 在学习Shiro这个框架之前，首先我们要先了解Shiro需要的基础知识：权限管理 1.1什么是权限管理？ 只要有用户参与的系统一般都要有权限管理，权限管理实现对用户访问系统的控制，按照安全规则或者安全策略控制用户可以访问而且只能访问自己被授权的资源。 对权限的管理又分为两大类别： 用户认证 用户授权 1.1.1用户认证 用户认证，用户去访问系统，系统
Awesome Fine-grained Visual Classification Awesome Fine-Grained Image Analysis – Papers, Codes and Datasets—-weixiushen
机器之心原创 作者：思源 近日，百度发布了用于花卉识别的移动端应用，这种基于全卷积注意力网络的细粒度识别方法在计算和准确度上都有非常强大的优势。在百度主任研发架构师陈凯和资深研发工程师胡翔宇的解释下，本文首先将介绍什么是细粒度识别，以及一般的细粒度识别方法，然后重点解析百度基于强化学习和全卷积注意力网络的细粒度识别模型。五一出游赏花，为女朋友解释解释细粒度识别也是极好的。 细粒度识别的概念其实非常简单，即模型需要识别非常精细的子类别。例如百度的花卉识别应用，模型不仅需要如一般识别问题那样检测出物体是不是
欢迎大家来自《图像分类》专栏，今天讲述细粒度图像分类问题，这是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题，本文介绍了细粒度图像分类算法的发展现状、相关数据集和竞赛，供大家参考学习。
标题：Persistent Homology based Graph Convolution Network forFine-grained 3D Shape Segmentation
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.11087.pdf
我们先截取最前面两行，分别是「页面加载后创建1000行表格所需时间」以及「替换1000行列表所需时间」：
中山大学、联想的研究团队推出了ConsistentID，可在细粒度多模态面部提示下，仅利用单张参考图像生成多样的肖像，且保持五官的一致性。
原文地址：http://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/47104913 Spark on mesos 有粗粒度(coarse-grained)和细粒度(fine-grained)两种运行模式，细粒度模式在spark2.0后开始弃用。 细粒度模式 优点 spark默认运行的就是细粒度模式，这种模式支持资源的抢占，spark和其他frameworks以非常细粒度的运行在同一个集群中，每个application可以根据任务运行的情况在运行过程中动态的获得更多或更少
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
NIFI的核心理念是，即使在非常大的规模下，也必须保证交付。这是通过有效地使用Write-Ahead Log和content repository来实现的。它们一起被设计成具备允许非常高的事务速率、有效的负载分布、写时复制和发挥传统磁盘读/写的优势。
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