PHPGET请求的加密方法简介在Web开发中，经常会使用GET请求来获取远程服务器上的数据。然而，GET请求的数据通过URL传递，容易被拦截者获取并窃取其中的敏感信息。...为了解决这个问题，我们可以采用加密方法来保护数据的安全性。PHPGET请求的加密方法简介下面介绍几种PHPGET请求的加密方法。1....Base64加密Base64是一种将二进制数据编码成ASCII字符的方法，加密后的数据可以通过URL传递，从而保证了数据的安全性。...$param2) == $data) {// 数据正确} else {// 数据错误}3....在使用SSL加密的情况下，我们可以直接通过GET请求传递数据，而无需对数据进行加密处理。
NHibernate 多对多映射的数据更新 最近在用 NHibernate 做多对多更新时突然发现 NHibernate 更新的策略很差， 对多对多关系的更新居然是先全部删除再插入全部数据， 感觉非常奇怪...; map.Column("[UserId]"); }); } ); } } 数据库关系图如下...发现 StackOverflow 上也有人问类似的问题， 并且最终在 NHibernate Tip: Use set for many-to-many associations 发现了解决方案， 将多对多的映射的...不只是多对多， 如果你的集合需要更新， NHibernate 推荐的是： 19.5.2....sess.Flush(); 由此可见， bag 在多对多映射更新时性能较差， 如果不需要更新，则可以放心使用， 在需要更新时则 set 是更好的选择。
加载数据 能够同时检测来自同一细胞的多种数据类型，称为多模式分析，代表了单细胞基因组学的一个新的和令人兴奋的前沿。例如CITE-seq能够同时检测来自同一细胞的转录组和细胞表面蛋白质。...Seurat 4.0，可以无缝存储、分析和探索多样化的多模式细胞数据集。...并排可视化多模式数据 现在，我们已经从 scRNA-seq 文件中获得了聚类，我们可以在数据集中可视化蛋白质或RNA分子的表达。...0 0.3000479 0.244 0.002 0 ## HIST2H2AB 0 1.3104432 0.812 0.013 0 多模式数据的其他可视化方法...加载来自 10x Genomics的多模式数据 Seurat 还能够分析使用 CellRanger v3 处理的多摸式10x Genomics的数据：例如，我们使用 7，900 个外周血单核细胞 （PBMC
一.对数据的输入 A、如何获取你的点云数据（使用什么设备，查找相应设备的介绍，设备的精度、稳定度、抗噪能力、数据的可视深度范围等，采用无标记点融合，或标记点融合；要考虑多帧数据之间的旋转角度）； B、如何将你的数据对象从环境中分割出来...（识别分割、手动分割CC），深度学习若能做分割，并且针对特定对象的效果还行的话，再结合PCL做多帧数据的融合，是一个创新点（前提是提高效率）； C、对数据的输入输出要掌握，一般程序都是一样的，复制粘贴即可...二、对数据的预处理（融合肯定至少两帧数据） A、数据是否有噪声：根据噪声的类别，选择合适的算法进行去除（直通滤波、条件滤波、统计滤波、双边滤波等等）； B、数据是否需要下采样：体素栅格滤波（参数的设置，...必须保证纹理特征） C、数据是否需要渲染（看数据本身） 三、粗配准 A、算法的选择（粗配准有很多算法，根据自己的目的，参考北航出的国内唯一一本PCL的书，同时兼顾PCL官网的更新内容，目前已经出PCL.9
点关注，不迷路，定期更新干货算法笔记~ 在训练过程中使用更多数据一直是深度学习提效的重要方法之一，在多模态场景也不例外。...在此之后对CLIP多模态模型的优化中，一个很重要的分支是如何使用更多其他类型的数据（例如图像分类数据、看图说话数据等），特别是CVPR 2022、谷歌等近期发表的工作，都集中在这个方面。...其中涉及的方法包括：多模态模型结构上的统一、多模态数据格式上的统一、单模态数据引入、多类型数据分布差异问题优化4种类型。...下表对比了FLAVA和其他多模态模型在训练数据、预训练任务和可解决的模态上的差异。FLAVA使用了多种单模态数据，让模型能够同时处理单模态和多模态任务。...两种数据的差异导致多模态匹配时，需要关注的信息、图文两侧交互的方法也会有不同。 这篇文章采用了prefix prompt的思路解决两种类型数据文本侧数据分布差异大的问题。
最近因为客户项目需要，所以专门调研了Elasticsearch的这些不常用的重要功能，并整理成文档，现在分享出来，希望对有这方面需求的同行有些帮助 由于内容较多，一共分为三部分分享 Elasticsearch多主...、多数据、多协调、多冷节点节点说明及配置 Elasticsearch灾备同步方案设计 Elasticsearch灾备同步方案设计验证 1....多主 ElasticSearch默认是任何节点都可以成为主节点，也可以手动设置节点成为主节点候选节点，负责管理集群范围内的所有变更,例如增加、删除索引或者增加、删除节点等。...多协调 ElasticSearch默认每个node都是一个协调节点，但也允许手动设置协调节点，协调节作用就把客户端的请求转分配给最合适的节点来处理,简单来讲就是负载均衡的作用。...多冷节点 冷节点用于不经常访问的read-only索引。作用跟数据库的只读库类似。
2.一对多 正向查询：查询book中id=3（java）对应的出版社 book_obj=models.Book.objects.get(id=3) print(book_obj)...其实，我们发现一对一和一对多查询基本上是差不多的。...3.多对多 正向查询：查询作者名为gong的所有book author_obj=models.Author.objects.get(name='gong') print(author_obj.book.all
Common/home_menu', 'App\Http\Controllers\Home\IndexController@getConfig' ); } 如上操作即可多视图共享数据
ggridges包提供了geom_density_ridges_gradient()函数，用于画核密度估计峰峦图 1数据结构 这里我们用到的是ggridges内了数据lincoln_weather，该数据是关于每个月各种天气指标...，包括温度湿度等等，其中我们要用到的两列为平均温度mt和月份mon,这是我简化后的数据，便于展示 与单数据系列不同的是这里要提供两个变量，x轴对应温度，即统计变量，y轴为分类变量 image.png
研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，学术界需要公开的数据集来证明模型的效果，工业界更需要以数据集为基础来构建更鲁棒的对话系统，那么业界成熟的对话系统数据集有哪些呢，对于多轮，如何更科学的采集数据减少错误呢...这是出发点，采集过程中会告诉标注人员用户目标，然后标注人员开始与系统对话，这里的系统也是一个人，然后两个人对话生成多轮对话流。一句话就是human2human。...通过在本回合解释用户输入填写表单（顶部绿色），并根据历史记录和数据库结果键入适当的响应（ 底部绿色）。 提交表单时更新数据库搜索结果。...Scalable Multi-Domain Conversational Agents: The Schema-Guided Dialogue Dataset中文千言2020 CCF BDCI 千言：多技能对话...：收集了一系列公开的开放域对话数据，并对数据进行了统一的整理以及提供了统一的评测方式，期望从多个技能、多个领域的角度对模型效果进行综合评价目前中文数据集看到还比较少，SMP也出过一些单轮对话数据集，总体上还是不如英文丰富
根据多波束测量原理可知，多波束每次发射一次声波，即可返回一条线上数百个点数据 但由于GNSS，船体测量环境，声速等多重因素的影响，多波束声呐测量设备所采集的点云数据会出现不同程度的噪点。...所谓多波束数据后处理就是使用测量时配置的惯导，潮位等数据对多波束原始数据进行改正解算，然后剔除噪点的过程。...根据数据情况选择滤波条件其中开角为多波束数据测量时的开角，一般建议为130°（65，-65），如果角度过小数据会有空洞 所有参数输入完成以后即可点击自动处理 查看传感器数据 该阶段需要逐条测线检查各测线数据的传感器数据是否有异常数据存在...接下来就是在格网上拉取剖面，以断面的形式，依据多测线重叠区域数据的地形一致性和连续性来进行噪点删除。一般需要从横向和纵向两个方向依次进行噪点数据删除操作。...3D视图显示：拉剖面可以点击窗口上方切换3d视图，使用鼠标右键拖动，滚轮放大 多波束校准 新建角度安装偏差校准项目 导入校准线文件 使用自动处理滤波滤除一下飞点，然后生成格网拉剖面检查数据，没有明显飞点即可点击
dict_name)) f.close() #读取 f = open('temp.txt','r') a = f.read() dict_name = eval(a) f.close() 但是600M的数据文件保存后只有...-0.00781637, -0.00401967, ..., 0.01032196, 0.00841506, 0.00544548]], 尝试使用pandas保存，近似失败 多键值时
今天这篇文章主要是实操，给大家演示如何利用SQL语句手工创建数据多活。 实验描述： 利用数据多活同步mc.public.test_repl到postgres.public.test_repl的数据。...实验步骤： 1 首先我们连接到CN节点，创建实验用的数据库mc和实验用的表test_repl，并向test_repl插入10000条数据。...因为数据是从DN上通过逻辑复制过来的。...x.relname = 't1' and c.relnamespace = n.oid) and (indisunique = true or indisprimary = true )) 原因： --数据多活使用的是逻辑复制原理...2 postgres.public.test_repl数据不完整，只同步一部分数据过来。 检查是否为所有DN节点都创建了subscription。
从这种架构设计的模式上，不难看出来，多租户架构的重点就是同一套程序下多个租户数据的隔离。...由于租户数据是集中存储的，所以要实现数据的安全性，就是看能否实现对租户数据的隔离，防止租户数据不经意或被他人恶意地获取和篡改。在讲多租户数据隔离实现之前，先来看看什么是SaaS系统。...多租户数据隔离架构设计 目前saas多租户系统的数据隔离有三种架构设计，即为每个租户提供独立的数据库、独立的表空间、按字段区分租户，每种方案都有其各自的适用情况。...隔离级别最低，安全性也最低 大部分公司都是采用第三种：按租户id字段隔离租户架构设计实现多租户数据隔离的。...接下来我们就来看看代码层面怎么实现多租户数据隔离的。
我所接触的多标签数据，主要包括两类： 1、一张图片属于多个标签，比如，data:一件蓝色的上衣图片.jpg，label:蓝色，上衣。其中label包括两类标签，label1第一类：上衣，裤子，外套。...不但检测什么物体（分类），还要检测到物体的坐标（回归）】 在这里我主要针对第二种情况加以说明： keras的ImageDataGenerator.flow_from_directory 只能简单的读取单标签数据...所以我自己写了个data_generate，来生成bathsize多标签数据 ?...#此模块主要用来读取数据集，返回一个数据可迭代对象 #重点是，此模块分批次的把图像读入内存的，而不是一次全读入，有效的减少了内存溢出 import os import cv2 import numpy...steps_per_epoch=146, epochs=300, validation_data=test_data.get_mini_batch(), validation_steps=34, ) 以上这篇keras 读取多标签图像数据方式就是小编分享给大家的全部内容了
数据如下 统计效果图如下 程序初始化 private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { using...;pwd=123456;uid=sa;database=db_TomeOne");//建立数据库连接 Con.Open();...//打开数据库连接 SqlCommand Com = new SqlCommand(str, Con); //创建SqlCommand对象
多机数据库的实现 复制 启动主从的方式是 SLAVEOF 127.0.0.1 6379（主库地址） 复制功能的实现是怎么实现的？ 复制功能主要是三方面功能， 完整重同步，部分重同步，命令传播。...向其余的从redis发送新的复制指令，指向新的数据库主库。 如果下线的曾经主redis又起来了哨兵会让他成为新的主redis的从节点。 哨兵是如何对节点进行监控的？...并不是的，集群启动之后还需要对集群进行槽指派，集群将整个数据库被分为16384个槽，只要有一个槽没有指定到特定的redis中的话，那么这个集群还是下线状态的。
为了保证数据的安全性,我们一般都是先确定好我们的磁盘挂载目录，将元数据的磁盘做RAID1。...(不清楚什么是RAID1的小伙伴们可以去看小菌之前的博客哦~《大数据基础知识科普(1)!》)。...我们在找到元数据保存的目录后,在目录后用"逗号"隔开,添加上其他目录!为了保证数据的安全性,每个目录需要配置到独立的磁盘上!...配置完后,保存退出,之后的NameNode元数据信息将会被同时保存在多个目录上,数据的安全性大大提升！
Mariana技术团队考虑到上述问题，在Mariana的DNN多GPU并行训练框架中，选择了数据并行的技术路线，完成了升级版的单机多GPU数据并行版本。...本文描述了多GPU加速深度神经网络训练系统的数据并行实现方法及其性能优化，依托多GPU的强大协同并行计算能力，结合数据并行特点，实现快速高效的深度神经网络训练。...框架设计目标 由于训练深层网络使用的训练数据规模庞大、计算开销大，从而训练过程收敛难，训练用时久，通过开发多GPU数据并行版本期望达到下述目标：充分利用单机多GPU计算资源和DNN的数据并行特性，加速模型训练过程...图2从单GPU训练到多GPU数据并行训练的概要视图 多GPU并行系统从功能上划分为用于读取和分发数据的Training Data Dispatcher和用于做数据并行训练的GPU Worker Group...多GPU数据并行框架训练的模型正在由这些产品使用。
多模态数据的行为识别综述. 中国图象图形学报, 27(11): 3139-3159.摘要：行为识别是当前计算机视觉方向中视频理解领域的重要研究课题。...每种数据的模态都有自身特性导致的优缺点，如RGB模态数据易采集但鲁棒性较差。因此提出了融合多模态的方法，以克服一些单模态存在的问题。...这种数据驱动的方法增加了图形构造模型的灵活性，使其更具有通用性，以适应各种数据样本。同时关节差值和帧间差值的数据构造多流网络，在决策阶段融合，实现识别率的进一步提升。...原因与RGB模态的情况相似，该数据集规模大、样本多、类别多，手工制作的特征能表示部分动作信息，但难以覆盖整个数据集的动作范围。...6.4 多模态融合的方法对比NTU RGB+D包括了RGB、深度和骨骼模态，选择该数据集作为基准对比不同的算法，结果如表 12所示。
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