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punycode转码以及UniCode编码表参考文章

Punycode是一个根据RFC 3492标准而制定的编码系统,主要用於把域名从地方语言所采用的Unicode编码转换成为可用於DNS系统的编码。Punycode可以防止IDN欺骗。 国际化域名IDNs   早期的DNS(Domain Name System)是只支持英文域名解析。在IDNs(国际化域名Internationalized Domain Names)推出以后,为了保证兼容以前的DNS,所以,对IDNs进行punycode转码,转码后的punycode就由26个字母+10个数字,还有“-”组成。 浏览器对punycode的支持     目前,因为操作系统的核心都是英文组成,DNS服务器的解析也是由英文代码交换,所以DNS服务器上并不支持直接的中文域名解析,所有中文域名的解析都需要转成punycode码,然后由DNS解析punycode码。其实目前所说和各种浏览器完美支持中文域名,只是浏览器软里面主动加入了中文域名自动转码,不需要原来的再次安装中文域名转码控件来完成整个流程。 完全免费,双向转换 中文域名转码就是将中文字符串转成punycode标准编码的字符串。 本服务目前支持GBK,GB2312编码和punycode编码的相互转换。 域名串不允许有除“-”以外的标点符号,包括空格。 可以夹杂中文和英文。 可以输入全角英文字母,全角字母不区分大小写。

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    使用elasticsearch-dump迁移elasticsearch集群数据

    最近某个5节点es集群发现其中1个主节点(被选中master)cpu负载很高,其中3节点master角色,所有节点默认data角色,初步操作重启这个主节点,使其角色变更减少压力,发现不起作用。 后来使用Cerebro分析发现其中有个geo_infomation信息索引只有一个分片,且大小超过20G,默认单分片在SSD盘中大小最好不超过20G,HDD盘中大小最好不超过10G时性能最佳,这里分片不均衡导致集群压力分配不均。 所以现在需要改变geo_information的索引分片信息,由于不可变更已经生成索引的分片信息,所以只能新建一个索引(默认5分片),然后迁移索引mapping和data数据,这里使用elasticsearch-dump实现。

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    使用elasticsearch-dump迁移elasticsearch集群数据

    最近某个5节点es集群发现其中1个主节点(被选中master)cpu负载很高,其中3节点master角色,所有节点默认data角色,初步操作重启这个主节点,使其角色变更减少压力,发现不起作用。 后来使用Cerebro分析发现其中有个geo_infomation信息索引只有一个分片,且大小超过20G,默认单分片在SSD盘中大小最好不超过20G,HDD盘中大小最好不超过10G时性能最佳,这里分片不均衡导致集群压力分配不均。 所以现在需要改变geo_information的索引分片信息,由于不可变更已经生成索引的分片信息,所以只能新建一个索引(默认5分片),然后迁移索引mapping和data数据,这里使用elasticsearch-dump实现。

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    Hutool-5.8.0.M1 发布,尝试里程碑发布

    • 【db 】 【不向下兼容 】增加MongoDB4.x支持返回MongoClient变更(pr#568@Gitee) • 【json 】 【可能兼容问题】修改JSONObject结构,继承自MapWrapper • 【core 】 【可能兼容问题】BeanCopier重构,新建XXXCopier,删除XXXValueProvider • 【core 】 【可能兼容问题】URLEncoder废弃,URLEncoderUtil使用RFC3986 • 【core 】 【可能兼容问题】Base32分离编码和解码,以便减少数据加载,支持Hex模式 • 【core 】 【可能兼容问题】Base58分离编码和解码 • 【core 】 【可能兼容问题】Base62分离编码和解码,增加inverted模式支持 • 【core 】 【兼容问题 】PunyCode参数由String改为Charsequence • 【cron 】 【可能兼容问题】SimpleValueParser改名为AbsValueParser,改为abstract • 【poi 】 【可能兼容问题】ExcelUtil.getBigWriter返回值改为BigExcelWriter • 【core 】 【可能兼容问题】Opt.ofEmptyAble参数由List改为Collection子类(pr#580@Gitee) • 【json 】 【可能兼容问题】JSON转Bean时,使用JSON本身的相关设置,而非默认(issue#2212@Github) • 【json 】 【可能兼容问题】JSONConfig中isOrder废弃,默认全部有序

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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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