3.3 在请求处理方法中，使用@Validated或@Valid注解要验证的对象，并根据BindingResult判断校验是否通过。另外，验证参数后必须紧跟BindingResult参数，否则spring会在校验不通过时直接抛出异常
Java应用程序将数据存储在Java对象中。这些Java对象通过网络，作为参数传递给方法，并存在于Java EE应用程序的不同层中。为了保持数据完整性，数据验证是应用程序逻辑的主要要求。开发人员需要在应用程序的不同层中编写数据验证代码以进行数据验证，这容易出错并且非常耗时。提供bean验证API规范是为了避免代码重复并简化数据验证。 Bean验证是一种通过使用可以应用预定义约束的内置和自定义注释来验证Java对象中的数据的模型。 Bean验证对于Java EE和Java Web应用程序的所有层都是通用的。 Java在JSR 349中提供了bean验证1.1 API .JPA通过bean验证API支持实体类的运行时验证。 JBoss EAP完全符合JSR 349。
在FastAPI中，我们可以使用Python的标准类型注释来定义数据模型。例如，以下是一个描述用户信息的数据模型：
Spring Boot提供了内置的验证注解，可以帮助简单、快速地对输入字段进行验证，例如检查 null 或空字段、强制执行长度限制、使用正则表达式验证模式以及验证电子邮件地址。
大模型训练需要高质量数据集，这对于代码生成任务来说尤其重要。为此本文提出了一种新型大规模代码指令数据集标注方法：AIEV-INSTRUCT，得到了一个高质量代码指令数据集：AutoCoder-AIEV-Instruct，基于该数据集，作者训练了代码生成大模型：AutoCoder，该模型在HE基准测试集上的pass@1指标超过了GPT-4 Turbo和GPT-4o，并且还提供了一个可自动安装外部依赖包的代码解释器。
断言组件用来对服务器的响应数据做验证，常用的断言是响应断言，其支持正则表达式。虽然我们的通过响应断言能够完成绝大多数的结果验证工作，但是JMeter还是为我们提供了适合多个场景的断言元件，辅助我们来更好的完成结果验证工作。在使用JMeter进行性能测试或者接口自动化测试工作中，经常会用到的一个功能，就是断言，断言相当于检查点，它是用来判断系统返回的响应结果是否正确，以此帮我们判断测试是否通过。
谣言通常被定义为其真实价值不可核实的状态。谣言可能传播错误信息（false infor-
来自马萨诸塞大学、谷歌和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）的研究人员发表了一篇论文，利用大语言模型自动生成定理的完整证明。
经常会有A.getb().getc().d()的方法调用，有没有什么方法将调用链变短比呢，联想到操作系统是通过消息触发一系列操作，我们也可以模仿这一操作，用事件的方式调用方法，当然也有弊端会让事件到处跑，不知道有哪些方法被调用了，我在写代码的时候就喜欢事件的方式（不过聚合根还是设计的简单一些，不要嵌套太深，从根源上避免这种太深的设计）
选自hasty.ai 作者：Vladimir Lyashenko 机器之心编译 编辑：陈萍 干净的数据对于你的 AI 模型的表现有多重要？ 有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。他们在创纪录的时间内修复了这些错误，并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。 通常情况下，模型性能较差可能是由于训练数据质量不高引起的。即使在 2022 年，由于数据是公司最重要的资
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 干净的数据对于你的 AI 模型的表现有多重要？ 有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。他们在创纪录的时间内修复了这些错误，并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。 通常情况下，模型性能较差可能是由于训练数据质量不高引起的。即使在 2022 年，由于数据是公司最重要的资产之一，开发人员也经常
有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。他们在创纪录的时间内修复了这些错误，并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。
Blazor 是将 C# 引入浏览器的 Microsoft 试验框架，正好可以填补欠缺的 C# 一环。如今，C# 程序员可以编写桌面、服务器端 Web、云、电话、平板电脑、手表、电视和 IoT 应用程序。Blazor 填补了欠缺的一环，C# 开发人员现在可以直接在用户浏览器中共享代码和业务逻辑。对于 C# 开发人员来说，这是一项十分强大的功能，可显著提升工作效率。
最近，参加了AutoSeries —时间序列数据的AutoML竞赛，在其中设法获得40个竞争对手（决赛中的15个）的第一名。这篇文章是解决方案的概述。
在处理后端的业务逻辑是常常会涉及表单数据的提交请求，我们不仅在前端对数据进行验证，而且在后端也需要对数据进行验证，以此来保证数据的完整性，而后端对于表单数据的验证使用的最多的莫过于JSR303。
在ASP.NET Core的MVC（Model-View-Controller）框架中，View 扮演着呈现用户界面的角色。View负责展示应用程序的数据给用户，并接收用户的输入。它与Model和Controller协同工作，通过模型绑定从Controller获取数据，然后使用Razor语法或其他视图引擎将数据呈现为用户可见的HTML。
关于 Bean Validation 在任何时候，当你要处理一个应用程序的业务逻辑，数据校验是你必须要考虑和面对的事情。 应用程序必须通过某种手段来确保输入进来的数据从语义上来讲是正确的。在通常的情况下，应用程序是分层的，不同的层由不同的开发人员来完成。 很多时候同样的数据验证逻辑会出现在不同的层，这样就会导致代码冗余和一些管理的问题，比如说语义的一致性等。 为了避免这样的情况发生，最好是将验证逻辑与相应的域模型进行绑定。 Bean Validation 为 JavaBean 验证定义了相应的元数据模
不知道大家以前听没听说过“10x Developer”这个词，如果你连听都还没听说过，那可真是时候考虑放弃自己的程序猿事业了。就像传说一样，一些程序猿的战斗力能达到同行的10倍，也就是说一个10x程序猿能够替换一个10人的开发团队。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | reason_W 不知道大家以前听没听说过“10x Developer”这个词，如果你连听都还没听说过，那可真是时候考虑放弃自己的程序猿事业了。就像传说一样，一些程序猿的战斗力能达到同行的10倍，也就是说一个10x程序猿能够替换一个10人的开发团队。 本篇文章我们就针对数据科学，来谈一谈如何才能成为一名传说中的10x老司机。本文作者主要从事数据挖掘及处理方面的开发工作，是西雅图女性程序员俱乐部PyLadies创始人，曾在PyData Seat
“ Jupyter Lab 的GitHub Copilot、Cursor：免费开源的智能开发插件 Jupyter AI。”
机器学习中的标准技术是将一些数据作为测试集分开。你可以使用以下方法将NLU训练数据拆分为训练集和测试集：
标题:RetinaTrack: Online Single Stage Joint Detection and Tracking
示例程序SAXLocalNameCount默认使用非验证解析器，但也可以激活验证。激活验证允许应用程序判断 XML 文档是否包含正确的标记，或这些标记是否按正确顺序出现。换句话说，它可以告诉您文档是否有效。然而，如果未激活验证，它只能告诉文档是否格式良好，就像在上一节中删除 XML 元素的闭合标记时所示。要进行验证，XML 文档需要关联到一个 DTD 或 XML 模式。SAXLocalNameCount程序可以选择这两个选项。
当新技术出现时，我们必须搞明白该怎样测试这些新东西。我对训练好的模型和机器学习功能的验证和认证过程做了很多研究，并将研究成果应用到了测试环节，从而在机器学习应用程序测试方面获得了很多见解和经验，并将在本文中分享它们。
版权说明：本文书写过程中参照了红帽的技术文档；本系列文章中的部分测试代码为红帽公司版权所有，因此不能提供源码文件。
可以使用控制器自带的表单验证，更推荐使用 表单类,能分离都分离出去，控制器不要处理太多事情。
我在 GitHub 开源了一份 Rust 代码审查指南[1]（RCRG,Rust Code Review Guidelines），希望大家可以一起参与维护与完善。
最近，GraphQL 在构建后端 API 方面获得越来越多大公司的青睐， 如 PayPal、Facebook、Hasura、去哪儿等公司都做了大量实践。
内网 IP 通常显现在 Web 应用程序/服务器所生成的错误消息中，或显现在 HTML/JavaScript 注释和部分页面跳转链接中。通过网站信息收集，发现其内网使用的 IP 地址（例如：内网 IP 地址段、IP 路由等等），可以帮助攻击者进行旨在渗透组织内部基础设施的网络层攻击。RFC 1918 规定了保留给私人网络使用的IP地址范围，这些地址不能在公共互联网上进行路由传输。内部 IP 定义为下列 IP 地址范围内：
今天为大家介绍的是来自Su-In Lee 团队的一篇论文。构建可信赖和透明的基于图像的医疗人工智能（AI）系统需要在开发流程中的所有阶段对数据和模型进行审查。理想情况下，数据和相关AI系统可以使用医生已熟悉的术语来描述，但这需要医疗数据集密集地注释有语义意义的概念。在本研究中，作者提出了一种基础模型方法，名为MONET（医学概念检索器），它学习如何将医疗图像与文本连接，并在概念存在上密集地评分图像，以支持医疗AI开发和部署中的重要任务，如数据审核、模型审核和模型解释。由于疾病、肤色和成像方式的多样性，皮肤科提供了一个对MONET多功能性的苛刻用例，作者基于105,550张带有大量医学文献自然语言描述的皮肤病学图像训练了MONET。MONET能够准确地在皮肤科图像中注释概念，这与以前在临床图像的皮肤病学数据集上构建的有监督模型相抗衡。作者展示了MONET如何在整个AI系统开发流程中实现AI透明度，从构建本质上可解释的模型到数据集和模型审核，其中包括分析AI临床试验结果的案例研究。
不知不觉Spring Boot专栏文章已经写到第十四章了，无论写的好与不好，作者都在尽力写的详细，写的与其它的文章不同，每一章都不是浅尝辄止。如果前面的文章没有看过的朋友，点击这里前往。
工作中的编程和学校里最大的不同在于：在完整的流程规范下，同事间协同开发，按时按量交付，并不断测试迭代优化，最终能稳定的用于生产。
数据验证确保只有有效的数据才能存入数据库，在模型中做验证是最有保障的，只有通过验证的数据才能存入数据库。数据验证和使用的数据库种类无关，终端用户也无法跳过，而且容易测试和维护。
这两天被EMNLP2023国际顶会的消息刷屏了，世界各地的大佬齐聚新加坡，带来了一场NLP盛宴。今年EMNLP2023 的投稿论文数量将近5000篇，长论文接收率为23.3%，短论文接收率为14%，整体接收率为21.3%。
所以作者认为在训练设置中，单标签注释和有效的多标签图像之间的不匹配是同样的问题。使用单标签注释，图像的随机裁剪可能包含与真值完全不同的目标，在训练过程中引入噪声甚至不正确的监督。因此，作者用多标签重新标记ImageNet训练集。
最近用 Laravel 写了一段时间的 API，总结一下自己的心得吧。 Start API开发我们可以看到，有些网站用token验证身份，有些用OAuth2.0，当时我也纠结，然后看到一个不错的说法。大方面，会涉及到给别人用的使用OAuth，自己使用的用token就足够了 设计最初，最好在路由加个版本号，方便以后扩展。 Route::prefix('v1')->group(function () { // more }); 如果前端想跨域，请使用这个很方便的包barryvdh/laravel-cor
这次，他们在注释集中加入分割掩码（segmentation masks），样本规模达到280万，横跨350个类别。
HTTP是Hyper Text Transfer Protocol（超文本传输协议）的缩写。它的发展是万维网协会（World Wide Web Consortium）和Internet工作小组IETF（Internet Engineering Task Force）合作的结果，（他们）最终发布了一系列的RFC，RFC 1945定义了HTTP/1.0版本。其中最著名的就是RFC 2616。RFC 2616定义了今天普遍使用的一个版本——HTTP 1.1。
在人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域中，标记数据是非常重要的一环。它是指对原始数据进行标记和注释，以便机器学习算法可以理解和利用这些数据。标记数据可以提高机器学习模型的准确性、可靠性和可解释性。本文将详细介绍AI人工智能标记数据的技术。
欢迎来到 Excel 掌握的变革之旅，在这里，尖端技术和永恒专业知识在“ChatGPT Excel 掌握：释放专家技巧和窍门的力量”中融合。在当今快节奏的环境中，Excel 仍然是各行业专业人士的必备工具，而借助 ChatGPT 的融入，其潜力已经超出想象。
我们提出的特征到目前为止都是基于个人tweet的内容。在第二组特征我们专注于tweet上的用户行为。我们观察了4种类型的基于网络的性能，并建立2种捕获他们的特征。
介绍 应用程序编程接口（API）设计自计算机早期就已经存在 - 程序员不久之后就意识到明确定义的一组方法或功能有助于促进方案交流。虽然各种API之间的规格有所不同，但最终目标是通过利用从使用API获得的服务为程序员提供价值。 像软件工程的许多其他元素一样，受管理的生命周期有利于促进API开发。 API生命周期管理由于外部API消费者的影响，需要最高程度的管理，这可能是API开发人员所不知道的。这是因为使用该API的开发人员必须依赖于在其洞察力或控制之外进行的决策。 不同API的数量庞大，从专有例程到基于
考虑到自然语言在许多科学和工程领域表达的数学问题的丰富性，使用大语言模型(LLM)来解决数学问题是一项有趣的研究工作。今天给大家介绍一篇微软研究院联合欧美高校关于如何使用GPT-4解决数学问题的研究论文。
大家在写表单的时候，会发现表单中的Field和模型中的Field基本上是一模一样的，而且表单中需要验证的数据，也就是我们模型中需要保存的。那么这时候我们就可以将模型中的字段和表单中的字段进行绑定。 比如现在有个Article的模型。示例代码如下：
今天看到一篇非常非常棒的调节NN的文章，作者是特斯拉高级总监Andrej Karpathy，就翻译过来和大家一起分享，难免翻译有问题，有兴趣的朋友可以去引文阅读原文。
域驱动设计(DDD)是关于将业务域概念映射到软件构件的。关于这个主题的大多数文章和文章都是基于Eric Evans的《领域驱动设计》一书，主要从概念和设计的角度覆盖了领域建模和设计方面。这些文章讨论了DDD的主要元素，如实体、价值对象、服务等，或者讨论了泛在语言、有界上下文和反腐败层等概念。
为什么后端要做表单的校验呢，如果只使用前端来校验的话，如果浏览器把 JS 给禁用掉, 就完犊子啦
1.Improving Factuality and Reasoning in Language Models through Multiagent Debate
创建好前端的联系表单视图后，接下来，我们来编写提交表单后后端的 PHP 处理逻辑。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
