原文地址 本文主要列举在如今前后端分离、手机App大行其道的现状下，用户认证、授权的几种做法及对比。 PS. 本文假设你已经理解了各种认证模式的具体细节。...OAuth 2.0主要解决的是第三方client的授权问题。 User context: Y: 代表被授权的资源是和当前User相关的。 N: 代表被授权的资源是和Client相关的。...App type: web app: 这类App的代码在服务器上执行，用户通过User-Agent（浏览器）下载App渲染的HTML页面，并与之交互。比如，传统的MVC应用。...native app: 这类App安装在用户的设备上，可以认为这类App内部存储的credential信息是有可能被提取的。比如，手机App、桌面App。...答案是可以的，但是有条件，在SSO认证流程的最后一步——获取用户信息——的通信必须是confidential的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...ORA-00918: 未明确定义列： 你在做多表查询的时候出现了字段重复的情况，因为你有时候会对字段进行重新命名，表A的A1字段与表B的B1字段同时命名成了C，这时候就会出现未明确定义列，假设A表中有一个字段名叫...：A_B_C ,实体类就会有个叫ABC的字段，sql你写成： SELECT * FROM ( SELECT DISTINCT A., B.B1 AS ABC 这样写是没有问题的，但是：...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
下面是因INFORnotes的分享 与其他绘制森林图的包相比，forestploter将森林图视为表格，元素按行和列对齐。可以调整森林图中显示的内容和方式，并且可以分组多列显示置信区间。...森林图的布局由所提供的数据集决定。 基本的森林图 森林图中的文本 数据的列名将绘制为表头，数据中的内容将显示在森林图中。应提供一个或多个不带任何内容的空白列以绘制置信区间（CI）。...", theme = tm) # Print plot plot(pt) 编辑森林图 edit_plot可用于更改某些列或行的颜色或字体。...如果提供的est、lower和upper的数目大于绘制CI的列号，则est、lower和upper将被重用。如下例所示，est_gp1和est_gp2将画在第3列和第5列中。...但是est_gp3和est_gp4还没有被使用，它们将再次被绘制到第3列和第5列。
例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个列，依次处理每一列是非常繁琐的，所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。...)的列将被单独保留。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。
以往推文我们已经详细描述了基于R语言的实现方法，这里不再赘述。那么，您如何看待竞争风险模型呢？如何绘制竞争风险模型的列线图？在这里，我们演示如何绘制基于R的列线图。...但是，它目前仅接受由coxph()，lm()和glm()函数返回的回归对象。因此，为了绘制竞争风险模型的列线图，我们需要对原始数据集进行加权，以创建用于竞争风险模型分析的新数据集。...mstate包中crprep()函数的主要功能是创建此加权数据集，如下面的R代码所示。然后，我们可以使用coxph()函数拟合加权数据集的竞争风险模型，再将其给regplot()函数以绘制列线图。...小结 本文详细描述了使用mstate和regplot 包来绘制竞争风险模型的列线图。...实际上，这是一种灵活的方法，即首先对原始数据集进行加权处理，然后使用Cox回归模型基于加权数据集构建竞争风险模型，然后绘制列线图。本文并未介绍对竞争风险模型的进一步评估。
我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。如果对你有帮助，记得转发推荐给你的好友！...上期文章：pandas每天一题-题目14：新增列的多种方式 后台回复"数据"，可以下载本题数据集 如下数据： 1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4df...需求：各种删除列的方式 下面是答案了 ---- 方式1 这是 python 删除变量的操作，同样适用于 DataFrame 删除列： 1del df['order_id'] 2df 也可以同时删除多列...方法： 1df.drop('order_id',axis=1) 方法直接返回删除列后的新表格(DataFrame) 参数 axis=1，表示删除列。...pandas 为此提供了一个方法直接完成2个操作： 1ids = df.pop('order_id') pop 方法会提取指定列并返回，然后从 df 中移除这一列 这与方式1一样是会修改原数据 点评：
使用 ONNX 处理模型 ONNX 格式可以轻松实现人工智能模型之间的交换，例如 TensorFlow 模型转换为 ONNX 格式后即可在 Caffe 环境下运行。...本文示例中，我们将 Keras 框架下预训练好的 ResNet50 模型转换为 ONNX 格式，再调用另一个 ONNX 格式的 VGG16 模型，从而实现不同模型的处理分析。...模型推理提取特征向量 预训练好的 ResNet50 模型经过以上处理转化为 ONNX 格式后，可以通过 inference 接口即可直接提取图片的特征向量。...Milvus 支持多种常见的距离计算方式，包括欧式距离、内积距离和汉明距离等。...我们的技术在新药发现、计算机视觉、推荐引擎、聊天机器人等方面具有广泛的应用。
题目描述 这是 LeetCode 上的「448. 找到所有数组中消失的数字」，难度为 「Easy」。...给定一个范围在 1 ≤ a[i] ≤ n ( n = 数组大小 ) 的 整型数组，数组中的元素一些出现了两次，另一些只出现一次。 找到所有在 [1, n] 范围之间没有出现在数组中的数字。...基本思路为： 按照桶排序思路进行预处理：保证 1 出现在 nums[0] 的位置上，2 出现在 nums[1] 的位置上，…，n 出现在 nums[n - 1] 的位置上。...复杂度为 空间复杂度： 总结 这道题作为简单题，有很多种实现方法，例如排序、哈希表计数等等。 其他实现方式要么时间复杂度不是 ，要么空间复杂度不是 。...缺失的第一个正数（困难）」 的思路是一样的，代码也是类似的。 所以刷题不在多，掌握思想是关键。
我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。如果对你有帮助，记得转发推荐给你的好友！...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 item_name 是明细项物品名 前面章节讲解过的知识点，本文不再讲解！...(item_name = df.item_name.str.split(',')) .explode('item_name') ) 点评： 记住次序，先让单元格里面的内容变成列表，然后对列做...只看 item_name 列，怎么从左边得到右边的结果？...np.repeat(lens.index,lens) 输出： Int64Index([0, 0, 0, 0, 1, 1, 2, 3, 3, 3], dtype='int64') 行2：此时 item_name 列不是文本类型
数据，只使用其中的一部分，并且把字符型变成因子型。...拟合竞争风险模型 先使用rms拟合cox回归模型，这几个变量只是我随便挑选的，可能并不是完全适合~ dd <- datadist(bmtcrr) options(datadist = "dd") fit...结果是第36个月时，各个病人的死亡风险，而且是考虑到了竞争风险事件的。...如果你觉得不好看可以使用给出的数据自己画，或者直接自己计算也可。可信区间是95%CI，可以通过pred.ci计算的。...列线图 建立列线图，和rms包的使用一模一样： nomogram.crr( fit = crr, failtime = 36, lp = T, xfrac = 0.65, fun.at
生物分子是具有多种官能团的碳化合物 生物体的化学成分是围绕碳组织的，碳占细胞干重的一半以上。碳可以与氢原子形成单键，也可以与氧原子和氮原子形成单键和双键。...一个碳原子可以形成的四个单键，从原子核投射到四面体的四个顶点，任意两个键之间的夹角约为109.5°，平均键长为0.154 nm。...生物分子中共价连接的碳原子可以形成直链、支链和环状结构。在生物体的起源和进化过程中，碳与自身以及与其他元素的结合多样性，是选择碳化合物作为细胞分子机制的主要因素。...典型的是含有一个或多个羟基的醇；含氨基的胺；带有羰基的醛和酮；以及带有羧基的羧酸。许多生物分子是多功能的，包含两种或两种以上的官能团，每种官能团都有自己的化学特征和反应。...化合物的化学“个性”取决于其官能团的化学性质及其在三维空间中的分布。 Principles of Biochemistry
casbin采用了元模型的设计思想，支持多种经典的访问控制方案，如基于角色的访问控制RBAC、基于属性的访问控制ABAC等。...casbin的主要特性 支持自定义请求的格式，默认的请求格式为{subject, object, action}； 具有访问控制模型model和策略policy两个核心概念； 支持RBAC中的多层角色继承...，不止主体可以有角色，资源也可以具有角色； 支持超级用户，如root或Administrator，超级用户可以不受授权策略的约束访问任意资源； 支持多种内置的操作符，如keyMatch，方便对路径式的资源进行管理...应该有其他专门的组件负责身份认证，然后由casbin进行访问控制，二者是相互配合的关系； 管理用户列表或角色列表。...安装 go get github.com/hsluoyz/casbin HelloWorld例子 初始化一个enforcer，传入两个参数：模型文件路径和策略文件路径 e := &Enforcer{}
of the molecular portraits of epithelial cancers IF: 11.878 Published: 11 December 2019 肿瘤发生往往是由DNA中多种类型的异常所驱动...在高特征分数的样本中，潜在的拷贝数变异的驱动因素与特征具有正相关性，拷贝数扩增；而潜在的抑制因素应该与特征具有负相关性，拷贝数缺失。...仅使用DNA拷贝数变异预测许多基因表达特征，具有较高的准确性。 3....弹性网络方法建立了多种基因组相关的稳健的肿瘤预测模型。...模型还可以用来预测体细胞突变、癌症亚型、亚型特异性，可应用于TCGA中其他肿瘤数据25个肿瘤类型，具有很高的通用性和可重复性。
Representations via Large Scale Multi-task Learning（https://arxiv.org/abs/1804.00079）一文发表在 ICLR 2018，中，该论文提出的模型能够在各种各样的任务中泛化句子表征...，且设计了一个一对多的多任务学习框架。...其主要贡献的描述如文中所述。...2）vocab文件在python3中的打开存在编码不对应的问题（gensen.py)。...2）senteval中集成的测试 ?
常见的模型攻击包括： 模型的输入数据：攻击者可能会对模型的输入数据进行修改，例如通过添加噪声、改变数据类型或删除数据点等，从而破坏模型的预测能力。...模型的训练数据：攻击者可能会对模型的训练数据进行修改，例如通过添加噪声、改变数据类型或删除数据点等，从而破坏模型的预测能力。...然而，攻击的影响通常是暂时的，并且取决于攻击者的能力和攻击类型。如果攻击者无法生成足够多的有效攻击样本，或者攻击类型的样本不够具有代表性，那么对模型的预测精度的影响通常会较小。...模型的数据增强：通过对模型的输入数据进行增强，增加模型的鲁棒性。 模型的正则化：通过对模型的超参数进行正则化，降低模型的方差，从而提高模型的预测能力。...具体实验设定如下： 数据集：使用 2021 年 Iterative Learning Dataset (ILD) 作为数据集，该数据集包含来自 2021 年公开数据集的 5000 个样本，每个样本具有
在时间序列问题中，我们通常使用跟随预测的模型最为初始参照模型。 这种模型在通常情况下效果都是很好的，但是在具有明显周期特性的数据上这种模型的效果就不是很好了。...实验测试套件 在检验时间序列模型时，测试的一致性是非常重要的。 在本节中，我们将介绍本教程中的模型评估方法。 首先，我们将最后两年的数据分离出来作为测试集，用于评估模型的性能。...这在我们下面使用的月/天为时间间隔的数据集上是同样适用的。 我们使用前向验证（walk-forward）的方式来评估模型性能。这意味着测试集中每个数据会被模型依次遍历，模型建立在历史数据上。...模型的预测值和实际观测值会实时记录下来，之后新的观测值被添加进训练集，接着模型可以继续预测后续的观测值。...数据集中的日期列只包含了年份标号和具体的年份。我们需要一个日期解析函数，它能够解析出日期数据并将年份标号转化为具体的年份。
与最近关注large dense kernels的CNN不同，InternImage以可变形卷积为核心算子，使我们的模型不仅具有检测和分割等下游任务所需的大有效感受野，而且具有受输入和任务信息约束的自适应空间聚合...我们的模型的有效性在ImageNet、COCO和ADE20K等具有挑战性的基准测试中得到了验证。...尽管最近的工作已经做出了有意义的尝试，通过使用具有非常大内核（例如，31×31）的密集卷积将长程依赖引入到CNN中，如图(c)所示，在性能和模型规模方面与最先进的大型ViT仍有相当大的差距。...此外，在具有挑战性的下游基准COCO上，最佳模型InternImage-H以21.8亿个参数实现了最先进的65.4%的boxmAP，比SwinV2-G高2.3个点（65.4对63.1），参数减少了27%...为了进一步测试该能力，构建了一个具有10亿个参数的更大的InternImage-H，并且为了适应非常大的模型宽度，还将组维度C‘更改为32。上表总结了配置。
使用Laravel的ORM——Eloquent时，时常遇到的一个操作是取模型中的其中一些属性，对应的就是在数据库中取表的特定列。...以上这篇使用laravel的Eloquent模型如何获取数据库的指定列就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
多种贝叶斯模型构建及文本分类的实现 当前数据挖掘技术使用最为广泛的莫过于文本挖掘领域，包括领域本体构建、短文本实体抽取以及代码的语义级构件方法研究。...常用的数据挖掘功能包括分类、聚类、预测和关联四大模型。本文针对四大模型之一的分类进行讨论。分类算法包括回归、决策树、支持向量机、贝叶斯等，显然，不少涉及机器学习的知识。...NBC模型的分类效率比不上决策树模型。...属性相关性较小的时候，其他的算法性能也很好，这是由于信息熵理论决定的。 3 二项独立模型 ---- 思想概述 二项独立模型又称为多变量伯努利模型，是朴素贝叶斯最常用的实现模型之一。...5 混合模型 ---- 思想概述 在估计单词对类别的先验概率时使用二项独立模型，而分类阶段估计类别对于特分类文档的后验概率时，使用多项式模型 对比体现 二项独立模型缺点：只考虑单词出现和不出现的情况，忽略了频率信息
深度神经网络→一种分段的线性模型→无法解释→我们永远无法得到100%的神经网络信息的精确解释 解释中间层的特征 语义上的 量化的 什么模式学习？比如，给定一个图像，哪些模式被触发。...例如：90%的信息是可解释的，其中83%表示目标部件，7%表示纹理，10%不能被解释。 如何使用语义图形模型来表示CNN？ 如何学习中间层的解耦、可解释的特性？...如何在不损害区分能力的情况下提高可解释性？ 如何学习具有功能可解释结构的网络？ 今天我们先说说第一条：如何使用语义图形模型来表示CNN？ 学习CNN的解释性图 假设CNN是预训练的用于目标分类。...该图形具有多层 → CNN的多个conv层 每个节点 → 一个目标的模式 过滤器可以编码多个模式(节点) → 从滤波器的特征映射中分离出一个混合模式 每个边缘 → 共激活关系和两个模式之间的空间关系 输入...学习节点连接，学习节点间的空间关系。 挖掘多个聚类：一个具有多个父节点的节点V，它在不同的图像之间保持一定的空间关系。
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