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多种认证、授权模型比较

原文地址 本文主要列举在如今前后端分离、手机App大行其道现状下,用户认证、授权几种做法及对比。 PS. 本文假设你已经理解了各种认证模式具体细节。...OAuth 2.0主要解决是第三方client授权问题。 User context: Y: 代表被授权资源是和当前User相关。 N: 代表被授权资源是和Client相关。...App type: web app: 这类App代码在服务器上执行,用户通过User-Agent(浏览器)下载App渲染HTML页面,并与之交互。比如,传统MVC应用。...native app: 这类App安装在用户设备上,可以认为这类App内部存储credential信息是有可能被提取。比如,手机App、桌面App。...答案是可以,但是有条件,在SSO认证流程最后一步——获取用户信息——通信必须是confidential

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forestploter: 分组创建具有置信区间森林图

下面是因INFORnotes分享 与其他绘制森林图包相比,forestploter将森林图视为表格,元素按行和对齐。可以调整森林图中显示内容和方式,并且可以分组多显示置信区间。...森林图布局由所提供数据集决定。 基本森林图 森林图中文本 数据列名将绘制为表头,数据中内容将显示在森林图中。应提供一个或多个不带任何内容空白以绘制置信区间(CI)。...", theme = tm) # Print plot plot(pt) 编辑森林图 edit_plot可用于更改某些或行颜色或字体。...如果提供est、lower和upper数目大于绘制CI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和第5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和第5

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基于R竞争风险模型线图

以往推文我们已经详细描述了基于R语言实现方法,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线图?在这里,我们演示如何绘制基于R线图。...但是,它目前仅接受由coxph(),lm()和glm()函数返回回归对象。因此,为了绘制竞争风险模型线图,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新数据集。...mstate包中crprep()函数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竞争风险模型,再将其给regplot()函数以绘制线图。...小结 本文详细描述了使用mstate和regplot 包来绘制竞争风险模型线图。...实际上,这是一种灵活方法,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,然后绘制线图。本文并未介绍对竞争风险模型进一步评估。

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pandas每天一题-题目15:删除多种方式

我会挑选一些题目,并且提供比原题库更多解决方法以及更详尽解析。 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,记得转发推荐给你好友!...上期文章:pandas每天一题-题目14:新增列多种方式 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:各种删除方式 下面是答案了 ---- 方式1 这是 python 删除变量操作,同样适用于 DataFrame 删除: 1del df['order_id'] 2df 也可以同时删除多...方法: 1df.drop('order_id',axis=1) 方法直接返回删除新表格(DataFrame) 参数 axis=1,表示删除。...pandas 为此提供了一个方法直接完成2个操作: 1ids = df.pop('order_id') pop 方法会提取指定并返回,然后从 df 中移除这一 这与方式1一样是会修改原数据 点评:

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【面试高频系列】具有多种解法简单题,最优解难度属于 Hard 级别

题目描述 这是 LeetCode 上「448. 找到所有数组中消失数字」,难度为 「Easy」。...给定一个范围在 1 ≤ a[i] ≤ n ( n = 数组大小 ) 整型数组,数组中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] 位置上,2 出现在 nums[1] 位置上,…,n 出现在 nums[n - 1] 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 。...缺失第一个正数(困难)」 思路是一样,代码也是类似的。 所以刷题不在多,掌握思想是关键。

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Milvus 与 ONNX 格式多种模型结合应用

使用 ONNX 处理模型 ONNX 格式可以轻松实现人工智能模型之间交换,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 ResNet50 模型转换为 ONNX 格式,再调用另一个 ONNX 格式 VGG16 模型,从而实现不同模型处理分析。...模型推理提取特征向量 预训练好 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特征向量。...Milvus 支持多种常见距离计算方式,包括欧式距离、内积距离和汉明距离等。...我们技术在新药发现、计算机视觉、推荐引擎、聊天机器人等方面具有广泛应用。

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pandas每天一题-题目19:炸操作多种方式

我会挑选一些题目,并且提供比原题库更多解决方法以及更详尽解析。 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 存在重复 item_name 是明细项物品名 前面章节讲解过知识点,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,然后对做...只看 item_name ,怎么从左边得到右边结果?...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 不是文本类型

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生化小课 | 生物分子是具有多种官能团碳化合物

生物分子是具有多种官能团碳化合物 生物体化学成分是围绕碳组织,碳占细胞干重一半以上。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四个单键,从原子核投射到四面体四个顶点,任意两个键之间夹角约为109.5°,平均键长为0.154 nm。...生物分子中共价连接碳原子可以形成直链、支链和环状结构。在生物体起源和进化过程中,碳与自身以及与其他元素结合多样性,是选择碳化合物作为细胞分子机制主要因素。...典型是含有一个或多个羟基醇;含氨基胺;带有羰基醛和酮;以及带有羧基羧酸。许多生物分子是多功能,包含两种或两种以上官能团,每种官能团都有自己化学特征和反应。...化合物化学“个性”取决于其官能团化学性质及其在三维空间中分布。 Principles of Biochemistry

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支持MACRBACABAC多种模型Golang访问控制框架 – casbin

casbin采用了元模型设计思想,支持多种经典访问控制方案,如基于角色访问控制RBAC、基于属性访问控制ABAC等。...casbin主要特性 支持自定义请求格式,默认请求格式为{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约束访问任意资源; 支持多种内置操作符,如keyMatch,方便对路径式资源进行管理...应该有其他专门组件负责身份认证,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{}

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ICLR 2023 | 具有防御机制鲁棒时序预测模型

常见模型攻击包括: 模型输入数据:攻击者可能会对模型输入数据进行修改,例如通过添加噪声、改变数据类型或删除数据点等,从而破坏模型预测能力。...模型训练数据:攻击者可能会对模型训练数据进行修改,例如通过添加噪声、改变数据类型或删除数据点等,从而破坏模型预测能力。...然而,攻击影响通常是暂时,并且取决于攻击者能力和攻击类型。如果攻击者无法生成足够多有效攻击样本,或者攻击类型样本不够具有代表性,那么对模型预测精度影响通常会较小。...模型数据增强:通过对模型输入数据进行增强,增加模型鲁棒性。 模型正则化:通过对模型超参数进行正则化,降低模型方差,从而提高模型预测能力。...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 5000 个样本,每个样本具有

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InternImage:探索具有可变形卷积大规模视觉基础模型

与最近关注large dense kernelsCNN不同,InternImage以可变形卷积为核心算子,使我们模型不仅具有检测和分割等下游任务所需大有效感受野,而且具有受输入和任务信息约束自适应空间聚合...我们模型有效性在ImageNet、COCO和ADE20K等具有挑战性基准测试中得到了验证。...尽管最近工作已经做出了有意义尝试,通过使用具有非常大内核(例如,31×31)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大型ViT仍有相当大差距。...此外,在具有挑战性下游基准COCO上,最佳模型InternImage-H以21.8亿个参数实现了最先进65.4%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10亿个参数更大InternImage-H,并且为了适应非常大模型宽度,还将组维度C‘更改为32。上表总结了配置。

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周期序预测问题中朴素模型——周期跟随模型(Seasonal Persistence)

在时间序列问题中,我们通常使用跟随预测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,但是在具有明显周期特性数据上这种模型效果就不是很好了。...实验测试套件 在检验时间序列模型时,测试一致性是非常重要。 在本节中,我们将介绍本教程中模型评估方法。 首先,我们将最后两年数据分离出来作为测试集,用于评估模型性能。...这在我们下面使用月/天为时间间隔数据集上是同样适用。 我们使用前向验证(walk-forward)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。...模型预测值和实际观测值会实时记录下来,之后新观测值被添加进训练集,接着模型可以继续预测后续观测值。...数据集中日期只包含了年份标号和具体年份。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年份。

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多种贝叶斯模型构建及文本分类实现

多种贝叶斯模型构建及文本分类实现 当前数据挖掘技术使用最为广泛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语义级构件方法研究。...常用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,不少涉及机器学习知识。...NBC模型分类效率比不上决策树模型。...属性相关性较小时候,其他算法性能也很好,这是由于信息熵理论决定。 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情况,忽略了频率信息

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具有可解释特征和模块化结构深度视觉模型

深度神经网络→一种分段线性模型→无法解释→我们永远无法得到100%神经网络信息精确解释 解释中间层特征 语义上 量化 什么模式学习?比如,给定一个图像,哪些模式被触发。...例如:90%信息是可解释,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? 如何学习中间层解耦、可解释特性?...如何在不损害区分能力情况下提高可解释性? 如何学习具有功能可解释结构网络? 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解释性图 假设CNN是预训练用于目标分类。...该图形具有多层 → CNN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空间关系 输入...学习节点连接,学习节点间空间关系。 挖掘多个聚类:一个具有多个父节点节点V,它在不同图像之间保持一定空间关系。

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