为了统一检索和规范 API,B站内部建立了一个统一的 bapis 仓库,整合所有对内对外 API。
作者 | Hao Chen、Kunyang Sun、Zhi Tian、Chunhua Shen、Yongming Huang、Youliang Yan
论文:BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation
实例分割(Instance Segmentation)是视觉经典四个任务中相对最难的一个,它既具备语义分割(Semantic Segmentation)的特点,需要做到像素层面上的分类,也具备目标检测(Object Detection)的一部分特点,即需要定位出不同实例,即使它们是同一种类。因此,实例分割的研究长期以来都有着两条线,分别是自下而上的基于语义分割的方法和自上而下的基于检测的方法,这两种方法都属于两阶段的方法,下面将分别简单介绍。
数据库最重要的作用是存储数据和处理分析数据。数据是整个数据库系统中最关键的资产。因此在保护系统不受侵害的基础上最为重要的任务就是保护数据的安全。常见的数据安全技术包括数据加密、数据脱敏(Data Masking)、透明加密(Transparent Data Encryption,TDE)和全程加密(Always Encryption)技术。这里囊括了数据的动态流程和静态存储行为。
为了保护隐私和敏感数据,应用往往会增加用户登录功能。如果您的应用使用了传统的登录方式,那么它的授权过程可能类似如图 1 中所示: 用户输入用户名和密码,应用会根据输入的数据生成设备凭据,然后将其发送到远端服务器进行验证,通过验证后会返回给应用一个 userToken,随后应用便可使用该 token 去服务器查询受限的用户数据。无论是要求用户每次打开应用都需要登录,还是只要求在安装启动后进行仅此一次的登录,图 1 所示的流程都适用。
importTable实用程序现在支持将导入的数据进行任意数据转换。可以在decodeColumns选项中指定任意SQL表达式,该选项由MySQL服务器针对每个加载的行进行转换。
论文地址: https://arxiv.org/pdf/2001.00309.pdf
在这一部分中,我们将探讨RabbitMQ和Apache Kafka以及它们的消息传递方法。每种技术在设计的每个方面都做出了截然不同的决定,每种方面都有优点和缺点。我们不会在这一部分得出任何有力的结论,而是将其视为技术的入门,以便我们可以深入探讨该系列的后续部分。
本文翻译自:https://www.putorius.net/how-to-secure-ssh-daemon.html
bip32(bitcoin improvement proposals 32)比特币改进协议
通常,在对集合执行任何其他操作之前,按时间、位置和/或元数据过滤输入集合。在选择性较少的过滤器之前应用更多选择性过滤器。空间和/或时间过滤器通常更具选择性。例如,请注意select()和之前filter()应用: map()
目录 位图的基本介绍 概念 什么是位图?BitMap,大家直译为位图. 我的理解是:位图是内存中连续的二进制位(bit),可以用作对大量整形做去重和统计. 引入一个小栗子来帮助理解一下: 假如我们要存
位图的基本介绍 概念 什么是位图?BitMap,大家直译为位图. 我的理解是:位图是内存中连续的二进制位(bit),可以用作对大量整形做去重和统计. 引入一个小栗子来帮助理解一下: 假如我们要存储三个
所谓“工厂模式”,是三种常见设计模式的统称,它们分别是简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式。
在使用加密技术和数据验证等密码学技术时,加密模式和填充必须显式指定。 在 Android 应用开发中使用加密时,你将主要使用java.crypto中的Cipher类。 为了使用Cipher类,你将首先通过指定要使用的加密类型,来创建Cipher类对象的实例。 这个指定被称为转换,并且有两种格式可以指定转换:
该项目是一个 CVE PoC (Proof of Concept) 的开源项目,几乎包含了所有公开可用的 CVE PoC。其主要功能是收集和整理各种最新热门的漏洞利用代码,并提供相应链接。该项目具有以下核心优势和特点:
rpamis-security (opens new window)1.0.0是一个基于Mybatis插件开发的安全组件,旨在提供更优于市面上组件的脱敏、加解密落库等企业数据安全解决方案。组件提供注解式编程方式,开发者只需要对需要处理的字段或方法加上对应注解,无需关心安全相关需求,由组件全自动完成脱敏、加解密等功能
介绍 Envoy Nginx HAproxy HTTP/2 对HTTP/2有最完整的支持,同时支持upstream和downstream的HTTP/2 1.9.5以后有限支持HTTP/2,只在upstream server支持,downstream依然是1.1 不支持 Rate Limit 通过插件进行限流 支持基于配置的限流,只支持基于源IP的限流 ACL 给予插件实现四层的ACL 给予源/目的地址实现ACL Connection draining 支持hot reload,并且通过share mem
粒子群优化算法采用一种人工智能的形式来解决问题。这种算法对于求解那些使用了多个连续变化的值的函数来说,尤为有效。这篇文章将会介绍如何修改粒子群算法,以使用离散固定值来解决诸如旅行商(TSP,Travelling Salesman Problem)这样的问题。
Hoppscotch 是一个开源的 API 开发生态系统,主要功能包括发送请求和获取实时响应。该项目具有以下核心优势:
A Survey on Instance Segmentation: State of the art 链接 解读https://zhuanlan.zhihu.com/p/165135767
wsl.conf 和 .wslconfig 文件用于基于每个分发wsl.conf () 和全局跨所有 WSL 2 分发.wslconfig版 () 配置高级设置选项。本指南将介绍每个设置选项(何时使用每种文件类型、存储文件的位置、示例设置文件和提示)。
除了命令行选项之外,配置还可以放入文件中。在某些情况下,这可能更容易,例如使用配置管理系统配置Consul时。
假设我们的业务代码当中,有一个被广泛引用的“口罩类”,这个类实例需要在许多地方被创建和初始化,而初始化的代码也比较复杂。
经胸超声心动图是一种常用的无创检查方法,用于评估心脏结构和功能。在诊断卵圆孔未闭时,医生会仔细检查心房之间的解剖结构,特别是注视是否存在卵圆孔未闭。卵圆孔是胎儿时期两个心房之间的通道,正常情况下在出生后应该闭合,但有时会残留未闭。医生会观察血流在心房之间的情况。在卵圆孔未闭的情况下,可能会出现血流从左心房到右心房的现象,这种情况称为左向右分流。通过超声心动图可以评估分流的程度和影响。
在本文中,将介绍信息安全在物联网中的角色,以及其在边缘计算领域的架构及其重要性。 信息安全一直遵循着分层的模式,这种深层次的防御可以帮助用户在其中一层受到损害的情况下保护资源。由于边缘设备具有从数据中
在日常开发中经常涉及数据列表的查询,处理服务侧无数据返回的情况或者网络异常的手段是iOS必备小技能。
这是有关创建自定义脚本渲染管道的系列教程的第14部分。这次,我们重新考虑了使用多个摄像机的渲染,现在添加了post FX。
粒子群优化器,作为一种使用人工智能来解决问题的方式,在解多元、恒变的方程式方面有很大的优势。在本文中我们主要讲的是通过修改算法来解决一些问题,例如使用离散固定值作为参数的旅行商问题。
这个系列的前面几篇文章对MLIR的组件有了一些粗浅的认识,这篇文章不继续讲MLIR的架构。而是从实践的角度带读者来看一下,MLIR帮助我做了什么,这里仍然以OneFlow Dialect为例。在MLIR:摩尔定律终结的编译器基础结构 论文解读 这篇文章的评论部分已经简单介绍了OneFlow Dialect相关的组件是如何实现的。在实现了OneFlow Dialect的基础上,我继续来介绍一下MLIR的Pass机制是如何助力OneFlow模型训练和推理加速的。
HTTPS(HTTP over SSL)是以安全为目标的 HTTP 通道,可以理解为 HTTP + SSL/TLS,即在 HTTP 下加入 SSL/TLS 层作为安全基础。其中 TLS 的前身是 SSL,目前广泛使用的是 TLS 1.2。
一个强大的数据增强仓库 https://github.com/aleju/imgaug
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Dragonfly是一个现代的内存数据存储,与Redis和Memcached API完全兼容。Dragonfly在多线程,无共享架构之上实现了新颖的算法和数据结构。因此,与 Redis 相比,Dragonfly 的性能达到了 x25,并且在单个实例上支持数百万 QPS。
HBase 中的行按行键按顺序排序。这种设计优化了扫描(scan),允许您将相关的行或彼此靠近的行一起读取。但是,设计不佳的行键是 hotspotting 的常见来源。当大量客户端通信针对群集中的一个节点或仅少数几个节点时,会发生 Hotspotting。此通信量可能表示读取、写入或其他操作。通信量压倒负责托管该区域的单个机器,从而导致性能下降并可能导致区域不可用性。这也会对由同一台区域服务器托管的其他区域产生不利影响,因为该主机无法为请求的负载提供服务。设计数据访问模式以使群集得到充分和均匀利用非常重要。
在之前的学习中,没有过多关注加密。但实际部分厂家的IoT平台(阿里云、OneNET)已经启用了相关安全处理,有必要深入学习下。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/important-settings.html#important-settings
gRPC-Gateway的相关方案我们已经在上一篇详细描述。为了更方面地方便大家理解,我这边整理了一个最简化的git项目:https://github.com/Junedayday/grpc-gateway-buf-example/tree/v0.0.1
func的值可以是: (1)SIG_IGN–忽略 (2)SIG_DFL–系统默认动作 (3)调用的函数地址–信号处理程序
Microsoft DevOps 文档里的文章(https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/devops/report/dashboards/cycle-time-a
物体的互相遮挡在日常生活中普遍存在,严重的遮挡易带来易混淆的遮挡边界及非连续自然的物体形状,从而导致当前已有的检测及分割等的算法性能大幅下降。本文通过将图像建模为两个重叠图层,为网络引入物体间的遮挡与被遮挡关系,从而提出了一个轻量级的能有效处理遮挡的实例分割算法。
服务器需要储存的内容有用户数据、直播间录像、系统后台数据等,这些都需要消耗大量的空间,尤其是直播间录像,除去这些耗费空间的内容外,剩下的空间多少决定了服务器能否响应正常的用户请求。举个例子,在手机内存不足的情况下,可能会出现应用程序打不开的现象,同理,服务器的内存不足,也可能存在用户请求无法反馈的问题。
修改ssh端口号: Port 8622 指定要绑定的网络接口,默认是监听所有接口,建议绑定到内网通讯的网卡地址 ListenAddress 192.168.1.220 只允许 ssh v2的连接: Protocol 2 当使用者连上 SSH server 之后,会出现输入密码的画面,在该画面中, 在多久时间内没有成功连上 SSH server 就强迫断线!若无单位则默认时间为秒! LoginGraceTime 20 禁止root账号通过ssh登录: PermitRootLogin no 是否让sshd去检
给大家介绍一篇非常简单又提点效果明显的2020年最新论文,通过GridMask数据增强方法提升模型鲁棒性,在图像分类、检测、分割三个问题上都做了实验,提升效果明显,好于当前SOTA 的autoaugment。
认证是用于证明您有权执行某项操作的信息,例如登录到系统。认证通道是身份验证系统向用户传递因素或要求用户回复的方式。通俗的来讲,密码和安全令牌就是身份验证证明,计算机和电话是就是身份验证的通道。
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Redis框架教程三
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