用户与角色是多对多的关系， 一个角色可以被赋予给多个用户，一个用户也可以拥有多个角色； 查询不拥有某角色的所有用户， 如果用leftjoin查询，会造成重复的记录： 举例错误的做法： select...`role_id` is null ）防止结果缺失，但会有重复的记录出现！...如果一个用户， 被赋予了角色（id为6ce3c030-a2e0-11e9-8bdc-495ad65d4804） 该用户又被赋予了另一个角色（id为其他值） 那么这个查询中会查出该用户， 违背了我们的需求...and system_user_role.role_id = '6ce3c030-a2e0-11e9-8bdc-495ad65d4804' ); 这个做法用到了not exists子查询 注意：这样的子查询是可以设置与父查询的关联条件的...（where system_user.id = system_user_role.user_id） 这种查询比（not in）查询要快的多！
DLINQ *.dbml文件该属于哪一层，的确Linq to Sql存在问题，DLINQ中，虽然可以在语言层级定义查询逻辑。...但是依然没有将数据库持久化数据映射为领域对象，所以还是一种针对数据库的编程模型。 LINQ是微软将在C# 3.0中将推出的语言集成查询技术，许多人也将LINQ叫做微软的ORM。...在Linq之前在.net领域最流行的框架就是Nhibernate。是不是在LINQ之后Nhibernate就要消失呢？答案自然是否定的。...这里有个帖子Microsoft LINQ + NHibernate： 在那篇帖子中，作者列举了三大原因： 在DLINQ中，虽然可以在语言层级定义查询逻辑。...假如你已经从数据库中查询出了一个数据集，那么可以使用LINQ来进行过滤，排序和分页操作。
在android手机中的开发者模式中就有一个Hardware Composer的开关选项，HWC通常是由显示设备硬件 OEM提供的功能。 ?...HWC在SurfaceFlinger中就好比王老师直接把那座山贴上去的行为 理解一下HWC在SurfaceFlinger的作用 看下图 在关闭HWC的情况下，状态栏，当前Activity，导航栏的三个...在开启HWC的情况下，状态栏，当前Activity先通过OpenGL方式合成一部分，然后通过HWC合成导航栏的Surface到FrameBuffer中 ?...HWC在SurfaceFlinger的作用 HWC的好处 1.提升每一帧画面的合成速度，提升用户界面的流畅度 2.相比OpenGL使用GPU来合成，HWC的合成，相对来说更加省电 总结 HWC是SurfaceFlinger...的重要的角色，当然具体的代码肯定更加复杂，比如确定那几个surface可以直接通过HWC合成，这些都是需要大家自己去看代码，但是带着对HWC的理解再去看代码，我相信会更加容易的。
现有的条件就是以上这么多，至于实际情况的不同会有不同的衍生，像基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法就是一些典型的实例。...3.基于用户的协同过滤算法vs基于物品的协同过滤算法 基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法两者区别在哪呢？...首先先解释下”协同过滤”: 所谓协同就是大家一起帮助啦，过滤就是把大家讨论的结果告诉你，不然原始信息量太大了。很明显啦，两者的区别在于一个是基于用户，一个是基于物品。...顾名思义，“基于用户”就是以用户为中心的算法，这种算法强调把和你有相似爱好的其他用户的物品推荐给你，而“基于物品”的算法则强调把和你喜欢物品的相似物品推荐给你。...总体来说，都是推荐物品给你，一个推荐的桥梁是用户，另一个是物品。 在运用的时候要根据实际情况的不同，选择是基于基于用户还是基于物品。
Program.cs 中添加 builder.Services.AddSangRoleBasedAuthorization(); Step 3 在需要进行授权检查的接口或 Controller 处添加..."数值")] [HttpDelete("{id}")] public IActionResult Delete(int id) { return Ok("删除-数值"); } 这里用于描述访问的角色需要的资源要求...需要为用户添加对应的 Claims ，可以在生成 jwt token 时直接包含。 当然也可以使用中间件读取对应的角色，在授权检查前添加，可以自己实现也可以使用该库提供的下一节介绍的功能。...= new List { new Claim(ClaimTypes.NameIdentifier, "uid"), new Claim(ClaimTypes.Name,"用户名...可选中间件 使用提供的添加角色权限中间件，你也可以单独使用该组件。
在推荐算法概述中介绍了几种推荐算法的概念，但是没有具体代码实现，本篇文章首先来看一下基于用户的协同过滤python代码。 1 数据准备 本次案例中，我们使用用户对电影的打分数据进行演示。...基于用户的协同过滤第二步就是计算用户两两间的距离，计算距离的方式很多，这里提供欧式距离和皮尔逊系数两种方式，可以通过参数进行方法选择。...根据距离，找到离目标用户最近的n个用户，将这n个用户看过但是目标用户没看过的电影进行推荐。...if movies not in recommand.keys():#添加到推荐列表中 recommand[movies]...后台回复“协同过滤用户”获得数据及完整代码 ----
尤其在推荐系统领域，很多著名论文都是基于这个数据集的。(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集)。...links介绍了该数据集中的movieId和imdb、tmdb中电影的对应关系。tags是用户的打标签数据。...本文的介绍主要基于ratings.csv 和 movies.csv ratings数据 文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。...K个用户，用这K个用户的喜好来对目标用户进行物品推荐，这里K=10，下面的代码用来计算与每个用户最相近的10个用户： userMostSimDict = dict() for i in range(len...10个兴趣最相近的用户之后，我们根据下面的公式计算用户对每个没有观看过的电影的兴趣分： ?
重点说一下，相似矩阵是线性代数里面的，余弦相似度好像发现的比较早，在吴军的《数学之美》中好像有说。具体要全部弄懂并能举一反三你需要去查找一些资料。...java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import java.util.Scanner; import java.util.Set; /** * 基于用户的协同过滤推荐算法实现...items = new HashSet();//辅助存储物品集合 Map userID = new HashMap();//辅助存储每一个用户的用户...int j = 1; j < length; j ++){ if(items.contains(user_item[j])){//如果已经包含对应的物品--用户映射，直接添加对应的用户...(item);//得到购买当前物品的所有用户集合 if(!
一 基于用户协同过滤简介 基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering) 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买...那么A和B就属于同一类用户。可以将A看过的图书w也推荐给用户B。 Spark MLlib的ALS spark.ml目前支持基于模型的协作过滤，其中用户和产品由可用于预测缺失条目的一小组潜在因素来描述。...显式与隐式反馈 基于矩阵分解的协作过滤的标准方法将用户条目矩阵中的条目视为用户对该项目的显式偏好，例如，用户给电影的评级。...当Spark中的使用简单随机拆分为CrossValidator或者TrainValidationSplit，它实际上是非常普遍遇到的评估集不是在训练集中的用户和/或项目。...MovieLens电影基于用户推荐 在以下示例中，我们将从MovieLens数据集(https://grouplens.org/datasets/movielens/)中加载评分数据 ，每行由用户，电影
推荐阅读时间：5min~8min 文章内容：基于用户的协同过滤 提到推荐系统，很多人第一反应就是协同过滤，由此可见协同过滤与推荐系统的关系是有多么紧密。这里介绍下基于用户的协同过滤。 ?...在实际应用中，需要注意的两点，第一个是每个用户的矩阵都是很稀疏的，因为物品数会很多，每个用户的用户行为一般只会覆盖少量物品，所以会出现很多取值为 0 的地方；第二个是说不是所有的用户都可以表示成一个向量的...工程化中的问题 将基于用户的协同过滤进行工程化时，会碰到一些问题，这里列举一些常见的问题。...应用场景 基于用户的协同过滤会计算出相似用户列表和基于用户的推荐列表。 基于以上两个结果，我们推荐相似用户和相似用户喜欢的物品。...相关推荐： 如何构建基于内容的推荐系统 如何从文本中构建用户画像 一文告诉你什么是用户画像 推荐系统中重要却又容易被忽视的问题有哪些 个性化推荐系统中的绕不开的经典问题有哪些 推荐系统这么火，
根据你给出的关键字来给你推荐，这实际上就退化成搜索算法了 根据上面的几种条件组合起来给你推荐 实际上，现有的条件就这些啦，至于怎么发挥这些条件就是八仙过海各显神通了，这么多年沉淀了一些好的算法，今天这篇文章要讲的基于用户的协同过滤算法就是其中的一个...基于用户的协同过滤算法 ---- 我们先做个词法分析基于用户说明这个算法是以用户为主体的算法，这种以用户为主体的算法比较强调的是社会性的属性，也就是说这类算法更加强调把和你有相似爱好的其他的用户的物品推荐给你...然后就是协同过滤了，所谓协同就是大家一起帮助你啦，然后后面跟个过滤，就是大家是商量过后才把结果告诉你的，不然信息量太大了。。...最直接的办法就是把目标用户和数据库中的所有用户进行比较，找出和目标用户最相似的K个用户，这就是好基友了。...这么做理论上是没什么问题的，但是当数据量巨大的时候，计算K个基友的时间将会非常长，而且你想想就知道，数据库中的大部分用户其实和你是没有什么交集的，所没必要计算所有用户了，只需要计算和你有交集的用户就行了
协同过滤 协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的...，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。...余弦相似度 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。 ? ?...，从而做出是否推荐的判断 用到的是from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity 这个类 from sklearn.metrics.pairwise...，那是因为fillna的原因，在实际生活中真的可以将不知道的值fillna 吗，其实上面的结论是不正确的 下一步就是对数据进行简单的处理 去中心化 让均值为0 data_center = data.apply
开源在企业中的角色和价值 摘要 随着技术的不断演进，开源已经在企业中占据了核心地位，为组织提供了无数的机会和价值。本文探讨了开源在企业中的角色，以及它为企业带来的具体价值。...引言 开源不再仅仅是一种编程或开发的方法，它已经成为了企业实现技术进步、促进创新和降低成本的重要工具。 在今天的企业环境中，开源不再只是一个选项，而是一种必要的战略。...从促进技术创新到提高操作效率，开源为企业带来了明显的竞争优势。 1. 开源在企业中的角色 1.1 促进技术创新 随着技术快速发展，企业面临着与时俱进的压力。...开源为企业带来的价值 2.1 跨平台和互操作性 开源通常是基于标准的，这意味着它们更容易集成到现有的系统中，无论这些系统是基于什么技术或平台。...someopensourceproject.git cd someopensourceproject # make changes and commit git push origin my-feature-branch 总结 开源在现代企业中的角色不容忽视
：用户邮件通讯记录，可以记录邮件头信息，最好记录邮件内容与附件信息； 设备事件：用户使用外设记录，如USB设备、打印机、传真机、光盘刻录等； 上述审计数据要求中，登录事件、文件事件、网络事件以及部分设备事件一般在现有商业审计软件中均有体现...原始数据输入之后，必须进行预处理，即经过数据解析引擎提取出构建用户/角色行为树的关键元素。我们必须从原始审计记录中解析出用户ID、设备ID、活动名以及活动属性和时间戳等关键元素。...一旦用户/角色树构建完成，当用户新一天数据到来时，一方面可以与现有的安全策略匹配，如“工作外时间登录计算机拷贝文件等”，或者匹配已有攻击树中的分支，从而实现较为实时的用户/角色行为检测。...因此，从“新”与“程度”两个角度出发，可以相应地提取能反映这些方面的特征，如： New：用户使用的新设备、角色的新活动、用户在某设备上的新活动等； 程度：用户在每小时、每天时间窗口内设备使用、计算机行为的频率与总数...小结 信息化的发展导致内部威胁的潜在危害越来越大，因此实际中的内部威胁检测系统便成为了亟待研究的问题。今天我们介绍了一种基于用户/角色行为的三层内部威胁检测系统框架。
按照Evans书里的说法，代码应当是领域模型的主要部分，文档、图表作为补充。另外一方面，领域模型应当是所有参与者都能够理解的，而我觉得用户不太可能去理解代码。...比如以Evans书里举的，可以超载10%这一点，书里是通过一个Strategy模式来表达这个知识，从程序员的角度看很清晰了，但是从用户的角度看，还是不太能够明白吧。 请教张老师如何看待这个问题？...Eric在书中讲解模型驱动设计时也提到了这个问题。如上图所示，领域模型为指导设计模型，设计模型是领域模型的实现，而随着设计模型的演进，我们又需要这种变更体现在领域模型中，保证模型是领域的真实表达。...这也是为什么在DDD的编程实践中，我们为什么希望避免贫血模型，希望避免使用无法表达领域行为的get和set方法的原因。 倘若要在代码模型中体现领域模型，一种更好的做法是使用DSL，即领域特定语言。...但DSL的实现其实是一个相对漫长的积累过程，不同语言的领域表达能力也不相同。所以DSL主要还是用在一些相对复杂但又相对稳定专业的行业中，例如通信和金融行业，就有DSL的开发需求。
使用.NET从零实现基于用户角色的访问权限控制 本文将介绍如何实现一个基于.NET RBAC 权限管理系统，如果您不想了解原理，可查看推送的另一篇文章关于Sang.AspNetCore.RoleBasedAuthorization...背景 在设计系统时，我们必然要考虑系统使用的用户，不同的用户拥有不同的权限。...在微软文档中我们了解了《基于角色的授权》[2]，但是这种方式在代码设计之初，就设计好了系统角色有什么，每个角色都可以访问哪些资源。针对简单的或者说变动不大的系统来说这些完全是够用的，但是失去了灵活性。...RBAC（Role-Based Access Control）即：基于角色的权限控制。通过角色关联用户，角色关联权限的方式间接赋予用户权限。...回到这个问题，我们可以再设计一个中间件，在获取到用户的角色名时将其关于角色权限的ClaimTypes加入到 content.User 即可。关于这一方面的详细介绍和实现可以看下一篇文章。
定义 UserCF:基于用户的协同过滤算法 ItemCF:基于物品的协同过滤算法 UserCF和ItemCF优缺点的对比 UserCF ItemCF 性能 适用于用户较少的场合，如果用户很多，计算用户相似度矩阵代价很大...适用于物品数明显小于用户数的场合，如果物品很多（网页），计算物品相似度矩阵代价很大 领域 时效性较强，用户个性化兴趣不太明显的领域 长尾物品丰富，用户个性化需求强烈的领域 实时性 用户有新行为，不一定造成推荐结果的立即变化...用户有新行为，一定会导致推荐结果的实时变化 冷启动 在新用户对很少的物品产生行为后，不能立即对他进行个性化推荐，因为用户相似度表是每隔一段时间离线计算的 新用户只要对一个物品产生行为，就可以给他推荐和该物品相关的其他物品...新物品上线后一段时间，一旦有用户对物品产生行为，就可以将新物品推荐给和对它产生行为的用户兴趣相似的其他用户 但没有办法在不离线更新物品相似度表的情况下将新物品推荐给用户 推荐理由 很难提供令用户信服的推荐解释...利用用户的历史行为给用户做推荐解释，可以令用户比较信服
0 引言 最近在公司里做了一个基于用户角色的页面路由资源权限控制的需求，前后端分离结合起来难度还是挺大的，去年也做过一个类似的需求，把前后端打通花了好天时间。...表中用户与角色是多对多的关系，role_resources表中角色与菜单资源也是多对多的关系。...在这5张表的基础上开发了一个用于前端根据用户角色展示菜单资源用的查询用户角色下的页面菜单资源接口。...用户的认证沿用了bolgserver项目中的Spring-Security,并在用户认证成功的回调函数中在响应信息中增加写入用户的信息。...下一篇文章笔者将结合前端在页面看到基于用户角色控制用户访问菜单权限的效果。接下来几遍文章会写一系列实现从给用户分配角色、给角色授予菜单路由权限到具象到控制按钮操作级别权限的实战文章，敬请期待！
开源在大数据和分析中的角色 摘要 本文探讨了开源技术在大数据处理和分析领域的重要性，分析了开源工具在处理大数据、构建分析流程和实现数据可视化方面的作用。...开源技术在这个领域中扮演了关键角色，为开发者提供了丰富的工具和解决方案。本文将深入探讨开源在大数据和分析中的作用和优势。...开源技术在大数据处理中的应用 大数据存储 开源技术提供了多种存储解决方案，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Apache Cassandra。...交互式可视化 开源工具提供了交互式可视化的能力，使用户可以自由探索数据、调整参数，从而深入理解数据背后的模式和趋势。...实际案例：使用Python进行大数据分析 让我们以一个使用Python进行大数据分析的案例来演示开源技术在实际应用中的角色。
本文将深入研究机器学习在环境监测、资源管理、污染控制等方面的应用，通过一个实例项目展示其部署过程，并探讨这一技术在未来的发展方向。...项目实例：基于机器学习的空气质量预测与管理项目背景空气质量是环境保护中至关重要的指标之一。通过建立机器学习模型，我们可以实时监测和预测空气质量，从而采取相应的控制措施，保障公众健康。部署过程I....数据采集与准备I.1 传感器数据收集在不同地点安装空气质量传感器，实时采集空气中的各类污染物浓度数据，包括PM2.5、PM10、二氧化硫（SO2）、一氧化碳（CO）等。...THE END机器学习在环境保护中的应用为解决环境问题提供了全新的思路和方法。通过实例项目，我们展示了如何利用机器学习对空气质量进行预测与管理。...随着技术的不断发展，机器学习在环境保护领域的角色将更加重要，为构建可持续发展的生态环境贡献力量。我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
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