在这篇文章中，我们将挑选一些Liferay DXP的新功能，并对它们进行详细的探讨。 模块化: 这实际上意味着Liferay的每个模块(特性)现在都是联合的，可以从核心Liferay安装中分离出来。...架构在非常基础的层次上发生了变化，应用程序被划分为使用OSGi框架的不同包。这几乎改变了Liferay的所有工作方式。...您将创建功能丰富并以惊人速度运行的应用程序。 谁受益最大: 每个人。谁不喜欢快速浏览体验呢! 覆盖EXT和Hook DXP现在提供了OSGi包/模块和服务的抽象实现。...最初，liferay的主要核心类只能通过EXT或hook覆盖。现在在Liferay 7中，所有东西都是一个包，你只需要覆盖你想要的包。这使得定制更快，并且只定制我们想要的。...自动重定向, Liferay自动处理重定向。甚至action现在也将自动恢复到初始页面，而不需要任何额外的实现或逻辑。在Liferay DXP中，重定向处理起来更容易、更好。
开发环境 系统：windows10 数据库：MariaDB 内容 在百度百科上面是这样说的 在编程语言和类型论中，多态（英语：polymorphism）指为不同数据类型的实体提供统一的接口。...那在程序上就很好理解了，我们创建一个父级类，其他类继承一下父级类，那自然也就有了父级类的一些特性。...这就出现了同样一个花钱的动作，子孙后代的不同处理方式。而这种处理方式就是每个子孙后代（子级类）对于“花钱”这个接口的不同实现。 那么在程序使用时又是如何体现呢。...当程序运行时，这时我们需要开始调用花钱这个接口，并传入了【子级类A对象】，这时就触发了子级类A中的花钱实现。 同理，传入【子级类B对象】，这时就触发了子级类B中的花钱实现。...而这就是我们本节讲的多态，总结：多态即是统一类别接口下的多种运行状态，是同一类别下不同子级的独立实现。
它提供了一致的用户体验，无论用户使用哪个渠道，都能够获得一致的内容和功能。此外，DXP还能够实现渠道之间的无缝交互，用户可以在不同的渠道中进行交互，而无需重复输入信息或重新学习使用方式。...CMS是一种用于创建、编辑、组织和发布内容的软件工具。它提供了一个结构化的方式来管理企业的数字内容，包括文字、图像、视频、音频等。DXP 的 CMS 组件应具有足够的灵活性，以便轻松探索新渠道。...提供集合类型，单一类型，自定义组件等不同的内容模型，20余种丰富的组件模型，以及嵌套组件，关联关系，Block组件。...资产管理：管理数千个资产，从而大规模创建、管理、交付和优化个性化体验。能够统一和构建大量程序化数字资产内容，这些内容可通过API的方式快速分发到各个渠道。...而且，还可以通过远程API的方式定制业务模型。SEO：创建可扩展的SEO模型，并且在每个需要SEO的页面中加入SEO模型，修改SEO内容，发布网站可以实时把SEO内容更新到前端网站。
•new函数 这是用来创建一个具体实现了TemplateModel接口的变量的内建函数。在 ?...Liferay FreeMarker模板引擎SSTI漏洞踩坑历程 碰出一扇窗 在研究这个 BlackHat 议题的过程中，我们遇到了很多问题，接下来就顺着我们的分析思路，一起探讨 Liferay 的安全机制...“攻不破”的 Liferay FreeMarker 安全机制 在以往我们一般是通过Class.getClassloader().loadClass(xxx)的方式加载任意类，但是在前文提及的unsafeMethods.properties...获取CLassLoader的方式有了，接下来，我们只要能够获得class对象，就可以加载任意类。但是当我们试图去获取class对象时，会发现这是行不通的，因为这会触发 Liferay 的安全机制。...在调试过程中，我们注意到一个类——com.liferay.portal.template.freemarker.internal.LiferayObjectConstructor，这个类的结构跟ObjectConstructor
内容管理系统(CMS)是一个技术平台，可以帮助我们创建、编辑、生产和组织数字内容，通常用于网站建设。今天大多数内容管理系统除了这些基础功能外还支持搜索引擎优化（SEO）以及发布博客的功能。 ?...现在基本每个公司都需要网站，很多网站往常常需要花费许多时间、人力和物力来处理信息更新和维护工作，遇到网站扩充的时候，整合内外网及分支网站的工作就变得更加复杂，甚至还需重新建设网站，如此下去，用户始终在一个高成本...首先看下Forrester最近的2019年Q3的Digital Experience Platform（DXP）的排名，我们发现在服务类别(Current Offering)、市场战略(Strategy...看来Salesforce在DXP领域也是下了很大的功夫的，那我们再看看下面Forrester对Salesforce DXP的具体评价: ?...这下大家懂了吧，Salesforce已经拥有了Community cloud并通过收购拥有了DXP中的电商能力部分（Demandware和 CloudCraze），但是它的整个DXP拼图中缺一块CMS产品
我们没有尝试包含所有类型的功能（如通知、复杂的字段或工作流）。这些可以通过编程来添加。...有些字段类型，如标题和内容都没有被映射到XClass属性类型，而是文档字段。视觉上一个Short Text字段和Title字段之间没有差别。所不同的是值的存储方式。...字段配置面板 字段配置面板在类编辑 (一分钟创App向导第二步)可以轻松进行定制。你可以控制字段类别列表和每个类别字段类型。...字段类别由AppWithinMinutes.FormFieldCategoryClass确定。可以在wiki页面添加这个类的一个对象，使之成为字段类别。...正如你可以看到这个类只有一个属性，priority，用于指定在字段配置面板的类别列表中的位置。类别标题实际上是wiki页面的标题。
中，使用了两种方式，第一种是常用的使用方式，在反序列化时指定根类型（rootType）；而第二种官方也不推荐这样使用，存在安全问题，假设某个应用提供了接收JODD Json的地方，并且使用了第二种方式，...不过从作者的分析中可以看出，Liferay确实这样做了。...作者查找了jodd.json.Parser#rootType的调用图（羡慕这样的工具）： 通过向上查找的方式，作者找到了可能存在能指定根类型的地方，在com.liferay.portal.jsonwebservice.JSONWebServiceActionImpl...会调用类的默认构造方法，以及field对应的setter方法 所以需要找在setter方法中或默认构造方法中存在恶意操作的类。...portal.properties中，有点长就不列出来了，基本都是以com.liferay开头的类。
整个数据科学表，一共提供了十个类别，每个类别里面都有分支，分支里的“词汇”在根据投票数量排列的同时，也在右侧说明了作者，项目实现所使用的编程语言以及阅读数，评论以及获得的投票数量。...回归算法 在本类别中，包括线性回归和逻辑回归两个部分，其中每个部分分别给出了10个示例。...4.神经网络和深度学习模型 此类别下包含神经网络、自动编码、深度学习、卷积神经网络、胶囊神经网络等分支，每个分支所下都有所对应的词汇。 ?...5.聚类算法 此类别包含Kmeans、层次聚类 、Dbscan密度聚类等。 ? 6.Misc - Models 此类别包括朴素贝叶斯、支持向量机、临近算法、推荐引擎等的应用和相关示例。 ?...7.重要的数据科学工具 此类别是一个超级类别，其下属包括处理、 维数约减、后建模技术以及模型融合这四个小类别，每个类别下包含若干分支。 ?
数据集收集 数据集总共包含114个品牌，每个品牌独立为一个类别。其中训练集中每个类别有250张左右的图像，验证集中每个类别有50张左右的图像。...训练集聚类 在对训练集进行分析后，我们发现由于数据采集方式较为单一，导致训练集中同一类别下的图像重复度较高，如果直接训练将花费较长时间，且容易带来模型过拟合的问题。...因此我们采用K-means聚类方法对训练集进行聚类，在每个类中随机抽取一张作为此类的代表，训练过程如下图所示。...最终训练集中，每个类别下的样本数据减少为原来的1/5，聚类后的数据集仅保留了差异较为明显的样本。 ? 图1 训练集聚类过程 3....）； 对上一步中结果进行随机颜色扰动，随机颜色扰动由图2中四种扰动方式构成，以50%的概率按照“明亮度->对比度->色相->平衡度”的顺序进行颜色扰动，剩余50%的概率按照“明亮度->色相->平衡度->
判别分析在每个类别下分别对预测变量X的分布进行建模，然后使用贝叶斯定理将这些变量转换为给定X值的对应类别的概率估计。...判别分数是通过寻找自变量的线性组合得到的。它假设每个类别中的观测值都来自于多元高斯分布，并且预测变量的协方差在响应变量Y的所有k个水平上都相同。...与线性判别分析一样，二次判别分析假设每个Y类别的观察值都来自于高斯分布。然后，与线性判别分析不同的是，二次判别分析假设每个类都有自己的协方差矩阵。...通俗地说，它通过寻找超平面（二维中的线，三维中的平面和更高维中的超平面，更正式地，超平面是n维空间的n-1维子空间）以及最大边界（margin）来划分两类点。...k-Means聚类：根据聚类中心点的距离将数据分为k个不同的聚蔟。 层次聚类：通过创建一棵聚类树来构建多级分层结构。
其中有基于单片机设计的数字示波器、倒车雷达、电子密码锁、智能家居、停车场管理系统、万年历、智能插座等不同方向的典型设计实例，每个实例都提供了设计报告、源代码、电路图等全部设计资料，这些设计资料有利于即将毕业的同学分析...控制电梯的设计论文资料 0114、PLL电路的研究及在信号产生中的应用论文资料 0115、RCC电路间歇振荡的研究资料 0116、八位数字密码锁设计资料 0117、笔记本电脑的智能底座设计论文及其资料...0275、单片机是怎样在液晶上显示字符的 0276、单片机学习机及编程器的设计与制作 0277、单片机在超声波测距中的应用 0278、单相Boost功率因数校正电路优化及仿真 0279、单相相位触发器...体系在测频电路中的应用 0570、AVR单片机Atmega128在FPGA配置中的运用 0571、AVR单片机的SPI串行通信的应用 0572、AVR单片机例程 0573、AVR高速嵌入式单片机原理与应用...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。
与LDA的关系 LDA模型中：一篇文档的生成方式如下： 从狄利克雷分布α中取样生成文档ii的主题分布θi 从主题ii的多项式分布θi中取样生成文档i第j个词的主题zi,j 从狄利克雷β分布中取样生成主题...根据语料库级别各个词汇在各个类别的概率、文档级别文档在各个类别的概率，计算文档级别文档中每个词的类别。 根究文档级别文档中每个词的类别，计算该文档在不同类别下的概率。...根究文档级别文档中每个词的类别，计算语料库级别各个词汇在各个类别下的概率。...重复直到达到迭代次数 Collapsed Gibbs Sampling 根据LDA的结构，只需要对文档级别每个词属于的类别进行采样即可，不需要采样语料库级别各个词汇在各个类别下的概率，也不需要采样文档级别文档在不同类别下的概率...根据每个文档的词汇类别，计算文档级别该文档不同类别的count，计算语料库级别各个词汇在各个类别下的count。
对于类内变化较小的目标类别，Viola和Jones提出的级联结构分类器是一种有效的解决方案。但是，对于具有较大外观变化的更多样化的模式，如多视图汽车、奶牛和狗，则需要更强大的分类器模型。...这样一个主题模型最近在目标类分类[5]、[6]中的成功引起了人们对主题优化和子分类相关前沿的极大兴趣。特别是，Fritz等人提出了一种表示方法，使用主题模型来分解、发现和检测可视目标类别。...在第二个准则中，每个类别下的聚类数作为子类别数，我们使用子类别判别分析(SDA)技术[7]来分析给定子类别数的判别能力。...2、子类优化在本节中，我们描述了我们的子类别优化方法，它结合了聚类性能分析和子类别判别分析。从图像开始，我们首先展示我们的数据表示。然后我们描述如何将主题模型应用于此表示并为每个目标类别生成集群。...它由与我们的应用程序(服务机器人)相关的日常对象组成，这些对象在不同的环境中与一个杂乱的、真实的背景相对应。我们的数据库包含多个对象的图像每个图像，并创建与地面真相包围框。
JASPAR是一个免费公开的转录因子数据库，在该数据库中收录了转录因子的mitif信息，可以用来预测转录因子与序列的结合区域。...网址如下 http://jaspar.genereg.net/ 在该数据库中，提供了以下9种不同来源和类别的转录因子信息 1....JASPAR CORE 该类别下都是从文献中收集的，有实验证据支持的真核生物转录因子motif信息，而且经过了人工核对，是一个非冗余的，高质量的转录因子motif数据库，所以也是整个数据库中的核心。...Collection FAM 该类别下保存的是转录因子的类别class信息，多个转录因子可以拥有相同的调控序列，将调控序列相同的转录因子归为一类。每个class的编号以MF开头，示意如下 ? 4....每个collection都是一个小的子集，core 是整合了所有这些子集，从而构建的非冗余数据集。在core数据集中，将物种分层了一下6大类别 ?
在最近几年常见的物体检测算法（包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcnn等）中，最终都会从一张图片中找出很多个可能是物体的矩形框，然后为每个矩形框为做类别分类概率。...如比较第4个框与之的IOU： IOU大于0.5，所以可以剔除第4个框： 总之在经历了所有的扫描之后，对Dog类别只留下了两个框： 这时候，或许会有疑问：明显留下来的蓝色框，并非Dog，为什么要留下...上面描述了对Dog种类进行的框选择。接下来，我们还要对其它19种类别分别进行上面的操作。最后进行纵向跨类的比较（为什么？...举个栗子，假设最后预测出的矩形框有2类（分别为cup, pen）,在NMS之前，每个类别可能都会有不只一个bbx被预测出来，这个时候我们需要对这两个类别分别执行一次NMS过程。...即目标的位置和置信度用列表储存，每个列表中的一个子列表代表一个bbx信息。
这是由于人工设计模板和标签词时候和模型本身具有的gap带来的缺陷。因此作者提出一种自动创建模板的方法。...（2）综合每个类别下的候选标签词，然后找出使得训练集正确率最大的top-n个分配方式； （3）使用dev集对模型进行微调，从n个分配方式中选择最佳的一个标签词，构建标签映射关系M。...Fine-tuning with Demonstration 在GPT-3中，微调的时候从训练集中随机抽取32个示例，以上下文的形式添加到每个输入中； 这种方式的缺陷在于：样本示例的数量会受到模型最大输入长度的限制...LM-BFF采用2种简单的方式进行了改进： 对于每个输入，从每个类别中随机采样一个样本示例，最终将所有类别下的采样示例进行拼接输入； 对于每个输入，在每个类别中，通过与Sentence-BERT进行相似度计算...LM-BFF仅支持几种特定的任务：1）能自然转化为「空白填空」问题，如结构化预测的NER任务可能就不适合；2）句子输入不要太长；3）不要包含过多的类别；其中2）和3）可以在长距离语言模型中进行改善。
首先，我们概述了零样本学习，根据学习过程中使用到的数据模型，我们将其划分为三种学习类型；第二，我们描述了零样本学习过程中所采用的不同语义空间；第三，我们对现有零样本学习方法进行了分类，并在每个类别下介绍了具有代表性的方法...然而，在实际应用中，每个任务可能并没有足够的训练样本存在，难以支持常规的分类任务。 为了解决这一问题，目前已有多个研究团队提出相应的研究思路，如少样本学习、单样本学习等。...在这些方法中，会利用其他类别样本中所学习到的知识，应用于样本较少类的分类过程中。对于上述学习范式下的方法，仍难以解决从未出现过相应样本的类别处理过程，而这却是实际应用中常常面临的问题所在。...在零样本学习中，特征空间内存在着一些标注过的训练数据样本，它们属于“已知类别”，除此之外，还存在着一些未标注的测试样本，属于“未知类别“。...一般的零样本学习思路是，将训练集中的特征知识迁移至测试样本的分类任务上，因此可以认为，零样本学习是迁移学习的一个子领域。在迁移学习中，源域的知识被迁移至目标域的任务中。
这些CSS类中的几个会自动添加到WordPress网站上每个页面的部分。 什么是WordPress Body类？...您可以自定义特定的作者个人资料页面，基于日期的档案等。 现在让我们看一下如何以及何时使用body类。...之后，您还可以将自己的自定义CSS类添加到body元素。您可以在需要时添加这些类。 例如，如果要更改特定类别下的特定作者的文章外观。...在向您展示特定用例场景之前，我们将向您展示如何使用过滤器添加body类，以便每个人都可以在同一页面上。...这将为您的代码提供一组方便使用的标签。 动态添加自定义body类的其他示例 除了条件标签外，您还可以使用其他技术从WordPress数据库中获取信息并为body类创建自定义CSS类。
总结了一下，有如下存储方式： 分布式文件系统： 这类系统将数据分散存储在多个物理位置，通常用于处理大规模数据集，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）。...S3 提供一个 RESTful API 以编程方式实现与该服务的交互。...S3 API 是一个应用程序编程接口，提供在 S3 中存储、检索、列出和删除对象的能力。...文档链接：在SAP系统中创建文档与外部归档系统中存储的文档之间的链接。...对于大型公司，有各种不同的系统，如ERP系统，OA系统，CRM系统，SCM系统，文件系统分散在各个系统中，有没有一个方法，将不同系统的对象存储，汇总到一个存储中，或者通过协议，将不同系统的存储打通，做到内容分发呢
以下是聚类算法在企业文档管理软件中的一些应用探索:文档分类和标签：聚类算法可以将相似的文档自动分组成不同的类别，并为每个类别分配相应的标签。...这可以帮助用户更轻松地浏览和定位所需的文档，而无需手动创建分类和标签。例如，当用户上传一个新文档时，聚类算法可以将其与现有的文档进行比较，并将其归入最相似的类别之一。...这样，用户可以通过点击特定的类别标签来查看该类别下的所有相关文档。相似文档推荐：通过聚类算法，文档管理软件可以自动识别和推荐与用户当前浏览或编辑的文档相似的其他文档。...文档搜索优化：聚类算法可以将相似的文档放置在一起，并为每个聚类创建摘要或关键词汇总。这可以提供更好的搜索结果，使用户能够更快速地找到所需的信息。...因此，在实际应用中，需要综合考虑算法的性能、用户需求和文档特点，选择合适的聚类算法和技术来支持企业文档管理软件的开发和优化。
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