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DynamoDB 数据转换安全性:从手动工作到自动化和开源

然而,虽然数据转换是工程和数据工程中众所周知的常数,但无缝转换仍然是一个痛点和挑战。目前,在 DynamoDB 中,没有简单的方法以托管方式以编程方式执行此操作,这令人惊讶。...用户表数据转换示例 下面,我们将深入探讨一个包含生产数据的数据转换过程的真实示例。 让我们以将“全名”字段拆分为其组件“名字”和“姓氏”为例。...如下面的示例所示,数据聚合当前使用“全名”属性在表中写入名称。但是,假设我们要从全名转换,并将此字段拆分为名字和姓氏字段。...扫描用户记录 从每条记录中提取“全名”属性 将“全名”属性拆分为新的名字和姓氏属性 保存新记录 清理“全名”属性 但是,让我们讨论一下在开始之前需要考虑的一些问题,例如 - 如何在不同的应用程序环境中运行和管理这些转换...为了避免任何停机时间,您需要计划的一些事情是围绕测试和验证。如何测试数据转换脚本?在生产数据上运行可靠的数据转换试运行有哪些良好做法? 在转换数据之前,需要考虑很多事项。 现在认为这通常是手动完成的。

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如何在Ubuntu 18.04上安装OpenLDAP

本文向您展示了如何在Ubuntu 18.04上安装OpenLDAP以及如何将您的第一个条目添加到数据库中。 LDAP是轻量级目录访问协议,允许查询和修改基于X.500的目录服务。...LDAP通过IP网络用于管理和访问分布式目录服务。 LDAP的主要目的是在分层结构中提供一组记录。...您需要的只是Ubuntu 18.04的运行实例和具有sudo权限的用户帐户。 然后,让我们开始安装。 安装 您要做的第一件事是在服务器上运行更新/升级。...SUBGROUP是该部门的一个小组。 USER是系统上的实际用户帐户。 LASTNAME是用户的姓氏。 FIRSTNAME是用户的第一个名字。 FULLNAME是用户的全名。...DISPLAYNAME是您要为用户显示的名称。 USERDIRECTORY是Linux服务器上用户的主目录。 您还可以修改ou条目(人员,组)以满足您的组织需求。

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    我用 Python 偷偷查到暗恋女生的名字

    下面我们用 Python 实现一个手机号码获取妹子名字的功能。 2 编 写 代 码 首先,我们需要爬取国内最常用的一些姓氏,以百度百科 - 中国姓氏为例。 ?...,像 Flyme 等系统为了防止信息泄露,支付宝应用内是关闭调试模式的,也就是没法利用 adb 连接不上设备。...如果是非好友关系,转账界面对方显示的名字不完全,可以点击「验证按钮」,输入对方的姓氏就能进行确认。 所以,可以遍历上面获取到的姓氏,一个个地去验证。...3 结 果 结 论 拿常用姓氏去一个个验证姓名即可拿到妹子的完整名字。...你的肯定是我最大的鼓励和支持。 我已经将全部源码上传到后台上,关注公众号后回复「你的名字」即可获得下载链接。

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    每位开发者都应该知道的7种 Node.js 设计模式

    例如,你可能有一个需要两个 props 的 React 组件: 名字 姓氏 但你的 API 只会返回一个变量 全名 因此,如果你没有调整 API 返回体的权限,就必须利用现有的资源使应用能够正常运行。...松散耦合: 将客户端代码与适配组件的具体实现解耦,提高灵活性和可维护性。 灵活性: 允许通过创建新的适配器来适应新组件,而无需修改现有代码。...通过该模式可以创建主对象的副本。当创建对象的成本比复制该对象的成本高时,它就非常有用。 概念: 原型: 定义一个具有所需属性和方法的基准对象。该对象将作为后续对象的蓝图。...克隆: 通过复制原型来创建新对象,通常使用如 Object.create 之类的内置方法或自定义克隆逻辑。 定制: 新创建的对象可以修改各自的属性,但不会影响原始原型。...内存效率: 通过原型共享属性和方法,可以避免冗余存储,减少内存使用。 动态修改: 开发者可以轻松地扩展原型,为当前和未来的所有实例添加新功能。 下面是原型模式的一个简单的代码示例。

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    iOS9系列专题五——全新的联系人与联系人UI框架

    如下,通过添加一个联系人来向大家做演示: 1、联系人对象:CNContact 这个对象是用来配置联系人信息的,有可变的CNMutaleContact和CNContact,区别用来读取和创建联系人。.../通过类方法创建 + (instancetype)phoneNumberWithStringValue:(NSString *)stringValue; //通过初始化方法创建 - (instancetype...:CNSaveRequest CNSaveRequest是用于存储联系人的请求类,通过这个类,我们可以创建批量添加、修改或者删除联系人的请求,例如添加上面我们创建的联系人对象:    //初始化方法     ...三、获取格式化的联系人信息 iOS9中,ContactFramework也为开发者提供了非常方便的格式化信息的方法,还拿我们上面创建的联系人对象举例: 1、获取格式化的联系人姓名     NSString...,如上则只提取出检索联系人的名字。

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    姓名拆分为姓氏和名字的方法

    之前有分享了用javascript在客户端进行姓名拆分的方法,后应项目需要,又用PHP实现了,贴出来跟大家分享交流: /** * 把全名拆分为姓氏和名字 * @param string $fullname...全名 * @return array 一维数组,元素一是姓,元素二为名 * @author: 风柏杨 */ function splitName($fullname...'乐正','宰父','谷梁','拓跋','夹谷','轩辕','令狐','段干','百里','呼延','东郭','南门', '羊舌','微生','公户','公玉','公仪','梁丘','公仲','公上'...firstname = '';//前为姓,后为名 if($vLength > 2){ $preTwoWords = mb_substr($fullname, 0, 2, 'utf-8');//取命名的前两个字...else{ $lastname = $fullname; } return array($lastname, $firstname); } 其中,$hyphenated这个数组存的是复姓库

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    单列文本拆分为多列,Python可以自动化

    为了自动化这些手工操作,本文将展示如何在Python数据框架中将文本拆分为列。...示例文件包含两列,一个人的姓名和出生日期。 图2 我们的任务如下: 1.把名字和姓氏分开 2.将出生日期拆分为年、月和日 让我们将数据加载到Python中。...我将创建一个可能包含FIND函数和LEFT函数或MID函数等的公式,然后向下拖动以将其应用于所有单元格。...让我们在“姓名”列中尝试一下,以获得名字和姓氏。 图7 拆分是成功的,但是当我们检查数据类型时,它似乎是一个pandas系列,每行是包含两个单词的列表。...现在,我们可以轻松地将文本拆分为不同的列: df['名字'] = df['姓名'].str.split(',',expand=True)[1] df['姓氏'] = df['姓名'].str.split

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    零零信安-D&D数据泄露报警日报【第37期】

    D&D评论:国际上,近日监测到国外公司数据泄露事件增加。02国际热点本章仅随机选取五个境外事件或涉及到其他国家和著名海外机构的事件。以下为监测到的情报数据,D&D系统不做真实性判断与检测。...mod 感染器 ,窃取者将收集以下内容浏览器:密码、Cookie、自动填充、信用卡加密钱包:Exodus、Jaxx、Monero、Litecoin、比特币、以太坊、军械库、Electrum、Bitcoin...受影响的数据包括用户名、电子邮件地址和明文密码。数据文件类型:未知泄漏信息:用户名、电子邮件地址、明文密码。...,但是部分手机号缺陷,其他信息不缺数据文件类型:未知泄露信息:手机号、地址、名字价格:55美元2.4. ...、姓名、姓氏、手机号数据文件类型:未知泄漏信息:性别、出生日期、出生年份、全名、姓名、姓氏、手机号价格:未知2.5.IM集团数据泄露涉及国家/组织:IM集团售卖人:Paulsan样例数据:有数据量:未知详情

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    awk详解 数组

    如果输入文件省略,将从标准输入读取 3、awk将读入的记录分割成字段,将第1个字段放入变量$1中,第2个字段放入$2,以此类推。$0表示整条记录。字段分隔符使用shell环境变量FS或由参数指定。...1) 显示Xiaoyu的姓氏和ID号码 2) 显示所有ID号码最后一位数字是1或5的人的全名 3) 姓氏是Zhang的人,显示他的第二次捐款金额及她的名字 4) 显示Xiaoyu的捐款.每个值时都有以$...reg.txt Zhang Xiaoyu    390320151  :155:90:201 Wang  Xiaoai    3515064655 :50:95:135 1.5.3 显示Xiaoyu的姓氏和...Zhang的人,显示他的第二次捐款金额及她的名字 先找到,再进行输出。...处理以下文件内容,将域名取出并根据域名进行计数排序处理:(百度和sohu面试题) http://www.etiantian.org/index.html http://www.etiantian.org

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    Access通配符和字符串运算符

    文本接连接符&在Excel函数中非常常用,是可以将文本和字符串连接。 Like主要用于模糊查询时,通常Like与通配符搭?和*搭配使用,表示比如Like “孙*”就表示类似“孙*”形式的数据。...创建查询设计,添加表图书表,选择书号、作者和单价三个字段。如下图所示: ? 按照问题要求的书号和书名,连接成为一个新的字段。...在下方的字段行,将"书号"改为"书号&书名",回车后系统会自动添加中括号变成"表达式1:[书号]&[书名]"。 更改显示的字段名称为“书全名:[书号]&[书名]。点击运行,得到查询结果保存即可。 ?...2、示例二 查询图书中,作者姓氏为“司马”的图书的名称和单价。 这个查询问题就是模糊查询,在条件中设置like "司马*"为查询条件。...具体演示如下: 创建查询设计、添加图书表、选择书名、作者和单价字段。在作者字段下的条件中,输入like “司马*”,点击运行,得到查询的结果,保存即可。 ?

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    R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例

    为了提取这些标题以创建新变量,我们需要在训练集和测试集上执行相同的操作,以便这些功能可用于增长我们的决策树,并对看不见的测试数据进行预测。在两个数据集上同时执行相同过程的简单方法是合并它们。...', 'Jonkheer')] <- 'Lady' 我们的最后一步是将变量类型更改回一个因子,因为这些基本上是我们创建的类别: > combi$Title 上,在一个3岁的家庭中有三个约翰逊,另外三个可能无关的约翰逊都是独自旅行。 将姓氏与家庭大小相结合可以解决这个问题。没有两个家族 - 约翰逊应该在如此小的船上拥有相同的FamilySize变量。...famIDs <- famIDs[famIDs$Freq <= 2,] 然后,我们需要在数据集中覆盖未正确识别的组中的任何族ID,并最终将其转换为因子: 我们现在准备将测试和训练集分解回原始状态,用它们带来我们新奇的工程变量...我们刚刚做的最好的部分是如何在R中处理因子。在幕后,因子基本上存储为整数,但是用它们的文本名称掩盖以供我们查看。如果在单独的测试和训练集上创建上述因子,则无法保证两组中都存在两个组。

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    .NET 中的自定义 JSON 转换器

    publicrecordPerson(string FirstName,string LastName,DateOnly Birthday); 第 2 步:添加自定义 JSON 转换器 接下来,我们将为该类创建自定义...当我们的模型序列化为 JSON 时,将调用该方法,当 JSON 被反序列化为我们的模型时,将调用该方法。...ReadWriteWriteRead 第 3 步:将属性添加到类 现在,我们既有了类又有了它的自定义 JSON 转换器,我们需要将 JSON converter 属性添加到我们的模型中。...通过 HTTP 调用添加人员时,首先使用 JSON 转换器的方法将 JSON 转换为类。之后,HTTP 终端节点返回 ,然后使用 JSON 转换器的方法再次将其转换为 JSON。...: { "name":"Alice Hills", "age": } 我们发布一个包含名字、姓氏和生日的人,我们的 HTTP 端点返回全名和人的年龄。

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    一文讲全了 Python 类和对象内容

    让我们继续使用 python 类并使用此方法接受名字、姓氏和薪水。...然后我们创建了员工类的实例,我们可以在其中传递 init 方法中指定的值。此方法将实例作为参数。现在它将自动完成,而不是手动完成。 接下来,我们希望能够执行某种操作。...为此,我们将向 此类添加一个 方法。假设我想要显示员工全名的功能。因此,让我们实际实现这一点。...我在一个类中创建了一个名为“全名”的方法。...因此,python 类中的每个方法都会自动将实例作为第一个参数。现在在这个方法中,我编写了打印全名并返回这个而不是 emp_1 名字和姓氏的逻辑。接下来,我使用了“self”,以便它适用于所有实例。

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    破解36年前魔咒!Meta推出反向训练大法消除大模型「逆转诅咒」

    研究人员考虑了4种反向类型:标记反转、单词反转、实体保留反转和随机段反转。 标记和单词反转,通过将序列分别拆分为标记或单词,并颠倒它们的顺序以形成新序列。...研究人员在1.4B和7B的参数规模上,测试了这些反转类型的有效性,结果表明,实体保留和随机分段反向训练可以减轻逆向诅咒,甚至在某些情况下完全消除它。...恢复人名 上表展示了确定人全名的反转任务,当仅给出出生日期确定一个人的全名时,反转任务的准确性仍然接近于零,——这是因为在本文采用的实体检测方法中,日期被视为三个实体,因此在反转中不会保留它们的顺序。...如果将反转任务简化为仅确定人的姓氏,则单词级别的反转就足够了。 另一个可能会令人感到惊讶的现象是,实体保留方法可以确定该人的全名,但不能确定该人的姓氏。...然而,反向训练的表现更加优秀。 36年前的预言 1988年,Fodor和Pylyshyn在《认知》刊物上发了一篇关于思维的系统性的文章。

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    别把“复杂化”视为高大上,优秀的数据科学家不会创造复杂的模型

    对于那些不熟悉的人来说,PHI 的范围包括病人的名字、姓氏、SSN、地址、出生日期等。这些信息理论上不会成为模型特征的一部分,而且我们已经删除了所有的痕迹。...我使用的是一个虚构的人物名字(Emma Geller-Green)。 所以在这种情况下,这是一个出现在某个特征中的某位病人的全名。...此外,在描述背部受伤的页面中,很少提到这个人的名字。我们的停止词列表中有像 emma 这样的名字。由于我们没有解决连字符姓氏的逻辑,所以应该用 green-geller 来代替。...当然,我们的团队添加了逻辑来处理那些 1980 年代的 pdf,并从其中删除了带连字符的病人名字。我们没有创建自己的 PyTorch 模型来处理这个异常,而是直接清理了数据集。...这种方法对我们来说更容易测试,更容易快速部署到生产中。 在生产中,一个模型总是会对新的、未见过的数据进行预测,而且很可能在不同的名字上犯同样的错误。

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    如何使用 Laravel Collections 类编写神级代码

    (first name)、姓氏(last name) 和年龄(age)范围。...就是用于比较 first name 和 last name 的 map 方法。坦白说,这真的不是什么大问题,但是它为我们探索 macro(宏) 概念提供了动力。...遗憾的是目前集合还不支持正则匹配,所以我们使用 map 方法,不过我们可以为这个功能创建一个宏: Collection::macro('whereRegex', function($expression...需要注意的是,通过使用 Collection 类,您不仅可以获得一个方法库来简化编程工作,还可以选择一种从根本上改善代码的方法。...你会情不自禁的将你的代码结构从代码块重构简化成一行,同时减少代码的缩进,临时变量的使用和技巧性方法,另外你还可以使用链式编程方法,这让你的代码更加便于阅读和解析,此外最重要的是减少了编码工作!

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    PubMed使用者指南(一)

    14.在我检索的结果出现更新时,我可以收到邮件吗? 15.如何在PubMed报告错误及双重引用? 16.如何引用一篇文章或者将引文导出至我的文献管理软件中? 17.如何获得目录链接及分享我的检索?...通过作者检索 在检索框中输入作者的姓氏和不带标点符号的首字母,然后单击search。...如果你只知道作者的姓氏,输入作者检索字段标签[au],如brody[au] 使用姓+首字母格式(例如,smith ja)或全名格式(john a smith)输入的姓名,如果它们存在于PubMed中,则没有检索标记的姓名将作为作者或合作者进行检索...5.MESH日期[mhda] -引文用MESH编入索引的日期。 6.创建日期Create Date[crdt]——引文记录首次创建的日期。 月份和日期是可选的。...年龄 年龄过滤器将人类研究的结果限制在特定的年龄组。 你可以使用附加过滤器按钮向侧边栏添加年龄过滤器。

    8.8K10

    16家国外网站近6.2亿用户信息被挂暗网出售

    (但不是所有用户)名字和姓氏信息。...泄露的数据包含:用户名、电子邮件地址、MD5或SHA512或bcrypt-hashed密码、名字、姓氏、生日、性别、国家、城市和Facebook ID 。...在2018年12月泄露了5.9GB的数据,包括5个SQL数据库,有电子邮件地址、SHA256密码、安全问题和答案、全名、位置、兴趣和其他配置文件信息。 Fotolog没有回复记者的问题。...该公司在2018年披露了一起2017年10月发生的数据泄露事件,共有3.6GB数据被窃取,包含电子邮件地址、SHA1密码以及创建帐户的日期,用户的基因等敏感信息没有泄露。...本次泄露的数据来源于2016年安全事件,当时共有2.9GB内容遭到窃取,包含电子邮件地址、SHA1-或bcrypt-hashed密码以及名字和姓氏。 该公司没有回复记者的问题。

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    o1 pro深评博士医学论文,震惊顶尖免疫学家!2分破解神秘作家身份

    CAR-MAIT细胞治疗部分可以通过讨论安全性问题(如脱靶效应、长期持久性和新型免疫病理)以及借鉴CAR-T治疗的经验教训(如细胞因子释放综合症和神经毒性)来改进。...而iPSC来源的MAIT细胞虽然创新,但文章中未充分评估其局限性,如未完全重现原生MAIT细胞库、重编程过程中的潜在基因组变化,以及在临床规模上生产这些细胞的难度。...o1 pro还讨论了综述文章在方法学方面的不足,具体涉及文献选择方法和人类与动物模型的比较。 文章缺乏系统性文献选择方法,可能引入偏差,且未对研究文献的筛选标准进行解释,影响可信度。...目前,他在撰写一本需要复杂历史研究的传记时,遇到了一个困难—— 无法从资料中,找出名为Jonathan这位默默无闻作家的姓氏。而且,这些文件没有任何识别信息,更像是感谢信和便条之类的东西。...GPT-4o思考了52秒,给出回答: 抱歉,我在这些信件或图片中没有看到任何能够透露Jonathan姓氏的信息。这里展示的摘录和笔记从未提到过他的姓氏,所以我没有足够的信息来确定他是谁。

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