最近接到一个小需求，需要自己全干（前端+后端），看到群里大家对Nest.js热情都很高,自己也心痒痒，所以就走上了 Nest.js 的不归路~
最近接到一个小需求，需要自己全干（前端+后端），看到群里大家对Nest.js热情都很高,自己也心痒痒，所以就走上了Nest.js的不归路~
本文讲述了关于微软在线调查创建应用Microsoft forms的一个漏洞，通过其中的数据分享机制，作者可以藉机获取到参与调查用户的邮箱信息，漏洞最终收获了$2k的奖励。微软的Office365有很多服务，其中的Microsoft Forms以OData数据协议方式实现在线的调查测验创建，并能把相关调查结果数据分享给其他用户。
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
今天介绍一个论文autoner[1]，主要是为了探索如何在只有词典的情况下，提升NER实际落地效果；
当 Node.js Server 项目越来越大时，将数据和数据库整理规范是很难的，所以从一开始就有一个好的开发和项目设置，对你的开发项目的成功至关重要。在这篇文章中，向你展示是如何设置大部分 Nest.js 项目的，我们将在一个简单的 Node.js API 上工作，并使用 PostgreSQL 数据库作为数据存储，并围绕它设置一些工具，使开发更容易上手。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 回亭风 单位 | 京邮电大学 研究方向 | 自然语言理解 编辑 | PaperWeekly 论文标题： Few-shot Named Entity Recognition with Self-describing Networks 收录会议： ACL 2022 论文链接： https://arxiv.org/abs/2203.12252 代码链接： https://github.com/chen700564/sdnet 小样本 NER 需要从很少的实例
在OpenSPG最新发布的0.0.2 版本中，为了方便大家更好地理解和应用OpenSPG构建知识图谱，发布了知识建模最佳实践的 7 个指导原则。本文我们结合蚂蚁域内的多个业务场景，举例说明结合SPG规范的结构与语义解耦的知识建模及schema设计方法。
在SpringMVC中，获取请求参数的方式有很多种，除了之前介绍的@RequestParam、@PathVariable、@RequestHeader和@CookieValue注解，还可以使用实体类型的形参获取请求参数。这种方式可以将请求参数封装到一个实体对象中，使得代码更加简洁和易读。
本文介绍了EF Core 2.0的新特性和改进，包括实体、表、查询、性能提升和查询方面的内容。
本文为英文译文，感兴趣的同学可以点击文章末尾的“阅读原文” 查看英文原版。 当 Node.js Server 项目越来越大时，将数据和数据库整理规范是很难的，所以从一开始就有一个好的开发和项目设置，对你的开发项目的成功至关重要。在这篇文章中，向你展示是如何设置大部分 Nest.js 项目的，我们将在一个简单的 Node.js API 上工作，并使用 PostgreSQL 数据库作为数据存储，并围绕它设置一些工具，使开发更容易上手。 为了在 Node.js 中 构建 API，我们将使用 Nest.js。它是
本节介绍数据在 Snuba 中的组织方式以及面向用户的数据如何映射到底层数据库（如： Clickhouse）。
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原标题：Spring认证中国教育管理中心-Apache Geode 的 Spring 数据教程十一（Spring中国教育管理中心）
本系列文章将介绍如何在.Net框架下,从零开始搭建一个完成CRUD的Framework,该Framework将具备以下功能，基本实体结构(基于DDD)、基本仓储结构、模块加载系统、工作单元、事件总线(EventBus,具有事件溯源的功能)、以及依赖注入管理系统.
零样本信息抽取（Information Extraction，IE）旨在从无标注文本中建立IE系统，因为很少涉及人为干预，该问题非常具有挑战性。但零样本IE不再需要标注数据时耗费的时间和人力，因此十分重要。近来的大规模语言模型（例如GPT-3，Chat GPT）在零样本设置下取得了很好的表现，这启发我们探索基于提示的方法来解决零样本IE任务。我们提出一个问题：不经过训练来实现零样本信息抽取是否可行？我们将零样本IE任务转变为一个两阶段框架的多轮问答问题（Chat IE）,并在三个IE任务中广泛评估了该框架：实体关系三元组抽取、命名实体识别和事件抽取。在两个语言的6个数据集上的实验结果表明，Chat IE取得了非常好的效果，甚至在几个数据集上（例如NYT11-HRL）上超过了全监督模型的表现。我们的工作能够为有限资源下IE系统的建立奠定基础。
ORM模型在现在的项目开发中用的还是比较多的，他的好坏我们就不讨论了，已学习为主吧；
E-R模型向关系模型的转换规则： 一、两元联系的转换规则 (1)实体类型的转换 将每个实体类型转换成一个关系模式，实体的属性即为关系的属性，实体标识符即为关系的键。 (2)联系类型的转换 a实体间的联系是1:1可以在两个实体类型转换成两个关系模式中的任意一个关系模式的属性中加入另一个关系模式的键和联系类型的属性。 b实体间的联系是1:N则在N端实体类型转换成的关系模式中加入1端实体类型转换成的关系模式的键和联系类型的属性。 c如实体间的联系是M:N则将联系类型也转换成关系模式，其属性为两端实体类型的键加上
我在网上也搜过很多，就是想知道在数据库中的建表语句的字段类型对应Java实体类中属性的类型是什么。
接口是一种约定，它是一个抽象的类型，和我们见到的具体的类型如int、map、slice等不一样。具体的类型，我们可以知道它是什么，并且可以知道可以用它做什么；但是接口不一样，接口是抽象的，它只有一组接口方法，我们并不知道它的内部实现，所以我们不知道接口是什么，但是我们知道可以利用它提供的方法做什么。
forRoot()方法接受与来自TypeORM包的createConnection()相同的配置对象。另外，我们可以创建ormconfig.json，这种方式创建的json文件，在测试过程中，运行报错，具体原因没有找到。
一.模型级查询过滤器（Model-level query filters） ef core2.0包含了一个新特性，我们叫他模型级查询过滤器（Model-level query filters）。此特性允许使用Linq查询表达式直接定义在实体类型的元数据模型上。这样的过滤器会自动应用到任何LINQ查询所涉及的那些实体类型，包括间接引用的实体类型（对象引用，导航属性）。这个特性的一些常见应用是： 软删除-定义一个 IsDeleted 属性 多租户-定义一个 TenantId 属性 示例代码： 1 pub
在禁售的风险防控库里，有一种屡见不鲜的「玄学骗局」：不法分子试图不断地在平台「上新」新品种，借助在社交媒体上走红的「魔法改运」等说辞，引人入套。
CoreData是一个专门用来管理数据的框架，其在性能与书写方便上都有很大的优势，在数据库管理方面，apple强烈推荐开发者使用CoreData框架，在apple的官方文档中称，使用CoreData框架可以减少开发者50%——70%的代码量，这虽然有些夸张，但由此可见，CoreData的确十分强大。
图1. 展示了未微调的BERT(bert-large-cased)无监督NER标记的句子样本
微软的Entity Framework 受到越来越多人的关注和使用，Entity Framework7.0版本也即将发行。虽然已经开源，可遗憾的是，国内没有关于它的书籍，更不用说好书了，可能是因为EF版本更新太快，没人愿意去花时间翻译国外关于EF的书籍。使用Entity Framework开发已经有3年多了，但用得很肤浅，最近想深入学习，只好找来英文书《Entity Framework 6 Recipes》第二版，慢慢啃。首先需要说明的是，我英文不好，只是为了学习EF。把学习的过程写成博客，一是督促自己，二是希望能帮助有需要的朋友。EF是微软极力推荐的新一代数据库访问技术，它已经成熟，做为一名.NET开发人员，如果你还没有使用它的话，那感紧开始吧，特别是DDD（领域驱动设计）的爱好者，更应该学习它，因为它是领域模型的绝佳搭档！另外，本书也是一本关于EF的佳作（其实，英文的关于EF的书也就那么几本，中文的目前还没有，只有一些零星的资料，这会让初学者会感觉到混乱，特别是什么EDMX文件、Code First、Model First、Database First、表拆分，实体拆分，TPT,TPH,TPC，CodeFirst和DDD的配合等等），就从本系列开始对EF进行一个系统的学习吧，老鸟也可以从中了解不少的知识点。文中肯定有很多翻译不当的地方，恳请你指正，以免误导大家。谢谢！由于书中的代码只贴出核心部分，如果你想运行示例代码，可以加入QQ群下载，因为太大，超过博客园的限制，所以这里提供不了下载。要说的就这么多，下面就开始这一段学习过程吧。
尝试过 ado.net、dapper、ef，以及Repository仓储，甚至自己还写过生成器工具，以便做常规CRUD操作。
这篇文章是上篇实现登录、注册的后续， 本来是和上一篇文章写在一起的， 考虑篇幅问题，就拆了一个下篇出来。
问题导读 1.Atlas中实体具体指什么？ 2.如何为Flink创建Atlas实体类型定义？ 3.如何验证元数据收集？ 在Cloudera Streaming Analytics中，可以将Flink与Apache Atlas一起使用，以跟踪Flink作业的输入和输出数据。 Atlas是沿袭和元数据管理解决方案，在Cloudera Data Platform上受支持。这意味着可以查找，组织和管理有关Flink应用程序以及它们如何相互关联的数据的不同资产。这实现了一系列数据管理和法规遵从性用例。 有关Atlas的更多信息，请参阅Cloudera Runtime文档。 Flink元数据集合中的Atlas实体 在Atlas中，表示Flink应用程序，Kafka主题，HBase表等的核心概念称为实体。需要了解Flink设置中实体的关系和定义，以增强元数据收集。 为Flink创建Atlas实体类型定义 在提交Flink作业以收集其元数据之前，需要为Flink创建Atlas实体类型定义。在命令行中，需要连接到Atlas服务器并添加预定义的类型定义。还需要在Cloudera Manager中为Flink启用Atlas。 验证元数据收集 启用Atlas元数据收集后，群集上新提交的Flink作业也将其元数据提交给Atlas。可以通过请求有关Atlas挂钩的信息来在命令行中使用消息验证元数据收集。 Flink元数据集合中的Atlas实体 在Atlas中，表示Flink应用程序，Kafka主题，HBase表等的核心概念称为实体。需要了解Flink设置中实体的关系和定义，以增强元数据收集。 在向Atlas提交更新时，Flink应用程序会描述自身以及用作源和接收器的实体。Atlas创建并更新相应的实体，并从收集到的和已经可用的实体创建沿袭。在内部，Flink客户端和Atlas服务器之间的通信是使用Kafka主题实现的。该解决方案被Atlas社区称为Flink挂钩。
背景介绍 在设计模式中，尤其是结构型模式很多时候解决的就是对象间的依赖关系，变依赖具体为依赖抽象。平时开发中如果发现客户程序依赖某个或某类对象，我们常常会对他们进行一次抽象，形成抽象的抽象类、接口，这样客户程序就可以摆脱所依赖的具体类型。 这个过程中有个环节被忽略了------谁来选择客户程序需要的满足抽象类型的具体类型呢？通过后面的介绍你会发现很多时候创建型模式可以比较优雅的解决这个问题，但另一个问题出现了，如果您设计的不是具体的业务逻辑，而是公共库或框架程序呢，这时候你是一个‘服务方’，不是你调用那
使用DataAnnotation非常简单，但对于EntityFramework中的特性，就要在实体类中引入EntityFramework程序集，但实体类最好能是保持与架构无关性的POCO类，才能更具通用性。所以，最好是在数据层中使用FluentAPI在数据层中进行实体类与数据库之间的映射工作。从功能上而言Data Annotations是Fluent API的一个子集， Data Annotations可以实现的功能Fluent API都能实现。
原文地址已经不可考。。。一、概念数据模型概述数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个数据库
但是在silverlight客户端用处就非常大（等会会说道为silverlight客户端自动生成实体类型，silverlight 4.0是有Entity类的）
在“无需复杂图谱术语，7个原则搞定Schema建模”一文中，我们总结了知识建模最佳实践的7个指导原则。本文中，我们将分基础篇、进阶篇，针对不同业务场景的建模需求，由浅及深讲解基于SPG的知识建模的方法和案例，并涉及术语的解释。
作者：王岳王院长 知乎：https://www.zhihu.com/people/wang-yue-40-21 github: https://github.com/wavewangyue 编辑：yuquanle
知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。本文研究的是爱奇艺奇搜知识图谱的构建流程与应用场景，了解这一文娱行业知识图谱是如何帮助用户精确找到想要的内容、回答用户问题、以及理解用户搜索意图的。
微软提供了一百多个示例来演示查询，地址：https://code.msdn.microsoft.com/101-LINQ-Samples-3fb9811b
计算机的核心部分称为处理器，它执行构成我们程序的各个步骤。 到目前为止，我们看到的程序都是让处理器忙碌，直到他们完成工作。 处理数字的循环之类的东西，几乎完全取决于处理器的速度。
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