即权限表示在应用中用户能不能访问某个资源，如： 访问用户列表页面 查看/新增/修改/删除用户数据（即很多时候都是CRUD（增查改删）式权限控制） 打印文档等 权限代表了用户有没有操作某个资源的权利，即反映在某个资源上的操作允不允许...，不反映谁去执行这个操作 所以后续还需要把权限赋予特定用户，即定义哪个用户允许在某个资源上做什么操作（权限），Shiro不会去做这件事情，而是由实现人员提供 Shiro支持粗粒度权限（如用户模块的所有权限...）和细粒度权限（操作某个用户的权限，即实例级别的） 1.4 角色 角色代表了操作集合，可以理解为权限的集合，一般情况下我们会赋予用户角色而不是权限 这样用户可以拥有一组权限，赋予权限时比较方便 典型的如...1.4.2 显示角色 在程序中通过权限控制谁能访问某个资源，角色聚合一组权限集合 这样假设哪个角色不能访问某个资源，只需要从角色代表的权限集合中移除即可 无须修改多处代码；即粒度是以资源/实例为单位的...没有权限将抛出相应的异常； 2.3 JSP/GSP标签：在JSP/GSP页面通过相应的标签完成 ?
人脑对物体的识别的第一个问题是： 对应某一类对象的图像千千万， 比如一个苹果， 就有各种状态的成千上万状态， 我们识别物体的类别，事实上是给这成千上万不同的图片都打上同一个标签。...然后穷尽所有的位置， 不过我相信没有人是这么完成对物体的识别的。 那怎么办？CNN中的卷积正是这一问题的答案，因为卷积操作本身具有平移不变性（我知道听起来不明觉厉 ，请看下文）。...卷积的数学过程 一个卷积核就像一个小小的探测器， 它的DNA是被刻录在卷积核的数字里的， 告诉我们它要干什么， 而卷积核扫过图片，只要它的DNA是不变的，那么它在图片上下左右的哪个位置看到的结果都相同，...好了，我们可以从一堆图片中识别出1了， 那么我们怎么搞定2呢？ 我们把2写成一个Z型， 你有没有思路我们如何做到这点？...深度卷积赋予了神经网络以抽象能力。 这样的一级级向上卷积做基变换的过程，有人说叫搞基（深度学习就是搞基），深一点想叫表征， 和人的思维做个比喻就是抽象。
//标签名称[@属性名="属性值"] 注意：属性值要拷贝，不要自己输入。有的时候看着没有区别，但是就是有区别的。这样一放，元素定位不到，就有点悲剧了。...//标签名称[@属性名="属性值"空格and或者or空格@属性名="属性值"] 套路：先看有没有，再看下有多少个，万一有多的，就通过元素本身的属性一步一步的缩小范围。...在一个html页面中，如果两个元素一模一样，通过自己的本身没办法定位到自己，就可以想点别的方法。...8.加节点名称，方便在祖先兄弟姐妹中选一个符合你要求，比如我的兄弟姐妹中有两个div，怎么知道是哪个呢？...WebDriverWait类初始化的条件： driver： 第一个是会话对象，就是说它要知道在哪个会话基础上去等待什么样的条件完成，知道是在哪个页面。
上篇文章给京东洗了个地，说京东金融没有偷偷上传用户图片，但是不表示有没有通过其他路径上传用户信息。今天我们就说说，我们的个人隐私数据，是怎么被各大公司采集的。...比如说很多高校的数据库，安全性和卫生纸一样，都不知道被脚本小子黑了多少次了。 我上大学那会儿有个诈骗团伙，诈骗电话是按学号顺序打的，你说这有办法吗？没办法啊，只能往肚子里咽。...再说说社交网络信息，这个信息的商业价值可大了，不信？看看腾讯和 Facebook 的股价就知道这个数据多值钱了。 只要公司知道你的社交网络，就可以通过好友关系为你推送更多“贴心”的广告。...当公司收集到这些数据，就知道 APP 上哪个功能用的人多，哪个按钮点的人少，什么内容更受用户喜欢。被人所诟病的头条推荐算法，APP 的数据采集就是这么来的。...是个人隐私保护被提上日程还是被更大程度的侵犯？这个答案，没有人知道。
而checksqlkey这个函数变态到什么程度，拿其中一个值script做举例 比如我们传递 Script 拦截 Scripts 拦截 Xscript 拦截这里可以看到，只要是出现了字眼...可以看到没有被全局过滤方法给拦截到 继续看代码 ? 需要将$postData方法给json解码，那么我们这里传递的肯定就是json格式的数据了 ? 可以看到，获取到了解码后的值，并且没有被拦截。...这个文件审计的过程就不讲解了，大概的作用就是 会去实例化lib\index\action下的类以及 core\controller下的类 通过url来控制实例化哪个类哪个方法 比如 b.php?...会有大概这样的一个图标，于是继续找有没有更好的办法，没有就只能用这个了 然后找到了mobile.php ?...可以看到变成了& 那么有没有别的办法能执行我们的办法呢 这里说一下，一个|的作用 echo 1|echo 2 ?
在机器学习中，无监督学习（Unsupervised learning）就是聚类，事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的样本放在一起归位一类；而监督型学习（Supervised learning）就是有训练样本...，带有属性标签，也可以理解成样本有输入有输出。...该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 ? 如上图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...如果 K=3，由于红色三角形所占比例为 2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果 K=5，由于蓝色四方形比例为 3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。...分子部分中 P(yn) 和 P(ai∥yn) 都是通过样本集统计而得，其中 P(yn) 的值为样本集中属于 yn 类的数量与样本总数量之比，P(ai∥yn) 的值为 yn 类中满足属性 ai 的数量与
在机器学习中，无监督学习（Unsupervised learning）就是聚类，事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的样本放在一起归位一类；而监督型学习（Supervised learning）就是有训练样本...，带有属性标签，也可以理解成样本有输入有输出。...该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 ? 如上图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。...分子部分中P(yn)和P(ai∥yn)都是通过样本集统计而得，其中P(yn)的值为样本集中属于yn类的数量与样本总数量之比，P(ai∥yn)的值为yn类中满足属性ai的数量与yn类下样本总数量之比。
对于这一点没有万全的办法，因为这得看数据的情况。 6. 数据库中的噪音是否过多 我发生过这样的错误，把一个食物网站的图像弄坏了。错误的标签太多，网络没法进行学习。...手动检查一些输入样本，看看标签有没有问题。 业界没有统一的分水线，一篇论文曾在50%标签错误的情况下，实现了高于50%的精度。 7....打乱数据库 如果数据库没有打乱，而是用标签进行了排序，有可能会影响到网络的学习。打乱数据库的顺序，防止这个问题。确保输入和标签一起打乱。 8. 减少类偏斜问题 A类图像是不是比B类多出了一千倍？...另外，初始化有可能导致一个错误的区域最小值，所以要尝试几个不同的初始化方法，看看有没有用。 29. 改变超参数 可能你用的超参数组有问题。如果可能的话，试试网格搜索。 30....如果各位读者还有什么好办法，欢迎在留言区分享，大家以开源共享的精神帮更多的人解决更多的问题。 via Slavv Blog（https://blog.slavv.com/） AI 科技评论编译
因为变量名中最重要的，即为这一变量赋予主要含义的部分应当位于最前面，这样这一部分就可以显得最为突出，又可以首先被阅读到。另外将限定词统一放在后面可以提高可读性，简化维护工作。...而且，因为我们将这些变量“正式”的赋予了一种“临时”状态，我们就会往往更加随意的对待它，当你忽略它，那么就有出错的可能了。...临时性的保留一些值常常是有必要的，但是确实不管从哪个角度看，你程序中的大多数变量都是临时的，把其中个别的称为临时性，说明你还没有弄清楚它们的实际用途。...给函数命名时要对返回值有所描述函数有返回值，因此，函数的命名要应该针对其返回值进行。比如说 xxx_is_ready 这样的，一看就让人知道是返回的布尔值。3....为常用操作确立命名规则在某些系统里，区分不同类别非常重要，而命名规则往往能是指示这种区别的最简单也是最可靠的办法。
记录下我的学习笔记 标签模板化字面量 啊c这是什么东西听起来好厉害 不说都不知道，这是通过``定义的字符串带有的特性，我们光知道 `${}` 这种用法，却很少有人知道下边这种用法 `\n`....举个例子 console.log(a) 这里的a是RHS引用，因为这里并没有赋予任何值 与之相反的是这句 a=2 那么这里是LHS引用，我们不关心当前值是多少，我们也不太需要知道当前值，只需要为a...求值先定义的操作数，如果其左操作数不是null或undefined，就返回该值，??只会在第一个操作数求值为null或者undefined时才会求第二个值 ps：有没有发现和||很像？...其实还是有区别的，不知道有没有老哥踩过类似下边这种代码的坑： let max = maxWidth || preferences.maxWidth || 500 当我们认为maxWidth为0是有效的情况下...在JavaScript中Date、Array这些内置类（然而往底下纠的话，原来这些都是构造函数，震撼我一整年）你也肯定耳熟能详。如果你还不知道什么的原型，往下走看一下"什么的原型链"然后回来看看。
“我船队的哪个货舱最需要维修？”可以被转述为“我船队的货舱各在多大程度上需要维修？” “我的顾客中，哪5%明年会转向我的竞争对手？可以被转述为“我的每个客户明年各有多大可能转向我的竞争对手？”...它们有许多相同之处，问题通常能被修改为不止一种形式。它们的共性是，它们都是通过一组加了标签的样本建立（被称作“训练”的过程），之后它们能对于无标签的样本赋予值或类别（被称作“打分”的过程）。...聚类与监督学习的不同之处，是没有数字或名称可以告诉你数据点属于哪个类别，这些分组代表什么，或应该有多少个组。如果监督学习是在夜空群星中挑选出星球，那么聚类就是在构造星座。...用什么办法把这些文件自然地分成五类？ 另一组无监督学习算法叫维度归约(dimensionality reduction)技术。...比如，你不会知道是否这学生更擅长数学／英文，以及是否她在编程家庭作业中比随堂测验表现更好。但却收获了简单，使得谈论和比较学生能力变得容易许多。 维度归约相关问题大多有关倾向于共同变化的因素。
一个对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的，k个最近邻居（k为正整数，通常较小）中最常见的分类决定了赋予该对象的类别。若k = 1，则该对象的类别直接由最近的一个节点赋予。...一部新电影G点到底属于哪个类型。主要判定G点周围的点属于哪个类型，至于G点周围如何设定，这就是K值的设置。K值不同直接影响分类结果，这个后续详细介绍。K的设定一般都是1,3,5,7,9等这样的奇数。...其理由是因为采用少数服从多数的原理，不然设为偶数出现中立的情况就没有办法分类了。下图中绿色的原点周围大多属于绿豆，所以规为绿色豆子即【爱情片】。具体算法和代码后文介绍。 ?...图3 KNN豆子分类示意图 1.3 举例分析二 绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。如图4所示： ?
01 版本一：负分滚粗型 使用场景：想被领导骂的时候 范文： 我一年都好忙啊，都在写代码，写的啥我也不知道。...因此，可以从如何助力、如何赋能、如何辅助的角度来说，比如： ● 支撑类：为重大活动提供数据产品，为销售配备数据助手 ● 避险类：发现了异常问题，及时提醒业务解决 ● 增强类：提供模型/标签/产品，提升营销...至于建议类，鬼知道你写的建议人家听没有。即使听了，从一个建议到最终业务产出之间，还隔着十万八千里呢。费用、落地计划、系统开发、页面设计、商品选择、分工合作、客服对接，哪个环节都比一个建议要重要。...看到这又有同学说了：老师，我平时都从来不问数据有什么用，跑完数交了就完事了，到这我也不知道该怎么写。额，如果是这样的话，今年的考核就放弃吧。记得明年不要这么干了。...还有同学说：老师，既然是要别的部门认可，人家不认咋办？本质上，解决问题的办法是正式立项，通过项目来解决问题。除了立项，还有个操作细节，就是多拍照，多发邮件。比如业务领导邮件回复了：分析的很好！
01 版本一：负分滚粗型 使用场景：想被领导骂的时候 范文： 我一年都好忙啊，都在写代码，写的啥我也不知道 写作要点：很多做数据分析的同学，其实没有什么项目经验，也没有正儿八经建模，每天都在做人肉sql...因此，可以从如何助力、如何赋能、如何辅助的角度来说，比如： 支撑类：为重大活动提供数据产品，为销售配备数据助手 避险类：发现了异常问题，及时提醒业务解决 增强类：提供模型/标签/产品，提升营销/销售/运营效果...至于建议类，鬼知道你写的建议人家听没有。即使听了，从一个建议到最终业务产出之间，还隔着十万八千里呢。费用、落地计划、系统开发、页面设计、商品选择、分工合作、客服对接，哪个环节都比一个建议要重要。...看到这又有同学说了：老师，我平时都从来不问数据有什么用，跑完数交了就完事了，到这我也不知道该怎么写。额，如果是这样的话，今年的考核就放弃吧。记得明年不要这么干了。...还有同学说：老师，既然是要别的部门认可，人家不认咋办？本质上，解决问题的办法是正式立项，通过项目来解决问题。除了立项，还有个操作细节，就是多拍照，多发邮件。比如业务领导邮件回复了：分析的很好！
用户不知道那个值更重要，并且当可视化中有太多的颜色时，用户可能需要更长的时间来理解信息。 不要使用颜色来显示哪个值比其他值高或低。具有高对比度的颜色使观看者感知到更多的数据价值。...用户无法理解所有的可视化细节，并且不知道该把注意力集中在哪里。 所以首先要确定用户需要关注什么，这样就可以将数据限制为与想要传达的信息最相关的数据。并且不要把所有的见解都写在图表里。...一旦有了这些信息可以按照下面的方法来选择使用那个图表 6、没有因果关系的相关性 你有没有遇到过数据显示出相似的趋势，但是原因却有很大的不同?...当然如果某人偏爱酷炫的效果，那么就用吧，没办法。 并非所有数据都需要在可视化中表示 你的数据有时可能会为自己说话。有些值可以表示重要的信息，可能不需要在数据可视化中显示这些信息。...正确的可视化不仅讲述了一个故事，而且还赋予了决策权力。
觉得很奇怪，为什么一个看起来是链接的文本被赋予了一个按钮的操作，这跟我所学习的交互原则是相违背的。...有同学给出的理由：文字链接被弱化，因为现在使用的场景变少了？移动端的场景里没有多少会用到链接，更多的操作，而移动端的跳转有别的表现方式。...了解过『HTML 链接』这个内容的同学都知道默认的链接样式是蓝色文本加下划线，这与现在我们在网站上看到的链接样式有点不太一样，比如google的搜索结果（几乎都是问怎么去掉的 -_-||） 个人经历过了链接默认样式被去掉下划线的阶段...但是不知道什么开始，出现了『链接按钮』这样样式。『链接按钮』由于表现上与链接相同，所以会出现表意不明的情况，而表意不明确可能引起理解上的问题，影响用户对操作的预期出现偏差，降低好感度。...从设计师那了解到的之所以会出现『链接按钮』这种表现形式，主要是要表达比『次要按钮』更次要的操作，界面上一些轻量的操作使用按钮的表现会觉得有点重，这本属于视觉上的问题，估计是一开始哪个设计师觉得次次要的按钮是什么鬼
为什么分布不一致 首先，明确一下本文所考虑的场景，就是我们只有测试集数据本身、但不知道测试集标签的场景。如果是那种提交模型封闭评测的场景，我们完全看不到测试集的，那就没什么办法了。...说白了就是x的分布不一致，但是y的标注情况基本上是正确的。比如分类问题中，训练集的类别分布跟测试集的类别分布可能不一样；又或者在阅读理解问题中，训练集的事实类/非事实类题型比例跟测试集不一样。...判别器 为了达到我们的目的，我们让训练集的标签为0，测试集的标签为1，训练一个二分类判别器D(x)： （向右滑动查看完整公式） 其中p(x)代表了训练集的分布，q(x)则是测试集的分布。...不过我们知道训练集的标签，于是我们可以解决它来做重要性采样： （向右滑动查看完整公式） 根据公式(2)，我们知道 ，所以最终变成 （向右滑动查看完整公式） 说白了，重要性采样的思想就是从训练集里边...注意需要做 有放回的独立重复采样，因此同一个样本可能被采样多次，在验证集里边也要保留多次，不能去重，去重后分布就不一致了。
在node生命周期控制器中，Node为了实现驱逐节点的目标，主要是通过为Node生成对应的taings来进行，那Node中的taints除了运维为指定节点赋予的之外，其余的则是通过Status里面的Conditions...v1.ConditionTrue: v1.TaintNodePIDPressure, }, } 这里是一个对应表,当节点的Status里面的状态还有COnditionType的值来决定为其添加哪个对应的...Taint别的组件就可以进行Pod的驱逐了 2.3 Pod状态更新 那如果Pod的状态更新,我也需要关注吗或者说node controller关注了Pod主要会做什么呢?...上面提到的自我保护那么如何判断是否达到自我保护的条件呢, 在k8s中通过zone来将node分区,中断则是判断如果发现当前zone里面一个ready的节点都没有，但是却发现有没有ready节点, 这样就可以知道一个的...答案其实就是用到之前的限速队列，让其值为0，这样就不会继续进行健康检查了 3.7 Node健康检查之检查 ?
但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。 ...KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。...该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 下面通过一个简单的例子说明一下：如下图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。...接下来对KNN算法的思想总结一下：就是在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K
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