C# 是一个现代的、通用的、面向对象的编程语言，它是由微软(Microsoft)开发的，由 Ecma 和 ISO 核准认可的。突发奇想，动手开发一个C#滑动拼图验证码，下面是我开发过程的记录。
likeup是指定文章id的，do_action是点赞动作，动作为do为点赞，undo为取消点赞！请求地址就是你自己的域名！
MySQL最常见的集群架构，是一主多从，主从同步，读写分离的架构。通过这种方式，能够扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。
域名规则: <serviceName>---<namespace>.<rootDomain>
2017年至今，区块链在短时间内吸引了众多银行业巨头加盟，在各大银行背书和利好的消息刺激下，资本热捧，峰会不断，创业公司如雨后春笋般兴起。比特币的热度也丝毫不逊色，因此这两类热词在注册榜上频频上榜，让我们来一起看看。
关于中国境内用户访问.com 和.net 域名被解析到65.49.2.178 一事我又有新发现，我发现了为什么.cn 和.org 的域名没有受到影响指向65.49.2.178的原因，证明此事事故与根域名服务器无关。 在上一篇文章中，我查到了65.49.2.178这个IP的背景，验证了根域名服务器在中国有镜像，驳斥了各大媒体和维基百科上说“根域名服务器只有13台，亚洲唯一的一台在日本”的说法，猜测这事件是一次来自国内机房的DNS污染事故。 我注意到 国家互联网应急中心的通告提到仅有“.com”、“.ne
通过浏览器输入域名访问网页的实质是通过DNS（域名解析系统）访问该网站的IP地址。
SSL证书是数字证书的一种，由权威数字证书机构（CA）验证网站身份后颁发，可实现浏览器和网站服务器数据传输加密。网站安装SSL证书后会在浏览器显示安全锁标志，数据传输协议从http（传统协议） 升级为 https（加密协议）。
在提交表单的时候为了防止机器操作或者是恶意的攻击，在填写表单的时候一般都用验证码来过滤掉一些非法提交数据。今天给大家介绍一款超实用超漂亮的Python验证码库：KgCaptcha。
验证码（CAPTCHA）是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”（全自动区分计算机和人类的图灵测试）的缩写，是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。
PWA 是可被发现、易安装、可链接、独立于网络、渐进式、可重用、响应性和安全的。关于这些含义的细节，请参阅 PWA的优势。简单概括为以下几点
SDK开源地址：https://github.com/KgCaptcha，顺便做了一个演示：https://www.kgcaptcha.com/demo/
https://istio.io/latest/docs/reference/config/networking/gateway/#ServerTLSSettings credentialName: The secret (of type generic) should contain the following keys and values: key: <privateKey> and cert: <serverCert> 创建证书 k8s secret 在 标准模式 下， 必须使用 key 作为私钥
在今年三四月份，我接受了一个需求：从文本中提取URL。这样的需求，可能算是非常小众的需求了。大概只有QQ、飞信、阿里旺旺等之类的即时通讯软件存在这样的需求。在研究这个之前，我测试了这些软件这块功能，发现它们这块的功能还是非常弱的。这类软件往往也是恶意URL传播的媒介，如果不能准确识别出URL，相应的URL安全检测也无从谈起。而且网上也有很多使用正则表达式的方法，可是我看了下，方法简单但是不够精确，对于要求不高的情况可以胜任，但是如果“坏人”想绕过这种提取也是很方便的。（转载请指明出处）下面也是我在公司内部做的一次分享的内容：
为了确保网络安全，我们网站采用了文字点选验证码来验证用户身份。文字点选验证码是一种简单而有效的验证机制，通过要求用户点击相关图像来区分真实用户和机器人。它不仅可以防止恶意攻击，还能提供用户友好的验证体验。
PHP根据URL提取主域名，在网上荡了一个! 优化了一下域名库，修复了PHP7.0！ 可以直接拿来用，测试了一下没发现问题！ <?php #使用示例 echo getBaseDomain('http
PHP根据URL提取主域名，在网上荡了一个! 优化了一下域名库，支持了PHP7.0！ 可以直接拿来用，测试了一下没发现问题！ <?php #使用示例 echo getBaseDomain('http
Sand content in % (kg / kg) at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolution
今天给大家介绍一篇来自上海科技大学郑杰教授课题组在2021年7月份发表在《Bioinformatics》上的一篇文章《KG4SL: knowledge graph neural network for synthetic lethality prediction in human cancers》。本文使用了知识图神经网络方法来进行癌症合成致死的预测任务。
传统药物研发过程漫长，投入大，风险高。新药研发的平均时间长达15年，平均耗费超过8亿美元。作为药物研发的源头，药物靶标的发现和识别对药物的研发成功率具有决定性的作用。随着人工智能和机器学习逐渐应用于医药健康和药物研究，以及蛋白质组学数据、化学基因组学数据的日益增长，可为药物新靶标发现提供信息技术支撑，并为靶标识别预测提供新的思路。
云开发静态托管是云开发提供的静态网站托管的能力，静态资源（HTML、CSS、JavaScript、字体等）的分发由腾讯云对象存储 COS 和拥有多个边缘网点的腾讯云 CDN 提供支持
验证码是阻挡机器人攻击的有效实践，网络爬虫，又被称为网络机器人，是按照一定的规则，自动地抓取网络信息和数据的程序或者脚本。如何防控，这里简单提供几个小Tips。
Clay content in % (kg / kg) at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolution
在狄更斯时代，商人们用砝码和天平来称量商品的重量，假设你仅仅有几个砝码，就仅仅能精确地称出一定的重量。比如，假定仅仅有两个砝码：各自是1kg和3kg。
还在为一长串 JSON 的字符串取数据而烦恼吗?还在为不会解析 JSON 数据而烦恼吗?还在为写多层大数据 JSON 实体类而烦恼吗?今天,你有幸看到这篇文章以上的问题都可以迎刃而解; ❝一、首先,
这一步突然多出来一个inversion.txt文件，怎么来的还不太清楚 使用到的命令是
机器之心专栏 机器之心编辑部 当下的分子相互作用预测方法还有进步的空间吗？当然有！湖南大学曾湘祥教授团队联合伊利诺伊大学芝加哥分校 Philip S Yu 教授和湘潭大学林轩博士开发了一种名为 KG-MTL 的新方法，它是一种新颖的大规模知识图谱增强多任务学习模型，通过充分利用知识图谱和分子图中的特征信息来预测分子间的相互作用。 分子相互作用预测在药物发现和自然科学等领域中发挥着至关重要的作用，这个问题也十分具有挑战性，现有的大多数方法不能准确地利用知识图谱和分子图的信息。 在本文中，研究人员提出了一种大规
链接预测任务有时也称为实体预测或实体排序，用来预测两个实体之间是否有特定的关系。即已知头实体h和关系r，预测尾实体t；或者尾实体t和关系r，预测头实体h。它的本质是一个KG补全的任务，即将缺失的知识添加到图谱中。同时也可以预测两个给定实体之间的关系，即已知头尾实体，求r。
在Excel中我们可以直接使用Vlookup或者Index和Match组合匹配到，然后下拉即可
1. A物料也B物料可以互相替代,但是由物料计划部门自由控制使用物料A还是使用物料B
来源：专知本文为教程，建议阅读5分钟本教程的目标是为IR研究人员提供关于AI、ML和NLP社区的神经KG表示和推理的最佳实践的全面更新。 一个知识图谱(KG)有节点和边表示实体和关系。知识图谱是搜索和问题回答(QA)的核心，然而关于知识图谱的深度/神经表征以及深度QA的研究，已经在很大程度上转移到AI、ML和NLP社区。本教程的目标是为IR研究人员提供关于AI、ML和NLP社区的神经KG表示和推理的最佳实践的全面更新，然后探索IR社区的KG表示研究如何更好地受搜索、通道检索和QA需求的驱动。在本教程中，我
偶然的机会参与到了公司新合作洽谈的业务中。新的业务是“双碳”，作为技术人员和中国双碳协会有了一次正式的沟通机会。在这过程中，第一次和国家宏观政策如此近距离，对于自己来说，是一次小白的学习之旅。本文主要想讲述一下关于“双碳”的基本概念，以及作为一名技术人员，对其中公式及底层逻辑的梳理。
mfc_div_1.ncl: Calculate various divergence and moisture quantities including Vertically Integrated Moisture Flux Convergence (VIMFC). VIMFC has a high correlation with frontal and convective activity. Positive values indicate net precipitation. The following equation is implemented within mfc_div_1.ncl
在上一篇我们学习了如何利用 D2RQ 来开启 endpoint 服务，但它有两个缺点：
继续来看看推荐系统的花式操作！这一篇博文整理对『知识图谱』和『推荐系统』融合更加深入的几篇文章：MKR，KTUP以及KGAT。MKR利用一个Cross单元使两者融合，KTUP是相互补全相互增强的思路，KGAT则是先KG嵌入接Attention融合的操作。
v = 物质移动的速度 单位 m/s Km/h s = 物质运动的距离 单位 m Km t = 物质运动的时间 单位 s h
本篇，使用数据和代码演示的形式，展示了GWAS分析、群体结构分析、亲缘关系分析三部分内容。我又重演了一遍，修正了一些bug。文中代码和数据我回头专门整理相关博文进行分享。
Soil bulk density (fine earth) 10 x kg / m3 at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolution.
在该综述中，作者重点分析了近三年（2020-2023）超过300篇文章，聚焦于两个主要方向：一是知识图谱驱动的多模态学习（KG4MM），探讨知识图谱如何支持多模态任务；二是多模态知识图谱（MM4KG），研究如何将知识图谱扩展到多模态知识图谱领域。作者从定义KGs和MMKGs的基本概念入手，继而探讨它们的构建和演化，涵盖知识图谱感知的多模态学习任务（如图像分类、视觉问答）及固有的MMKG构建内部任务（如多模态知识图谱补全、实体对齐）。本文还强调了研究重点，提供了任务定义、评估基准，并概述了基本见解。通过讨论当前面临的挑战和评估新兴研究趋势，如大型语言模型和多模态预训练策略的进展，本调研旨在为KG与多模态学习领域的研究人员提供一个全面的参考框架，以及对该领域不断演进的洞察，从而支持未来的工作。
这里涉及到列表和字典的相互转换，其实不用刻意去记住，能记住当然最好，记不住也没关系，某度上关于这个问题代码也有很多，用的时候去查即可。
在不刷新浏览器的情况下，实现页面的刷新。本文采用KgCaptcha验证码，实现无痕刷新验证码，下面是总结验证码不同情形下刷新的方法。
在工作中经常会遇到钢材重量的计算问题，今天就给大家献上各种各样钢材重量的计算方法，绝对实用。 ##钢材重量计算公式
大家好，我是邓飞，统计遗传到第九章了，本章是GWAS分析+群体分析+亲缘关系分析，每个元素都很熟悉，后面的章节开始计算遗传力、遗传相关、孟德尔随机化，基因与环境互作。
如果你熟悉知识图谱和图数据库 NebulaGraph，可以直接跳到 “RAG 具体实现” 章节。如果你不熟悉 NebulaGraph，请继续往下读。
这是一道简化的背包问题：有一背包能容纳 50kg 的物品，现有 9 种物品（它们的重量分别是 5kg、8kg、20kg、35kg、41kg、2kg、15kg、10kg、9kg），要刚好能装满背包，有多少种物品组合？
Soil organic carbon content in x 5 g / kg at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolution
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