现在数据已经维护进了SharePoint List，那么怎么从数据库中将维护的数据查询出来呢？ SharePoint 的列表数据都存储在Content DB中，其中最最重要的表就是[dbo]....[AllUserData]，这个表中的一行数据就对应SharePoint List中的一条数据。下面介绍下如何从Content DB中查询出List数据。...这里基本上都是靠眼睛来看的，根据查询的结果推断哪些字段存储了哪些数据。在得知每个字段的对应后，即可修改查询，将别名加上。...并没有在数据库中以很方便的结构展现哪些列表字段对应哪个数据库字段，在AllLists表中，虽然有个字段tp_Fields，但是在SharePoint2010及之后，该字段是压缩的二进制，使用SQL是无法读取的...以用户数据表为例，假设我们添加了一个用户或用户组的列“审批人”用以表示该用户的数据由哪些人审批。该列填入的数据都是SharePoint中建立的用户组。
客户需要在OA中实现每日动态功能，能够记录每一位员工的每天的工作动态，我很快想到了时间轴，因为时间轴能很直观的现实员工每一刻的动态。就像Facebook的Timeline效果（点击查看）。...成果演示 最终的效果如下所示： 点击每个员工的姓名，即可进入他当天的工作动态（只能看），若点击自己的名字（既能看又能发送/编辑/删除动态），如下所示： ? 动态的详细页，如下所示： ?...实现原理 关于效果的实现原理可以参考这篇文章。 了解了上面提到的这篇文章之后（Masonry.js），接下来就是Sharepoint 客户端对象模型的实现了，比如Ecmascript。 ...根据登陆的用户点击的员工名字获取当天的动态，这儿需要利用CAML拼接出查询条件 function GetCurrentUser(){ //Get the current context...List中，对于List，他能负担的item的个数和一次从数据库里获取的item都是有限制，对于数据量很大的情况下，是有风险的。
近期，美国Target安全团队就在一次渗透测试过程中，发现了微软在线服务产品SharePoint的一个XSS独特漏洞，无需任何用户交互行为，就可实现攻击利用，以下是Target团队的分享。...漏洞发现 在一次对基于SharePoint集成的应用程序渗透测试中，我们偶然发现了该漏洞。...经过分析，我们发现，这种集成的SharePoint服务架构中，客户端浏览器每隔一分钟就会向以下URL链接发起一次GET请求，去探测新邮件等消息，以便为用户进行实时信息更新。...另外，如果客户端用户有新邮件进来，SharePoint服务器会以JSON数据格式对用户作出通知响应，这种通知响应是集成在用户的SharePoint页面中的。...不久之后，微软回复称漏洞已经修复，他们在其中调整了某个序列化程序使其能正确合理地编码转义敏感字符，能有效阻止XSS攻击在SharePoint应用通知服务中的再次发生。
通过PowerApps的数据连接功能，系统可以轻松地与其他Microsoft 365服务（如SharePoint、Excel）进行集成，实现数据的无缝交互。...本文详细介绍了如何使用PowerApps快速开发一个支持增删改查的报表页面，采用SharePoint上的List作为数据源。...一、新建List作为数据源 Microsoft List上创建一个新的名为”Student”的List。 List就相当于数据库的一张表，但是比普通的表拥有更丰富的功能。...创建好各个列之后，我们插入一些数据，到此我们的List便构造完成了，我们将它作为PowerApps应用的数据源。...二、创建PowerApps连接数据源 到PowerApps的界面，点击Create，Start from SharePoint。
由于某个文档库设置了编辑前签出功能，导致批量导入文件时这些文件默认的状态都被签出了。如果手动签入则费时费力，故利用PowerShell来实现批量签入Document Library中的文件。...Resolution Add-PSSnapin Microsoft.SharePoint.PowerShell function CheckInDocument([string]$url){...$spWeb=Get-SPWeb $url $spDocument=$spWeb.Lists.TryGetList("Documents"); Write-Host "需要签入文件的文档库...:$($spDocument.Title)" $files=$spDocument.CheckedOutFiles Write-Host "需要签入的文件个数:$($files.Count
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述现有可用的AutoML平台。...作者&编辑 | 言有三 自从Google提出AutoML那天起，工业界和学术界就已经迅速跟进了，经过了几年的发展，那么现在工业界都有了哪些AutoML平台呢？本次简单介绍其中重要的一些。...使用流程包含四步： (1) 数据上传与数据标注 (2) 训练任务配置及调参 (3) 模型效果评估 (4) 模型部署 ?...，云端交互式代码开发工具PAI-DSW，模型在线服务PAI-EAS， 提供了从数据处理、模型训练、服务部署到预测的一站式服务。...国内的典型是第四范式AI Prophet AutoML等。 ? 不过相比于Google和百度等大厂，工具的可用性和服务还是有差距的。
Windows SharePoint Services (WSS)通过列表和content type实现了协作的数据模式, 这两个都是用基于XML定义的schema来定义的, schema要么是在运行时通过用户自定义创建出来的..., 要么是在features文件夹中的文件系统中的XML文件中....尽管provisioning components很难创建和测试, 他们却能比较容易地在场中的任何站点中得到重用, 并且他们能被打包和部署在WSS的solution package中, 用在remote...component中, 然后修改你的这份拷贝....摘译自: Inside Windows SharePoint 3.0 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/110797.html原文链接：https://
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 java中的数据类型分为两种：基本数据类型和引用数据类型。...3、byte：字节型数据，数据在内存中占用1个字节，存储数据范围为：-128~127。 4、short：短整型数据，数据在内存中占用2个字节。 5、int：整型数据，数据在内存中占用4个字节。...6、long：长整型数据，数据在内存中占用8个字节。 7、float：浮点型数据（单），数据在内存中占用4个字节。...（float精度为7-8位） 8、double：浮点型数据（双），数据在内存中占用8个字节。...3.数组的引用 数组的定义：存储在一个连续的内存块中的相同数据类型（引用数据类型）的元素集合。
一般来说，数据科学中常常会涉及大量数据的处理，此时优化代码的性能非常重要。考虑到这些基本原则，来看看哪些语言是数据科学中应该掌握的： R R 发布于 1995 年，是 S 语言的一个分支，开源。...小结：Python 是数据科学中很好的选择，而且，Google 的 TensorFlow 使得机器学习框架都偏向于Python SQL SQL 是结构化查询语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统...不过动态类型的脚本语言(如 R 和 Python)可以提高生产率 与 R 这样特定领域的语言相比，Java 中没有大量可用于高级统计方法的库 小结：Java 其实不推荐作为数据科学语言的首选，尽管它能将数据科学代码无缝接入现有代码库...但是作为开发者，使用 Java 就意味着没有其他语言特定的包可用。 ... MATLAB 是 MathWorks 公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
What will be removed If you click Clear Data Button in the System Application 今天中的一个story突然提到了系统设置中的清理数据...，后来开始思考究竟系统的应用的这个清理功能，究竟会清理那些数据。...首先，进行清楚数据之前的的各个文件夹的情况。...，应用中的清理数据，会清理掉除去lib文件夹（含内部文件）的文件及文件夹。.../sdcard/Android/data/这个目录也是和包名相关的，但是系统中的清理数据不会清理掉这个目录中的相关信息。 Written with StackEdit.
模型剪枝属于模型优化中的重要技术之一，经过了研究人员多年的研究，工业界也开始有一些实践，那么当前有哪些可用的模型剪枝工具呢？...2 PaddleSlim 有Google自然也少不了百度，PaddleSlim是百度推出的优化包，被包含在PaddlePaddle中，支持通道均匀模型剪裁、基于敏感度的模型剪裁、基于进化算法的自动模型剪裁三种方式...https://github.com/microsoft/nni 4 非官方开源的工具 keras-surgeon是一个keras的模型剪枝工具，不得不说keras的用户还是很努力的，比如之前介过的AutoML...https://github.com/666DZY666/model-compression 5 一些论文的实现 当然还有很多是对已有的模型剪枝算法的实现，下面简单列举其中比较好的。...总结 网络的稀疏性是一个普遍存在的问题，模型剪枝正是通过不断去除冗余单元从而获得体积更小/速度更快的模型，对于嵌入式设备来说具有很重要的工程意义。
漏洞描述 2019年11月份，安全研究人员在微软SharePoint Online的工作流中发现了一个代码注入漏洞，并将其上报给微软公司。攻击者一旦成功利用该漏洞，将能够在目标系统中实现远程代码执行。...微软在获取到漏洞信息之后，第一时间修复了在线平台上的相关漏洞，但是却到2020年的1月份才修复.NET Framework中的相关问题。...除此之外，CodeActivity类中的ExecuteCode参数同样会受这种利用方式的影响，但是我们无法在SharePoint的在线版本中针对该参数进行利用和攻击，只能适用于On-Premise版本。...比如说，在下面的例子中，攻击者使用了如下HTTP请求在SharePoint Online版本上执行了任意代码： POST http://[REDACTED].sharepoint.com/_vti_bin...因此，当使用所选的nocode选项时，攻击者将无法在默认配置中向生成的C#代码注入任意代码了。
一般来说，数据科学中常常会涉及大量数据的处理，此时优化代码的性能非常重要。考虑到这些基本原则，来看看哪些语言是数据科学中应该掌握的： R R 发布于 1995 年，是 S 语言的一个分支，开源。...作为动态语言，比 Java 还慢，而且容易出现类型错误 对于特定的统计或数据分析，R 的封装会比 Python 更轻松；而在通用性方面，也有比 Python 更好的替代方案 小结：Python 是数据科学中很好的选择...不过动态类型的脚本语言（如 R 和 Python）可以提高生产率 与 R 这样特定领域的语言相比，Java 中没有大量可用于高级统计方法的库 小结：Java 其实不推荐作为数据科学语言的首选，尽管它能将数据科学代码无缝接入现有代码库...但是作为开发者，使用 Java 就意味着没有其他语言特定的包可用。 Scala Scala 是一门多范式的编程语言，类似 Java，由 Martin Odersky 开发并于 2004 年发布。...MathWorks 公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
模型量化属于模型优化中的重要技术之一，是非常有效地提升模型推理速度的技术方案，那么当前有哪些可用的模型量化工具呢？...2 TensorRT TensorRT是Nvidia提出的神经网络推理(Inference)引擎，支持训练后8bit量化，它使用基于交叉熵的模型量化算法，通过最小化两个分布的差异程度来实现。 ?...框架中，支持量化感知训练，离线量化，权重全局量化和通道级别量化。...，自然也支持Pytorch中的量化技术。...总结 低精度量化是一个非常简单而又有效地降低模型大小，提升模型推理速度的技术，对于嵌入式设备来说具有很重要的工程意义。
PCL中可用的PointT类型： PointXYZ——成员变量：float x,y,z; PointXYZ是使用最常见的一个点数据类型，因为他之包含三维XYZ坐标信息，这三个浮点数附加一个浮点数来满足存储对齐...point的大部分操作会把data[4]元素设置成0或1（用于变换）， 不能让intensity与XYZ在同一个结构体中，如果这样的话其内容将会被覆盖，例如：两个点的点积会把第四个元素设置为0，否则点积没有意义...float data_c[4]; }; PointXYZRGB——float x,y,z,rgb 除了RGB信息被包含在一个浮点数据变量中，其他的和 PointXYZRGBA union{float...}; union{struct{float strength; };float data_c[4]; }; Normal——成员变量：float normal[3],curvature; 另一个常用的数据类型...float data_c[4]; }; PointNormal——成员变量：float x,y,z; float normal[3] ,curvature ; PointNormal是存储XYZ数据的
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 python中数据类型有：整型、长整型、浮点型、字符串类型、布尔类型、列表类型、元组类型、字典类型、集合类型。...数据类型是每种编程语言必备属性，只有给数据赋予明确的数据类型，计算机才能对数据进行处理运算，因此，正确使用数据类型是十分必要的，不同的语言，数据类型类似，但具体表示方法有所不同，以下是Python编程常用的数据类型...字符串 在Python中，加了引号的字符都被认为是字符串，其声明有三种方式，分别是：单引号、双引号和三引号；Python中的字符串有两种数据类型，分别是str类型和unicode类型，str类型采用的ASCII...列表 列表是Python中使用最频繁的数据类型，集合中可以放任何数据类型，可对集合进行创建、查找、切片、增加、修改、删除、循环和排序操作。 5....集合 集合是一个无序的、不重复的数据组合，它的主要作用有两个，分别是去重和关系测试。
我已经心力憔悴，经过一段时间的摸索，我对用PowerShell实现自动化部署也有了一些心得，比如说利用PowerShell导出导入AD中的User。...当最终部署到客户的服务器上时，怎样把本地AD中的用户数据同步到服务器上呢，要知道如果手动输入人员是一件麻烦的事。幸运的事，PowerShell可以帮我们解决这个麻烦的问题。...导出AD Users(Export-Csv) 首先导出本地相应OU中的User Object <# .Description 从AD中的组织单元里以csv格式导出人员数据 .Example ....GivenName,SurName,Name,SamAccountName|Export-Csv $path -NoTypeInformation -Encoding UTF8 导出时注意编码格式，特别是数据中包含中文等...导入AD Users(Import-Csv) 当得到指定的OU中的User后，接下来就是导入到线上服务器AD指定的OU中 <# .Description 从指定的csv格式中导入人员信息 .Example
变形缩放 翻转操作和旋转操作，对于那些对方向不敏感的任务，比如图像分类，都是很常见的操作，在caffe等框架中翻转对应的就是mirror操作。 翻转和旋转不改变图像的大小，而裁剪会改变图像的大小。...在python中，SMOTE算法已经封装到了imbalanced-learn库中，如下图为算法实现的数据增强的实例，左图为原始数据特征空间图，右图为SMOTE算法处理后的特征空间图。 ?...，标签为原样本标签中的一种。...(3) 对训练过程中每一个batch的图片，随机采用5个sub-polices操作中的一种。 (4) 通过模型在验证集上的泛化能力来反馈，使用的优化方法是增强学习方法。...(2) 数据增强则没有降低网络的容量，也不增加计算复杂度和调参工程量，是隐式的规整化方法。实际应用中更有意义，所以我们常说，数据至上。
在python中，SMOTE算法已经封装到了imbalanced-learn库中，如下图为算法实现的数据增强的实例，左图为原始数据特征空间图，右图为SMOTE算法处理后的特征空间图。 ?...，标签为原样本标签中的一种。...(3) 对训练过程中每一个batch的图片，随机采用5个sub-polices操作中的一种。 (4) 通过模型在验证集上的泛化能力来反馈，使用的优化方法是增强学习方法。...(2) 数据增强则没有降低网络的容量，也不增加计算复杂度和调参工程量，是隐式的规整化方法。实际应用中更有意义，所以我们常说，数据至上。...你可能还想看 Pytorch 中的数据增强方式最全解释 深度学习CV？图像数据不足咋办？看这里
一个高可用的集群里，一般都会存在主节点的选举机制。这里以elasticsearch集群为例，介绍一下集群的节点选举方法。...在某一时刻，外部系统发来了一个条数据，这个集群要把这条数据存储起来。Elasticsearch在存储数据之前，首先要创建一个索引，而创建索引就要生成分片。那么，分片应该放在哪些节点呢？嗯，这是个问题！...集群中的B节点收到一条数据。B节点先问一下A：“需要创建几个分片？在哪里创建？” A节点扫描一下集群的负载（也可以定时扫描，把集群状态存起来），发现E节点负载最小。...在交换机断开的那段时间，由于A和B两个节点不满足法定人数，所以它们不做任何数据处理。当它们重新介入集群时，它们当数据和集群中其它节点的数据也就不会有冲突。 法定人数一般设置为N/2+1。...正式提案中包含两项内容：编号n和值v。其中，n是它之前预提案的编号，而v是它得到的所有反馈中，编号最大的提案的v值。
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