在Laravel框架中，可以通过将请求过滤器作为控制器方法的参数来使用它们。如果请求未通过验证，则请求将被自动重定向到之前的位置，并显示验证错误消息。
本文译自 Matt Stauffer 的系列文章. ---- 如果你有阅读我之前的 Laravel 5.0 系列文章，你可能已经注意到路由过滤器(route filters)的变化：它们先是移到了单独的目录和类结构，然后就莫名其妙地消失了。你可能还留意到在原本应该是路由过滤器的地方，变成了对 Middleware 的引用。 实际上给 Laravel 应用添加自定义的 Middleware 在以前的版本中就有了。 Chris Fidao 的 HTTP Middleware in Laravel 4.1 对 m
在通过 Eloquent 模型实现增删改查这篇教程中，我们已经学习了如何在 Eloquent 模型类中进行各种查询，但是这些查询大多需要手动调用查询构建器提供的各种方法来实现。如果有一些查询需要在多个地方调用，那么在每个地方都要编写同样的代码，有没有什么办法对这种场景下的查询代码进行优化呢？
PowerBI 2020年11月的更新来了。本次更新中，其实没有太多实用的功能。固机器翻译下官方文档供参考。
SpringCloud Gateway（下面简称SG）基于SpringWebFlux，整体架构如下图所示：
Spring Cloud 2.x 实 现 了 社 区 生 态 下 的 Spring CloudGateway（简称SCG）微服务网关项目。Spring Cloud Gateway基于WebFlux框架开发，目标是替换掉Zuul。
自动提取关键需求和功能点：通过对需求文档的分析，自动提取关键需求和功能点，方便开发团队更好地理解项目需求。
在Laravel框架中，可以通过请求过滤器来过滤应用程序的输入。请求过滤器可以用于验证输入、处理重定向、限制访问等等。本文将详细介绍如何在Laravel框架中实现请求过滤。
开发者日常的整个工作流中，AI 大模型能做什么？ChatGPT 等 AI 大模型能不能通过开发者的指引，一步步完成从技术方案输出、编码、测试、发布到运营维护的整套流程？使用中有什么避坑点？本文从实际研发流程的各个环节出发，总结分享了 AI 大模型对研发效能的提升实践。欢迎围观～
本篇彭老师将图文并茂教你如何使用抓包工具，并在文章最后教大家如何偷取FTP的用户名密码。
软件最后这一篇的内容是一些补充知识，大家可以放轻松来看咯，内容也不多，主要还是以扩展知识面为主吧。我们将要学习到的是日常开发中程序员们比较熟悉的一些系统的经典架构，另外就是软件开发环境和集成技术相关的内容，都只是非常简单地介绍一下而已，全文都不是特别重点哈（只有一个知识点需要了解清楚）。
在上篇教程中，学院君给大家介绍了 UV 统计功能的实现思路，如果访问量较小，使用 SET 即可，如果访问量很大，可以使用 HyperLogLog 来降低存储空间和优化性能。
通过之前的三篇文章，我们已经学习完了服务容器相关的内容，可以说，服务容器就是整个 Laravel 框架的灵魂，从启动的第一步开始就是创建容器并且加载所有的服务对象。而说起管道，其实大家也不会太陌生，在程序开发的世界中，管道模式的应用随处可见，同样在 Laravel 框架中，它也是核心一般的存在。甚至可以说，管道和服务容器的组合，才让我们有了一个这样的框架可以使用。
它是一个 Java 类，用于扩展托管通过请求-响应编程模型访问的应用程序的服务器的功能。
JDK 16 刚发布半年（2021/03/16），JDK 17 又如期而至（2021/09/14），这个时间点特殊，蹭苹果发布会的热度？记得当年 JDK 15 的发布也是同天
JSP标签语法中包含一些简写可以帮助轻松编写JSP。这些简写中第一个就是taglib指令。
药物研发领域中人们一直感兴趣的研究领域是利用计算机工具从头设计药物分子。伴随着人工智能的突飞猛进，利用AI进行药物从头设计的研究也越来越受到人们的重视。目前基于AI的药物从头设计工具良莠不齐。阿斯利康的研究员们发布了一个基于AI的药物从头设计工具，本文是对该工具的一个具体说明。
手势和语言一样，是人类交流的一种自然形式。事实上，它们可能是最自然的表达方式。进化研究表明，人类语言是从手势开始的，而不是声音。另一个证明就是婴儿在学会说话之前，使用手势来传达情感和欲望。 许多科技公
假设我们想要创建一个能够识别图像中的天鹅的神经网络模型。天鹅具有某些特征，可用于帮助确定天鹅是否存在，例如长颈，白色等。
管道和过滤器 管道和过滤器是八种体系结构模式之一，这八种体系结构模式是：层、管道和过滤器、黑板、代理者、模型-视图-控制器（MVC） 表示-抽象-控制（PAC）、微核、映像。 管道和过滤器适用于需要渐增式处理数据流的领域，而常见的“层”模式它 能够被分解成子任务组，其中每个子任务组处于一个特定的抽象层次上。 按照《POSA(面向模式的软件架构)》里的说法，管道过滤器（Pipe-And-Filter）应该属于架构模式，因为它通常决定了一个系统的基本架构。管道过滤器和生产流水线类似，在生产流水线上，原材料在流水
术语 在我们深入到主要的体系结构文档之前，有一些定义。有些定义在行业中有些争议，但是它们是Envoy在整个文档和代码库中如何使用它们的，因此很快就会出现。 主机：能够进行网络通信的实体（在手机，服务器等上的应用程序）。在这个文档中，主机是一个逻辑网络应用程序。一个物理硬件可能有多个主机上运行，只要他们可以独立寻址。 下游：下游主机连接到Envoy，发送请求并接收响应。 上游：上游主机接收来自Envoy的连接和请求并返回响应。 侦听器：侦听器是可以被下游客户端连接的命名网络位置（例如，端口，u
本文将通过一系列的天鹅图片来解释卷积神经网络（CNN）的概念，并使用CNN在常规多层感知器神经网络上处理图像。
对于网络监控，有两种方案：带外和内联（带内）。该定义通常指的是从监控工具的角度来看设备的位置。基本上，监控工具是否在网络数据的关键路径上？如果工具不在主数据路径中，而只是使用数据包的副本，则称为带外。如果它实际上是在处理原始数据，那么它就被称为内联。就这么简单。当然，下一个问题是，它为什么重要？
AngularJs诞生于2009年，最初由MiskoHevery和Adam Abrons开发，后来成为Google的项目。AngularJS 是一个为动态WEB应用设计的结构框架。它能让你使用HTML作为模板语言，通过扩展HTML的语法，让你能更清楚、简洁地构建你的应用组件。它的创新点在于，利用 数据绑定 和 依赖注入，它使你不用再写大量的代码了。这些全都是通过浏览器端的Javascript实现，这也使得它能够完美地和任何服务器端技术结合。（达观数据陈高星） 本文主要涵盖：AngularJsMVC模型、$s
在Laravel框架中，还可以使用全局请求过滤器来对应用程序的所有请求进行过滤。全局请求过滤器通常用于限制应用程序的访问，比如限制IP地址、设置HTTPS等等。
Spring Security 是一个强大且灵活的身份验证和授权框架，用于保护 Java Web 应用程序中的资源，它提供了一套丰富的功能，用于处理身份验证、授权、密码编码和会话管理等安全相关的任务。
Spring security这里就不再过多介绍了，相信大家都用过，也都恐惧过，相比Shiro而言，Spring Security更加重量级，之前的SSM项目更多企业都是用的Shiro，但是Spring Boot出来之后，整合Spring Security更加方便了，用的企业也就多了。
前后端分离不同于传统的web服务，无法使用session，因此我们采用JWT这种无状态机制来生成token，大致的思路如下：
【编者按】本文是比利时根特大学（Ghent University）的Reservoir Lab实验室博士研究生Sander Dieleman所撰写的博客文章，他的研究方向是音乐音频信号分类和推荐的层次表征学习，专攻深度学习和特征学习。 以下为译文： 2014年夏天，我在 网络音乐平台Spotify （纽约）实习， 致力于使用卷积神经网络 （convolutional neural networks）做基于内容的音乐推荐。本文将介绍我使用的方法，并展示一些初步的结果。 概述 这篇文章很长，所以先对各节的内容做
本文转载自：CSDN优秀博客(文/彭根禄)，原文链接：http://benanne.github.io/2014/08/05/spotify-cnns.html
上一篇主要讲了整个项目的子模块及第三方依赖的版本号统一管理维护，数据库对接及缓存（Redis）接入，今天我来说说过滤器配置及拦截设置、接口安全处理、AOP切面实现等。作为电商项目，不仅要求考虑高并发带来的压力，更要考虑项目的安全稳固及可扩展。首先我们说说接口安全。
下面描述一个经过Envoy代理的请求的生命周期。首先会描述Envoy如何在请求路径中处理请求，然后描述请求从下游到达Envoy代理之后发生的内部事件。我们将跟踪该请求，直到其被分发到上游和响应路径中。
大家好，我是Leo哥🫣🫣🫣，上一节我们通过源码剖析以及图文分析，了解了关于委派筛选器代理和过滤器链代理的原理和作用。这节课我们接着学习SpringSecurity的过滤器，了解SpringSecurity中都有哪些核心过滤器。好了，话不多说让我们开始吧😎😎😎。
在主要的软件开发开始之前，我们必须选择一个合适的体系结构，它将为我们提供所需的功能和质量属性。因此，在将它们应用到我们的设计之前，我们应该了解不同的体系结构。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍如何运用QFileSystemModel组件实现文件管理器功能。
我们都知道在微服务架构中，系统会被拆分为很多个微服务。那么作为客户端要如何去调用这么多的微服务呢？难道要一个个的去调用吗？很显然这是不太实际的，我们需要有一个统一的接口与这些微服务打交道，这就是我们需要服务网关的原因。
本文介绍由浙江大学基础医学院的郭国骥、韩晓平和良渚实验室的王晶晶共同通讯发表在 Nature Genetics 的研究成果：目前研究人员在生成和分析基因组方面做了大量努力，但大多数物种仍缺乏预测基因调控和细胞命运决定的遗传模型。在该研究中，作者利用自主构建的高通量单细胞测序平台Microwell-seq绘制了斑马鱼、果蝇和蚯蚓的全身单细胞转录组图谱，并探究了八种代表性的后生动物细胞类型的跨物种可比性，揭示了脊椎动物细胞类型保守的调控程序。作者开发了一种基于深度学习的模型Nvwa，用于在单细胞分辨率下预测基因表达和识别调控序列。作者还系统地比较了细胞类型特异性转录因子，以揭示脊椎动物和无脊椎动物细胞类型的保守遗传调控。该工作有助于为研究不同生物系统的调控语法提供宝贵的资源和新的策略。
在Istio项目中，generator.go文件实现了Istio授权模型的生成器。该文件定义了一系列结构体和函数，用于生成授权策略、主体和权限。
引言 卷积神经网络：听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合，但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有影响力的创新。2012年神经网络开始崭露头角，那一年Alex Krizhevskyj在ImageNet竞赛上（ImageNet可以算是竞赛计算机视觉领域一年一度的“奥运会”竞赛）将分类错误记录从26%降低到15%，这在当时是一个相当惊人的进步。从那时起许多公司开始将深度学习应用在他们的核心服务上，如Facebook将神经网络应用到他们的自动标注算法中，Google（谷歌）将其应用到图片搜索
可视化中间激活 是指对于给定输入，展示网络中各个卷积层和池化层输出的特征图，这让我们可以看到输入如何被分解为网络学到的不同过滤器。我们希望在三个维度对特征图进行可视化：宽度、高度和深度（通道）。每个通道都对应相对独立的特征，所以将这些特征图可视化的正确方法是将每个通道的内容分别绘制成二维图像
Cloud全家桶中有个很重要的组件就是网关，在1.x版本中都是采用的Zuul网关;
有没有想过要设计多大的企业规模系统？在主要的软件开发开始之前，我们必须选择一个合适的体系结构，它将为我们提供所需的功能和质量属性。因此，在将它们应用到我们的设计之前，我们应该了解不同的体系结构。
位于 System.ComponentModel.DataAnnotations 命名空间中的特性指定对数据模型中的各个字段的验证。这些特性用于定义常见的验证模式，例如范围检查和必填字段。而 DataAnnotations 特性使 MVC 能够提供客户端和服务器验证检查，使你无需进行额外的编码来控制数据的有效。
上一文我们使用 Spring Security 实现了各种登录聚合的场面。其中我们是通过在 UsernamePasswordAuthenticationFilter 之前一个自定义的过滤器实现的。我怎么知道自定义过滤器要加在 UsernamePasswordAuthenticationFilter 之前。我在这个系列开篇说了 Spring Security 权限控制的一个核心关键就是 过滤器链 ，这些过滤器如下图进行过滤传递，甚至比这个更复杂！这只是一个最小单元。
译注: 期待 Laravel 5.0 已经很久很久了, 之前跳票说要到今年一月份发布. 从一月份就一直在刷新官网和博客, 始终没有更新的消息, 前几天终于看到官网文档切换到了 5.0 版. 新版本带来了众多令人激动的新特性, 尤其是定时任务队列和表单请求两个特性, 光看一下更新说明中的简单介绍都忍不住要上手尝试了. 今天总算抽出一点时间把官方的新特性说明文档简单地翻译了一下, 希望所有喜欢 Laravel 框架的朋友都能感受到这个版本带来的激动人心的改变. 当然, 如果你需要的是 Phalcon 那样的性能
介绍struts2： struts2是一个基于mvc设计模式的web层框架。 详谈struts2的执行流程： struts2的执行流程：用户发送请求---->首先经过Struts2的核心过滤器--
如果你听说过深度学习中不同种类的卷积（比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张（Atrous）/空间可分/深度可分/平展/分组/混洗分组卷积），并且搞不清楚它们究竟是什么意思，那么这篇文章就是为你写的，能帮你理解它们实际的工作方式。
来源：机器之心本文约7800字，建议阅读15分钟本文归纳总结深度学习中常用的几种卷积，并会试图用一种每个人都能理解的方式解释它们。 我们都知道卷积的重要性，但你知道深度学习领域的卷积究竟是什么，又有多少种类吗？研究学者 Kunlun Bai 近日发布一篇介绍深度学习的卷积文章，用浅显易懂的方式介绍了深度学习领域的各种卷积及其优势。鉴于原文过长，机器之心选择其中部分内容进行介绍，2、4、5、9、11、12 节请参阅原文。 如果你听说过深度学习中不同种类的卷积（比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张（A
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
