create table test ( id int identity(1,1) not null, name nvarchar(20) )
--===================================================== --@@identity , SCOPE_IDENTITY,IDENT_CURRENT 三者的异同 --===================================================== --1.@@IDENTITY: 返回最后插入的标识值 IF OBJECT_ID('dbo.ta') IS NOT NULL DROP TABLE dbo.ta; CREATE TABLE dbo.ta ( ID INT IDENTITY PRIMARY KEY , Col VARCHAR(5) ); INSERT INTO ta SELECT 'A' INSERT INTO ta SELECT 'B' INSERT INTO ta SELECT 'C' SELECT @@IDENTITY AS Iden --Result : Iden -------------- 3 IF OBJECT_ID('dbo.tb') IS NOT NULL DROP TABLE dbo.tb; CREATE TABLE dbo.tb ( tb_id INT IDENTITY PRIMARY KEY , tb_col VARCHAR(5) ); --当触发器存在时, 返回被触发的表Identity列的值,不考虑任何作用域 IF OBJECT_ID('dbo.tr_ta') IS NOT NULL DROP TRIGGER dbo.tr_ta GO CREATE TRIGGER tr_ta ON dbo.ta FOR INSERT AS BEGIN INSERT INTO tb SELECT 'AA' END INSERT INTO ta SELECT 'D' INSERT INTO ta SELECT 'E' SELECT @@IDENTITY AS Iden --返回tb表中Identity列的值为2 --Result : Iden -------- 2 --2.SCOPE_IDENTITY:返回当前作用域中的标识列内的最后一个标识值 INSERT INTO ta SELECT 'F' SELECT @@IDENTITY AS [Identity]; SELECT SCOPE_IDENTITY() AS [SCOPE_IDENTITY]; --Result:返回tb表中最后的Identity为3，当前作用域中最后的Identity为6，即表ta中最后的Identity为6 Identity --------- 3 (1 row(s) affected) SCOPE_IDENTITY ---------- 6 (1 row(s) affected) --3.IDEN_CURRENT 返回指定的表或视图生成的最后一个标识值 INSERT INTO dbo.ta SELECT 'G' SELECT @@IDENTITY AS [Identity]; SELECT SCOPE_IDENTITY() AS [SCOPE_IDENTITY]; SELECT IDENT_CURRENT('ta') AS [IDENT_CURRENT_ta]; SELECT IDENT_CURRENT('tb') AS [IDENT_CURRENT_tb]; --Result: Identity -------------- 4 (1 row(s) affected) SCOPE_IDENTITY -------------- 7 (1 row(s) affected) IDENT_CURRENT_ta -------------- 7 (1 row(s) affected) IDENT_CURRENT_tb -------------- 4 --打开新的一个会话，不执行任何插入，如下： SELECT @@IDENTITY AS [Identity]; SELECT SCOPE_IDENTITY() AS [SCOPE_IDENTITY]; SELECT IDENT_CURRENT('ta') AS [IDENT_CURRENT_ta]; SELECT IDENT_CURRENT('tb') AS [IDENT_CURRENT_tb]; --Result： Identity --------------------------------------- NULL (1 row(s
有三个比较类似的功能：他们分别是：SCOPE_IDENTITY、IDENT_CURRENT 和 @@IDENTITY，它们都返回插入到 IDENTITY 列中的值。 IDENT_CURRENT 返回为任何会话和任何作用域中的特定表最后生成的标识值。IDENT_CURRENT 不受作用域和会话的限制，而受限于指定的表。IDENT_CURRENT 返回为任何会话和作用域中的特定表所生成的值。 @@IDENTITY 返回为当前会话的所有作用域中的任何表最后生成的标识值。 SCOPE_IDENTITY 返回为当前会话和当前作用域中的任何表最后生成的标识值
本文转载：http://www.cnblogs.com/lovemyth/archive/2007/03/14/674584.html
预备知识 可能需要看一点点预备知识 OAuth 2.0 不完全简介: https://www.cnblogs.com/cgzl/p/9221488.html OpenID Connect 不完全简介:
转载来源: https://www.cnblogs.com/yangxu-pro/p/9253667.html
–1. IDENTIY 列不能为空，不能设默认值，创建后不能使用ALTER TABLE TableName ALTER COLUMN修改，每张表只能有一个自增列 –2. 查看当前值：SELECT IDENT_CURRENT(‘TableName’)， — 查看增量值：SELECT IDENT_INCR(‘TableName’) — 查看原始种子值：SELECT IDENT_SEED(‘TableName’)，起始值, TRUNCATE TABLE 后的初始值。 –3. 允许 显式 插入自增列：SET IDENTITY_INSERT TableName ON; 设置为ON后，允许当前回话对自增列插入时指定值，该设置只影响当前回话，并且同一回话中只允许同时修改一张表的IDENTITY_INSERT 属性，对其他表再次设置时会提示：”表 ‘XXX1’ 的 IDENTITY_INSERT 已经为 ON。无法对表 ‘XXX2’ 执行 SET 操作。“，在对自增列显式插入值后，会检查或修改自增列的当前值为整表中最大值。 –4. IDENT_CURRENT 不受作用域和会话的限制，而受限于指定的表。 SCOPE_IDENTITY 和 @@IDENTITY 返回在当前会话中的任何表内所生成的最后一个标识值。但是，SCOPE_IDENTITY 只返回插入到当前作用域中的值；@@IDENTITY 不受限于特定的作用域。@@IDENTITY能获取到由当前语句引发的触发器，内置存储过程等倒置的自增值。 –如对表T1插入引发触发器对表T2也进行插入，@@IDENTITY得到T2的自增值，而SCOPE_IDENTITY获取当前作用域T1的自增值。
深度残差收缩网络其实可以作为一种通用的特征学习方法，本质上是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成，可以用于图像分类。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常常用的图像数据集，包含10个类别的图像。可以在这个网址找到具体介绍：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
前一篇 Identity Server 4 - Hybrid Flow - MVC客户端身份验证: https://www.cnblogs.com/cgzl/p/9253667.html
在MySQL中，使用auto_increment类型的id字段作为表的主键，并用它作为其他表的外键，形成“主从表结构”，这是数据库设计中 常见的用法。但是在具体生成id的时候，我们的操作顺序一般是：先在主表中插入记录，然后获得自动生成的id，以它为基础插入从表的记录。这里面有个困 难，就是插入主表记录后，如何获得它对应的id。通常的做法，是通过“select max(id) from tablename”的做法，但是显然这种做法需要考虑并发的情况，需要在事务中对主表加以“X锁“，待获得max(id)的值以后，再解锁。这种做法需 要的步骤比较多，有些麻烦，而且并发性也不好。有没有更简单的做法呢？答案之一是通过select LAST_INSERT_ID()这个操作。乍一看，它和select max(id)很象，但实际上它是线程安全的。也就是说它是具体于数据库连接的。下面通过实验说明：
BIOS收集IOMMU相关的信息，通过ACPI中的特定表组织数据，放置在内存中，等操作系统接管硬件后，它会加载驱动，驱动再详细解析ACPI表中的信息。
IdentityServer4是实现了OAuth2.0+OpenId Connect两种协议的优秀第三方库,属于.net生态中的优秀成员。可以很容易集成至ASP.NET Core，颁发token。
作为一种新颖的深度学习算法，深度残差收缩网络实际上是深度残差网络的升级版本，能够在一定程度上提高深度学习方法在含噪数据上的特征学习效果。
我们在《ASP.NET Core项目实战的课程》第一章里面给identity server4做了一个全面的介绍和示例的练习 。
这个系列文章介绍的是Identity Server 4 的 Hybrid Flow, 前两篇文章介绍了如何保护MVC客户端, 本文介绍如何保护API资源.
公司做海外产品的，集成的是 google 账号登录，账号信息、邮箱等这些不涉及隐私的按 google 的正常登录流程可以轻松实现 。但是一旦需要获取涉及隐私的信息就比较麻烦，文档也不是十分清晰，非常难找，很多坑。
在 mvcCookieAuthSample 项目的 Controllers 文件夹下新建一个 ConsentController
TransactionScope事务处理经常用到，老是用了又忘，做点记录。 TransactionScope的定义跟使用介绍。
我们在《ASP.NET Core项目实战的课程》第一章里面给identity server4做了一个全面的介绍和示例的练习 ，这篇文章是根据大家对OIDC遇到的一些常见问题整理得出。 本文将涉及到以下几个话题： 什么是OpenId Connect (OIDC) OIDC 对oAuth进行了哪些扩展？ Identity Server4提供的OIDC认证服务（服务端） ASP.NET Core的权限体系中的OIDC认证框架（客户端） 什么是 OIDC 在了解OIDC之前，我们先看一个很常
上一篇讲了使用OpenId Connect进行Authentication. 下面讲 Hybrid Flow和Offline Access 目前我们解决方案里面有三个项目 Authorization Server, Web api和Mvc Client. 在现实世界中, 他们可能都在不同的地方. 现在让我们从MvcClient使用从Authorization Server获取的token来访问web api. 并且确保这个token不过期. 现在我们的mvcClient使用的是implicit flow,
这个系列文章介绍的是Identity Server 4 实施 OpenID Connect 的 Hybrid Flow.
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf
简书ID：石晓文的学习日记(https://www.jianshu.com/u/c5df9e229a67)
HSQLDB - 100% Java Database，其最大特点是百分百Java的数据库
const baseurl = "//xxx" // 解析url参数并获取code function getUrlParam(name) { //name为要获取的参数名 var reg = new RegExp("(^|&)" + name + "=([^&]*)(&|$)"); var rrr = decodeURIComponent(window.location.search); var r = rrr.substr(1).match(reg); if
前面我们把后端的微服务架子基本搭建完成并成功启动了，现在我们可以对接前端界面了。 这里我们直接用ABP模板里面的Angular的前端界面。
本文简介了一种新的深度注意力算法，即深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）。从功能上讲，深度残差收缩网络是一种面向强噪声或者高度冗余数据的特征学习方法。本文首先回顾了相关基础知识，然后介绍了深度残差收缩网络的动机和具体实现，希望对大家有所帮助。
深度残差网络ResNet获得了2016年IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的最佳论文奖，目前在谷歌学术的引用量已经突破了4万次。
深度残差网络ResNet获得了2016年IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的最佳论文奖，目前在谷歌学术的引用量已高达38295次。
1、配置用户时的错误 【错误】Multiple service matches found for 'identity', use an ID to be more specific. 解决办法： 查看列表 openstack endpoint list 利用ID删除API 端点 openstack endpoint delete 'id' 查看服务列表 openstack service list 2、用户管理时错误 HTTP 503错误： 解决办法： glance日志位置： /var/log/glan
本文介绍了一种新的深度学习方法——深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network)，从软阈值函数在删除冗余特征时的灵活度，进行了探讨。
本文解读了一种新的深度学习故障诊断方法——残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network)，加入了笔者自己的理解。
上一节我们中间留了一部分，登录之后的 RequireConsent，就是用户授权这一步没有做，直接跳过，这种情况可以理解为我们自己比较信任的客户端，这个应用是我们自己的，自己的用户不需要授权，如果是第三方的话，就需要这一步
Angularjs 通过asp.net web api认证登录 Angularjs利用asp.net mvc提供的asp.net identity，membership实现居于数据库的用户名/密码的认
简单来说，以google授权为例，一般就是通过用户授权页面登录google账号，再跳转用code换取到相应权限的token，就可以代表用户去发起一些google api的请求。
云应用意味着应用运行所在的基础设施无法掌控，因此安全不能再等到事后再考虑，也不能只是检查清单上毫无意义的复选框
XCode天生就有分表分库功能，设计于2005年！ 历时9年，这是分表分库功能第一次针对性正式更新。 在XCode里面，分表分库非常简单，在操作数据（查询/更新）前修改Meta.ConnName/Meta.TableName，指向别的连接字符串和表名，就实现了分表分库功能！ 实际上，XCode实体层构建数据操作SQL（Select/Insert/Update/Delete）时，依赖于Meta.TableName，执行SQL时，依赖于Meta.ConnName。所以，修改这两个即可实现数据操作的重定向！ 为
什么是 Harbor？ ---- harbor 是 VMware 公司开源的企业级 DockerRegistry 项目，项目地址为 https://github.com/vmware/harbor。其目标是帮助用户迅速搭建一个企业级的 Docker registry 服务。它以 Docker 公司开源的 registry 为基础，提供了管理UI，基于角色的访问控制(Role Based Access Control)，AD/LDAP集成、以及审计日志(Auditlogging) 等企业用户需求的功能，同时还
OAuth 2.0 简介 OAuth有一些定义: OAuth 2.0是一个委托协议, 它可以让那些控制资源的人允许某个应用以代表他们来访问他们控制的资源, 注意是代表这些人, 而不是假冒或模仿这些人. 这个应用从资源的所有者那里获得到授权(Authorization)和access token, 随后就可以使用这个access token来访问资源. (这里提到的假冒或模仿就是指在客户端复制一份用户名和密码，从而获取相应的权限)。 OAuth 2.0是一个开放的协议, 它允许使用简单和标准的方法从Web,
OAuth 2.0是一个委托协议, 它可以让那些控制资源的人允许某个应用以代表他们来访问他们控制的资源, 注意是代表这些人, 而不是假冒或模仿这些人. 这个应用从资源的所有者那里获得到授权(Authorization)和access token, 随后就可以使用这个access token来访问资源.
继续介绍IdentityServer4,我们上篇介绍了IdentityServer4实现OAuth2.0的授权方式之一的客户端凭证，接下来我们继续介绍OAuth2.0的另外一种授权方式密码式，Resource Owner Password Credentials。
本文结合50层深度残差网络的实现学习何博士的大作-Deep Residual Learning for Image Recognition。理论上，深层网络结构包含了浅层网络结构所有可能的解空间，但是实际网络训练中，随着网络深度的增加，网络的准确度出现饱和，甚至下降的现象，这个现象可以在下图直观看出来：56层的网络比20层网络效果还要差。但是这种退化并不是因为过拟合导致的，因为56层的神经网络的训练误差同样高。
社交网络有一股神奇的力量，它总是能重新定义一些老的词汇。比如“白月光”和“朱砂痣”早已不是张爱玲小说里说的那个意思了，如今在网上它们会被用来表示人的喜新厌旧。借我们的专业术语来讲，这叫“词汇重载”。我想把K8s原生的Flannel比作朱砂痣，而本文及接下来几篇要说到的Cilium看成白月光。这个系列我老早就想跟大家分享了，因为Cilium它太香，太漂亮了。Cilim读音是 ['siliəm]，译作纤毛；睫毛。
本文中，我们会将会通过一个Book和Category的关联关系，来讲解如何在JPA中使用。
对，就是瀑布图，你没看错。而且是使用ggplot现有图层叠加构造，并没有用任何ggplot的外挂插件。 作图理念是在数据源的构造上，方法与《Excel图表之道》《Excel图表拒绝平庸》中的方法一致，我只是加入了自己的技巧。 library("reshape2") library("ggplot2") library("ggmap") library("Cairo") 构造瀑布图数据源： Item<-c("Before","Factor A","Factor B","Factor C","Factor D"
https://trailhead.salesforce.com/content/learn/modules/connected-app-basics
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
