数据库安全

学习&&转载文章:隐私计算安全基座-数据库安全 数据安全 用数据生命周期的全链路思考,可以得出如下的结论: 数据存储态安全:对数据的存储安全负责,保障数据的静存储态安全,不泄露。 数据传输态安全:对数据的转移安全负责,保障数据的转移态安全,不泄露。 数据计算态安全:对数据的动态计算的安全负责,保障数

如何实现巡检报告?

# 什么是巡检报告 巡检报告是指对某一个系统或设备进行全面检查,并把检查结果及建议整理成报告的过程。 巡检报告通常用于评估系统或设备的运行状况与性能,以发现问题、优化系统、提高效率、降低故障率等方面提供参考。 ![file](https://img2023.cnblogs.com/other/233

一份55页Java性能调优PPT分享

跟大家分享一份由唯品会资深技术专家,著名开源项目springSide作者——“江南白衣”,结合自己近20年软件开发、架构经验,深度总结的,针对高并发、海量数据场景下的一份性能调优手册(曾在Qcon分享),其内容涵盖微基准测试、JVM、并发与锁等主题方向上的调优笔记,内容含金量很高,大家一定看到最后,相信会对大家有所帮助或启发!

使用TorchLens可视化一个简单的神经网络

TorchLens:可用于可视化任何PyTorch模型,一个包用于在一行代码中提取和映射PyTorch模型中每个张量运算的结果。TorchLens功能非常强大,如果能够熟练掌握,算是可视化PyTorch模型的一把利剑。本文通过TorchLens可视化一个简单神经网络,算是抛砖引玉吧。 一.定义一个简

AB实验遇到用户不均匀怎么办?—— vivo游戏中心业务实践经验分享

本文会基于实际应用案例,来给大家仔细阐述AB实验相关方法模型的思考过程,实现原理,应用结果,希望能够帮助大家在各自领域中解决用户不均匀问题时带来参考和启发。

vivo 场景下的 H5无障碍适配实践

本文主要介绍了在前端项目中常用的无障碍手势和无障碍属性,并且结合具体的开发案例为开发者真实展示了适配要点,提供组件适配思路。

这项评测,华为云GaussDB(for MySQL)顺利通过

摘要:近日,中国信息通信研究院(简称“中国信通院”)公布了第十五批“可信数据库”评测结果。华为云GaussDB(for MySQL)凭借过硬的技术实力顺利通过“HTAP数据库基础能力评测”。 本文分享自华为云社区《华为云GaussDB(for MySQL)通过中国信通院“可信数据库”评测》,作者:G

JS 判断域名并跳转到指定页面

判断访问指定域名,进行页面跳转 ```js 正在玩命加载中…… ``` 不同的域名 输出不同的结果 ```js ```

Hadoop 及Spark 分布式HA运行环境搭建

本文旨在站在研发的角度上通过手动实践搭建运行环境,文中不拖泥带水过多讲述基础知识,结合Hadoop和Spark最新版本,帮助大家跟着步骤一步步实践环境搭建。

【序列化与反序列化】关于序列化与反序列化MessagePack的实践

序列化的目的是将对象变成字节序列,这样一来方便持久化存储到磁盘,避免程序运行结束后对象就从内存里消失,另外字节序列也更便于网络运输和传播

糟了糟了,总部被SD画完都Q了,这篇深入浅出贴助你早日实现Stable Diffusion自由

想知道精致的AI插画是如何实现的吗?接下来,我将结合这个案例带你走进 Stable Diffusion 的世界,帮你系统性地了解并掌握这神奇AI绘画魔法。

java实现朴素rpc

远程过程调用(RPC),比较朴素的说法就是,从某台机器调用另一台机器的一段代码,并获取返回结果。 实现了rpc的通信过程,完成度比较高。 针对大流量的服务端还有优化空间,比如NIO的使用来管理长连接会更加有效。

MySQL的驱动表与被驱动表

驱动表与被驱动表的含义 在MySQL中进行多表联合查询时,MySQL会通过驱动表的结果集作为基础数据,在被驱动表中匹配对应的数据,匹配成功合并后的临时表再作为驱动表或被驱动表继续与第三张表进行匹配合并,直到所有表都已匹配完毕,最后将结果返回出来。匹配算法:Nested-Loop Join(嵌套循环连

机器学习教程

目录有监督学习含义回归单元线性回归含义代价函数梯度下降法将梯度下降法与代数函数结合在一起多元线性回归含义多元假设函数多元代价函数多元梯度下降法将多元梯度下降法与代数函数结合在一起特征缩放啥是特征缩放?公式均值归一化学习率的调整的建议介绍建议正规方程解释公式如何选择梯度下降法或正规方程?两者之间的优缺

深挖 Python 元组 pt.1

哈喽大家好,我是咸鱼 好久不见甚是想念,2023 年最后一次法定节假日已经结束了,不知道各位小伙伴是不是跟咸鱼一样今天就开始“搬砖”了呢? 我们知道元组(tuple)是 Python 的内置数据类型,tuple 是一个不可变的值序列 tuple 的元素可以是任何类型,一般用在存储异构数据(例如数据库

聊聊基于Alink库的随机森林模型

概述 随机森林(Random Forest)是一种集成学习(Ensemble Learning)方法,通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性,包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下: 随机抽样训练集:随机森林通过有放回抽

10 款开源的在线游戏,点开就能玩的那种

我早前写过一篇介绍 GitHub 上开源游戏的文章:《误入 GitHub 游戏区,结果意外地收获颇丰》,文中介绍了 5 款有趣、好玩的开源游戏,虽然当时那篇文章收获了广大读者的肯定,但也有读者反馈:“这些游戏看着是真有意思,但是不会安装,玩不上干着急啊!” 读者的需求就是我前进的方向,与其“讲道理”

docker ps --no-trunc 与 docker ps

转载请注明出处: docker ps --no-trunc与docker ps之间的区别在于输出结果的格式。 docker ps: 默认情况下,docker ps命令以截断的方式显示结果。这意味着容器名称和镜像名称可能会被截断,并且不会显示完整的信息。它适用于简洁的输出,特别是当您只关注容器ID和基

算法学习笔记(16): 组合数学基础

组合数学基础 本文部分运用到了生成函数的知识 如果直接食用本文结论,请忽略下列链接。 生成函数参考博客:普通型生成函数 - Ricky2007 - 博客园 我认为讲的不错 组合数学非常有用!我们先从一点点简单的性质开始 简单原理 加法原理 这非常简单,我们举一个例子即可:考虑我有 $5$ 个红苹果和

实践案例丨CenterNet-Hourglass论文复现

摘要:本案例是CenterNet-Hourglass论文复现的体验案例,此模型是对Objects as Points 中提出的CenterNet进行结果复现。 本文分享自华为云社区《CenterNet-Hourglass (物体检测/Pytorch)》,作者:HWCloudAI。 目标检测常采用An