Cascade

角色权限及客户端认证管理 GP数据库逻辑结构 在GP中，Database（数据库）、Schema（模式）以及Role（角色）三者之间的关系如下所示： 一个数据库下可以有多个模式，一个模式只属于一个数据库。模式在GP中也被称为Namespace，不同数据库之间的模式没有关系，可以重名； 语言在使用之前必须创建，一个语言只属于一个数据库； 表、视图、索引、序列、函数必须属于一个模式； 一个文件空间可以有多个表空间，一个表空间只属于一个文件空间，文件空间和角色之间没有关系； 表空间和表时一对多的关系，一个模式下的表可以分布在多个表空间下； 除了文件空间之外，其他的权限管理都是通过角色来实现，在这些层次结构中，用户必须对上一层有访问权限才能够访问该层的内容； 什么是角色(role) Role的组成：由用户(User)和组(Group)组成； 跟OS的role没有关系； User通过Master节点登录和认证的； Role是定义在GPDB系统级别的； 初始化SUPERUSERROLE：gpadmin。 角色与权限安全的最佳实践 保护系统gpadmin的用户； 为每个登录的User分配不同的角色； 使用组来管理权限从而实现管理组； 控制具备SUPERUSER属性的User数量。 创建Role 创建用户User Role 使用CREATE ROLE创建一个User Role，语法如下所示：

0. 前言 在《C# 数据操作系列 - 5. EF Core 入门》篇中，我们简单的通过两个类演示了一下EF增删改查等功能。细心的小伙伴可能看了生成的DDL SQL 语句，在里面发现了些端倪。没看的小伙伴也不急，这就贴出来。 public class ModelA { public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } public List<ModelB> ModelBs { get; } = new List<ModelB>(); } public class ModelB { public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } public int ModelAId { get; set; } public ModelA modelA { get; set; } } DDL SQL： CREATE TABLE "ModelBs" ( "Id" INTEGER NOT NULL CONSTRAINT "PK_ModelBs" PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, "Name" TEXT NULL, "ModelAId" INTEGER NOT NULL, CONSTRAINT "FK_ModelBs_ModelAs

为什么美颜摄像这么简单的功能， OpenCV 这个开源项目网上很少有代码呢？对于在 windows 平台下，生成 h264 视频流也比价麻烦，没有现成的 api 可以使用，需要借助 MinGw 编译 libx264 ，或者 ffmpeg 才能使用。 图玩智能为企业提供 提供更优质、更稳定的美颜产品及服务，欢迎随时咨询 www.toivan.com. 要推送直播视频流 ， 现在先做到下面几个步骤： 1.OpenCV 捕捉摄像头的图像 2. 进行识别需要美颜的部分（人脸识别，肤色识别） 3. 进行美颜（提升亮度，直方图均衡，滤波） 4. 生成YUV视频 5.生成h264 主要功能代码： /** Global variables */ //-- Note, either copy these two files from opencv/data/haarscascades to your current folder, or change these locations string face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml" ; CascadeClassifier face_cascade; CascadeClassifier eyes_cascade; string window_name_onlyface =

目前本项目已经上线，可以直接在GEEK浏览本项目效果： http://blog.huangyongchi.com/ 全新的项目源码地址： https://github.com/hyyc554/YcBlog 1.项目需求 基于ajax和用户认证组件实现登录验证 基于ajax和form组件实现注册功能 系统首页文章列表的渲染 个人站点页面设计 文章详细页的继承 点赞与踩灭 评论功能 富文本编辑器的使用 防止xss攻击 2.项目详情 2.1 数据库设计 核心代码： 1 .继承AbstractUser 2 .中介模型 3.联合唯一 from django.db import models ​ # Create your models here. ​ ​ from django.contrib.auth.models import AbstractUser ​ ​ class UserInfo(AbstractUser): """ 用户信息 """ nid = models.AutoField(primary_key= True) telephone = models.CharField(max_length=11, null=True, unique= True) avatar = models.FileField(upload_to= ' avatars/ ' , default= "

目录 Decision Based Model of Diffusion Large Cascades Extending the Model Probabilistic Spreading Models Epidemic Models Rumor spread modeling using SEIZ 转自本人： https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106265878 我们研究网络，不仅是为了提取网络结构的特征或对节点进行分类。更多的是为了研究网络上的传播过程，比如消息在社交网络中的传播，以及传染病在人群中的传播。而现实世界中的网络是不会显式地表现出传播过程的，而是通过时间先后的关系展示出传播性的。 Decision Based Model of Diffusion 现在有两种选择 A 和 B，一个人现在要决定要么选 A 要么选 B。如果你的朋友和你做出同样的选择那么能得到一定的奖励，否则没有奖励。就像分系统的手游，你用 IOS 你可以和你周围用 IOS 的朋友一起玩，开心；但这样就失去了 Android 的朋友。那么用数学来描述就是，选 A 能得到 a 的 payoff，B 能得到 b。然后你有 d 个朋友，他们之中选择 A 的占比例 p，那么 \[payoff = \begin{cases}a\cdot p\cdot

model class RunnerInfo(models.Model): """ 跑步信息 """ user = models.ForeignKey( User, on_delete=models.CASCADE, related_name='runner_info', help_text='用户' ) distance = models.IntegerField( _('distance'), default=0, help_text='距离') avg_pace = models.IntegerField( _('avg_pace'), default=0, help_text='平均配速') cost_time = models.IntegerField( _('cost_time'), default=0, help_text='消耗时间') runner_id = models.CharField( _('runner_id'), max_length=30, help_text='路径信息id', blank=True, null=True ) runner_gps_url = models.URLField( _('runner_gps_url'), max_length=1024, help_text='路径信息link', blank=True, null

摘要： 生活垃圾的分类和处理是目前整个社会都在关注的热点，如何对生活垃圾进行简洁高效的分类与检测对垃圾的运输处理至关重要。AI技术在垃圾分类中的应用成为了关注焦点。 如今AI已经是这个时代智能的代名词了，任何领域都有AI的身影，垃圾分类及监管等场景自然也少不了“AI+”的赋能。 不过，垃圾往往属于商品的极端变形体，情况比较特殊。目前的技术在视觉可见的基础上，是可以做到垃圾分类报警提醒的，比如判断垃圾是否是经过分类整理的。至于是否能够直接进行视觉检测并分类，且达到某种效果，需要更多的数据和实验支撑才能判断这件事情的可行性。针对这些问题，我们或许可以从海华垃圾分类挑战赛中去听听参赛者都是如何用技术来改变世界的。 海华垃圾分类挑战赛数据包括单类垃圾数据集以及多类垃圾数据集。单类垃圾数据集包含80,000张单类生活垃圾图片，每张单类垃圾图片中仅有一个垃圾实例。多类垃圾数据集包括4998张图像，其中2,998张多类垃圾图片作为训练集数据，A榜和B榜各包含1000张测试图像，每张多类垃圾图片中包含至多20类垃圾实例。我们将对两种数据集分别进行介绍。 一、多类别垃圾 图1 多类垃圾数据类别分布 如图1所示，多类别垃圾涵盖了204类垃圾，但这204类的数据非常不均衡，有一些类别数目非常少甚至没有出现。 图2 多类垃圾数据可视化 图2中两张图是训练集中的两张图像

　　文|乌镇智库 　　最近发布的TOP500榜单中，日本的高性能计算系统Fugaku(富岳)以415.53 PFlop/s的Linpack性能拔得头筹（使用152,064个节点），为第二名美国超算Summit的2.8倍。 　　 　　 　　 此外在多项超级计算机基准测试中，Fugaku也名列前茅 ：在HPCG测试中，它使用 138,240个 节点获得了 13.366 PFlop/s 的算力，而在HPL-AI测试中，它使用 126,720个节点 获得了 1.421 EFlop/s 的算力。 Fugaku采用富士通的ARM架构A64FX芯片，是第一个获得TOP500榜首的基于ARM的高性能计算系统。 　　 　　 　　 Fugaku 　　 “京”的后继机 　　 Fugaku富岳 ：富岳是日本富士山的别称，借寓富士山海拔及山脚广阔馥郁的平原，以呈现Fugaku卓越的性能和庞大的用户群体。 　　01 　　 Fugaku诞生历程 　　作为超级计算机“京(Kei，K Computer)”的后继产品，Fugaku的诞生还要从K Computer说起。虽然日本1980年代末期的第五代计算机项目失败了，但建造最快计算机的雄心从未泯灭。 　　自2006年以来，日本理化学研究所(RIKEN)和富士通共同开发了K Computer，旨在2012年开始公共服务。 2011年6月，K Computer凭借8

Django 项目中负责权限控制的模块是 contrib.auth 。有时为了扩展 行级权限 功能，还会引入一个名为 Guardian 的包。本文的描述都基于 Django + DRF + Guardian 的组合。 model Django 并不严格遵守 RBAC 的模式，他的“权限”既可以分配给人，也可以分配给组。Guardian 也一样，model 定义如下： class Permission(models.Model): name = models.CharField(_('name'), max_length=255) content_type = models.ForeignKey(ContentType, models.CASCADE) codename = models.CharField(_('codename'), max_length=100) class Group(models.Model): name = models.CharField(_('name'), max_length=80, unique=True) permissions = models.ManyToManyField(Permission) class UserPermission(models.Model): user = models.ForeignKey(User)

摘要： 为了探究垃圾的智能分类等问题，由中关村海华信息研究院、清华大学交叉信息研究院以及Biendata举办的2020海华AI垃圾分类大赛吸引了大量工程师以及高校学生的参与 01 赛题介绍 随着我国经济的发展，城市化进程不断加速，生活垃圾对城市环境的威胁日益增加。如何高效、环保地解决处理生活垃圾迫在眉睫。因此垃圾的智能分类对于智能化分拣垃圾、提高垃圾分拣效率就显得十分重要。为了探究这一问题，由中关村海华信息研究院、清华大学交叉信息研究院以及Biendata举办的2020海华AI垃圾分类大赛吸引了大量工程师以及高校学生的参与。由华为NAIE平台提供的算力支持，也为比赛的顺利开展奠定了基础。该比赛旨在激发更广泛的科研探索热情，挖掘更有价值的算法优化和创新。 02 数据分析 我们参与的是该比赛的专业赛道，因此有两种数据集可以使用。一种为单类数据集，共80,000张垃圾图像，每张图像中只有一个类别。此外，还提供了图中唯一对象的边框的信息。多类别数据集包含训练集中的2998张垃圾图像，验证集中的1000张垃圾图像，测试集中的1000张垃圾图像，每幅图像最多包含20个类别。 不同于VOC、COCO、OID等常见的目标数据集，这些数据集具有不同的特点: 1. 对于205个类别，单类垃圾数据集的大小就足够了。 然而，这个数据集中的垃圾图像与多类数据集中的垃圾图像有很大的不同，即使是同一类别的垃圾