validation

来源： http://rickharrison.github.com/validate.js/ Lightweight JavaScript form validation library inspired by CodeIgniter. No dependencies, just over 1kb gzipped, and customizable! validate.js (development - 10.5kb) validate.min.js (minified - 1.3kb) Example All of the fields were successfully validated! The required field is required. The password field is required. The password confirmation field is required. The terms of service field is required. Required field: Alphanumeric field: Password: Password Confirmation (match password): Email: Min length field (min. 8 chars): Required checkbox

Password Validation插件和组件 在MySQL 8.0之前，MySQL使用的是validate_password插件（plugin）检测、验证账号密码强度，保障账号的安全性，而到了MySQL 8.0，引入了服务器组件（Components）这个特性，validate_password插件已用服务器组件重新实现。下面是官方文档的介绍： Note In MySQL 8.0, the validate_password plugin was reimplemented as the validate_password component. (For general information about server components, see Section 5.5, “MySQL Server Components” .) The following instructions describe how to use the component, not the plugin. For instructions on using the plugin form of validate_password, see The Password Validation Plugin in MySQL 5.7 Reference Manual . The plugin form

今天主要做了测试用户模块的基础数据的管理，遇到了一个比较头大的问题，用户属性存的都是 id ，但是返给前端需要转成相应的 string 类型，然后还有各种 非必传 参数的验证，一下子来个这么复杂的 SQL ，特别在是在 mybatis 的 XML 文件中配置，着实让我学习了一阵子。分享一下学习成果。 需求图如下，按照几种筛选条件获取当前用户创建的测试用户列表： 接口文档如下： 里面都是必传参数， string 类型默认 "" ， number 默认 0 表示全部。 下面是我的 XML 文件内容： <sql id="table"> qa_test_user </sql> <sql id="user_status"> qa_user_status_name </sql> <sql id="env"> family_base_env </sql> <sql id="user_role"> qa_role_name </sql> <select id="findUsers" parameterType="com.okay.family.common.bean.testuser.SearchUserBean" resultType="com.okay.family.common.bean.testuser.TestUserBean"> select tu.id,tu.descc,tu

XGBoost 重要参数(调参使用) 数据比赛Kaggle,天池中最常见的就是XGBoost和LightGBM。 模型是在数据比赛中尤为重要的，但是实际上，在比赛的过程中，大部分朋友在模型上花的时间却是相对较少的，大家都倾向于将宝贵的时间留在特征提取与模型融合这些方面。在实战中，我们会先做一个baseline的demo，尽可能快尽可能多的挖掘出模型的潜力，以便后期将精力花在特征和模型融合上。这里就需要一些调参功底。 本文从这两种模型的一共百余参数中选取重要的十余个进行探讨研究。并给大家展示快速轻量级的调参方式。当然，有更高一步要求的朋友，还是得戳 LightGBM 和 XGBoost 这两个官方文档链接。 XGBoost 的重要参数 XGBoost的参数一共分为三类： 通用参数 ：宏观函数控制。 Booster参数 ：控制每一步的booster(tree/regression)。booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价。我们所说的调参，很这是大程度上都是在调整booster参数。 学习目标参数 ：控制训练目标的表现。我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上。比如我们要做分类还是回归，做二分类还是多分类，这都是目标参数所提供的。 完整参数请戳官方文档 通用参数 booster ：我们有两种参数选择， gbtree 和 gblinear

作者|Marcelo Rovai 编译|VK 来源|Towards Data Science 免责声明 本研究是为X光图像中COVID-19的自动检测而开发的，完全是为了教育目的。由于COVID-19没有经过专业或学术评估，最终的应用并不打算成为一个准确的用于诊断人类的COVID-19的诊断系统，。 介绍 Covid-19是由一种病毒（SARS-CoV-2冠状病毒）引起的大流行性疾病，已经感染了数百万人，在几个月内造成数十万人死亡。 据世界卫生组织（WHO）称，大多数COVID-19患者（约80%）可能无症状，约20%的患者可能因为呼吸困难而需要住院治疗。在这些病例中，大约5%可能需要支持来治疗呼吸衰竭（通气支持），这种情况可能会使重症监护设施崩溃。抗击这一流行病的关键是快速检测病毒携带者的方法。 冠状病毒 冠状病毒是引起呼吸道感染的病毒家族。这种新的冠状病毒病原体是在中国登记病例后于1919年底发现。 它会导致一种名为冠状病毒（COVID-19）的疾病。 1937年首次分离出人冠状病毒。然而，直到1965年，这种病毒才被描述为冠状病毒，因为它在显微镜下的轮廓看起来像一个树冠。在下面的视频中，你可以看到SARS-CoV-2病毒的原子级三维模型： X光 近年来，基于计算机断层扫描（CT）的机器学习在COVID-19诊断中的应用取得了一些有希望的成果。尽管这些方法取得了成功

文源网络，仅供学习之用，如有侵权请联系删除。 把七零八碎的数据拼凑在一起 1、问题： 现在有两张学生表的信息，如何合成一张表呢？ 这个在Python里面只需要使用merge函数便可以实现。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #读Excel工作簿中两张表的数据，数据如上图 students = pd.read_excel('students.xlsx',sheet_name='student') scores = pd.read_excel('students.xlsx',sheet_name='score') #将表联合 table = students.merge(scores,on='ID') print(table) ******************************************************** ID 姓名 成绩 0 1 student_001 84.0 1 3 student_003 59.0 2 5 student_005 67.0 3 7 student_007 79.0 4 9 student_009 50.0 5 11 student_011 90.0 6 13 student_013 78.0 7 15 student_015 76.0 8 17 student

git地址 https://github.com/liangbaika/validate validate-spring-boot-starter maven 中央仓库 <dependency> <groupId>com.github.liangbaika</groupId> <artifactId>validate-spring-boot-starter</artifactId> <version>{latest}</version> </dependency> validate-spring-boot-starter 简介 （desc） 是一个validate-springboot-starter,与springboot框架无缝集成的灵活丰富的验证框架。 versus springboot Framework for seamless integration of verification framework. 注意(attention) 1 如果非法参数将抛出ParamsValidException，您应该捕获这个特殊的异常并解决它。 如果采用的是jsr303型即javax-validation验证并且不是用的@AbcValidate注解,则需要自行处理异常。 对象多级验证时 例如 ‘user.name’ 目前最多支持两级，需求注意。 2

温馨提示：本案例只作为学习研究用途，不构成投资建议。 比特币的价格数据是基于时间序列的，因此比特币的价格预测大多采用LSTM模型来实现。 长期短期记忆（LSTM）是一种特别适用于时间序列数据（或具有时间 / 空间 / 结构顺序的数据，例如电影、句子等）的深度学习模型，是预测加密货币的价格走向的理想模型。 本文主要写了通过LSTM进行数据拟合，从而预测比特币的未来价格。 import需要使用的库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, LabelEncoder from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline 数据分析 数据加载 读取BTC的日交易数据 data = pd.read_csv(filepath_or_buffer="btc_data_day") 查看数据可得，现在的数据一共有1380条，数据由Date、Open、High、Low、Close、Volume(BTC)、Volume(Currency)、Weighted

SSL证书可分为很多类型，扩展验证证书就是其中一种高级的SSL证书。扩展验证证书（Extended Validation Certificate）简称EV证书， EV SSL证书 是证书的一个特殊分类，它将一个域名与一个法实体进行了关联，也就是申请组织，可在浏览器地址栏显示企业名称，因此个人是无法申请EV证书的。 扩展验证SSL证书展示： 在SSL证书发展早期，所有SSL证书都要经过CA机构严格的验证才可以颁发，和今天的EV证书非常的类似。由于这些特殊的特点，导致EV证书价格昂贵，从而导致了域名验证证书（DV SSL证书）的广泛使用。DV SSL证书主要依赖廉价的电子邮件验证，价格相对来说，便宜了很多。 EV证书的优势： 1）域名持有者的身份是已知的,并且被写入证书中; 2）可在浏览器地址栏显示“企业名称”，对于企业品牌宣传来说，可以增强企业公信力；对于用户来说，更值得信赖，更安全放心使用； 3）人工验证方式使得证书的伪造变得困难，目前还未出现过假的EV证书。 从上述内容可以看出，EV SSL证书非常适合企业型用户购买，特别是拥有品牌的用户，可有效的提升用户体验，以及对品牌的宣传都有着明显的效果。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4157044/blog/4490824