- 联邦学习 Federated learning Google I/O‘19 笔记
努力搬砖的星期五
笔记联邦学习机器学习机器学习tensorflow
FederatedLearning:MachineLearningonDecentralizeddatahttps://www.youtube.com/watch?v=89BGjQYA0uE文章目录FederatedLearning:MachineLearningonDecentralizeddata1.DecentralizeddataEdgedevicesGboard:mobilekeyboa
- SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记
慘綠青年627
论文阅读笔记深度学习
SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL,这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习(ML):集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采
- 探索联邦学习:保护隐私的机器学习新范式
洋葱蚯蚓
机器学习python机器学习人工智能神经网络深度学习算法
探索联邦学习:保护隐私的机器学习新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言 在数字化浪潮的推动下,我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。海量的数据不仅为科学研究、商业决策和日常生活带来了革命性的变化,同时也带来了前所未有的挑战。尤其是数据隐私和安全问题,已经成为全球关注的焦点。 随着对个人隐私保护意识的增强,传统的集中式数据处理方式正逐渐暴露出其局限性。数据
- 网络安全: 模型的脆弱性,鲁棒性和隐私性
不当菜鸡的程序媛
学习记录web安全安全
在网络安全领域,通常描述模型安全性时,会提到以下三个特性:脆弱性(Vulnerability):指模型在某些情况下容易受到攻击或被利用的弱点。例如,模型可能对对抗性攻击或梯度泄露攻击敏感。鲁棒性(Robustness):指模型抵御攻击和在恶劣环境下保持性能的能力。提高模型的鲁棒性是增强其抵御攻击能力的关键。隐私性(Privacy):指保护模型或其训练数据免受信息泄露的能力。隐私性问题在联邦学习和其
- 实践案例|孟宪超:基于隐语深度学习在保险联合定价中的应用(附演讲视频)
隐私开源
“隐语”是开源的可信隐私计算框架,内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择,提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。开源项目:https://github.com/secretflowhttps://gitee.com/secretflow演讲实录11月25日,「隐语开源社区Meetup·西安站」顺利举办,本文为大家带来的是蚂蚁集团车险精算平台技术专家孟宪超,在「隐语开源社区Meet
- 【Deep Dive:AI Webinar】联邦学习-数据安金性和隐私性分析的思维转换
开源社
人工智能
【深入探讨人工智能】网络研讨系列总共有17个视频。我们按照视频内容,大致上分成了3个大类:1.人工智能的开放、风险与挑战(4篇)2.人工智能的治理(总共12篇),其中分成了几个子类:a.人工智能的治理框架(3篇)b.人工智能的数据治理(4篇)c.人工智能的许可证(4篇)d.人工智能的法案(1篇)3.炉边对谈-谁在构建开源人工智能?今天发布的是第11个视频,亦即第二个大类别“人工智能的治理”里的第二
- Apache Pulsar 在腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台上的实践
StreamNative
腾讯AngelPowerFL联邦学习平台联邦学习作为新一代人工智能基础技术,通过解决数据隐私与数据孤岛问题,重塑金融、医疗、城市安防等领域。腾讯AngelPowerFL联邦学习平台构建在Angel机器学习平台上,利用Angel-PS支持万亿级模型训练的能力,将很多在Worker上的计算提升到PS(参数服务器)端;AngelPowerFL为联邦学习算法提供了计算、加密、存储、状态同步等基本操作接口,
- 联邦学习-安全树模型 SecureBoost之Desicion Tree
秃顶的码农
联邦学习-安全树模型SecureBoost之DesicionTree1联邦学习背景鉴于数据隐私的重要性,国内外对于数据的保护意识逐步加强。2018年欧盟发布了《通用数据保护条例》(GDPR),我国国家互联网信息办公室起草的《数据安全管理办法(征求意见稿)》因此数据在安全合规的前提下自由流动,成了大势所趋。这些法律法规的出台,不同程度的对人工智能传统处理数据的方式提出更多的挑战。AI高度发展的今天,
- 最新论文笔记(+21):Privacy-Preserving Byzantine-Robust Federated Learning via Blockchain Systems/ TIFS2022
cryptocxf
论文笔记联邦学习论文阅读区块链
Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems可译为“利用区块链实现隐私保护的拜占庭鲁棒性联邦学习”这篇是今年八月份被TIFS2022(CCFA)收录的文章,写的利用全同态加密和区块链技术解决联邦学习中隐私问题和可信问题(虽然区块链仅仅只是存储的作用,也稍微提了一下)。精读完这篇文章,整体感觉还不错,毕
- pysyft框架中WebsocketClientWorker与WebsocketServerWorker的消息传输
一只特立独行的猫
Pysyft学习笔记pytorch
引言pysyft是基于pytorch的一个联邦学习框架(虽然用起来很难受),通过内存管理实现联邦学习的模拟。在pysyft中,WebsocketServerWorker充当数据的提供方(数据存储方),而WebsocketClientWorker作为数据的使用方(指令提供方),通过WebsocketClientWorker以TCP连接的方式向WebsocketServerWorker请求服务,从而实
- 论文解读-Agglomerative Federated Learning: Empowering Larger Model Training
MCRG
联邦学习学习笔记联邦学习云计算边缘计算机器学习分布式
联邦学习新探:端边云协同引领大模型训练的未来|INFOCOM2024联邦学习(FederatedLearning)就是一种能够在不损害用户隐私的前提下,训练人工智能模型的技术。随着云计算、边缘计算和终端设备的发展,端边云协同(End-Edge-CloudCollaboration)计算范式的出现,为联邦学习算法的实施与部署提供了新的路径。由中国科学院计算技术研究所、中国科学院大学、中关村实验室和北
- 2019年3月18日
真昼之月
醒来时状态很一般。地铁上暂时不想看书,就把灌篮高手的漫画带着翻了一阵子。今天的SQB模式也一如既往地没有出货。上午各种刷reddit摸鱼+水群,期间看群里FIFA视频时还被领导路过了电脑,不得不感叹幸好当时不是在看色图(?)因为有点困所以没下楼吃午饭直接睡觉,睡醒之后才下楼买零食充饥。下午看了会儿keras的文档,感觉还是欠缺实战,这一点还是得依赖kaggle?之后开虚拟机打算研究一下联邦学习,结
- 我的隐私计算学习——联邦学习(3)
Atara8088
学习密码学安全人工智能同态加密
本篇笔记主要是根据这位老师的知识分享整理而成【公众号:秃顶的码农】,我从他的资料里学到了很多,期间还私信询问了一些困惑,都得到了老师详细的答复,相当nice!(五)纵向联邦学习—安全树思路可以通过以下脉络学习:决策树--------->集成方法Bagging&Boosting--------->GBDT--------->XGBoost--------->SecureBoostTree这个版块的内
- 我的隐私计算学习——联邦学习(4)
Atara8088
学习密码学安全人工智能
本篇笔记部分内容来源于这位老师的知识分享【公众号:秃顶的码农】,我从他的资料里学到了很多,期间还私信询问了一些困惑,都得到了老师详细的答复,相当nice!(六)横向联邦学习—梯度更新聚合云端数据中心的分布式机器学习可以有成百上千的节点,对比横向联邦学习有一定的借鉴意义,都存在着节点更新的同步与异步的问题,节点梯度更新之后的问题、节点掉线的问题、数据的NonIID问题,但是横向联邦学习的场景更加复杂
- 我的隐私计算学习——联邦学习(5)
Atara8088
学习人工智能密码学安全
笔记内容来自多本书籍、学术资料、白皮书及ChatGPT等工具,经由自己阅读后整理而成。(七)联邦迁移学习相关研究表明,联邦迁移学习不需要主服务器作为各参与方间的协调者,旨在让模型具备举一反三能力,在各参与方样本空间以及特征空间均存在较少交叉信息的情况下,使用迁移学习算法互助地构建模型,可解决标签样本少和数据集不足的问题,例如,某国电商平台与其他国家银行间的数据迁移场景,联邦迁移学习可以很好地解决数
- 全同态加密的硬件加速:让机器学习更懂隐私保护
PrimiHub
同态加密机器学习区块链密码学可信计算技术
PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台,专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。问题:保护敏感数据企业机构间合作处理数据越来越频繁,通常使用云服务为数据共享保驾护航。保护数据隐私至关重要,特别是在处理个人可识别信息(PII)、个人健康信息(PHI)、知识产权和情报洞察等敏感数据时。数据有三种基本状态:静态、传输和使用。通常情况下,敏感数据在存储
- 2024年深圳市工业和信息化局软件产业高质量发展技术创新体系扶持计划产业链关键环节提升项目申请指南
高新技术企业认定条件
项目政策大数据
一、资助的项目类别软件企业围绕大数据、云计算、区块链、信息安全、数字孪生等软件产业重点发展方向,组织实施经济社会效益显著、主要性能指标取得突破的新产品应用推广项目。(一)大数据:重点支持数据采集、数据清洗、数据分析发掘、数据可视化、大数据行业应用、联邦学习、隐私计算等领域。(二)云计算:重点支持平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS)等领域。(三)区块链:重点支持区块链底层平台建设,以及在金
- 联邦学习:密码学 + 机器学习 + 分布式 实现隐私计算,破解医学界数据孤岛的长期难题
Debroon
医学视觉#AI安全#机器学习深度学习
联邦学习:密码学+机器学习+分布式提出背景:数据不出本地,又能合力干大事联邦学习的问题联邦学习架构分布式机器学习:解决大数据量处理的问题横向联邦学习:解决跨多个数据源学习的问题纵向联邦学习:解决数据分散在多个参与者但部分特征重叠的问题联邦+迁移学习:结合联邦学习和迁移学习,不同任务间共享知识,同时保持数据隐私医疗+联邦学习:跨多个医疗机构共享模型学习,同时保护患者隐私大模型+联邦学习提出背景:数据
- 阿里巴巴开源联邦学习框架FederatedScope
魏铁锤爱摸鱼
开源
5月5日,阿里巴巴达摩院发布新型联邦学习框架FederatedScope,声称可以在不共享训练数据的情况下开发机器学习算法,从而保护隐私。,其源代码现已在Apache2.0许可下发布在GitHub上。介绍该平台被描述为一个全面的联邦学习框架,为学术界和工业界的各种机器学习任务提供灵活的定制。它还被声称易于掌握,允许用户集成自己的组件,包括特定应用程序的数据集和模型。联邦学习,顾名思义,是一种跨多个
- 联邦学习框架:FedAdapt: Adaptive Offloading for IoT Devices in Federated Learning 框架的部署实现
我要 成果
边缘计算边缘智能框架联邦学习centos通信协同推理
目录虚拟机的安装简化版(三台)环境配置安装Anaconda创建环境安装pytorch关闭防火墙代码代码下载数据集下载代码修改上传到虚拟机虚拟机测试修改虚拟机的主机名运行FedAdapt是一个全面的物联网边缘环境的框架,克服了加速联合学习资源有限的设备上的挑战,减少散兵游勇所产生的物联网设备的计算异质性和适应不同的设备和边缘服务器之间的网络带宽的影响。虚拟机的安装简化版(三台)三台centos7虚拟
- 联邦学习论文阅读:Federated collaborative filtering
thormas1996
联邦学习联邦学习论文阅读
今年一月刚挂上arXiv的一篇联邦推荐文章Federatedcollaborativefilteringforprivacy-preservingpersonalizedrecommendationsystem。摘要作者将一个隐形反馈的CF模型修改成了联邦学习的框架,隐私性用Fed-Avg算法保证。总的来说,没什么创新。问题在保护用户隐私的情况下利用隐性反馈进行推荐框架一个横向联邦的框架,和goo
- 边缘计算和联邦学习的联系
slomay
边缘计算经验分享
1.什么是边缘计算?边缘计算(EdgeComputing)是一种计算模型,其主要思想是将计算、存储和数据处理能力推送到离数据源近的边缘设备,而不是依赖于远程的云服务器。这样做的目的是减少数据传输延迟、提高响应速度,同时降低对云计算中心的依赖性。边缘计算通常在物理临近设备的位置进行数据处理,以满足实时性、安全性和隐私性的要求。例如:考虑一个城市的智能监控摄像头系统,用于监测交通、公共场所和安全状况。
- 高级分布式系统-第15讲 分布式机器学习--联邦学习
十有久诚
分布式机器学习人工智能高级分布式系统神经网络
联邦学习两种常见的架构:客户-服务器架构和对等网络架构联邦学习在传统的分布式机器学习基础上的变化。传统的分布式机器学习:在数据中心或计算集群中使用并行训练,因为有高速通信连接,所以通信开销相对很小,计算开销将会占主导地位。联邦学习:通信需要依靠互联网,甚至是无线网络,所以通信代价是占主导地位的。减少通信轮次的方法增加并行度:加入更多的参与方,让它们在通信轮次间各自独立地进行模型训练。增加每一个
- 【论文阅读】异构联邦学习综述:最新进展与研究挑战
鸿鹄一夏
论文笔记机器学习人工智能
目录前言Background什么是联邦学习什么是异构联邦学习AbstractIntroductionSurveyResearchChallenges(研究挑战)StatisticalHeterogeneity(数据异质性)ModelHeterogeneity(模型异质性)ComuunicationHeterogeneity(通信异质性)DeviceHeterogeneity(设备异质性)State
- 分裂联邦学习论文-混合联邦分裂学习GAN驱动的预测性多目标优化
梦灯
人工智能论文EdgeAI生成对抗网络人工智能机器学习
论文标题:《PredictiveGAN-PoweredMulti-ObjectiveOptimizationforHybridFederatedSplitLearning》期刊:IEEETransactionsonCommunications,2023一、论文介绍背景:联邦学习作为一种多设备协同训练的边缘智能算法,可以保护数据隐私,但增加了无线设备的计算负担。模型:为了解决上述问题,我们提出了一种
- 使用MistNet在COCO128数据集上协作训练Yolo-v5
星星失眠️
联邦学习YOLOpython人工智能
本案例介绍如何在MNIST手写数字分类场景中,使用名为MistNet的聚合算法训练联邦学习作业。数据分散在不同的地方(如边缘节点、摄像头等),由于数据隐私和带宽的原因,无法在服务器上聚合。因此,我们不能将所有数据都用于训练。在某些情况下,边缘节点的计算资源有限,甚至没有训练能力。边缘无法从训练过程中获取更新的权重。因此,传统算法(例如,联合平均算法)通常聚合由不同边缘客户端训练的更新权重,在这种情
- 迈向可持续人工智能:通过拍卖实现云边缘系统中的联邦学习需求响应
zhy2267291213
人工智能
(原文:TowardSustainableAI:FederatedLearningDemandResponseinCloud-EdgeSystemsviaAuctions)摘要:云边缘系统时紧急需求响应EDR的重要参与者,有助于维持电网稳定和供需平衡。然而,UI这用户越来越多的在云边缘系统中执行人工智能工作负载,现有的ERD管理并不是针对al工作负载而设计的,因此面临着能源消耗和al模型准确性之间
- 联邦学习的联合参与激励和网络定价设计
zhy2267291213
网络机器学习人工智能
(原文:JointParticipationIncentiveandNetworkPricingDesignforFederatedLearning)摘要:由于当大量用户通过联邦学习训练大型机器学习模型时,动态变化且通常繁重的通信开销会给网络运营商带来巨大压力。运营商可能会选择动态改变网络价格作为响应,这最终将影响服务器和用户的收益。本文考虑了参与激励(用于鼓励用户对联邦学习的贡献)和网络定价(用
- 零知识证明的最新发展和应用
PrimiHub
零知识证明区块链密码学可信计算技术同态加密github
PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台,专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。当企业收集大量客户数据去审查、改进产品和服务以及将数据资产货币化时,他们容易受到网络攻击威胁,造成数据泄露。数据泄露的损失每年都在上升,每次泄露平均造成损失420万美元,如下图所示,它们严重损害了企业的声誉和可信度。数据泄露的成本零知识证明(ZKPs)等隐私增强技术
- 2024年1月10日最热AI论文Top5:DebugBench、AI智能体对齐、开放域问答系统、谈判游戏、联邦学习
夕小瑶
人工智能计算机视觉自然语言处理大模型chatgpt
本文整理了今日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。论文热度排序、论文标签、中文标题、推荐理由和论文摘要均由赛博马良平台(saibomaliang.com)上的智能体「AI论文解读达人」提供。如需查看其他热门论文,欢迎移步saibomaliang.com^_^TOP1DebugBench:EvaluatingDebuggingCapabilityofLargeLanguageModels
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri