GT

授权认证(IdentityServer4)

假装没事ソ 提交于 2020-11-09 19:02:14
https://www.cnblogs.com/WQLBlog/archive/2020/02/24/12356853.html 区别 OpenId: Authentication :认证 Oauth: Aurhorize :授权 输入账号密码,QQ确认输入了正确的账号密码可以登录 --->认证 下面需要勾选的复选框(获取昵称、头像、性别)----->授权   OpenID 当你需要访问A网站的时候,A网站要求你输入你的OpenId,即可跳转到你的OpenId服务网站,输入用户名和密码之后,再调回A网站,则认证成功。 OAuth2.0   OAuth是一个关于授权的开放网络协议,允许用户让第三方应用访问该用户在在某一网站上的资源,而无需提供用户名和密码给第三方。 用户打开客户端以后,客户端要求用户给予授权。 用户同意给予客户端授权。 客户端使用上一步获得的授权,向认证服务器申请令牌。 认证服务器对客户端进行认证以后,确认无误,同意发放令牌。 客户端使用令牌,向资源服务器申请获取资源。 资源服务器确认令牌无误,同意向客户端开放资源。 客户端必须得到用户的授权,才能获取令牌。OAuth2.0定义了四种授权方式: 授权码模式(authorization code) 简化模式(implicit) 密码模式(resource owner password credentials) 客户端模式

超全的疫情大屏展示

拜拜、爱过 提交于 2020-10-29 05:27:42
https://zhuanlan.zhihu.com/p/106724590 2020 的开头实在是太烂了,新冠肺炎肆虐神州大地,这场突如其来的灾难影响实在是太大了,全国人民在齐心协力共度难关的同时,也无时无刻不在期盼疫情快点过去。当然我们在隔离办公的同时,每天也都关注着疫情的发展,盼望着“拐点”快点来临,毕竟大家都盼望着外面的新鲜空气呢! 这里我制作了一个疫情展示的页面,也为这次疫情贡献一份力量。 数据获取 我这里使用的数据是天行数据提供的免费接口以及网易的实时数据接口 天行数据的两个接口 > HTTP请求GET/POST接口测试工具 - 天行数据TianAPI 和 > HTTP请求GET/POST接口测试工具 - 天行数据TianAPI 以及网易提供的实时数据接口 > https:// c.m.163.com/ug/api/wuha n/app/index/feiyan-data-list 为了不多次的访问网络接口,我从这三个接口中获取到数据后,都保存到了本地的 redis 中,这样只需要每隔一段时间访问上面的三个接口即可,其余 web 页面的请求都从 redis 中获取。 以网易接口为例 def get_trend_data (): headers = { 'user-agent' : '' , 'accept' : '' } url = 'https://c.m.163

和为S的两个数字

我们两清 提交于 2020-10-28 20:42:25
https://www.cnblogs.com/ustca/p/12366938.html 题目描述 输入一个递增排序的数组和一个数字S,在数组中查找两个数,使得他们的和正好是S,如果有多对数字的和等于S,输出两个数的乘积最小的。 输出描述: 对应每个测试案例,输出两个数,小的先输出。 思路 符合条件的答案中,距离最远的一对数字的乘积最小(周长固定的矩形中正方形面积最大),设置左右指针往中间逼近。 时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)。 代码 import java.util.ArrayList; public class Solution { public ArrayList<Integer> FindNumbersWithSum(int [] array,int sum) { ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); if(array == null || array.length == 0) return list; int left = 0, right = array.length - 1; int curr = 0; while(left < right) { curr = array[left] + array[right]; if(curr == sum) { list.add(array[left])

电脑蓝屏代码

若如初见. 提交于 2020-10-28 15:23:54
0x00000001 蓝屏意味着APC状态指数存在不匹配。蓝屏错误代码0x00000001也可能在同一蓝色屏幕上显示“APC_INDEX_MISMATCH”。 0x00000002 这种蓝屏并不常见。蓝屏错误代码0x00000002也可能在同一蓝色屏幕上显示“DEVICE_QUEUE_NOT_BUSY”。 0x00000003 这种蓝屏并不常见。蓝屏错误代码0x00000003也可能在同一蓝屏上显示“INVALID_AFFINITY_SET”。 0x00000004 这种蓝屏并不常见。蓝屏错误代码0x00000004也可能在同一蓝色屏幕上显示“INVALID_DATA_ACCESS_TRAP”。 0x00000005 这种蓝屏并不常见。蓝屏错误代码0x00000005也可能在同一蓝屏上显示“INVALID_PROCESS_ATTACH_ATTEMPT”。 0x00000006 这种蓝屏并不常见。蓝屏错误代码0x00000006也可能在同一蓝屏上显示“INVALID_PROCESS_DETACH_ATTEMPT”。 0x00000007 这种蓝屏并不常见。蓝屏错误代码0x00000007也可能在同一蓝屏上显示“INVALID_SOFTWARE_INTERRUPT”。 0x00000008 这种蓝屏并不常见。蓝屏错误代码0x00000008也可能在同一蓝屏上显示“IRQL_NOT

Conditional formatting of multiple columns in gt table

懵懂的女人 提交于 2020-06-16 16:49:59
问题 This is my first post, so apologies if I messed something up. I am trying to apply conditional formatting to multiple columns (comparing results for samples SampA, SampB and SampB to Limit) of a gt table. Following the lead of one of the gt examples and a different stack overflow Q, I have managed to apply it to a single column (variable) using this code: ## Conditional Formatting of single column in gt table samples = as_tibble(cbind("Chem"=c("Cd","Pb","Zn"), "Limit"=c("0.005","0.05","0.007"

Conditional formatting of multiple columns in gt table

一个人想着一个人 提交于 2020-06-16 16:39:46
问题 This is my first post, so apologies if I messed something up. I am trying to apply conditional formatting to multiple columns (comparing results for samples SampA, SampB and SampB to Limit) of a gt table. Following the lead of one of the gt examples and a different stack overflow Q, I have managed to apply it to a single column (variable) using this code: ## Conditional Formatting of single column in gt table samples = as_tibble(cbind("Chem"=c("Cd","Pb","Zn"), "Limit"=c("0.005","0.05","0.007"

应用AI芯片加速 Hadoop 3.0 纠删码的计算性能

痴心易碎 提交于 2020-05-06 01:49:09
本文由云+社区发表 做为大数据生态系统中最重要的底层存储文件系统HDFS,为了保证系统的可靠性,HDFS通过多副本的冗余来防止数据的丢失。通常,HDFS中每一份数据都设置两个副本,这也使得存储利用率仅为1/3,每TB数据都需要占用3TB的存储空间。随着数据量的增长,复制的代价也变得越来越明显:传统的3份复制相当于增加了200%的存储开销,给存储空间和网络带宽带来了很大的压力。因此,在保证可靠性的前提下如何提高存储利用率已成为当前HDFS应用的主要问题之一。 针对这些问题,英特尔、Cloudera、华为以及其他的Apache Hadoop communit共同参与开始引入纠删码(Erasure Coding,EC)技术,在保证数据可靠性的同时大幅降低存储开销, 节省2倍的存储空间 。该feature计划在Hadoop3.0版本发布。 什么是纠删码 EC Erasure coding纠删码技术简称EC,是一种数据保护技术。最早用于通信行业中数据传输中的数据恢复,是一种编码容错技术。他通过在原始数据中加入新的校验数据,使得各个部分的数据产生关联性。在一定范围的数据出错情况下,通过纠删码技术都可以进行恢复。 在存储系统中,纠删码技术主要是通过利用纠删码算法将原始的数据进行编码得到校验,并将数据和校验一并存储起来,以达到容错的目的。其基本思想是将k块原始的数据元素通过一定的编码计算

【百度飞浆AI Studio】2、感性快速体验深度学习的线性归回预测房价

旧街凉风 提交于 2020-04-15 16:15:39
【推荐阅读】微服务还能火多久?>>> 百度学习原文地址: https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/1.5/beginners_guide/basics/fit_a_line/README.cn.html import paddle import paddle.fluid as fluid import numpy import math import sys from __future__ import print_function BATCH_SIZE = 20 train_reader = paddle.batch( paddle.reader.shuffle( paddle.dataset.uci_housing.train(), buf_size=500), batch_size=BATCH_SIZE) test_reader = paddle.batch( paddle.reader.shuffle( paddle.dataset.uci_housing.test(), buf_size=500), batch_size=BATCH_SIZE) x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32') # 定义输入的形状和数据类型 y =

常见的Web攻击手段——XSS攻击

寵の児 提交于 2020-04-10 11:46:07
一、什么是XSS? 跨站脚本攻击 (Cross Site Scripting),为了不和层叠样式表(Cascading Style Sheets, CSS)的缩写混淆,故将跨站脚本攻击缩写为XSS。恶意攻击者往Web页面里插入恶意的Script代码,当用户浏览该页之时,嵌入其中Web里面的Script代码会被执行,从而达到恶意攻击用户的目的。 二、XSS种类 XSS攻击的分类主要有“反射型”与“存储型”两种。 “反射型”攻击者通过包装改造URL参数,然后利用前端代码的缺陷或漏洞来攻击,它更偏向于前端层面,并且在实际攻击中攻击者会根据 HTML实体编码、URL编码、uniocde编码等进行编码然后欺骗用户点击访问。 而“存储型”攻击者则会通过抓包工具或者是直接调用接口的方式想尽一切办法来向后端数据库注入数据。常见的地方就是留言评论或者是含有表单提交的地方。 XSS攻击有两个要点,一个是“输入点”,针对输入点我们可以对关键的特殊的字符进行编码,而在“输出点”我们要对自己采用的输出方式以及方法要有一定的安全风险认知。 三、XSS危害 钓鱼欺骗:最典型的就是利用目标网站的反射型跨站脚本漏洞将目标网站重定向到钓鱼网站,或者注入钓鱼 JavaScript 以监控目标网站的表单输入。 网站挂马:跨站时利用 IFrame 嵌入隐藏的恶意网站或者将被攻击者定向到恶意网站上