jose

视频演示: https://www.bilibili.com/video/BV1BT4y1E7Nh/?p=12 一起来完成以下步骤: 引用之前的工程代码 创建员工信息interface和员工数组array 生成token 校验token是否正确 运行命令: deno run --allow-net --allow-read main.ts import { Context } from "https://deno.land/x/oak/mod.ts" ; import { key } from "../middlewares/key.ts" ; //引入jwt 模块功能 import { makeJwt, setExpiration, Jose, Payload } from "https://deno.land/x/djwt/create.ts" import employees from "../models/employees.ts" ; //获取工程目录方法 const { cwd } = Deno; //jwt头部 const header: Jose = { alg: "HS256" , typ: "JWT" , } /** * 定义Controller */ class Controller { /** * 首页 * @param ctx */ static

作者 | 小枣君 来源 | 鲜枣课堂 2006年8月9日，当时的谷歌首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）上，首次提出了“云计算”（Cloud Computing）的概念。 而就在大会的5个月之前，2006年3月，电商起家的美国亚马逊公司正式推出了自家的弹性计算云（Elastic Compute Cloud，EC2）服务。 这两个标志性事件的发生，正式宣告了云计算时代的到来，也意味着互联网的发展进入了一个新的阶段。 时至今日，十四年过去了，云计算经历了质疑，也经历了狂热，逐渐被人们所接受，进入了稳步发展的阶段。 然而，作为一个高大上的名词，众人皆知的概念，至今为止，我们仍然难以对云计算给出一个准确的、通俗易懂的定义。 专业机构给出的定义，永远让人云里雾里—— 一种计算方式，能够通过Internet技术将可扩展的和弹性的IT能力作为服务交付给外部用户。（Gartner公司） 一种标准化的IT性能（服务，软件或者基础设施），以按使用付费和自助服务方式，通过Internet技术进行交付。（ForresterResearch公司） 云计算是一种模型，可以随时随地，便捷地，按需地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源，资源可以快速供给和释放，使管理的工作量和服务提供者的介入降低至最少。（美国国家标准和技术研究院） 究其原因

参考文档： https://gist.github.com/ssippe/8fc11c4d7e766e66f06db0431dba3f0a https://github.com/dvsekhvalnov/jose-jwt https://mac-blog.org.ua/dotnet-core-firebase-jwt/ 需要引用如下包： jose-jwt (version=2.5.0)、BouncyCastle 版本不限 加密和解密方式为：私钥加密、公钥解密 生成私钥、公钥可以利用openssl工具、也可以通过在线上工具生成 私钥： -----BEGIN PRIVATE KEY----- MIICdgIBADANBgkqhkiG9w0BAQEFAASCAmAwggJcAgEAAoGBAMu4IDG1XU6a7bXo 4V1jSnbKk9Eum2WguAyq +maCRcP9JoHlE/ HmhPOjl91aN5gDHw3pgB7QMMkPkuyY 0aG9UiIo7PbBgjXsNBErprKa8G7GKhDN4B3m8jxEi1NLtCk2H8AEf8H / deGFXCde fjQx0NDEDcTbJ8STfbsqrLhOq2xzAgMBAAECgYEAg1kZMNOd8IOFxqb7P2o4ZbUh b1rciL8CS /

package com.huawei.controller ; import com.huawei.pojo.Teacher ; import com.huawei.service.TeacherService ; import com.huawei.thread.TeacherThreadTask ; import org.springframework.beans.factory.annotation. Autowired ; import org.springframework.web.bind.annotation. RequestBody ; import org.springframework.web.bind.annotation. RequestMapping ; import org.springframework.web.bind.annotation. RestController ; import java.util.concurrent.ExecutorService ; import java.util.concurrent.Executors ; /** * @Author jose * date 2020 */ @RestController @RequestMapping ( "/testController" ) public class

美国时间 6 月 22 日，特朗普宣布暂停 H-1B、H-2B、L 和 J 非移民工作签证的发放，白宫认为此举将为美国带来 50 多万工作岗位。然而，此举引发了包括美国科技界的愤怒和抵制。 机器之心报道，参与：魔王、泽南、小舟。 美国时间周一下午，特朗普政府发布公告，宣布将暂停发放部分种类工作签证，包括适用于技术型人才的 H-1B 签证、适用于跨国公司管理人员和专业人员的 L 签证，以及适用于园艺工人和其他工业领域工作人员的 H-2B 季节性工人签证等。 这项公告将于 6 月 24 日 12:01am 生效，并持续至 2020 年 12 月 31 日。 该公告适用于 公告生效时不在美国境内、无有效非移民签证，以及不具备除签证外准许其赴美和入境的官方旅行证件的外国人 。 美国合法永久居民、美国公民的配偶或子女、为美国食品供应链提供必要服务的外国工作人员，以及被美国国务卿、美国国土安全部长等认定符合美国国家利益的外国人不在此公告范围内。 此外，该公告还续签了 4 月份的绿卡暂停批准行政令，将期限延长至今年年底。 白宫表示，该公告有助于恢复遭受新冠肺炎打击的美国经济，为美国工人开放 52.5 万个工作岗位。但这一举措遭到许多企业的强烈反对。 在该公告涉及的签证中，H-1B 是美国最主要的工作签证类别，它是美国签发给在该国从事专业技术类工作的人士的签证。而白宫暂停 H-1B

学习编程不仅仅是学会各种语言，你还需要学习如何像程序员一样思考。如果你也在学习编程，你可能也尝试了许多课程和资源。但是，学习编程有很多层次，从学习具体的编程语言，到学习如何像程序员一样思考。每个人的学习方式不同导致教学过程变得很复杂。 这里有七种学习编程的方式，视频、文档、听觉、触摸……，你需要找到最适合你的那种。从视频、文档到听觉触觉，如何辨认最适合你的学习方式呢？又如何找到最好的编程学习资源来满足不同学习需求？ 学习方式简单来说，就是你学习新知识的时候所喜欢用的方法，这个方法能让你理解并记住新的内容。学习方式不是固定不变的。也就是说，你可能会有运用好几种主要的学习方式，但这些方式会随着学习内容的改变而有所调整。了解最适合你的主要学习方式有助于帮你选择合适的编程教程，从而获得更好的学习效果。 （图片中文字，从左到右） 第一行：视觉和空间，听觉，口头表达，身体运动，逻辑数学，人际社交，自我内在 第二行：图片、画面、空间理解，声音和音乐，遣词造句、演讲和写作，运用肢体、触觉，逻辑推理系统，与人相处，独处、自学 以下是七种广泛使用的学习方式 视觉/空间 这类学习方式的特征包括使用颜色和图形、图片，以及视觉媒体。视觉学习者喜欢使用文本编辑器，因为大多数编辑器使用特定的颜色来标注代码关键字。你可以尝试通过记录多色笔记来模拟这个过程。尤其是面对新词汇的时候，多色笔记有助于学习记忆

仅从一个人的抖音、快手、腾讯视频的观看记录里，我们能发现什么？近日，腾讯看点研发团队、Google London 和中科大的研究工作首次证实，仅依靠用户视频新闻观看记录，就可以精确地推测出用户的各种个人信息信息，包括但不限于用户年龄段、性别、喜好、人生状况（例如单身/已婚/怀孕等）、职业、学历等信息，甚至是否有心理抑郁暴力倾向。目前，这篇论文已经被信息检索领域顶级国际会议 SIGIR 接受为长文章。 机器之心发布，机器之心编辑部。 推导迁移学习对计算机视觉和 NLP 领域产生了重大影响，但尚未在推荐系统广泛使用。虽然大量的研究根据建模的用户-物品交互序列生成推荐，但很少有研究尝试表征和迁移这些模型从而用于下游任务（数据样本通常非常有限）。 在本文中，研究者深入研究了通过学习单一用户表征各种不同的下游任务，包括跨域推荐和用户画像预测。优化一个大型预训练网络并将其适配到下游任务是解决此类问题的有效方法。但是，微调通常要重新训练整个网络，并优化大量的模型参数，因此从参数量角度微调是非常低效的。为了克服这个问题，研究者开发了一种参数高效的迁移学习架构「PeterRec」。 论文链接： https:// arxiv.org/pdf/2001.0425 3.pdf PeterRec 可以快速动态地配置成各种下游任务。具体来说，PeterRec 通过注入一些小型但是极具表达力的神经网络