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单点登录方案［学习］
用户关闭浏览器后，再次打开，不能继续访问其他业务系统 实现方案 根据上述需求，我们可以考虑出很多套实现方案，这些方案各有优缺点，根据各个方案的比较，选出实现最简单、功能最完善、性能最优化的方案，作为最终的实现方案 方案一 方案描述 1. 用户访问业务系统时，业务系统可以根据HTTP请求的源IP，去单点登录系统中查询 1). 方案描述 1. 上述方案，都需要对于现有系统进行一些修改，但方案二的安全性相对较高 方案二中提到的安全性问题，可以通过定期更新ticket值，或每次访问都生成不同的ticket值来进行规避。 上述方案，因为涉及对于单点登录系统的大量访问，所以会使得单点登录系统成为瓶颈，可以采用如下方案在安全性不降低很多的情况下规避性能问题： 方案一：业务系统记录上次与单点登录系统联动，获取用户状态的时间，并且
2.1K151发布于 2018-03-07 - 来自专栏GIS与遥感开发平台
学习SCI论文配色方案
学习SCI论文配色方案 之前小编在写论文作图的时候，扒了许多与配色有关的网站、小程序等，今天总结起来与大家分享 一些实用网站 1. /www.sci666.com.cn/60850.html ggsci是R语言中的包，里面的一些配色方案结合了不同期刊对于图片配色的喜好和标准，咱们如果对R用起来不熟悉的可以直接用它的配色方案，小编亲测用起来不错 ColorSpace https://mycolor.space/ 该网站的使用非常的简单 如下图，随机选择一个色号 回车便可得到适合与该色号搭配的颜色，有许多方案可供选择 4. 大作 https://www.bigbigwork.com/ 大作是一个比较全面的网站 有一些设计师提供的图片和配色方案 但是该网站需要注册一下，不过很简单啦，注册完成后你就可以看到好看的配色方案 阿昆的科研日常 博主简介是一名海洋测绘的博士，里面有很多配色方案和效果，很多好看的颜色 同样的，他还有对应的公众号，会教大家如何用漂亮的图展示自己的研究结果 2.
3.6K20编辑于 2022-12-03 - 来自专栏写代码的海盗
Docker学习总结之跨主机进行link 方案一： 方案二：
Docker学习总结之跨主机进行link Docker的功能非常强大，但要想驾驭好Docker却不是一件很容易的事情。下面就介绍一种日常工作中会遇到的一个user case。 为了解决这个问题，有两个解决方案： 方案一： 将hostA中的oracle container对外expose 1521(我们假定此处对外expose 1521)，然后在hostB中的app container 这种方案的优点就是可以根据实际情况自由配置,"自己的app掌控在自己手中"。 所以此方案也仅仅用作开发测试使用，不推荐正式采用。 方案二： Docker官方提供了一种ambassador的agent方案。 但这个方案也是有一些瑕疵的，就是如果新增container之后，需要重启或者新增ambassador，所以如果一个ambassador同时对应多个container，那么在维护上面就会稍许麻烦些，但维护成本比方案一低了很多
88660发布于 2018-04-16 - 来自专栏绿盟科技研究通讯
部署机器学习方案之困（下）
一、概述 近年来，机器学习无论是作为学术研究领域还是实际商业问题的解决方案，都受到了越来越多的关注。 本文介绍一篇剑桥大学2020年发表的研究综述【1】，其调研了在各种用例、行业和应用中部署机器学习解决方案的公开报告，提取了与机器学习部署工作流阶段对应的实际考虑因素。 二、机器学习方案部署的常见问题和挑战 在工业环境中开发基于机器学习的解决方案包括四个阶段：数据管理、模型学习、模型验证和模型部署，而这些阶段没有严格的时间轴，在一定程度上存在并行和反馈循环。 与常规软件产品只是代码的变更不同，机器学习解决方案通常在代码、模型和数据三个维度发生变化，因此其持续交付更为复杂。 四、小结 出于在生产中部署机器学习方案的实际考虑，本文讨论了从业者在机器学习方案部署过程中的最后一个模型部署阶段需要应对的挑战，以及涉及的伦理、用户信任和安全问题，最后也讨论了两种可能的解决方案。
55320编辑于 2023-02-22 - 来自专栏罗西的思考
ClickHouse业界解决方案学习笔记
[业界方案] ClickHouse业界解决方案学习笔记 0x00 摘要 本文通过分析总结几篇文章来看目前工业界可能偏好的解决方案。 学习目的是：大致知道其应用领域，技术特点和未来方向，看看目前工作中是否可以用到，或者当以后选型时候能够做到心里有数。 功能多 - 支持类SQL查询，比ES的DSL更加简单，学习成本更低。
2K10发布于 2020-09-07 - 来自专栏绿盟科技研究通讯
部署机器学习方案之困（上）
一、 概述 近年来，机器学习无论是作为学术研究领域还是实际商业问题的解决方案，都受到了越来越多的关注。 二、机器学习方案部署的常见问题和挑战 早在十年前机器学习还只是一门研究学科的时候，除了信息技术行业的大型科技公司之外，很少看到机器学习解决方案在实际业务上的部署，所以人们更关注机器学习可以解决什么问题。 在工业环境中开发基于机器学习的解决方案包括四个阶段：数据管理、模型学习、模型验证和模型部署，而这些阶段没有严格的时间轴，在一定程度上存在并行和反馈循环。 2.1 数据管理 数据是任何机器学习解决方案中不可或缺的一部分。解决方案的整体有效性不仅取决于算法，还取决于训练和测试数据，创建高质量数据集的过程通常是任何生产机器学习流水线的第一个阶段。 三、小结 出于在生产中部署机器学习方案的实际考虑，本文讨论了从业者在机器学习方案部署过程中的各个阶段需要应对的挑战，包括数据管理、模型学习和模型验证阶段，可以看到从业者在机器学习部署工作流的各个阶段充满了挑战
60711编辑于 2023-02-22 - 来自专栏cwl_Java
快速学习-图片存储解决方案
1、图片存储解决方案 在新增房源中，需要上传图片，其实，不只是新增房源，在整个项目中上传图片的需求有很多的，所以，我们需要 开发一个上传图片的服务，来提供服务。 开发一个图片上传服务，需要有存储的支持，那么我们的解决方案将以下几种： 直接将图片保存到服务的硬盘 1.优点：开发便捷，成本低 2.缺点：扩容困难 使用分布式文件系统进行存储 1.优点：容易实现扩容
1.3K20发布于 2020-02-14 - 来自专栏ATYUN订阅号
使用Keras的Python深度学习模型的学习率方案
在这篇文章中，你将了解如何使用Keras深度学习库在Python中使用不同的学习率方案。 你会知道： 如何配置和评估time-based学习率方案。 如何配置和评估drop-based学习率方案。 两个流行和易于使用的学习率方案如下： 根据周期逐步降低学习率。 在特定周期，标记骤降学习率。 接下来，我们将介绍如何根据Keras使用这些学习率方案。 Time-Based学习率方案 Keras有内置的基于时间的学习率方案。随机梯度下降优化算法通过SGD类的一个称为衰变的参数实现。 中使用基于时间的学习率适应方案。 使用深入学习模式的另一个流行的学习率方案是在训练周期特定次数下有计划的降低学习率。
3K50发布于 2018-03-02 - 来自专栏cwl_Java
快速学习-断点续传解决方案
6.3上传文件 6.3.1 断点续传解决方案 通常视频文件都比较大，所以对于媒资系统上传文件的需求要满足大文件的上传要求。 常见的方案有： 1、通过Flash上传，比如SWFupload、Uploadify。 2、安装浏览器插件，变相的pc客户端，用的比较少。
1.5K20发布于 2020-01-14 机器学习解决方案助力企业创新
某中心机器学习解决方案实验室负责人Michelle K. Lee分享了她的见解。她曾担任美国专利商标局局长，领导过这个拥有200年历史的政府机构的数字化转型。 具体案例包括：与美国宇航局合作利用机器学习预测超级风暴与制药公司合作通过计算机视觉模型加速组织样本分类，使分类时间减少50%为医疗IT公司构建解决方案，能够提前15个月预测充血性心力衰竭当前面临的挑战机器学习仍处于早期发展阶段 解决方案实验室的作用机器学习解决方案实验室通过以下方式帮助企业：将客户团队与数据科学家配对帮助识别和构建机器学习解决方案提供专业技术培训课程为业务领导者提供AI思维培训疫情带来的变化疫情期间，机器学习和人工智能在以下领域得到更广泛应用 在机器学习领域，跨学科方法尤为重要。作为领导者，应该欢迎不同意见，因为人工智能和机器学习面临的问题需要多角度的解决方案。给女性的建议鼓励女性积极追求机器学习领域的职业发展。 通过专业团队的支持和合适的技术方案，各行业组织都能挖掘机器学习的巨大潜力，推动业务创新和发展。
25010编辑于 2025-08-25- 来自专栏JetpropelledSnake
Linux学习笔记之Xshell配色方案定制
这里其实就是复制一份 ANSI Colors on Black 的颜色方案，或者我们也可以 New 一个方案。 ANSI 颜色已经很好看，这里我们是沿用 ANSI 颜色，并加以修改，以得到自己想要的颜色方案。 ? 然后，点击右侧的 edit 按钮，编辑前景色和背景色。 0x6 导出颜色方案 xshell 非常强大，各种功能。我们设置的颜色方案也可以导出保存，当我们在其他机器上使用时，可以导入颜色方案。 下面界面中的 import 和 export 即可完成导入和导出颜色方案，下面这个文件是上述配置对应的颜色方案文件 ? 0x8 配置好的配色方案 （直接拷贝到新的xcs格式文件中，导入到Xshell即可） 1. Solarized Dark暗色版 ?
6.8K10发布于 2018-08-01 - 来自专栏全栈程序员必看
MATLAB调用Origin绘图官方案例学习
MATLAB调用Origin origin官方案例 1. 软件版本：MatlabR2019b，Origin2017（最近2020都出来了，origin还是新版好用） origin官方案例 首先找到origin的自带案例文件，位于安装目录\Samples\COM 再运行此函数 x = [0.1:0.1:3; 10 * sin(0.1:0.1:3); 20 * cos(0.1:0.1:3)]'; MATLABCallOrigin(x); 运行结果如图 以上是官方案例的学习 附上个人风格调整图，喜欢用Arial字体，颜色中掺点白色 另外附上可以参考学习的博客链接，包括如何导出图片等等 https://gaomf.cn/2016/01/28/Matlab调用Origin
3.8K10编辑于 2022-08-23 - 来自专栏活动
隐私保护方案：DeepSeek 联邦学习落地细节
为了在保护用户隐私的前提下充分利用数据价值，联邦学习应运而生。DeepSeek 项目聚焦于联邦学习技术的研发和应用，致力于打造高效、安全、可扩展的联邦学习解决方案，推动隐私保护下的数据共享和协同学习。 ：每日增量更新仅需2台服务器 × 45分钟关键指标提升：新品类识别准确率：68% → 89%历史品类准确率波动：<±2%（一）研究探索阶段DeepSeek 项目初期，团队深入研究联邦学习的理论基础和现有技术方案 三、技术核心（一）联邦学习原理联邦学习是一种分布式机器学习框架，允许多个参与方在不共享原始数据的情况下协同训练模型。根据数据特征和应用场景的不同，联邦学习主要分为水平联邦学习和垂直联邦学习。 联邦学习类型数据特点应用场景示例水平联邦学习不同参与方数据具有相同特征，但样本不同多家医院的患者病历数据垂直联邦学习不同参与方数据具有相同样本，但特征不同银行与电商平台的用户数据（二）隐私保护机制DeepSeek 参与方数据特点联邦学习应用过程银行掌握客户交易记录、信用评分等数据数据加密处理，确保数据在传输和使用中的安全性2. 参与联邦学习训练，更新本地模型参数3.
96410编辑于 2025-03-25 - 来自专栏cwl_Java
快速学习-视频点播解决方案
1 在线学习需求分析 1.1 需求描述 学成在线作为在线教育网站，提供多种学习形式，包括：录播、直播、图文、社群等，学生登录进入学习中心即可 在线学习，本章节将开发录播课程的在线学习功能，需求如下： 3、学生可以方便切换章节进行学习。 ? 什么是录播课程？ 录播课程就是提供录制好课程视频，供用户在线点播，反复学习。 课程视频如何管理？ 1.2.2 点播方案 本项目包括点播和直播两种方式，我们先调研点播的方案，如下： 1、 播放器通过 http协议从http服务器上下载视频文件进行播放 问题：必须等到视频下载完才可以播放，不支持快进到某个时间点进行播放 2、 播放器通过rtmp协议连接媒体服务器以实时流方式播放视频 使用rtmp协议需要架设媒体服务器，造价高，对于直播多采用此方案。 fr=aladdin 采用HLS方案即可实现边下载边播放，并可不用使用rtmp等流媒体协议，不用构建专用的媒体服务器，节省成本。 本项目点播方案确定为方案3。
6.4K40发布于 2020-01-14 - 来自专栏高速公路那点事儿
解决方案 | 智慧公路解决方案学习，图做的不错，可收藏
点击上方“高速公路那点事儿”，再点击右上角的“···”，选择设为星标，文章自动推送
15210编辑于 2025-10-10 - 来自专栏cwl_Java
快速学习-视频播放器解决方案
视频编码后要使用播放器对其进行解码、播放视频内容。在web应用中常用的播放器有flash播放器、H5播放器或 浏览器插件播放器，其中以flash和H5播放器最常见。
5.2K10发布于 2020-01-14 - 来自专栏machine_learning
机器学习模型的特征监控方案设计
由于我们不能忽视预测质量的下降，所以我们需要持续监控已经部署的机器学习模型。当我们在某些领域开展业务时，往往面临的一个挑战是，我们模型的预测结果具有迟滞性。 监控方案的设计 3.1 确保输入特征的分布(总是)与训练时特征的分布相同 这里是通过KS-检验实现。 3.2 数据聚合的窗口大小的设计 ?
2.6K40发布于 2020-09-09 - 来自专栏人工智能头条
Hadoop 2.0 上深度学习的解决方案
在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。 这里，我们探讨一下如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习（一个尖端机器学习框架）。 基础构造 深度学习受到了广泛的关注，不仅仅是因为它可以得出比其他一些学习算法更优异的结果，也因为它可以在分布式设备上运行，允许处理大规模的数据集。 下图描述了在运行深度学习算法时的一个单个数据集时间点（步骤3-5）。我们注意到，这个范式可以被利用来实现一个主机可迭代的机器学习算法。 表1：MNIST性能评估 深入思考 我们成功地部署了一个深度学习系统，我们相信它在解决一些机器学习问题过程中很有用处。 此外，迭代降低抽象可以被利用来分布任何其它合适的机器学习算法，能够利用通用的Hadoop集群将会被证明非常有利于在大数据集上运行大型机器学习算法。
40030发布于 2018-06-05 【架构学习的核心挑战与解决方案】
架构学习的核心挑战与解决方案 碎片化知识难以系统化 当前架构内容分散在博客、书籍和技术大会中，主题跳跃性大，缺乏连贯性。高并发处理与老业务改造等话题独立呈现，难以形成体系化认知。 解决方案是通过结构化课程设计，将核心架构原则与实战案例串联，建立从理论到落地的完整路径。 缺乏关键实现细节 多数架构分享停留在概念层面，如"服务化"仅说明拆分必要性，未涉及具体拆分标准、接口设计或数据一致性方案。 本专栏将结合1号店订单分库等真实案例，展示分库键选择、数据迁移方案及灰度上线细节，确保可操作性。 理论与实践的割裂 企业环境差异导致架构原则落地困难，如中小公司可能无法直接套用大厂方案。 通过业务流程图解与领域建模演示，培养将业务语言转化为技术方案的能力。
14010编辑于 2025-12-18- 来自专栏CSDN技术头条
Hadoop 2.0 上深度学习的解决方案
在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。 这里，我们探讨一下如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习（一个尖端机器学习框架）。 基础构造 深度学习受到了广泛的关注，不仅仅是因为它可以得出比其他一些学习算法更优异的结果，也因为它可以在分布式设备上运行，允许处理大规模的数据集。 下图描述了在运行深度学习算法时的一个单个数据集时间点（步骤3-5）。我们注意到，这个范式可以被利用来实现一个主机可迭代的机器学习算法。 ? 表1：MNIST性能评估 深入思考 我们成功地部署了一个深度学习系统，我们相信它在解决一些机器学习问题过程中很有用处。 此外，迭代降低抽象可以被利用来分布任何其它合适的机器学习算法，能够利用通用的Hadoop集群将会被证明非常有利于在大数据集上运行大型机器学习算法。
1.3K80发布于 2018-02-09
腾讯云开发者
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