saml-based based saml flow
API 上传图片 上传文件（Base64）
/// <summary> /// 上传图片 /// </summary> /// <returns></returns> [Route("UploadImg")] [HttpPost] public IActionResult UploadImg(List<IFormFile> files) { ......
Power App触发Flow修改表内容之后App中不能拿到最新更新的值
Power App触发Flow修改表内容之后App中不能拿到最新更新的值 今天在做power platform项目时遇到一个问题，因为在这问题上花费了点时间，所以打算记录下来，我做了一个简单的Demo来复现，如下： 问题描述： 在flow中修改某表的一行数据，flow的触发方式是通过App中的but ......
BASE62代码实现java现在
https://blog.51cto.com/u_16175478/6904551 BASE62编码的实现及Java示例什么是BASE62编码？BASE62编码是一种将任意二进制数据编码为只包含大小写字母和数字的字符串的方法。它使用了62个字符，分别是A-Z、a-z和0-9，因此被称为BASE62编 ......
base64转file上传
const base64ToBlob = (base64Data: string, contentType: string) => { const byteCharacters = atob(base64Data) const byteArrays = [] for (let offset = 0; ......
[论文阅读] PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization
PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization abstract 领域泛化是指从不同源领域的集合中训练模型，该模型可以直接泛化到未见过的目标领域的问题。一种有前途的解决方案是对比学习，它试图通过利用不同领域之间的样本对之 ......
ST-SSL: 用于交通流量预测的时空自监督学习《Spatio-Temporal Self-Supervised Learning for Traffic Flow Prediction》(交通流量预测、自监督)
2023年10月23日，继续论文，好困，想发疯。 论文：Spatio-Temporal Self-Supervised Learning for Traffic Flow Prediction Github：https://github.com/Echo-Ji/ST-SSL AAAI 2023的论文 ......
Base64 编解码
0.Base64的由来 目前Base64已经成为网络上常见的传输8Bit字节代码的编码方式之一。在做支付系统时，系统之间的报文交互都需要使用Base64对明文进行转码，然后再进行签名或加密，之后再进行（或再次Base64）传输。那么，Base64到底起到什么作用呢？在参数传输的过程中经常遇到的一种情 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: POLYCRUISE: A Cross-Language Dynamic Information Flow Analysis
Abstract 本文： PolyCruise Method: 跨编程语言的holistic dynamic information flow analysis(DIFA) use a light language-specific analysis和language-agnostic online ......
图片与Base64互转
/// <summary> /// Base64转图片 /// </summary> /// <param name="data"></param> public Image Base64ToImage(string data) { data = data.Replace("data:image/p ......
Open Domain Question Answering Using Early Fusion of Knowledge Bases and Text
目录概主要内容代码 Sun H., Dhingra B., Zaheer M., Mazaitis K., Salakhutdinov R. and Cohen W. W. Open domain question answering using early fusion of knowledge ......
Transformer-based Encoder-Decoder Models
整理原链接内容方便阅读 https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/Encoder_Decoder_Model.ipynb title: "Transformer-based Enco ......
Codeforces Round 902 (Div. 2, based on COMPFEST 15 - Final Round)
\(D. Effects of Anti Pimples\) 对每个数字能到达的所有位置先预处理最大值，那么就代表选择这个数字之后真实的贡献，那么对这样的预处理值，最小值显然只有一种做法，为 \(2^0\) ，第二小的值应该可以与最小值一起选择，所以答案为 \(2^1\) ，以此类推之后，每个值乘上 ......
Paper Reading: Sample and feature selecting based ensemble learning for imbalanced problems
为了克服现有集成方法的缺点，本文提出一种新的混合集成策略——样本和特征选择混合集成学习 SFSHEL。SFSHEL 考虑基于聚类的分层对大多数样本进行欠采样，并采用滑动窗口机制同时生成多样性的特征子集。然后将经过验证训练的权重分配给不同的基学习器，最后 SFSHEL 通过加权投票进行预测。SFSHE... ......
Android 一例Base64错误问题
在Android 11下正常，8.1下不正常 修改import import org.apache.commons.codec.binary.Base64; 为 import android.util.Base64; public static String encrypt(String data) ......
GRLSTM：基于图的残差LSTM轨迹相似性计算《GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM》(知识图谱嵌入、图神经网络、残差网络、点融合图、多头图注意力网络GAT、残差LSTM、点感知损失函数(图的点损失函数、轨迹的点损失函数))
2023年10月18日，14:14。 来不及了，这一篇还是看的翻译。 论文：GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM(需要工具才能访问) Github： AAAI 2023的论文。 摘要 轨迹相似 ......
Base虚拟机克隆集群节点,并固定IP与免密互通
克隆Base虚拟机 先把Base关机,然后右键 - 管理 - 克隆 选择完整克隆 克隆名字这里叫node1 重复步骤,克隆node2/node3 为了分类,创建了一个大数据集群文件夹 以下命令全是root权限执行 配置固定IP # 修改主机名 hostnamectl set-hostname nod ......
java图片转base64(不换行)
public static String ImageToBase64(String imgPath) { InputStream in = null; byte[] data = null; // 读取图片字节数组 try { in = new FileInputStream(imgPath); d ......
VM准备与安装Linux虚拟机(Base)
用的 VM 17 版本: 该版本解决了老版本的一些蓝屏问题和兼容性问题 https://download3.vmware.com/software/WKST-1700-WIN/VMware-workstation-full-17.0.0-20800274.exe 密钥 JU090-6039P-084 ......
[909] Remove duplicated rows based on multiple columns in Pandas
In a Pandas DataFrame, you can remove duplicated rows based on multiple columns using the drop_duplicates() method. Here's how you can do it: import p ......
Paper Reading: Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold
为了实现基于 GAN 的交互式的基于点的操作，本文提出了 DragGAN，它解决了监督手柄点向目标移动和跟踪手柄点两个子问题，以便在每个编辑步骤中知道它们的位置。本文模型是建立在 GAN 的特征空间具有足够的区分力以实现运动监督和精确点跟踪的特性之上的，运动监督通过优化潜在代码的移位特征损失来实现的... ......
论文阅读（四）—— Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
 ，因此可以有效地表示二进制数据。 Base64编码表由64个字符组成，包括大写字母（A-Z）、小写字母（ ......
BASE64编码
作业内容 什么是BASE64编码，解决什么问题？ 使用资源中提供的工具对自己的学号和姓名进行BASE64编码和解码 什么是BASE64编码 Base64，就是包括小写字母a-z、大写字母A-Z、数字0-9、符号"+"、"/"等一共64个字符的字符集。任何符号都可以转换成这个字符集中的字符，这个转换过 ......
BASE64编码
1.什么是BASE64编码，解决什么问题？ 由百度百科资料，Base64，就是包括小写字母a-z、大写字母A-Z、数字0-9、符号"+"、"/"一共64个字符的字符集，任何符号都可以转换成这个字符集中的字符，这个转换过程就叫做base64编码。 Base64编码可用于在HTTP环境下传递较长的标识信 ......
学习BASE64编码
什么是BASE64编码 Base64 是一种基于 64 个可打印字符来表示二进制数据的表示方法。 BASE64解决什么问题 Base64 常用于在处理文本数据的场合，表示、传输、存储一些二进制数据，包括 MIME 的电子邮件及 XML 的一些复杂数据。 原因：一个字节可表示的范围是 0 ～ 255， ......