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全面解析Spring Security 过滤器链的机制和特性

1. 前言过滤器作为 Spring Security 的重中之重，我们需要了解其中的机制。这样我们才能根据业务需求的变化进行定制。今天来探讨一下 Spring Security 中的过滤器链机制。 2. Spring Security 过滤器链客户端（APP 和后台管理客户端）向应用程序发送请求，然后应用根据请求的 URI 的路径来确定该请求的过滤器链（ Filte...

2020-07-06 浏览(595) 评论(0)

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告别炼丹，Google Brain提出强化学习助力Neural Architecture Search | ICLR2017

论文为Google Brain在16年推出的使用强化学习的Neural Architecture Search方法，该方法能够针对数据集搜索构建特定的网络，但需要800卡训练一个月时间。虽然论文的思路有很多改进的地方，但该论文为AutoML的经典之作，为后面很多的研究提供了思路，属于里程碑式的论文，十分值得认真研读，后面读者会持续更新AutoML的论文，有兴趣的可以持续关注论文:Neural...

2020-03-27 浏览(451) 评论(0)

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Spring Security 实战干货：过滤器链的机制和特性

1. 前言过滤器作为 Spring Security 的重中之重，我们需要了解其中的机制。这样我们才能根据业务需求的变化进行定制。今天来探讨一下 Spring Security 中的过滤器链机制 2. Spring Security 过滤器链客户端（APP 和后台管理客户端）向应用程序发送请求，然后应用根据请求的 URI 的路径来确定该请求的过滤器链（ Filter ）...

2020-03-10 浏览(374) 评论(0)

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Spring Security 实战干货：过滤器链的机制和特性

1. 前言过滤器作为 Spring Security 的重中之重，我们需要了解其中的机制。这样我们才能根据业务需求的变化进行定制。今天来探讨一下 Spring Security 中的过滤器链机制 2. Spring Security 过滤器链客户端（APP 和后台管理客户端）向应用程序发送请求，然后应用根据请求的 URI 的路径来确定该请求的过滤器链（ Filter ）...

2020-03-10 浏览(365) 评论(0)

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算法交易系统架构，此篇足矣！

标星★公众号爱你们 ♥ 作者：Stuart Reid 编译：方的馒头 | 公众号翻译部、海外部近期原创文章： ♥ 5种机器学习算法在预测股价的应用（代码+数据） ♥ Two Sigma用新闻来预测股价走势，带你吊打Kaggle ♥ 2万字干货：利用深度学习最新前沿预测股...

2019-07-18 浏览(1,033) 评论(0)

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成为“黑客”前，必须学习的“操作系统架构体系”

我们先做个比喻，计算机就好比一栋具备"智能功能的大楼"，操作系统就是负责这栋"智能大楼"协调、管理和控制的"总控中心"，计算机硬件就是组成这栋大楼的"钢筋、水泥"，应用软件就是大楼里一个个具体的"环境、消防、人员监控系统"。这时候如果要入侵这栋智能大楼，我们最重要夺取哪一个关键点?我相信大家一定会选...

2018-12-13 浏览(847) 评论(0)

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机器学习与Core ML简介(Part 1)

iOS 11展示了一个新的特性-机器学习套件，包括Core ML与视觉框架(Vision frameworks)。你可能已经听说过它，包括它的炫酷新特性，比如图片分析，文字检测，目标跟踪等等。Core ML带来了机器学习模型与你app的简单集成。一些开发者知道怎么使用这些机器学习模型，但是很多开发者并不知道这些模型的法则以及它们在后台是怎么运行的。在这篇文章里，我将试着说明一些机器学习的基本概念，...

2018-05-03 浏览(720) 评论(0)

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简述表征句子的3种无监督深度学习方法

近年来，由于用连续向量表示词语（而不是用稀疏的 one-hot 编码向量（Word2Vec））技术的发展，自然语言处理领域的性能获得了重大提升。 Word2Vec 示例尽管 Word2Vec 性能不错，并且创建了很不错的语义，例如 King - Man + Woman = Queen，但是我们有时候并不在意单词的表征，而是句子的表征。本文将介绍几个用于句子表征的无监督深度...

2018-04-22 浏览(623) 评论(0)

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MILA提出防御增强型网络：简单修改已有网络即可提升防攻击能力

1 引言深度神经网络已经在很多不同任务上都取得了成功。这样的成功推动了其在可靠性与安全性至关重要的领域的应用，其中包括自动驾驶汽车（Bojarski et al., 2016）、医疗保健、人脸识别（Sharif et al., 2017）以及恶意软件检测（LeCun et al., 2015）。当智能体所使用的系统表现不佳时，安全性问题就会出现。当模型在训练过程中看到的输入数据的分布不同于模...

2018-04-22 浏览(642) 评论(0)

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机器之心GitHub项目：从循环到卷积，探索序列建模的奥秘

本文讨论并实现了用于序列模型的基本深度方法，其中循环网络主要介绍了传统的 LSTM 与 GRU，而卷积网络主要介绍了最近 CMU 研究者提出的时间卷积网络与实证研究。相比于我们熟知的经典循环网络方法，用 CNN 实现序列建模可能会更有意思，因此本文的实现部分重点介绍了时间卷积网络的实现。这是机器之心 GitHub 实现项目的第四期，前面几期分别介绍了卷积神经网络、生成对抗网络与带...

2018-04-12 浏览(714) 评论(0)

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