细粒度访问控制

MySQL 的资源组功能，挺适合做细颗粒度的资源分配优化。通过给线程“分组”，你可以控制不同 SQL 任务的执行优先级，响应也快，配置也不复杂，蛮灵活的。资源组的核心是CPU 亲和性和线程优先级，可以把某些不那么重要的任务，比如批，放到优先级低一点的组里，避免抢占关键业务资源。平时你要是做多租户环境或者数据库调优比较多，这功能用起来真的香。像设置优先级只要一行：CREATE RESOURCE GROUP myGroup WITH (priority = 5);，挺直观的。权限方面分得也蛮细，管理权限和使用权限是分开的，安全性也有考虑到。至于查询和监控资源组分配，可以直接查information

代码克隆是一个显著的挑战。为了解决代码克隆检测的问题，我们正在开发一种能够识别词法和句法特征的方法。我们将输入类似的代码，以验证句法和词法匹配的准确性。

当前，深度学习技术在图像识别和分类任务中广泛应用，特别是在细粒度车辆分类领域。该领域的目标是准确区分车辆的细微差异，如车型、年份和颜色，对自动驾驶、智能交通管理和安全监控具有重要意义。系统评估了多种用于细粒度车辆分类的深度学习架构，包括VGG、ResNet、Inception和DenseNet等经典模型。这些模型通过卷积和池化操作提取图像特征，并通过全连接层进行有效分类。此外，还讨论了一些针对细粒度分类的改进模型，如Fine-Grained Visual Classification（FGVC）模型，以及在数据预处理和训练策略上的最新进展。评估指标涵盖准确率、精确率、召回率和F1分数，以及模型

这是Keras + Tensorflow重新实现的方法，用于改进BoxCars中描述的车辆细粒度分类，采用交通监控中的3D边界框。数值结果略有不同但相似。此代码仅用于研究目的。

此资源库包含五份关于角色访问控制子系统的文件。

作为传统访问控制方式（如自主访问、强制访问）的潜在替代方案，基于角色的访问控制（RBAC）正受到越来越多的关注。RBAC模型的核心是将权限与角色相关联，用户通过成为特定角色的成员，进而获得该角色所拥有的权限， 极大简化了权限管理流程。 在组织内部，角色的设立通常是为了完成特定的工作任务。用户的角色分配基于其职责和能力，并且可以根据实际情况灵活地进行调整。当出现新的需求或系统合并时，可以为角色赋予新的权限；同样，也可以根据需要收回角色的特定权限。此外，角色之间可以建立关联关系，以适应更复杂多样的应用场景。

Matlab代码库重新实现了ICCV 2013年论文中的细粒度分类方法。该方法主要通过将前景划分为子区域，并从对齐的前景段中提取特征来实现。详细的代码结构和运行说明包含在代码结构说明文件夹中，用户需依次执行 step1_trainEncoder.m; step2_encoding.m; step3_libsvm_kernel.m; step4_libsvm_aggre.m; step5_libsvm_traintest.m。这些脚本需要并行处理所有图像数据集。除了基于Bag-of-Words特征的基线方法外，还包含了个人实验文件夹，如latent SVM文件夹，用户可按需忽略。

SOA 里的权限控制一直挺烧脑，尤其是服务越来越多、用户越来越杂的时候。还好，有SAML和XACML这两位“老搭档”帮你搞定身份验证和访问控制那一套，不仅思路清晰，而且扩展起来也方便。如果你在做门户类项目或 Web 服务，不妨花点时间看看这套组合，挺值的。

《基于角色的访问控制》是David F. Ferraiolo、D. Richard Kuhn和Ramaswamy Chandramouli撰写的经典著作，探讨了访问控制在信息安全领域中的重要性和应用。该书详细介绍了如何通过角色定义和管理访问权限，以提升系统安全性和管理效率。

网络设备的 ACL 配置，讲真，算是老网工的拿手好戏了。访问列表（Access List）的精髓就在于——能拦你不想要的流量，放你想放的。标准 ACL 看源地址，适合简单场景，扩展 ACL 就更牛了，源、目标 IP、端口号都能控，想怎么配就怎么来。 ACL 的规则是按顺序比对的，找到了就不再往下看。所以啊，规则顺序得安排好，先过滤该挡的，再放行该通的。别忘了每个 ACL 都有个默认拒绝，没明确放行的，全给你拦住。 应用方向也挺讲究：入站ACL 是先查 ACL 再路由，出站ACL 是先路由再查 ACL，别弄反了。标准 ACL 适合贴近目标放，扩展 ACL 贴近源头最好，这样更高效。 配置上也不复