春节假期整理历史物件时发现一些书籍的光盘，虽然买了多年但一直没有看过，因为自己在用的电脑都没有光驱。正好老爸的电脑是带光驱的，想着趁过节把这些光盘的内容读取出来存在NAS上方便后续使用。 使用UltraISO软件直接“制作光盘映像文件”就可以将光盘的内容制作成iso文件，便于保存在磁盘等介质上。基本
漏洞等级：高危 漏洞类型：XML实体注入漏洞描述：XXE漏洞全称XML Extemal Endy niecionlxm以外部实体注入漏洞，X在漏洞发生在应用程序经析XML输入时，没有禁止外部实体的加载，导致可加载恶意外部文件，造成文件读取、命令执行、内网端口扫描、攻击内网网站、发起d0s攻击等危害。
前言 接上期文章《.NET6项目连接数据库方式方法》，有人问了我几个问题，现在就这几个问题，拓展延申一下创建实体类、数据库。把ORM框架和数据迁移都写进去。 安装ORM框架，这里我们采用EFCore 安装EFCore 我的项目是在Linux上创建的，使用的是vscode开发工具远程开发。为了方便大家
@目录Sqlite配置创建实体笔记实体类笔记分组实体笔记片段实体笔记片段负载实体笔记片段仓库实体笔记模板（场景）实体笔记片段模板实体笔记片段模板负载实体配置EF创建映射迁移和种子数据项目地址 Sqlite配置 应用程序里使用Sqlite作为数据库，使用EntityFramworkCore作为ORM，
前面两篇随笔介绍了EAV模型（实体-属性-值）的设计思路和Winform前端对于通用查询的处理，本篇随笔继续深入EAV模型（实体-属性-值）设计的探讨，介绍实体属性的定义，以及根据不同属性的定义构建不同的输入控件处理，以及列表界面的展示。旨在结合关系型数据库的熟练使用、性能优势和MongoDB数据库...
我在随笔《EAV模型（实体-属性-值）的设计和低代码的处理方案（1）》中介绍了一些基本的EAV模型设计知识和基于Winform场景下低代码（或者说无代码）的一些实现思路，在本篇随笔中，我们来分析一下这种针对通用业务，且只需定义就能构建业务模块存储和界面的解决方案，其中的数据查询处理的操作。
一般我们在开发的时候，习惯上使用常规的关系型数据库来设计数据库表，对于一些业务表的字段比较固定的场景，是一种非常不错的选择，而且查询的时候，由于是基于固定的表字段进行查询，性能基本上是最优的。不过有一些场景下，业务信息的经常变化，使用常规的关系型数据库来创建表字段、删除字段的模式，肯定不是合适的处理...
在apb-vnext的实体的创建中可以确实字段的长度、说明、对应的表、表中给字段加的索引 以项目中的订单表为例，如下： [Comment("订单主表")] [Table("t_voucher_order")] [Index(nameof(VoucherCode))] public class Ord
开发中遇到需要查询一些表里的数据，这些数据按照一定的规则存放在不同的数据库表里，例如表名是table_name+月份 table_name_2024_05，table_name_2024_04这样，这些表的结构都相同。 网上找了一些动态修改实体对应数据库表名的方法，操作相对复杂而且跟mybatisp
假设有以下两个实体： public class Student { public int StuID { get; set; } public string? Name { get; set; } public IEnumerable? Homeworks { get; set;
上次老周扯了有关主、从实体的话题，本篇咱们再挖一下，主、从实体之间建立的关系，跟咱们常用的一对一、一对多这些关系之间有什么不同。 先看看咱们从学习数据库开始就特熟悉的常用关系——多对多、一对一、一对多说起。数据实体之间会建立什么样的关系，并不是规则性的，而是要看数据的功能。比如你家养的狗狗和水果（你
本文通过people_daily_ner数据集，介绍两段式训练过程，第一阶段是训练下游任务模型，第二阶段是联合训练下游任务模型和预训练模型，来实现中文命名实体识别任务。 一.任务和数据集介绍 1.命名实体识别任务 NER（Named Entity Recognition）和Pos（Part-of-S
我们在前面介绍的都是有监督的知识图谱对齐方法，它们都需要需要已经对齐好的实体做为种子（锚点），但是在实际场景下可能并没有那么多种子给我们使用。为了解决这个问题，有许多无监督/自监督的知识图谱对齐方法被提出。其中包括基于GAN的方法，基于对比学习的方法等。他们在不需要事先给定锚点的情况下将来自不同知识图谱实体embeddings映射到一个统一的空间。
# web攻防--xxe实体注入 ## 漏洞简介 XML 外部实体注入（也称为 XXE）是一种 Web 安全漏洞，允许攻击者干扰应用程序对 XML 数据的处理。它通常允许攻击者查看应用程序服务器文件系统上的文件，并与应用程序本身可以访问的任何后端或外部系统进行交互。 在某些情况下，攻击者可以利用 X
目录安装数据准备创建项目创建抽取式任务上传定义标签构建抽取式任务标签任务标注命名实体识别导出数据查看数据 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），是指识别文本中具有特定意义的实体。在开放域信息抽取中，抽取的类别没有限制，用户可以自己定义。 安装 详见：数据标注工
「CSDN」作为中国最具人气的专业 IT 社区，一直是广大 IT 技术博主的主选阵地。这些年 CSDN 在知识付费领域的探索也远远超过其它平台，大家（尤其是创作型博主）对 CSDN 的认可度也越来越高，CSDN 上目前有很多非常优秀的技术专栏。 CSDN博客专家 是 CSDN 给予影响力较大的技术类
数据结构 数据结构是Redis的实体,承载着内部数据的存储,理解数据结构有利于我们对Redis存储进行优化,所以需要重点去理解. object encoding key查看键值类型的编码. 数据结构内部编码说明stringraw小于39个字节字符串int8个字节长整型,只有当key为整型才会被存储e
作者：京东物流 王北永 姚再毅 1 背景 日常开发过程中，尤其在 DDD 过程中，经常遇到 VO/MODEL/PO 等领域模型的相互转换。此时我们会一个字段一个字段进行 set|get 设置。要么使用工具类进行暴力的属性拷贝，在这个暴力属性拷贝过程中好的工具更能提高程序的运行效率，反之引起性能低下、
充血模型是DDD分层架构中实体设计的一种方案，可以使关注点聚焦于业务实现，可有效提升开发效率、提升可维护性
前言 C# 编码规范中，类和属性都是大写驼峰命名风格（PascalCase / UpperCamelCase），而在数据库中我们往往使用小写蛇形命名（snake_case），在默认情况下，EFCore会把原始的类名和属性名直接映射到数据库，这不符合数据库的命名规范。 为了符合命名规范，而且也为了看起
