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discuz プラグイン開発におけるデータ セキュリティの問題

Jun 23, 2016 pm 01:54 PM
discuz 秘密の質問 開発する プラグイン データ

初心者の方は専門家に質問してください:

データベースクエリ用の discuz フォーラムプラグインを作成したいのですが、データベース内のデータを保護したいと考えています。たとえば、ユーザーはプラグインを介してのみデータを参照できます。しかし、データをキャプチャできません。簡単な実装計画はありますか?
php についてはあまり詳しくありません。この点について、何か提案はありますか?詳細、ありがとうございます!

ディスカッション (解決策) への返信

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ddrescue を使用して Linux 上のデータを回復する ddrescue を使用して Linux 上のデータを回復する Mar 20, 2024 pm 01:37 PM

DDREASE は、ハード ドライブ、SSD、RAM ディスク、CD、DVD、USB ストレージ デバイスなどのファイル デバイスまたはブロック デバイスからデータを回復するためのツールです。あるブロック デバイスから別のブロック デバイスにデータをコピーし、破損したデータ ブロックを残して正常なデータ ブロックのみを移動します。 ddreasue は、回復操作中に干渉を必要としないため、完全に自動化された強力な回復ツールです。さらに、ddasue マップ ファイルのおかげでいつでも停止および再開できます。 DDREASE のその他の主要な機能は次のとおりです。 リカバリされたデータは上書きされませんが、反復リカバリの場合にギャップが埋められます。ただし、ツールに明示的に指示されている場合は切り詰めることができます。複数のファイルまたはブロックから単一のファイルにデータを復元します

オープンソース!ゾーイデプスを超えて! DepthFM: 高速かつ正確な単眼深度推定! オープンソース!ゾーイデプスを超えて! DepthFM: 高速かつ正確な単眼深度推定! Apr 03, 2024 pm 12:04 PM

0.この記事は何をするのですか?私たちは、多用途かつ高速な最先端の生成単眼深度推定モデルである DepthFM を提案します。従来の深度推定タスクに加えて、DepthFM は深度修復などの下流タスクでも最先端の機能を実証します。 DepthFM は効率的で、いくつかの推論ステップ内で深度マップを合成できます。この作品について一緒に読みましょう〜 1. 論文情報タイトル: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching 著者: MingGui、JohannesS.Fischer、UlrichPrestel、PingchuanMa、Dmytr

おすすめのAI支援プログラミングツール4選 おすすめのAI支援プログラミングツール4選 Apr 22, 2024 pm 05:34 PM

この AI 支援プログラミング ツールは、急速な AI 開発のこの段階において、多数の有用な AI 支援プログラミング ツールを発掘しました。 AI 支援プログラミング ツールは、開発効率を向上させ、コードの品質を向上させ、バグ率を減らすことができます。これらは、現代のソフトウェア開発プロセスにおける重要なアシスタントです。今日は Dayao が 4 つの AI 支援プログラミング ツールを紹介します (すべて C# 言語をサポートしています)。皆さんのお役に立てれば幸いです。 https://github.com/YSGStudyHards/DotNetGuide1.GitHubCopilotGitHubCopilot は、より少ない労力でより迅速にコードを作成できるようにする AI コーディング アシスタントであり、問​​題解決とコラボレーションにより集中できるようになります。ギット

Google は大喜び: JAX のパフォーマンスが Pytorch や TensorFlow を上回りました! GPU 推論トレーニングの最速の選択肢となる可能性があります Google は大喜び: JAX のパフォーマンスが Pytorch や TensorFlow を上回りました! GPU 推論トレーニングの最速の選択肢となる可能性があります Apr 01, 2024 pm 07:46 PM

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iPhoneのセルラーデータインターネット速度が遅い:修正 iPhoneのセルラーデータインターネット速度が遅い:修正 May 03, 2024 pm 09:01 PM

iPhone のモバイル データ接続に遅延や遅い問題が発生していませんか?通常、携帯電話の携帯インターネットの強度は、地域、携帯ネットワークの種類、ローミングの種類などのいくつかの要因によって異なります。より高速で信頼性の高いセルラー インターネット接続を実現するためにできることがいくつかあります。解決策 1 – iPhone を強制的に再起動する 場合によっては、デバイスを強制的に再起動すると、携帯電話接続を含む多くの機能がリセットされるだけです。ステップ 1 – 音量を上げるキーを 1 回押して放します。次に、音量小キーを押して、もう一度放します。ステップ 2 – プロセスの次の部分は、右側のボタンを押し続けることです。 iPhone の再起動が完了するまで待ちます。セルラーデータを有効にし、ネットワーク速度を確認します。もう一度確認してください 修正 2 – データ モードを変更する 5G はより優れたネットワーク速度を提供しますが、信号が弱い場合はより適切に機能します

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世界は狂ったように大きなモデルを構築していますが、インターネット上のデータだけではまったく不十分です。このトレーニング モデルは「ハンガー ゲーム」のようであり、世界中の AI 研究者は、データを貪欲に食べる人たちにどのように餌を与えるかを心配しています。この問題は、マルチモーダル タスクで特に顕著です。何もできなかった当時、中国人民大学学部のスタートアップチームは、独自の新しいモデルを使用して、中国で初めて「モデル生成データフィード自体」を実現しました。さらに、これは理解側と生成側の 2 つの側面からのアプローチであり、両方の側で高品質のマルチモーダルな新しいデータを生成し、モデル自体にデータのフィードバックを提供できます。モデルとは何ですか? Awaker 1.0 は、中関村フォーラムに登場したばかりの大型マルチモーダル モデルです。チームは誰ですか?ソフォンエンジン。人民大学ヒルハウス人工知能大学院の博士課程学生、ガオ・イージャオ氏によって設立されました。

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マルチモーダル文書理解機能のための新しい SOTA!アリババの mPLUG チームは、最新のオープンソース作品 mPLUG-DocOwl1.5 をリリースしました。これは、高解像度の画像テキスト認識、一般的な文書構造の理解、指示の遵守、外部知識の導入という 4 つの主要な課題に対処するための一連のソリューションを提案しています。さっそく、その効果を見てみましょう。複雑な構造のグラフをワンクリックで認識しMarkdown形式に変換:さまざまなスタイルのグラフが利用可能:より詳細な文字認識や位置決めも簡単に対応:文書理解の詳しい説明も可能:ご存知「文書理解」 「」は現在、大規模な言語モデルの実装にとって重要なシナリオです。市場には文書の読み取りを支援する多くの製品が存在します。その中には、主にテキスト認識に OCR システムを使用し、テキスト処理に LLM と連携する製品もあります。

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