什么是CSPCSP全称ContentSecurityPolicy,可以直接翻译为内容安全策略,说白了,就是为了页面内容安全而制定的一系列防护策略.通过CSP所约束的的规责指定可信的内容来源（这里的内容可以指脚本、图片、iframe、fton、style等等可能的远程的资源）。通过CSP协定，让WEB处于一个安全的运行环境中。有什么用?我们知道前端有个很著名的”同源策略”,简而言之,就是说一个页面的资源只能从与之同源的服务器获取,而不允许跨域获取.这样可以避免页面被注入恶意代码,影响安全.但是这个策略是个双刃剑,挡住恶意代码的同时也限制了前端的灵活性,那有没有一种方法既可以让我们可以跨域获取
一、摘要随着社交媒体的快速发展，假新闻已经成为一个重大的社会问题，它无法通过人工调查及时解决。这激发了大量关于自动假新闻检测的研究。大多数研究探索了基于新闻记录中不同模态信息（如文本、图像和传播网络）的有监督模型来识别假新闻。然而，如果新闻记录来自不同的领域（如政治、娱乐），特别是在训练时未见过的或很少见过的领域，这些方法的效果通常会下降。本文经过探索性数据分析发现，来自不同领域的新闻记录具有显著不同的单词使用模式和传播模式。此外，由于未加标签的新闻记录数量庞大，选择新闻记录进行人工加标签，从而使加标签数据集的域覆盖最大化具有挑战性。因此，本工作：提出了一种新的框架，在新闻记录中联合保存特定领
一、摘要随着社交媒体的快速发展，假新闻已经成为一个重大的社会问题，它无法通过人工调查及时解决。这激发了大量关于自动假新闻检测的研究。大多数研究探索了基于新闻记录中不同模态信息（如文本、图像和传播网络）的有监督模型来识别假新闻。然而，如果新闻记录来自不同的领域（如政治、娱乐），特别是在训练时未见过的或很少见过的领域，这些方法的效果通常会下降。本文经过探索性数据分析发现，来自不同领域的新闻记录具有显著不同的单词使用模式和传播模式。此外，由于未加标签的新闻记录数量庞大，选择新闻记录进行人工加标签，从而使加标签数据集的域覆盖最大化具有挑战性。因此，本工作：提出了一种新的框架，在新闻记录中联合保存特定领
在前面介绍的模型中，一般我们都会假设训练资料和测试资料符合相同的分布，这样模型才能够有较好的效果。而如果训练资料和测试资料是来自于不同的分布，这样就会让模型在测试集上的效果很差，这种问题称为Domainshift。那么对于这种两者分布不一致的情况，称训练的资料来自于SourceDomain，测试的资料来自于TargetDomain。那么对于领域转变的问题，具体的做法随着我们对于目标领域的了解程度不同而不同，主要有以下几种情况：我们当前拥有少量目标领域的样本且含有标注：具体做法是取其中的一小部分去“微调”训练好的模型，但要注意不能够训练太多次迭代否则可能会对小部分的样本产生过拟合我们拥有目标领域
在前面介绍的模型中，一般我们都会假设训练资料和测试资料符合相同的分布，这样模型才能够有较好的效果。而如果训练资料和测试资料是来自于不同的分布，这样就会让模型在测试集上的效果很差，这种问题称为Domainshift。那么对于这种两者分布不一致的情况，称训练的资料来自于SourceDomain，测试的资料来自于TargetDomain。那么对于领域转变的问题，具体的做法随着我们对于目标领域的了解程度不同而不同，主要有以下几种情况：我们当前拥有少量目标领域的样本且含有标注：具体做法是取其中的一小部分去“微调”训练好的模型，但要注意不能够训练太多次迭代否则可能会对小部分的样本产生过拟合我们拥有目标领域
简介ImplementingDomainDrivenDesign领域驱动设计实现ApracticalguideforimplementingtheDomainDrivenDesignwiththeABPFramework基于ABP框架实现领域驱动设计的一个实用指南。Author:HalilİbrahimKalkan作者:HalilİbrahimKalkanDesigner:MelisPlatin设计者:MelisPlatinPublishDate:June,2021(FirstEdition)发布日期：2021-06（第一版）目录Introduction简介Goal目标SimpleCode示例
简介ImplementingDomainDrivenDesign领域驱动设计实现ApracticalguideforimplementingtheDomainDrivenDesignwiththeABPFramework基于ABP框架实现领域驱动设计的一个实用指南。Author:HalilİbrahimKalkan作者:HalilİbrahimKalkanDesigner:MelisPlatin设计者:MelisPlatinPublishDate:June,2021(FirstEdition)发布日期：2021-06（第一版）目录Introduction简介Goal目标SimpleCode示例
导读：本文主要介绍了快手的精排模型实践，包括快手的推荐系统，以及结合快手业务展开的各种模型实战和探索，全文围绕以下几大方面展开：快手推荐系统CTR模型——PPNet多domain多任务学习框架短期行为序列建模长期行为序列建模千亿特征，万亿参数模型总结和展望--01快手推荐系统快手的推荐系统类似于一个信息检索范式，只不过没有用户显示query。结构为数据漏斗，候选集有百亿量级的短视频，在召回层，会召回万级的视频给粗排打分，再选取数百个短视频，给精排模型打分，最后会有数十个短视频进行重排。推荐主要是双类或单类，快手推荐的特点是用户比较多，会超过3.0亿。我们的短视频，每天有百亿的分发量，候选的短视
导读：本文主要介绍了快手的精排模型实践，包括快手的推荐系统，以及结合快手业务展开的各种模型实战和探索，全文围绕以下几大方面展开：快手推荐系统CTR模型——PPNet多domain多任务学习框架短期行为序列建模长期行为序列建模千亿特征，万亿参数模型总结和展望--01快手推荐系统快手的推荐系统类似于一个信息检索范式，只不过没有用户显示query。结构为数据漏斗，候选集有百亿量级的短视频，在召回层，会召回万级的视频给粗排打分，再选取数百个短视频，给精排模型打分，最后会有数十个短视频进行重排。推荐主要是双类或单类，快手推荐的特点是用户比较多，会超过3.0亿。我们的短视频，每天有百亿的分发量，候选的短视
一，网络拓扑二，规划说明2.1IP地址规划设备 接口安全区域IP地址FW1GE0/0/0Local192.168.0.10/24GE1/0/0Local202.100.2.10/24GE1/0/1Local202.100.1.10/24GE1/0/2Local10.1.1.10/24GE1/0/3Local10.1.2.10/24GE1/0/4Local10.1.3.10/24GE1/0/5Local192.168.34.10/24ISP1GE0/0/0untrust11.1.1.20/24GE0/0/1untrust202.100.1.20/24Loopback0untrust1.1.1.1
