目录【数据结构与算法】FST有穷状态转换器详解：FiniteStateTransducers&算法核心思想和代码实现（Golang语言）

目录一、State1.概念2.State的简单用法3. JS绑定事件 4.react绑定事件5.reactthis指向问题6.修改state值7.代码简写二、props1.概念2.传参的基础方法、运算符传参三、refs定义字符串形式的ref、回调函数下ref、createRef创建ref容器一、State1.概念概念：state是组件对象最重要的属性,值是对象(可以包含多个key:value的组合)，组件被称为`状态机`,通过更新组件的state来更新对应的页面显示(重新渲染组件)，有state称为复杂组件。2.State的简单用法实现简单的切换效果，这里的效果是一种覆盖Document.bt

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keycloak存到cookie中的值AUTH_SESSION_IDKEYCLOAK_IDENTITYKEYCLOAK_SESSIONAUTH_SESSION_ID用户的当前session_state，它是会话级的，关闭浏览器就没了KEYCLOAK_IDENTITY它是用户跨端登录的基础，它也是一个jwt串，解析后是这样的结果，用户在当前端没有登录时，会跳到kc认证页，当发现cookie里的kc域下有这个KEYCLOAK_IDENTITY，会使用这个session_state进行认证，没有这个键，KC认证不能完成。{"exp":1682659005,"iat":1680067005,"jti"

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本文主要分享字节跳动在使用FlinkState上的实践经验，内容包括FlinkState相关实践以及部分字节内部在引擎上的优化，希望可以给Flink用户的开发及调优提供一些借鉴意义。前言Flink作业需要借助State来完成聚合、Join等有状态的计算任务，而State也一直都是作业调优的一个重点。目前State和Checkpoint已经在字节跳动内部被广泛使用，业务层面上State支持了数据集成、实时数仓、特征计算、样本拼接等典型场景；作业类型上支持了Map-Only类型的通道任务、ETL任务，窗口聚合计算的指标统计任务，多流Join等存储数据明细的数据拼接任务。以WordCount为例，假

本文主要分享字节跳动在使用FlinkState上的实践经验，内容包括FlinkState相关实践以及部分字节内部在引擎上的优化，希望可以给Flink用户的开发及调优提供一些借鉴意义。前言Flink作业需要借助State来完成聚合、Join等有状态的计算任务，而State也一直都是作业调优的一个重点。目前State和Checkpoint已经在字节跳动内部被广泛使用，业务层面上State支持了数据集成、实时数仓、特征计算、样本拼接等典型场景；作业类型上支持了Map-Only类型的通道任务、ETL任务，窗口聚合计算的指标统计任务，多流Join等存储数据明细的数据拼接任务。以WordCount为例，假

Abstract1、提供了协作学习的系统概述2、简要介绍了完整性和隐私攻击3、详细介绍了现有的完整性和隐私攻击及其防御Introduction举例：医学图像分类、移动键盘预测协作学习：允许两个或多个参与者协作训练共享的全局DL模型，同时他们的训练数据集保留在本地。每个参与者用自己的训练数据训练共享模型，并与其它参与者交换和更新模型参数。模型完整性威胁：只有一个攻击者也可以破坏模型完整性隐私性：尽管不共享原始训练样本，但共享的更新是由样本生成的，间接泄露了训练数据集的信息。在训练过程中，可以从共享的梯度中捕获成员关系和无意的特征泄露。甚至可以从相应的更新中重构训练样本。为了实现拜占庭容错协作学习