原创：扣钉日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，非公众号转载保留此声明。问题发生上上周，看到一位老哥找我们组同事联调接口，不知道是什么问题，两人坐一起搞了快1个小时，看起来好像有点复杂。突然，老哥发出一声卧槽，"我传参里的+号，到你这怎么变成了空格！"，这个声音很大，我明显的听到了，很快，我就大概Get到了他们的问题点。我猜测他们遇到的问题大概如下：我们的接口协议上，都会将请求数据做一次base64编码，然后放到data参数上。然后某些数据做base64编码后有+，如{"notes":"代码"}base64编码为eyJub3RlcyI6IuS7o+eggSJ9Cg==。然后直接拼
原创：扣钉日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，非公众号转载保留此声明。问题发生上上周，看到一位老哥找我们组同事联调接口，不知道是什么问题，两人坐一起搞了快1个小时，看起来好像有点复杂。突然，老哥发出一声卧槽，"我传参里的+号，到你这怎么变成了空格！"，这个声音很大，我明显的听到了，很快，我就大概Get到了他们的问题点。我猜测他们遇到的问题大概如下：我们的接口协议上，都会将请求数据做一次base64编码，然后放到data参数上。然后某些数据做base64编码后有+，如{"notes":"代码"}base64编码为eyJub3RlcyI6IuS7o+eggSJ9Cg==。然后直接拼
一、摘要在社交媒体上的虚假信息检测具有挑战性，因为它通常需要烦冗的证据收集，但又缺乏可用的比较信息。从用户评论中挖掘出的线索作为群体智慧，可能对这项任务有相当大的好处。然而，考虑到内容和评论的隐式相关性，捕获复杂的语义是很简单的。虽然深度神经网络具有较好的表达能力，但缺乏可解释性是其主要的缺点。本文主要关注如何从社交媒体上的帖子内容和相关评论中学习，以更有效地理解和检测虚假信息，并具有可解释性。因此，本文提出了一种基于量子概率的符号注意网络（QSAN），该网络将量子驱动的文本编码和一种新的符号注意机制集成在一个统一的框架中。QSAN不仅能够区分重要的评论和其他的评论，而且还可以利用评论中相互冲
一、摘要在社交媒体上的虚假信息检测具有挑战性，因为它通常需要烦冗的证据收集，但又缺乏可用的比较信息。从用户评论中挖掘出的线索作为群体智慧，可能对这项任务有相当大的好处。然而，考虑到内容和评论的隐式相关性，捕获复杂的语义是很简单的。虽然深度神经网络具有较好的表达能力，但缺乏可解释性是其主要的缺点。本文主要关注如何从社交媒体上的帖子内容和相关评论中学习，以更有效地理解和检测虚假信息，并具有可解释性。因此，本文提出了一种基于量子概率的符号注意网络（QSAN），该网络将量子驱动的文本编码和一种新的符号注意机制集成在一个统一的框架中。QSAN不仅能够区分重要的评论和其他的评论，而且还可以利用评论中相互冲
在我们进行前端开发时，针对项目优化，常会提到一条：针对较小图片，合理使用Base64字符串替换内嵌，可以减少页面http请求。并且还会特别强调下，必须是小图片，大小不要超过多少KB，等等。那么，Base64又到底是什么呢？初步认识下面的这段字符串，应该是大家都很常见的。通过这种固定的格式，来表示一张图片，并被浏览器识别，可以完整的展示出图片：data:image/svg+xml;base64,PHN2ZyB4bWxucz0iaHR0c......这里展示的是一个svg格式的图片，当然我们还可以加载任何浏览器支持的格式的图片。这段字符串就是基于Base64编码得来的，其中base64,后面那一长
在我们进行前端开发时，针对项目优化，常会提到一条：针对较小图片，合理使用Base64字符串替换内嵌，可以减少页面http请求。并且还会特别强调下，必须是小图片，大小不要超过多少KB，等等。那么，Base64又到底是什么呢？初步认识下面的这段字符串，应该是大家都很常见的。通过这种固定的格式，来表示一张图片，并被浏览器识别，可以完整的展示出图片：data:image/svg+xml;base64,PHN2ZyB4bWxucz0iaHR0c......这里展示的是一个svg格式的图片，当然我们还可以加载任何浏览器支持的格式的图片。这段字符串就是基于Base64编码得来的，其中base64,后面那一长
HMAC单向散列消息认证码消息认证码MAC是用于确认完整性并进行认证的技术，消息认证码的输入包括任意长度的消息和一个发送者和接收者之间共享的密钥（可能还需要共享盐值）。HMAC是使用单向散列函数来构造消息认证码的方法，任何高强度单向散列函数都可以被用于HMAC，具体方法如下图所示。发送者需要同时把消息和认证码发送给接收者，接收者接收了两者，并根据接收到的消息和共享的密钥生成认证码进行比较。如果相同则消息未被篡改且认证成功。MAC不能保证信息的机密性！MAC无法对第三方"C"证明，因为"A"，"B"两者都有密钥，都可以生成消息和MAC。因此第三方不知道是谁生成的，更不知道消息的真实性。MAC无法
HMAC单向散列消息认证码消息认证码MAC是用于确认完整性并进行认证的技术，消息认证码的输入包括任意长度的消息和一个发送者和接收者之间共享的密钥（可能还需要共享盐值）。HMAC是使用单向散列函数来构造消息认证码的方法，任何高强度单向散列函数都可以被用于HMAC，具体方法如下图所示。发送者需要同时把消息和认证码发送给接收者，接收者接收了两者，并根据接收到的消息和共享的密钥生成认证码进行比较。如果相同则消息未被篡改且认证成功。MAC不能保证信息的机密性！MAC无法对第三方"C"证明，因为"A"，"B"两者都有密钥，都可以生成消息和MAC。因此第三方不知道是谁生成的，更不知道消息的真实性。MAC无法
现在有个需求是接收base64编码的图片，然后上传到文件服务器上，由于文件服务的代码是固定的代码不能修改，所以只能适配接口。文件服务代码如下：@FeignClient(value="base-files",configuration=SpringMultipartEncoder.class)publicinterfaceUploadsClient{@PostMapping(value="base/file/uploads",produces={MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE},consumes=MediaType.MULTIPART_FORM_DAT
现在有个需求是接收base64编码的图片，然后上传到文件服务器上，由于文件服务的代码是固定的代码不能修改，所以只能适配接口。文件服务代码如下：@FeignClient(value="base-files",configuration=SpringMultipartEncoder.class)publicinterfaceUploadsClient{@PostMapping(value="base/file/uploads",produces={MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE},consumes=MediaType.MULTIPART_FORM_DAT
