cql

最新推荐文章于 2025-06-10 09:05:24 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-10 09:05:24 发布 · 1k 阅读

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#filter

今天根据geoserver的例子，修改了js代码，实现了基于cql的属性查询，尽管很简单，还是遇到了一些问题

按照id查询的时候，用"states."+document.getElementById('filter').value不用加引号

按照state_name查询，需要在获得的属性加上引号，document.getElementById('filterType')+"'"+ document.getElementById('filter')+"''"

还有由于}括号产生的init（）函数初始化中出错

还有在判断if语句的时候，==与=号的区别

确定要放弃本次机会？

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Geoserver图层查询（WFS服务和CQL_FILTER）

fusion_cell的博客

01-10

1235

离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇) CQL(Conservative Q-Learning)算法详解与实现

深度强化学习(DeepRL)探索博客

04-10

7027

论文的主要思想是在QQ值基础上增加一个regularizer，学习一个保守的Q函数，作者从理论上证明了CQL可以产生一个当前策略的真实值下界，并且是可以进行策略评估和策略提升的过程。从代码的角度上来说，本文的regularizer只需要20行代码即可实现，大幅提升了实验结果。同时作者也全部opensource了代码，非常推荐研究。

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GeoServer CQL/ECQL查询语言教程

gitblog_00733的博客

06-10

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【RL Latest Tech】离线强化学习：保守Q学习 (CQL) 算法

博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。

09-24

4069

Conservative Q-Learning (CQL) 是由Sergey Levine及其团队于2020年提出的一种针对离线强化学习的算法。CQL旨在解决离线强化学习中的两个主要问题：分布偏移（Distributional Shift）和过度乐观的值函数估计（Overestimation of Q-Values）。CQL通过对Q值的保守约束，确保学习到的策略更为稳健，避免过度依赖于离线数据中的稀有样本或未充分探索的区域。

离线强化学习系列3(算法篇): 值函数约束-CQL算法详解与实现

weixin_43788106的博客

04-10

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[更新记录] 论文信息：Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning] [Code] 本文由UC Berkeley的Sergey Levine团队(一作是Aviral Kumar)于2020年提出，并发表在NIPS2020会议上。论文的主要思想是在QQQ值基础上增加一个regularizer，学习一个保守的Q函数，作者从理论上证明了CQL可以产生一个当前策略的真实值下界，并且是可以进行策略评估和策略提升的过程。从代码的角度上来说，本文.

RL Latest Tech离线强化学习：保守Q学习 (CQL) 算法

09-23

RL Latest Tech】离线强化学习：保守Q学习 (CQL) 算法 =================================================================== 包含CQL算法的两个环境实现： 1.CartPole-v1环境 2.halfcheetah-medium-v2环境 =================================================================== CQL算法简介 Conservative Q-Learning (CQL) 是由Sergey Levine及其团队于2020年提出的一种针对离线强化学习的算法。CQL旨在解决离线强化学习中的两个主要问题：分布偏移（Distributional Shift）和过度乐观的值函数估计（Overestimation of Q-Values）。CQL通过对Q值的保守约束，确保学习到的策略更为稳健，避免过度依赖于离线数据中的稀有样本或未充分探索的区域。和本声明。

PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法

m0_60414444的博客

03-20

1319

本文基于Minari实现了 CQL 算法的核心逻辑，展示了离线强化学习在安全关键场景的应用价值。读者可尝试以下扩展：添加策略网络实现 Actor-Critic 架构在antmaze等迷宫类数据集测试导航能力实现更精确的 OOD（分布外）动作检测在下一篇文章中，我们将探索基于模型的强化学习（Model-Based RL），并实现 PETS 算法！注意事项需先安装minari库：数据集路径可通过查看调整 $\alpha$ 参数可平衡保守性与探索性希望本文能帮助您理解离线强化学习的核心范式！

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本教程将深入讲解如何利用Leaflet结合CQL（Common Query Language）来过滤GeoServer发布的图层，使得地图展示更加精细化和定制化。首先，了解CQL是关键。CQL是一种标准的查询语言，常用于地理信息系统中，允许用户...

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Neo4j-CQL语句语法大全 Neo4j是一个基于图论实现的Nosql数据库，利用图形结构来存储和处理数据，具有高效查询和灵活的数据模型。CQL是Neo4j的查询语言，提供了丰富的语法和功能来处理图形数据。在本文中，我们将...

cql-protocol

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cql-协议 cql-protocol是一个库，它完全在纯 JavaScript 中实现了 Apache Cassandra 的原生 CQL 协议规范 v1 和 v2（几乎）。 Apache Cassandra 驱动程序的构建块该库旨在供驱动程序作者（包括我自己）使用，而...

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lvoutongyi的博客

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24/8/17算法笔记 CQL算法离线学习

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离线学习：不需要更新数据 CQL（Conservative Q-Learning）算法是一种用于离线强化学习的方法，它通过学习一个保守的Q函数来解决标准离线RL方法可能由于数据集和学习到的策略之间的分布偏移而导致的过高估计问题。CQL算法的核心思想是在Q值的基础上增加一个正则化项（regularizer），从而得到真实动作值函数的下界估计。这种方法在理论上被证明可以产生当前策略的真实值下界，并且可以进行策略评估和策略提升的过程。 CQL算法通过修改值函数的备份方式，添加正则化项来实现保守性。在优化过

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01-08

1601

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通过 geoserver 空间点查询

南山老沙

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在 d4rl 的 Hopper 数据集上应用离线强化学习算法 CQL 附完整代码

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学渣日记

10-24

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03-25

2115

本文介绍非常有用的C-Q Learning算法，有助于解决Q值低估的问题，本文讲介绍2020年NIPS上的文章是一篇兼具理论和实际应用的好文章。由于CQL原文内容符号比较混乱，并且在公式推导和符号定义上存在一些小错误。笔者进行了仔细阅读和分析，在此做出一些自己语言的总结理解和重述，给予和笔者一样的读者和研究者进行参考和帮助，希望可以和大家一起讨论和学习。、

cql注入

最新发布

06-14

### CQL注入的原理及防御措施 CQL（Cassandra Query Language）是用于与Apache Cassandra数据库交互的一种查询语言。CQL注入攻击类似于SQL注入，它利用未经过滤或验证的用户输入来操纵CQL查询语句，从而执行非授权的操作。以下是CQL注入的原理和防御方法。 #### CQL注入的原理 CQL注入的核心在于恶意用户能够通过构造特定的输入来修改查询逻辑。例如，如果应用程序直接将用户输入嵌入到CQL查询中而没有适当的转义或参数化，攻击者可以插入额外的CQL语句或条件，导致数据泄露、篡改或删除[^1]。以下是一个简单的示例： ```cql SELECT * FROM users WHERE username = 'input' AND password = 'password'; ``` 如果用户输入为`' OR '' = '`，则生成的查询将变为： ```cql SELECT * FROM users WHERE username = '' OR '' = '' AND password = 'password'; ``` 这可能导致未经授权的访问，因为查询条件被篡改为始终为真。 #### 防护方法为了防止CQL注入攻击，可以采取以下几种策略： 1. **使用预处理语句（Prepared Statements）** 预处理语句通过将查询逻辑与用户输入分离，确保用户输入不会改变查询结构。在Cassandra中，可以使用`PreparedStatement`对象来安全地执行查询。例如： ```java String query = "SELECT * FROM users WHERE username = ? AND password = ?"; PreparedStatement prepared = session.prepare(query); BoundStatement bound = prepared.bind("input", "password"); ResultSet results = session.execute(bound); ``` 这种方式会自动对用户输入进行转义，避免恶意输入的影响[^4]。 2. **输入验证与清理** 在将用户输入传递给CQL查询之前，应对输入进行严格的验证和清理。例如，限制输入长度、检查数据类型以及移除潜在的危险字符。这种方法虽然有效，但不如预处理语句可靠[^1]。 3. **最小权限原则** 确保数据库用户仅拥有完成其任务所需的最低权限。例如，如果一个应用程序只需要读取数据，则不应授予写入或删除权限。这种策略可以减少攻击成功后的潜在损害[^3]。 4. **启用行级安全性（RLS）** 如果使用的是支持行级安全性的数据库（如PostgreSQL），可以配置RLS以限制用户对特定行的访问。尽管Cassandra本身不直接支持RLS，但可以通过设计合适的表结构和权限管理来实现类似的效果[^4]。 5. **监控与审计** 实施全面的监控和日志记录机制，以便及时发现并响应异常活动。定期审查查询日志可以帮助识别潜在的注入尝试[^3]。 ```java // 示例：使用Java驱动程序中的PreparedStatement防止CQL注入 String query = "INSERT INTO users (id, name) VALUES (?, ?)"; PreparedStatement ps = session.prepare(query); BoundStatement bs = ps.bind(1, "John Doe"); session.execute(bs); ``` ### 结论 CQL注入是一种严重的安全威胁，但通过采用预处理语句、输入验证、权限管理和监控等措施，可以显著降低其风险。开发人员应始终保持警惕，并遵循最佳实践以保护数据库免受此类攻击的影响。