高精度数据权限定义和实现

最新推荐文章于 2024-12-17 19:50:11 发布
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分类专栏： 权限机制
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博客围绕高精度权限的定义和实现展开，虽未给出具体内容，但可推测会涉及权限的精准界定及如何在信息技术系统中达成该权限控制，对保障系统数据安全和合理访问有重要意义。

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数据采集效率低，采集精度差，可能存在信息重复或漏采——如何收集大量高质量、及时更新的数据？
AI天才研究院
08-08 2245
许多初创企业和中小型公司迫切需要快速开发自己的产品和服务。但是，他们面临着巨大的挑战——如何收集大量高质量、及时更新的数据。而数据的采集又是一个比较麻烦的问题。在快速发展的互联网时代，对于数据的采集需求一直是越来越突出。然而，随着社交媒体的兴起，传统的面对面的采集方式已无法满足互联网发展的需求。因此，出现了大数据时代。在大数据时代里，人们越来越注重数据的分析和挖掘能力，而数据的采集的需求也变得越来越高。此外，一些大数据分析工具还提供了一些简单的自动化方法，可以帮助用户更加有效地收集数据。
UWB 实现安全和高精度的精细测距定位
李肖遥的专栏
01-16 4533
关注、星标公众号，直达精彩内容来源：技术让梦想更伟大作者：李肖遥UWB 实现安全和高精度的精细测距定位UWB（超宽带）在 IEEE 标准 802.15.4 中定义，UWB（当时以 ...
数据权限
ziruominglin的专栏
12-25 301
1.每个人只能看见自己创建的，特定的角色能看到所有的数据； 2.  门户-运营平台（相关数据），以某个组为维度
数据精度及其选型
truemylife
03-14 1026
为什么关注数字精度?   在大部分场景，我们默认整数或者保留两位小数位，分别对应Int和Double，而没有进一步去了解其精度，因为大部分应用，这样的精度和数据类型是足够应付的，但是在某些科学计数及特殊的商业范畴，可能需要更高精度的数字表达，这就要进一步了解数字的精度。大部分语言都提供两种基本精度类型，一种是float、一种是double ；实际上如果小数位如果是固定的，float和doub...
数据权限设计思路_通用数据权限的思考与设计
weixin_39633891的博客
12-05 1281
1、数据权限概述1.1、什么是数据权限？数据权限是指对系统用户进行数据资源可见性的控制，通俗的解释就是：符合某条件的用户只能看到该条件下对应的数据资源。那么最简单的数据权限大概就是：用户只能看到自己的数据。而在正式的系统环境中，会有很多更为复杂的数据权限需求场景，如：领导需要看到所有下属员工的客户数据，员工只能看自己的客户数据；经理A能看到所有企业客户，经理B只能看到年销售额小于1000万的企业客...
【全栈开发指南】数据权限使用配置
全栈程序猿的专栏
07-11 4423
数据权限配置有两种方式：通过系统配置界面，实时配置生效。通过代码注解配置。
DDL(数据定义语言)
12-14
`decimal`类型在需要高精度计算时更为合适，如财务数据。 - **字符型（char/varchar/text）**：`char`是固定长度的字符串类型，如`char(255)`；`varchar`是可变长度的字符串类型，如`varchar(65535)`；`text`系列...
Hive——HQL数据定义语言
m0_66925868的博客
12-12 1638
MySQL => 核心 => SQL语句：DDL ：数据定义语言，建库、建表DML ：数据操纵语言，增、删、改DQL ：数据查询语言，查DCL ：数据控制语言，用户与权限控制 => rootHive中的数据类型指的是Hive表中的列字段类型。原生数据类型（primitive data type）和==复杂数据类型数值类型、时间类型、字符串类型、杂项数据类型；array数组、map映射、struct结构、union联合体。关于Hive的数据类型，需要注意：英文字母大小写不敏感；。
毕业设计MATLAB_以高精度计算 Voigtcomplex 误差函数.zip
02-17
在MATLAB中实现Voigt函数的高精度计算，通常需要结合Lorentzian和Gaussian分布，因为Voigt函数是两者的叠加。这可能涉及到数值积分、复数运算以及优化算法，比如Levenberg-Marquardt法来求解最小二乘问题。 描述中...
巧用 MyBatis Plus 实现数据权限控制
hui_ss的博客
08-25 651
列表实现方案有两种，一是在开发初期就做好判断赛选，但如果这个需求是中途加的，或不希望每个接口都加一遍，就可以方案二加拦截器的方式。引入角色，我们先假设有三种角色，按照常规的业务需求，一种是管理员查看全部、一种是部门管理查看本部门、一种是仅查看自己。因为service层，本质上还是调mapper层， 所以还是在mapper层做文章，原来的mapper实现了。接口，所以能够查询，我们要做的就是在 mapper层中间套一个中间接口，来方便我们加注解。记得把拦截器加到MyBatis-Plus的插件中，确保生效。
权限系统：一文搞懂功能权限、数据权限
汤师爷的博客
11-10 2216
上海店的店长 A 和杭州店的店长 B 都拥有 POS 管理权限，但由于数据权限的限制，店长 A 只能访问上海店的数据，而店长 B 则只能访问杭州店的数据。功能权限的分层结构（模块、页面、按钮、字段）让企业能够灵活分配权限，既保障了系统的安全性，又提升了员工的工作效率。数据权限的粒度决定了用户可以访问数据的范围。数据权限是在功能权限的基础上，进一步限制用户可以访问的数据范围，确保数据使用的精确性与安全性。数据权限通过精细化的范围控制，不仅能减少信息泄露风险，还能提升管理者的全局视角，优化企业的运营效率。
【RuoYi-Vue数据权限（Data Permissions）】
weixin_65702315的博客
12-17 1347
数据权限（Data Permissions），也称为访问控制或授权，是指对数据库中特定数据的访问和操作权利的管理。它定义了哪些用户或应用程序可以查看、修改、删除或执行某些类型的数据操作。通过设置适当的数据权限，组织能够保护敏感信息不被未经授权的人员访问，同时确保合法用户能够高效地完成他们的工作。访问控制或授权，是指对数据库中特定数据的访问和操作权利的管理。数据权限的主要方面包括：确认用户的身份。通常通过用户名和密码、数字证书、生物识别技术等手段实现。决定经过身份验证的用户可以做什么。
数据权限的设计与实现系列1——数据权限的设计与思考
学海无涯，行者无疆
10-06 6783
权限控制是一个系统的核心功能，可以分为两类，一类是功能权限，一类是数据权限。数据权限又可以进一步分为行级权限和列级权限。功能权限，是指系统用户能进行哪些操作，通常是菜单和按钮权限，如打开订单菜单，查询订单列表，创建新订单。对于功能权限，有标准化的解决方案，也即RBAC，通过权限项、角色、用户三张主表，以及角色-权限项对应关系表和角色-用户对应关系表两张辅助表，一共5张库表即可实现功能权限的功能，系统管理员通过系统界面即可实现灵活的权限分配和维护。
数据权限简介
orichisonic的专栏
09-17 1万+
前言 我们知道，一般的系统都离不开权限模块，它是支撑整个系统运行的基础模块。而根据项目类型和需求的不同，权限模块的设计更是大相径庭。但不管怎么变，权限模块从大的方面来说，可以分为三种大的类型：功能权限、接口权限、数据权限。 功能权限：也就是我们最熟悉的菜单、按钮权限。可以配置各个角色能看到的菜单、按钮从而从最表层分配好权限 接口权限：顾名思义，配置不通角色调用接口的权限。有些敏感接口，是只能有固定的一些角色才能调用，普通角色是不能调用的。这种情况需要有一个明确的系统来控制对应的访问权限 数据权限：是
数据权限设计
热门推荐
qq_40664711的博客
03-13 1万+
随着IT新技术不断完善成熟，企业数字化建设得到全面的发展，数据将成为一个创造财富的重要来源，并且越来越多地被视为一项值得重视的企业资产。未来，很多企业之间的竞争，其实也是资源和数据竞争。那么针对数据资产，如何保障它的安全性呢？数据的权限管理无疑是必不可少的。数据权限从数据源来控制不同的用户能够查看、使用和授权不同的数据表数据（其实就是数据表行列的管控），就如同筑起了一道道护城墙,为数据安全提供了保障。
数据库权限分配探讨
人月神话
02-19 4677
上周， 有位朋友给我提出了这样的需求：区分用户访问数据库的权限。顺便总结了下有如下要求： 某个用户查询所有数据库的权限 某个用户只有备份数据库的权限 给一个用户只有指定数据库的权限 给一个用户只有某个表的权限  要进行以上任务，首先我们先了解下数据库的权限相关的内容 主体 “主体” 是可以请求 SQL Server
聊聊数据权限哪些事儿
weixin_34290000的博客
03-04 290
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
erp 数据权限定义（用友NC）
小+的博客
12-15 7757
一、数据权限定义 数据权限主要分为维护权限，使用权限，特殊权限。 操作是与业务实体相关联的业务行为，分为维护类操作和使用类操作。 A.       维护类操作：对业务实体数据进行维护，改变其属性的操作，例如删除、修改等。 B.       使用类操作（使用场景）：不改变业务实体数据的属性，只是引用业务实体数据的操作，例如参照，引用等。   NC6.0系统中对数据权限做了重大调整，对资源
大模型数据权限管理 论文精度
最新发布
03-08
### 大模型数据权限管理中的精度考量 在探讨大模型的数据权限管理及其精度时，可以从角色基础访问控制（RBAC）的角度出发。RBAC 提供了一个框架来管理和分配不同用户的角色以及相应的权限[^1]。对于大型机器学习模型而言，这种机制可以扩展至确保只有授权人员能够访问敏感训练数据或调整模型参数。 然而，在实际应用中，特别是在涉及复杂的大规模神经网络时，单纯依靠 RBAC 可能不足以完全保障系统的安全性和准确性。随着模型变得越来越庞大和复杂，如何精确地定义哪些主体应该拥有何种程度的访问权成为一个重要课题。这不仅涉及到技术层面的设计，还包括政策制定者、研究人员和技术实施方之间的协作。 针对这一领域内的研究工作，目前主要集中在以下几个方面： - **细粒度权限设置**：为了提高权限管理系统对大规模数据集处理过程中的适应能力，研究者们正在探索更加细致入微的方法来描述对象间的关系，并据此设定更为严格的访问条件。 - **动态权限调整策略**：考虑到AI系统内部状态随时间变化的特点，一些新的方案建议采用自适应的方式更新用户的许可范围，从而更好地平衡灵活性与安全性之间的关系。 - **隐私保护增强措施**：鉴于深度学习算法可能带来的潜在风险——比如过拟合现象可能导致个人信息泄露等问题——科学家也在积极寻找途径加强整个生命周期内各类参与者的信息安全保障水平。 值得注意的是，尽管上述努力有助于提升整体性能表现，但在具体实践中仍需面对诸多挑战。例如，当试图优化某个特定维度上的指标（如预测误差率降低），可能会无意间削弱其他方面的质量特征；反之亦然。因此，在追求更高精度的同时保持全面均衡的发展态势显得尤为重要。 ```python def evaluate_permission_model_accuracy(model, dataset): """ Evaluates the accuracy of a given permission model on a specific dataset. Args: model (object): The permission management model to be evaluated. dataset (list or array-like): Data points used for evaluation. Returns: float: Accuracy score between 0 and 1 indicating how well the model performs. """ predictions = [] actuals = [] # Iterate over each item in the dataset for entry in dataset: prediction = model.predict(entry['input']) predictions.append(prediction) actuals.append(entry['output']) correct_predictions = sum([p == a for p, a in zip(predictions, actuals)]) total_entries = len(dataset) return correct_predictions / total_entries if total_entries != 0 else None ```
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