Hive JDBC连接示例 该项目展示了如何使用各种不同的方法连接到Hiveserver2。 所有类仅适用于Hiveserver2。 正在使用Cloudera JDBC驱动程序，可以从下载。 在撰写本文时，最新版本为v2.5.15 。 要求： 您需要下载驱动程序并将其复制到lib文件夹。 从下载zip，以获取正确的操作系统和体系结构。 解压缩并转到Cloudera_HiveJDBC41_xxx文件夹。 将所有罐子从那里复制到lib文件夹。 JDBC API v3.x支持JRE v4.0或v5.0 JDBC API v4.x支持JRE v6.0或更高版本 JDBC API v4.1.x支持JRE v7.0或更高版本 适用于Apache Hive的Cloudera JDBC驱动程序支持Hive 0.11、0.12、0.13、0.14、1.0和1.1。 有关更多信息，请参阅下载的z

GraphQL-TypeScript-JWT-服务器 使用TypeOrm CLI创建 这是功能齐全的后端服务器，用于身份验证，Cookie和刷新令牌 git clone 纱线安装 CD服务器 纱线起头 项目端口到 使用作为GraphQL接口

基于从一张给定年龄的人脸输入图片准确预测出该人老龄化后的人脸图片，并且保持身份的目的，采用了基于条件对抗神经网络的无监督跨领域框架，然后将此框架应用到人脸身份保持的老龄化的任务中的方法。所采用的对抗神经网络通过预训练的人脸识别网络提取源图片的特征，然后将目标年龄信息附加在嵌入式特征空间里，并且送往生成器，随之施加了身份保持的约束。所提出的算法在生成CACD人脸数据集的老化人脸生成实验上产生了高质量，并且保持住身份信息的人脸图片，同时，在人脸跨年龄分类任务上取得了2.64%的识别率增益，进而验证了算法的高准确率和有效性。

win7电脑上本身没有md5-challenge的网络身份认证方法，添加该注册表，可以实现md5-challenge网络身份验证

https://download.csdn.net/download/yuansanwan123/7530687 这位大哥之前是0积分下载的，不知道是官方还是人为升级到46积分，太多了，我下载后提供比较少的积分供大家下载，没有积分的留下邮箱。CSDN必须设置积分，没办法。。。。

nginx-http-oauth-模块 该模块可用于api身份验证，类似于oauth 2 legged身份验证。 1.安装Handlersocket 2.创建表 创建表oauth_access_token （ id int（10）NOT NULL AUTO_INCREMENT， access_token varchar（255）默认为NULL， expires_in int（10）NOT NULL， last_used_time int（10）NOT NULL， 主键（ id ）， KEY ACCESS_TOKEN （ access_token ） ）ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8; 3.安装Oauth模块 cd /work/nginx-1.8.0 && ./configure --add-module = / work /

适用于Python的Microsoft身份验证库（MSAL） dev分支 参考文件 下载次数 用于Python的Microsoft身份验证库使应用程序可以与集成。 它使您可以使用Microsoft身份（ ， 和帐户）登录用户或应用，并获取令牌来调用Microsoft API（例如或自己在Microsoft身份平台注册的API。 它使用行业标准OAuth2和OpenID Connect协议构建 不确定这是您要寻找应用程序的SDK吗？ 还有其他的Microsoft身份的SDK 。 快速链接： 安装 你可以找到MSAL的Python 。 如果还没有，Python环境到最新版本。 我们使用点18.1进行了测试。 和往常一样，只需运行pip install msal 。 版本号 该库遵循。 您可以在下找到每个版本的更改。 用法 在使用MSAL Python（或其他MSAL SDK）之前，您必须上。 使用MSAL Python获取令牌遵循以下三步模式。 （注意：这是高级概念模型。不同流程会有一些差异。进行了演示。） MSAL提出了之间的明确区分。 因此，您将首先创建PublicC

CodeStylometry_JS 用脚本语言编写的用于客户端Web开发的源代码的作者身份归属。

针对当前心电图(ECG)身份识别中存在的小样本、多特征点检测问题，提出基于小波变换和动态时间规整(DTW)相结合的方法。利用小波变换对ECG 信号进行预处理并提取R 波峰值点，提取并保存肢导联QRS 波及心拍模板，根据QRS 波测试数据与各QRS 波模板间的相关性分析以及阈值条件缩小身份识别范围，采用DTW 算法确定心拍测试数据与各心拍模板之间的最优匹配距离，实现身份识别。实验结果表明，该方法在112个个体ECG 数据中的身份识别准确率为97.3%，个体识别时间为4.4 s，解决了单检测点和大样本条件下的

内容请见我的blog 由于众所周知的原因，没有给出中文，看下关键字就猜到到吧