细粒度访问控制

代码克隆是一个显著的挑战。为了解决代码克隆检测的问题，我们正在开发一种能够识别词法和句法特征的方法。我们将输入类似的代码，以验证句法和词法匹配的准确性。

当前，深度学习技术在图像识别和分类任务中广泛应用，特别是在细粒度车辆分类领域。该领域的目标是准确区分车辆的细微差异，如车型、年份和颜色，对自动驾驶、智能交通管理和安全监控具有重要意义。系统评估了多种用于细粒度车辆分类的深度学习架构，包括VGG、ResNet、Inception和DenseNet等经典模型。这些模型通过卷积和池化操作提取图像特征，并通过全连接层进行有效分类。此外，还讨论了一些针对细粒度分类的改进模型，如Fine-Grained Visual Classification（FGVC）模型，以及在数据预处理和训练策略上的最新进展。评估指标涵盖准确率、精确率、召回率和F1分数，以及模型

这是Keras + Tensorflow重新实现的方法，用于改进BoxCars中描述的车辆细粒度分类，采用交通监控中的3D边界框。数值结果略有不同但相似。此代码仅用于研究目的。

Matlab代码库重新实现了ICCV 2013年论文中的细粒度分类方法。该方法主要通过将前景划分为子区域，并从对齐的前景段中提取特征来实现。详细的代码结构和运行说明包含在代码结构说明文件夹中，用户需依次执行 step1_trainEncoder.m; step2_encoding.m; step3_libsvm_kernel.m; step4_libsvm_aggre.m; step5_libsvm_traintest.m。这些脚本需要并行处理所有图像数据集。除了基于Bag-of-Words特征的基线方法外，还包含了个人实验文件夹，如latent SVM文件夹，用户可按需忽略。

作为传统访问控制方式（如自主访问、强制访问）的潜在替代方案，基于角色的访问控制（RBAC）正受到越来越多的关注。RBAC模型的核心是将权限与角色相关联，用户通过成为特定角色的成员，进而获得该角色所拥有的权限， 极大简化了权限管理流程。 在组织内部，角色的设立通常是为了完成特定的工作任务。用户的角色分配基于其职责和能力，并且可以根据实际情况灵活地进行调整。当出现新的需求或系统合并时，可以为角色赋予新的权限；同样，也可以根据需要收回角色的特定权限。此外，角色之间可以建立关联关系，以适应更复杂多样的应用场景。

此资源库包含五份关于角色访问控制子系统的文件。

《基于角色的访问控制》是David F. Ferraiolo、D. Richard Kuhn和Ramaswamy Chandramouli撰写的经典著作，探讨了访问控制在信息安全领域中的重要性和应用。该书详细介绍了如何通过角色定义和管理访问权限，以提升系统安全性和管理效率。

基于角色的访问控制（RBAC）技术吸引了广泛关注，特别是在商业应用中，因其在降低大型网络应用安全管理复杂性和成本方面的潜力。

封锁粒度是指封锁对象的大小范围。 封锁对象可以涵盖整个数据库，也可以细化到某个属性值。 例如，可以对整个数据库进行封锁，也可以对特定属性值进行封锁。 封锁对象的大小被称为封锁粒度。 多粒度封锁允许系统同时支持多种封锁粒度，从而为不同的事务提供灵活的选择。

为了保护敏感数据，需要为数据库中的某些视图设置访问权限控制。该机制允许对特定视图授予特定的用户或用户组访问权限，确保数据安全和完整性。