基于位运算的权限细粒度控制

FlexPRET FlexPRET 是一个5级，细粒度多线程 RISC-V 处理器，专为混合关键性（实时嵌入式）系统而设计，并用Chisel 编写。

细粒度的自我监督学习 此存储库具有与用于细粒度图像分类的自我监督学习相关的代码。 我使用了木薯植物病数据集

利用常见粒度分布模型和广义正态分布模型,对18组细粒煤筛分数据进行了拟合。拟合结果表明,广义正态分布模型比正态分布模型和对数正态分布模型更适于描述细粒煤的粒度分布特性,但其拟合效果不如Rosin-Ra

neo4j-graphql-deepauth 对neo4j-graphql-js GraphQL端点(即GRANDstack应用)中的细粒度访问控制的基于指令的支持。 还可以在任何非neo4j-gra

IK分词器，支持solr6.60高版本，支持智能分词和细粒度分词，经本人测试可以使用的，支持高版本，智能分词用IKCrudeAnalyzer

现有数据加密方法多为全文加密，且研究多集中在加密算法轻量化研究，而没有从被加密数据角度分析某条数据是否所有部分都需要加密。以保护数据中关键部分为研究目的，以此实现对整条数据的保护，这对感知层海量数据处

1.写在最前面最近想写一个简单的关于权限处理的东西,之前我也了解过用二进制数的位运算可以出色地完成这个任务。关于二进制数的位运算,常见的就是“或、与、非”这三种简单运算了,当然,我也查看了下PHP手册

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基于细颗粒度权限管理分析的文章，对大型项目具有很好的指导意义。

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