关于Pulsar Pulsar是一款针对数据通信安全的强大工具，该工具可以帮助广大研究人员实现数据过滤和安全（隐蔽）通信，并通过使用各种不同的协议来创建安全的数据传输和聊天隧道。...工具安装&配置 注意：我们需要确保本地设备上安装并配置好了Go v1.8环境，因为Pulsar基于Go语言开发，因此Go环境是构建Pulsar所必备的。...在数据连接器的帮助下，我们可以使用Pulsar并从不同的数据源读取或写入数据。 命令行终端 默认的数据出入连接器，支持通过STDIN读取数据，通过STDOUT写入数据。...:fkdns.lol:2.3.4.5:8989 数据处理器 数据处理器将允许我们在数据的传输过程中修改数据，我们也可以任意选择组合使用数据处理器。...--handlers base64,base32,base64,cipher:key --decode 工具使用样例 在下列演示样例中，我们将使用Pulsar来创建一个基于DNS协议的安全双向通信信道
，这一类数据我们叫复杂对象，这类数据在使用状态变量监听的时候会比较麻烦，@State/@Prop等修饰器只能监听一层，也就是对象下的基本数据类型字段，对于多次嵌套的对象，在深度监听的时候需要用@Observed...场景三：对象数组监听对象数组是指该数组的每一项元素都是对象的场景，该数据类型属于我们开发中最场景的一种场景，下面实现一个双层对象数据的场景示例，具体数据模型见下图。...修饰复杂对象使用@Observed+@ObjectLink观测，但是对应多层数据需要数据分层的同时还需要组件分层，通过这种方式虽然能够实现对嵌套类中属性变化的观测，但是当嵌套层级较深时，代码将会变得十分复杂...而状态管理V2只有@Param装饰器表示组件从外部传入的状态，并且可以实现与父组件@Local修饰的变量进行同步状态变量修改监听@Watch@Monitor@Watch无法实现对对象、数组中某一单个属性或数组项变化的监听...@Monitor装饰器实现对对象、数组中某一单个属性或数组项变化的监听，并且能够获取到变化之前的值写在最后如果你觉得这篇内容对你还蛮有帮助，我想邀请你帮我三个小忙：点赞，转发，有你们的 『点赞和评论』，
关于ICMPExfil ICMPExfil是一款基于ICMP的数据提取和过滤工具，该工具可以帮助广大研究人员通过有效的ICMP数据包传输数据。...我们可以使用客户端脚本来传递希望过滤的数据，然后再通过目标设备将数据传递到运行的服务器上。...无论你是经验丰富的安全专家，还是功能强大的安全系统，都只能查看到有效的ICMP数据包，数据包的数据结构没有任何的安全问题，我们的数据也不会隐藏在ICMP数据包中，因此通过审查数据包并不能够查看到我们所要提取或过滤的数据...工具下载 由于该工具基于Python 3开发，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Python 3环境。... 工具使用 ASCII 该工具支持ASCII自负，我们可以过滤和提取任何使用ASCII自负表示的内容，例如字母和数字等。
参考链接： Java中的对象和类 1.对象的概念 ：万物皆对象，客观存在的事物皆为对象 2.什么是面向对象：人关注一个对象，实际上是关注该对象的事务信息 3.类：类是模子，确定对象将会拥有的特征（...属性）和行为（方法） 类的特点：类是对象的类型，具有相同属性和方法的一组对象的集合 4。...方法n； } Java对象 使用对象的步骤： 1.创建对象： 类名 对象名 = new 类名（）； ... Telphone phone =new Telphone(); 2.使用对象 引用对象的属性：对象名.属性 phone.screen = 5; //给screen属性赋值... 2.局部变量 在类的方法中定义，在方法中临时保存数据 成员变量和局部变量的区别 1.作用域不同： 局部变量的作用域仅限于定义他的方法 成员变量的作用域在整个类内部都是可见的
写在前面 最近在做项目开发的时候，有用到easy excel技术来解析和写入excel，所以今天在这里和大家分享一下如何使用easy excel技术来解析excel文件的操作 Easyexcel技术介绍...Easyexcel实现简单写入操作 使用easyexcel实现写入操作的方式有很多种，其中最常用的是有对象写入和无对象写入，接下来我会把这两种方式分别和大家进行介绍。...： 无对象写入 无对象写入其实更简单，我们不需要指定要写入的数据的类型，可以直接传入一个存放数据的list，即可完成数据的写入操作。...：在使用无对象写入的时候，对于存放在list中的表头数据，需要每一列的表头都单独的存放在一个list中，否则写出的表格的表头会纵向排列，不行你可以试试哟！...以上就是使用easyexcel实现数据的有对象写入和无对象写入的操作了，关于easyexcel的操作还有很多，且听小猿之后和大家慢慢分享~ 觉得不错记得点赞收藏哦，之后继续分享更多关于easyexcel
目录 为什么使用过滤器 我们目前书写项目中遇到的问题？ 什么是过滤器?...代码中什么时候走过滤器 项目中如何使用过滤器 先创建一个过滤器（解决中文乱码的过滤器） 将这个过滤器配置到项目里面 总结 如何使用过滤器实现拦截判断 先创建一个实现拦截的过滤器 在web.xml里面进行配置这个过滤器...问题3：请求和响应时是不是分别将过滤器代码从头到尾执行一遍 问题4：在过滤器中能否跳转到项目的其他任意资源 问题5：重定向和转发是否经过过滤器 为什么使用过滤器 我们目前书写项目中遇到的问题？...如何使用过滤器实现拦截判断 先创建一个实现拦截的过滤器 ?...根据输出结果，我们可以看出 当有多个过滤器的时候，要走的过滤器的是和这个先后顺序有关 问题2：每个请求和响应都要经过过滤器吗？
HttpServlet拦截器的快速使用和配置 过滤器 过滤器是一种设计模式，主要用来封装Servlet中一些通用的代码。在web.xml中配置哪些URL对应哪些过滤器。...过滤器的优点： 过滤器是可插拔的。 一个过滤器不依赖于另一个资源。 维护少，比较容易维护。 Servlet过滤器方法 过滤器只是一个实现javax.servlet.Filter接口的Java类。...监听器 监听器就是一个实现特定接口的普通java程序，这个程序专门用于监听另一个java对象的方法调用或属性改变，当被监听对象发生上述事件后，监听器某个方法将立即被执行。...web应用即ServletContext对象(jsp的隐式对象application) 除了对web应用的监听外，还能监听session和request的生命周期，以及他们的attribute发生的变化...具体配置 以下是配置文件的所有截图， 过滤器和监听器是面向切面的编程思想的， 因此，可以直接在项目中快速地添加过滤器和监听器。 ?
过滤器通常用于以下场景：记录日志认证和鉴权压缩响应修改请求和响应...在Servlet规范中，过滤器被定义为实现javax.servlet.Filter接口的类。...应用场景以下是过滤器常见的应用场景：数据清洗和校验：在对输入数据进行处理之前，常常会使用过滤器进行校验和格式化，以确保数据的合法性和一致性。...安全控制：过滤器可以对请求进行拦截和监控，以保护系统的安全性，防止网络攻击和恶意行为。数据转换和格式化：过滤器可以将请求和响应的数据进行转换和格式化，以适应不同的数据格式和需求。...性能优化和缓存：过滤器可以对响应进行缓存，以提高系统的响应速度和性能。日志记录和统计分析：过滤器可以记录请求和响应的数据，以进行统计分析和性能监控。...低成本：大多数过滤器使用简单，成本较低，易于维护和更换。可重复使用：一些过滤器可以经过清洗或更换过滤媒体，使其重复使用。简单可靠：过滤器的设计简单，易于安装和操作，一般不需要很高的技术水平。
探索带过滤器的语义搜索，并学习如何使用 pgvector 和 Python 实现它。...语义搜索可能会调出与用户描述匹配的项目，但过滤器可以细化这些结果，仅显示某些品牌、价格范围或库存项目。语理解和基于属性的过滤相结合，有助于您创建高度定向且可操作的搜索算法。...语义搜索带筛选 过滤搜索索引方法：HNSW 与 StreamingDiskANN 当您实现带有过滤器的语义搜索时，您可能会遇到处理大型数据集或复杂过滤条件的情况。...使用 Pgvector 和 Pgvectorscale 通过过滤器实现语义搜索 在 Stack Overflow 2024 年开发者调查中，PostgreSQL 连续第二年被评为最受欢迎的数据库。...我们已经成功地在 PostgreSQL 中使用 pgai 和 pgvector 扩展实现了带有过滤器的语义搜索。
引言 Mitmproxy 是一个强大的、免费的开源交互式 HTTPS 代理工具，主要用于拦截、修改、检查和重放 HTTP 和 HTTPS 流量。它在网络调试、安全测试和数据分析等方面非常有用。...Mitmproxy 的主要功能 拦截和修改流量：允许用户在流量通过代理时拦截并修改请求和响应数据。 HTTPS 解密：能够解密并查看 HTTPS 流量，前提是客户端信任 mitmproxy 的证书。...流量记录和回放：记录所有通过代理的流量，并在需要时回放这些流量以重现问题。 脚本化：支持使用 Python 编写脚本来自动化和扩展功能，如自动修改请求、响应或进行复杂的分析。...过滤和搜索：提供强大的过滤和搜索功能，帮助用户快速找到感兴趣的流量。 2. 队列管理模块 首先，我们需要创建一个名为 queue_manager.py 的文件，用于管理队列。...总结 本文介绍了如何使用 Python 和 mitmproxy 代理服务器实现基于队列的路径管理。我们创建了一个队列来存储和管理网络请求的路径，并在 mitmproxy 脚本中检查和处理这些路径。
优点：基于缓存查的更快，无需次次访问数据库，查询开销低。...缺点：当多个用户使用此方法进行条件查询时，查询的结果会冲突，但如果只是分页查看所有数据，并不会冲突，同时牺牲了空间，占用了内存，当数据量过大时不建议使用。...用到的实体类： import lombok.Data; @Data public class UserInformation { private Consumer consumer;...registerCode; private String admin; private int userRole; private String state; } 复制代码 分页实现
提供的是10X格式的标准三个文件，选择下载数据之后需要对数据进行整理，将三个文件分别整理到对应的文件夹中。 #整理文件 fs=list.files('....包，然后使用Read10X()函数将数据读取进来，然后创建seurta对象，即可进行后续的降维聚类分群。.../GSE212199_RAW/outputs/',samples) names(dir) <- samples #读取数据创建Seurat对象 counts 的基因与细胞 #step2:QC质控(运行命令) dir.create("./1-QC") setwd("./1-QC") # 如果过滤的太狠，就需要去修改这个过滤代码 source...('../') #指明物种 sp='mouse' basic_qc函数 过滤结果:确定一下过滤前后的数量差异，如果相差太多要修改质控代码！
这个系统主要使用基于关键词匹配的过滤方式，这个方法实现起来比较简单，只需要使用Java语言编写一个贝里斯算法即可，但在对付高级垃圾邮件时效果不是很好，高级垃圾邮件会进行一些伪装处理，绕过过滤规则进行发送...对于mta过滤器，忽略信件的最合适方法是拒绝它们。实现这一目标，可以使用基于结果的临时或永久响应代码。一些MDA过滤器也可以拒绝消息。因为MTA可以根据mda的退出状态报告交付失败。...因此，J2EE技术可以完全支持不良邮件过滤系统的研究和开发。面向对象的思想将以上所说作为研究对象，来研究、分析、探索这些事物之间的关系。...一般情况下，问题域里的所有内容都可以一个一个地转换为软件系统中的对象。面向对象技术使系统更易于开发人员理解和使用，这使系统的用户可以了解研发的原理和过程。...4.5.1 系统概念层结构设计 通过需求功能分析以及各个模块的设计，最后将每个模块都进行数据库的设计，并且通过E-R图来进行展示。
关于NetLlix NetLlix是一款功能强大的数据过滤工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以通过不同的网络协议来模拟和测试数据过滤。...该工具支持在不使用本地API（应用程序编程接口）的情况下执行数据的模拟写入/输出。 值得一提的是，该工具可以有效地帮助蓝队安全人员编写相关的规则，以检测任何类型的C2通信或数据泄漏。...工具机制 当前版本的NetLlix能够使用下列编程/脚本语言来生成HTTP/HTTPS流量（包含GET和POST）： 1、CNet/WebClient：基于CLang开发，使用了著名的WIN32 API...（WININET & WINHTTP）和原始Socket编程来生成网络流量； 2、HashNet/WebClient：一个使用了.NET类的C#代码，可以生成网络流量，类似HttpClient、WebRequest...和原始Socket； 3、PowerNet/WebClient：一个PowerShell脚本，使用了Socket编程来生成网络流量； 工具下载 在使用该工具之前，请先在本地设备上安装并配置好Python
概念 个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 为什么要个性化推荐？...- 商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品 - 浏览大量无关的信息和产品，信息过载问题，用户难以获取所需要的信息 分类 基于内容的推荐 根据用户的历史数据，推荐用户感兴趣的产品...兴趣学习： 利用一个用户过去喜欢（及不喜欢）的item的特征数据，来学习出此用户的喜好特征（profile）；典型的有监督分类问题，理论上机器学习里的分类算法都可用 3....特征提取、建模 依赖用户 方法 新用户 新商品 冷门商品 特殊商品 潜在兴趣 特征提取、建模 依赖用户 基于内容 × √ √ √ × 需要 × 协同过滤 × × × × √ 不需要 √ 基于内容的推荐...，无法发现用户的潜在兴趣，且对于非结构化特征的数据（电影、音乐等艺术作品）难以准确描述 协同过滤推荐，可以发现潜在兴趣，不用提取特征、建模，因此对艺术作品有效；冷启动问题 UserCF 和 ItemCF
适用场景：乐观锁锁适合用于更新频率不高的场景，一般的业务管理系统并发要求不会太高，比较适合使用乐观锁。高并发的场景中使用乐观锁并不合适，因为会产生大量的失败，应该想其它办法解决这种大量失败问题。...当多个线程尝试更新同一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值，而其它线程失败，失败的线程并不会被挂起，而是被告知这次竞争中失败，可以再次尝试。...，如果库存数据和之前的查询到的库存数据不一致，则说明数据已经过期，已经被别人修改过了。...数据库是最基础的必备中间件，除了存储数据之外，还有很多其它功能也是支持的。乐观锁和悲观锁就可以，在数据库中以很低的成本、很便利的方式直接实现。...数据库自身也有分布式集群方案，使用数据库实现的锁也无缝的变成分布式锁了。
// 对象键（Key）是对象在存储桶中的唯一标识。...例如，在对象的访问域名 `bucket1-1250000000.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/mydemo.jpg` 中，对象键为 mydemo.jpg, 详情参考 [对象键]..."mydemo.jpg"; public static String upload(){ // 简单文件上传, 最大支持 5 GB, 适用于小文件上传, 建议 20M以下的文件使用该接口...downFile = new File("src/test/medemo.jpg"); // 设置要下载的文件所在的 对象桶的名称 和对象键 GetObjectRequest...bucket 和对象键 cosClient.deleteObject(bucketName, key); } //main方法中测试 public static
关于Rastrea2r Rastrea2r是一款功能强大的开源工具，该工具支持跨平台，能够帮助事件响应人员和SOC分析人员在几分钟之内对可疑系统完成分类，并在数千个终端节点上搜索入侵威胁指标IoC。...为了解析和收集远程系统中我们所感兴趣的威胁内容（包括内存转储），Rastrea2r可以跨多个终端节点来执行系统内部工具、命令和其他第三方工具（包括自定义脚本），并将输出结果保存到一个中心化的共享存储中，...通过使用客户机/服务器的RESTful API，Rastrea2r还可以使用YARA规则在多个系统的磁盘和内存上查找IoC。...作为一款基于命令行的工具，Rastrea2r可以很容易地集成在McAfee ePO以及其他AV控制台中，这将很大程度上方便事件响应人员和SOC分析人员收集取证信息并寻找IoC。...支持的功能 1、威胁/IoC快速分类； 2、取证信息收集； 3、收集Web浏览器历史记录； 4、支持收集Prefetch数据； 5、内存转储； 6、基于Yara规则实现磁盘扫描； 7、基于Yara规则实现内存进程扫描
目标检测是一种计算机视觉技术，用于识别和定位图像中的目标。有很多检测算法存在，这里是对Mask R-CNN的一个很好的总结。 ?...Mask R-CNN是目标检测的扩展，它为图像中检测到的每个目标生成边界框和分割掩模。这篇文章是关于使用Mask R-CNN训练自定义数据集的指南，希望它能帮助你们中的一些人简化这个过程。...在此之前，cv2无法正确读取video17_295和 video19_1900。因此，我过滤掉了这些图像并创建了一个文件名列表。...MRCNN处理 现在来看看mrcnn本身，我们需要在训练过程之前定义一个mrcnn数据集类。这个数据集类提供图像的信息，比如它所属的类和对象在其中的位置。...Config类确定训练中使用的变量，应该根据数据集进行调整。 下面的这些变量并非详尽无遗，您可以参考文档中的完整列表。
【Kafka】Java实现数据的生产和消费 Kafka介绍 Kafka 是由 LinkedIn 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统...)，主题中的分区可以分布在不同的主机(broker)中； 持久性、可靠性：Kafka 能够允许数据的持久化存储，消息被持久化到磁盘，并支持数据备份防止数据丢失，Kafka 底层的数据存储是基于 Zookeeper...包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告； 日志记录：Kafka 的基本概念来源于提交日志，比如可以把数据库的更新发送到 Kafka 上，用来记录数据库的更新时间，通过Kafka...Kafka为何如此之快 Kafka 实现了零拷贝原理来快速移动数据，避免了内核之间的切换。...id, 组名 不同组名可以重复消费.例如你先使用了组名A消费了Kafka的1000条数据, 但是你还想再次进行消费这1000条数据, // 并且不想重新去产生, 那么这里你只需要更改组名就可以重复消费了
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