参考链接： C++ acos() #include #define PI acos(-1) 主要是利用利用数学函数中的反三角函数，但是要注意一定引入math包 arccos
JWT 这种结构化体可以分为: HEADER（头部） PAYLOAD（数据体） SIGNATURE（签名） 经过签名之后的 JWT 的整体结构，是被句点符号分割的三段内容，结构为 eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9...我们可能认为，有了 HEADER 和 PAYLOAD 两部分内容后，就可以让令牌携带信息了，似乎就可以在网络中传输了，但是在网络中传输这样的信息体是不安全的，因为你在“裸奔”啊。...在如今已经成熟的分布式以及微服务的环境下，不同的系统之间是依靠服务而不是数据库来通信了，比如授权服务给受保护资源服务提供一个 RPC 服务: ? JWT 是如何被使用的？...所以在传输过程中，JWT 令牌需要进行 Base64 编码以防止乱码，同时还需要进行签名及加密处理来防止数据信息泄露。 为什么要使用 JWT 令牌？...缺点: 没办法在使用过程中修改令牌状态 (无法在有效期内停用令牌) 解决: 一是，将每次生成 JWT 令牌时的秘钥粒度缩小到用户级别，也就是一个用户一个秘钥。
Bug，而这些其实都可以通过制定的流程规范和一定的研发经验积累，慢慢尽可能减少。...其实还缺少一个关于类中是否有属性的问题，如果有类中包含属性那么在实例化的时候就需要把属性信息填充上，这样才是一个完整的对象创建。...不过这里我们暂时不会考虑 Bean 的循环依赖，否则会把整个功能实现撑大，这样新人学习时就把握不住了，待后续陆续先把核心功能实现后，再逐步完善 三、设计 鉴于属性填充是在 Bean 使用 newInstance...另外改动的类主要是 AbstractAutowireCapableBeanFactory，在 createBean 中补全属性填充部分。 2....最后在属性填充时需要用到反射操作，也可以使用一些工具类处理。 每一个章节的功能点我们都在循序渐进的实现，这样可以让新人更好的接受关于 Spring 中的设计思路。
在本教程中，我们将首先安装pandas，然后让您了解基础数据结构：Series和DataFrames。 安装 pandas 同其它Python包，我们可以使用pip安装pandas。...没有声明索引 我们将输入整数数据，然后为Series提供name参数，但我们将避免使用index参数来查看pandas如何隐式填充它： s = pd.Series([0, 1, 4, 9, 16, 25...Python词典提供了另一种表单来在pandas中设置Series。 DataFrames DataFrame是二维标记的数据结构，其具有可由不同数据类型组成的列。...在DataFrame中对数据进行排序 我们可以使用DataFrame.sort_values(by=...)函数对DataFrame中的数据进行排序。...您现在应该已经安装pandas，并且可以使用pandas中的Series和DataFrames数据结构。 想要了解更多关于安装pandas包和使用数据结构的相关教程，请前往腾讯云+社区学习更多知识。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何dump数据库内部结构？...ALTER SESSION SET EVENTS '10046 trace name context forever,level 12'; 10053 CBO Enable optimizer trace 在分析...name context forever, level 1'; 10938 Event 10938 - Dump PL/SQL Execution Statistics 转储PL/SQL执行统计信息，使用前需要执行脚本文件
我们可以通过Rowkey来查询这些数据，但是我们却没办法实现这些文本文件的全文索引。这时我们就需要借助Lily HBase Indexer在Solr中建立全文索引来实现。...Lily HBase Indexer提供了快速、简单的HBase的内容检索方案，它可以帮助你在Solr中建立HBase的数据索引，从而通过Solr进行数据检索。...2.首先你必须按照上篇文章《如何使用HBase存储文本文件》的方式将文本文件保存到HBase中。 3.在Solr中建立collection，这里需要定义一个schema文件对应到HBase的表结构。...注意Solr在建立全文索引的过程中，必须指定唯一键（uniqueKey），类似主键，唯一确定一行数据，我们这里的示例使用的是HBase中的Rowkey。如果没有，你可以让solr自动生成。...7.总结 ---- 1.使用Lily Indexer可以很方便的对HBase中的数据在Solr中进行索引，包含HBase的二级索引，以及非结构化文本数据的全文索引。
关于NoseyParker NoseyParker是一款功能强大的命令行工具，该工具可以帮助广大研究人员在文本数据中寻找敏感信息，可以用于网络安全攻防两端的安全测试过程中。...关键功能 1、支持扫描Git代码库中的文件、目录和整个历史记录； 2、使用了正则表达式与一组包含了99种预定义模式的记录相匹配，这些模式是根据网络安全攻防两端行动的经验和反馈而生成的，具有高信噪比特征...； 3、支持将共享相同敏感数据的匹配组合在一起； 4、运行速度非常快，可以在单核CPU上以每秒数百兆字节的速度扫描，并且能够在不到2分钟的时间内在旧版MacBook Pro上扫描100GB的Linux内核源历史记录...ghcr.io/praetorian-inc/noseyparker:latest 或 docker pull ghcr.io/praetorian-inc/noseyparker:edge 工具使用...比如说，你将CPython项目克隆到了本地，我们就可以使用scan命令来扫描整个历史记录，并创建一个新的数据存储（--datasotre）来存储扫描结果（np.cpython）： $ noseyparker
关于Redeye Redeye是一款功能强大的渗透测试数据管理辅助工具，该工具专为渗透测试人员设计和开发，旨在帮助广大渗透测试专家以一种高效的形式管理渗透测试活动中的各种数据信息。...： 用户面板包含了从所有服务器上发现的全部用户，用户信息通过权限等级和类型进行分类，用户的详细信息可以通过将鼠标悬停在用户名上以进行修改： 文件面板将显示当前渗透测试活动中相关的全部文件，团队成员可以上传或下载这些文件...： 攻击向量面板将显示所有已发现的攻击向量，并提供严重性、合理性和安全风险图： 预报告面板中包含了当前渗透测试活动中的所有屏幕截图： 图表面板中包含了渗透测试过程中涉及到的全部用户和服务器，以及它们之间的关系信息...接下来，广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/redeye-framework/Redeye.git 然后切换到项目目录中...，激活虚拟环境，并使用pip3工具和项目提供的requirements.txt文件安装该工具所需的其他依赖组件： cd Redeye sudo apt install python3.8-venv
反射调用返回复杂对象的.NET方法 定义数据接口 上一篇在C++中反射调用.NET（一）中，我们简单的介绍了如何使用C++/CLI并且初步使用了反射调用.NET程序集的简单方法，今天我们看看如何在C++...在后面的示例中，我们都会通过这种接口对象的方式来传递数据。 绑定委托方法 下面我们来看看如何在C++/CLI中反射调用GetUserByID 这个方法。...通过委托方法调用： Object^ result = fun(userId); 使用SOD DTO 对象 我们得到了.NET程序集的方法返回的DTO对象，但是如何取出它的数据赋值给我们的C++本机代码呢...所以这里涉及到2个问题： 1，从Object对象取出数据； 2，将数据转换并且赋值给C++本地数据结构 对于第一个问题，我们可以反射DTO对象的属性，然后跟本地数据接口一一对应，但是，本来我们已经在反射调用方法了.../details/7839985 托管日期与本机日期数据 在C++中表示日期的结构体是 tm，但是需要注意的是 tm的year部分仅能够表示与1900的差值，所以我们可以写下面2个方法来简单的转换：
redis是一个key-value类型的非关系型数据库，基于内存也可持久化的数据库，相对于关系型数据库（数据主要存在硬盘中），性能高，因此我们一般用redis来做缓存使用；并且redis支持丰富的数据类型...这些缓存有什么区别？都在什么场景下去用？ ...（商品类目、广告、热门商品等信息）门户系统的首页是用户访问量最大的，而且这些数据一般不会经常修改，因此为了提高用户的体验，我们选择将这些内容放在缓存中； 单点登录系统中也用到了redis。...，为了提高查询效率，因此我们选择了redis的list类型将商品评论放在缓存中； 在统计模块中，我们有个功能是做商品销售的排行榜，因此选择redis的zset结构来实现； 还有一些其他的应用场景，主要就是用来作为缓存使用...以及读取redis的数据，攻击者就可以在未授权访问redis的情况下可以利用redis的相关方法，成功在redis服务器上写入公钥，进而可以直接使用私钥进行直接登录目标主机； 比如：可以使用FLUSHALL
redis是一个key-value类型的非关系型数据库，基于内存也可持久化的数据库，相对于关系型数据库（数据主要存在硬盘中），性能高，因此我们一般用redis来做缓存使用；并且redis支持丰富的数据类型...项目中主要利用单点登录中的token用string类型来存储；Hash类型中的key是string类型，value又是一个map（key-value），针对这种数据特性，比较适合存储对象，在项目中由于购物车是用...k/v类型的数据，同时还支持list、set、zset、hash等数据结构的存储；memcache只支持简单的k/v类型的数据，key和value都是string类型可靠性：memcache不支持数据持久化...（商品类目、广告、热门商品等信息）门户系统的首页是用户访问量最大的，而且这些数据一般不会经常修改，因此为了提高用户的体验，我们选择将这些内容放在缓存中； 单点登录系统中也用到了redis。...，为了提高查询效率，因此我们选择了redis的list类型将商品评论放在缓存中； 在统计模块中，我们有个功能是做商品销售的排行榜，因此选择redis的zset结构来实现；还有一些其他的应用场景，主要就是用来作为缓存使用
前言介绍 在Netty中ByteBuf是一个非常重要的类，它可以以高效易用的数据结构方式来满足网络通信过程中处理数据包内字节码序列的移动。...数据结构 +-------------------+------------------+------------------+ | discardable bytes | readable bytes...| | 0 <= readerIndex <= writerIndex <= capacity 那么这种数据结构之所以能高效的处理数据传输处理并解决半包粘包...} out.add(msgContent.toString(Charset.forName("GBK"))); } 内存模型 1、堆内内存（JVM堆空间内） 最常用的ByteBuf模式是将数据存储在...它能在没有使用池化的情况下提供快速的分配和释放。 2、堆外内存（本机直接内存） JDK允许JVM实现通过本地调用来分配内存。
本文记录了我在实际工作中关于数据库操作上一些小经验，也是新手入门golang时我认为一定会碰到问题，没有什么高大上的东西，所以希望能抛砖引玉，也算是对这个问题的一次总结。...慢慢的我就发现，在连续多次操作数据库后就偶尔发生程序卡死的情况，请求一直是pending状态，只能杀死进程重启才可以。...核心意思就是sql.DB是一个长生命周期对象，你不要随便打开和关闭，并且建议你在程序中为每一个数据库创建唯一的sql.DB。 那么现在的问题就是如何保证程序中只有一个连接池呢？...很简单，使用一个全局变量即可，有点类似C#和java中static的味道，在Golang中可以使用如下方法声明一个全局对象： package demo import ( "database/sql"...有借有还 到这里连接池已经准备好了，那么如何从池子中取一个可用的连接呢？
view=aspnetcore-2.1 使用EF CodeFirst在MySql中创建新的数据库，我们首先在appsettings.json文件夹中，使用json对来给出mysql数据库连接语句，其次在...Startup.cs中使用MySql的中间价来注入MySql服务，在这里，我使用的MySql驱动是Pomelo.EntityFramoworkCore.MySql。...做好之后，使用如下命令创建新的数据库： 首先打开Nuget管理控制台： Add-Migration xxxx Update-Database 如果我们就生成了数据库了，还会给我们生成一个Migration...那么如果有了数据库怎么使用DbContext呢？ 从现有的MySql数据库中使用DB First来创建数据表模型 在这种方案下，我们只需要引入第三方的mysql数据库驱动就可以。...然后就执行下面的命令 第一种方案、 从现有Mysql数据库添加到EF Core，使用 程序包控制台（PM）： Scaffold-DbContext "server=localhost;port=3306
、目标数据库创建dblink 4.2、client端或目标数据库执行 4.3、总结 5、impdp使用network_link 5.1、目标数据库创建dblink 5.2...C:\Users\Administrator> 日志文件路径： 这样操作非常麻烦，那么如何将生成的文件放在目标数据库而不放在源数据库呢，答案就是在expdp中使用network_link选项。...在expdp中使用network_link选项时，会将文件直接导出到目标端的相关路径中。...5、impdp使用network_link 如果想不生成dmp文件而直接将需要的数据导入到target数据库，那么还可以直接使用impdp+network_link选项 ，这样就可以直接将源库的数据迁移到目标库中...5.3、总结 不生成数据文件而直径导入的方法类似于在目标库中执行create table xxx as select * from xxx@dblink ，不过impdp+nework_link一并将数据及其索引触发器等都导入到了目标端
关于truffleHog truffleHog是一款功能强大的数据挖掘工具，该工具可以帮助广大研究人员轻松从目标Git库中搜索出搜索高熵字符串和敏感数据，我们就可以根据这些信息来提升自己代码库的安全性了...--include_paths”和“--exclude_paths”选项的帮助下，我们还可以通过在文件中定义正则表达式（每行一个）来匹配目标对象路径，从而将扫描限制为Git历史中对象的子集。...resources/ 这些过滤器文件接下来可以通过下列命令部署使用： trufflehog --include_paths include-patterns.txt --exclude_paths exclude-patterns.txt...file://path/to/my/repo.git 在这些过滤器的帮助下，工具可以发现并报告目标Git库中根目录下的问题。...“file:///proj”包含了容器中“/proj”目录的引用。 工具使用样例 项目地址 https://github.com/trufflesecurity/truffleHog
Veracode 首席研究官 Chris Eng 解释了不同语言漏洞趋势不同的原因，以及如何修复它们以避免严重损失。 「从整体数据上看，我们这个行业过去十年来没能消除任何一种漏洞类别。」...在 PHP 中，这些错误几乎是默认的——除非你刚好在使用一种能为你提供更多保护的更现代框架。使用 PHP 出错的情况实在太多了。」...「即使你能修复自己写的代码中的所有漏洞，你使用的第三方软件库仍会带来诸多变数。」Eng 说，「打补丁实际上并不如你期望的那么好。...现在的趋势是开发者在需要时才会去下载这些软件库的最新版本，然后他们就再也不更新了，除非这个软件库又增加了什么新功能。」 工程开发和产品团队应该如何降低为关键应用程序打补丁的麻烦和成本？...在某个时间，该应用将需要得到修复或打补丁，其中包括语言更新和关键软件库的补丁。 Eng 说：「如果我现在在使用 4.5 版，而 4.6 版已经出来了，我可以使用该补丁，同时几乎不会产生功能方面的影响。
今天小白带着满满的诚意，带来了通过OpenCV实现图像修复的C++代码与Python代码。 图像修复技术应用在什么地方呢？...根据其作者提出，我们需要解决的问题可以抽象成在一个鞋子图片上有一个黑色的区域，通过填充黑色区域，使得最佳的恢复鞋子的样子。 ?...对于如何填补这个黑色区域，可以抽象成存在一条曲线，使得由A到B将黑色区域分开，并且保证在曲线的一侧是蓝色，另一侧是白色。...由于这些方程与Navier-Stokes方程（流体力学中的方程，感兴趣的小伙伴可以自行百度）相关且类似，因此可以通过流体力学中的方法进行求解。...中：使用快速行进方法修复，右：使用Navier-Stokes方法修复。
但是这些都是基于image level上，我们的工作想把纹理和结构的修复放在feature上，从而达到更好的效果并且在单阶段网络中实现，因为图像本就是纹理和结构组成，两者紧密相连互相影响。...所以我们的出发点就是在单阶段网络中并且在feature层级上修复图像的纹理和结构，并且将修复好的纹理和结构组成一张完整的特征图从而达到修复的效果。 ?...那么如何去修复这些feature的孔洞区域？...那么如何能够保证这些feature能够真正关注纹理或者结构呢？...Feature Equalizations 结构和纹理的feature到此时一直是分开的并且都被填充完了，但是一张图是由结构和纹理一起构成，如何将其融合呢并且形成一张完整的特征图呢？
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