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这个大,想让地沟油无处躲藏

上面这是我们依《上海市食品安全信息追溯管理办法》以及政府各管部门的相关要求,建设和运行的城市统一食品安全信息追溯,我们的理念是以载体,来建设和完善食品安全信息化体系,用物联网、云计算、大技术来提升政府部门管效率 以为载体,通过各类依托于的相关应用,就能满足消费者的知情权,同样也倒逼企业去承担起相应的责任。另外,通过对的整合应用,也有助于提升管的效率。 追溯要发挥作用,同样离不开相关和应用的配套,比如“上海市食药快检室网格化管理”。 ? 通过这个可以对食品安全检相关的人员、任务、设备、试剂试纸、样本、流程、结果报告等,做统一管理。 因此,快检室的管理和追溯是一种相互配合、相互依存的关系,通过对单个批次、单一产品的检验检,把检结果融入到可追溯的信息里面,从而做到对食品安全的管控预警。 基于我们现有的追溯、以及外部,我们应用了国际上比较先进的分析模型、并根上海市的实际情况加以定制调整和不断完善,形成了目前的食品安全指的雏形,目前显示的结果都是基于一些

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加密逆向分析

今天带大家分析一下某建筑市场加密 链接: aHR0cDovL2p6c2MubW9odXJkLmdvdi5jbi9kYXRhL2NvbXBhbnk= 点击企业查询, 发现返回的是经过加密后的 寻找返回的 既然是通过这个 url 返回的, 全局搜索url [02.png] http://jzsc.mohurd.gov.cn/api/webApi/dataservice/query/comp pg=0&pgsz=15 所返回的加密后 然后接着执行下一步, 你会发现, e 这其中的不正是我们想要的 [08.png] 2. ] 对经过层层加密处理后,调用toString方法, 既然加密函已经找到,我们就可以编写代码了 3. 的上方 [Snipaste_2020-02-20_15-01-07.png]我们添加到代码把 p 和 f 添加到代码中 [Snipaste_2020-02-19_20-08-38.png] 运行项目 进行

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    来源:http://www.uml.org.cn 一.大试简述 大试包括2部分:基础能力试和性能试 Ⅰ).基础能力试 大的基本功能和的导入导出对SQL任务、NoSQL 任务、机器学习、批处理任务的支持 大是否能够通过界面的形式方便用户进行非运行维护,主要包括集群的安装、控、配置、操作等 大是否能够提供基本的安全方案 a).是否具备认证功能以防止恶意访问和攻击 Ⅲ).试指标 主要从性能、能耗、性价比和可用性4个维度来试对比性能 ? 三.大试工具 Ⅰ).单组件试应用单一、效率高、成本低,但无法全面衡量大性能 ? Ⅱ).综合试 覆盖面广,可以较全面试衡量大不同类型任务的性能,通用性好 ? b).试领域:零售商 c).负载类型:离线分析 d).类型:结构化、半结构化、非结构化 四.大试用例 Ⅰ).基准试用例 主要是从性能的角度衡量大,包括生成、负载选择和明确试指标等内容

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    【案例】大预警非法集资建设

    同时提供基于大预警非法集资的各类企业非法集资风险分析报告包括年度报告、半年度报告、季度报告、月度报告、专项报告和舆情报告。 1、总体原理 大预警非法集资从海量的互联网信息中提取涉及非法集资的相关信息,大中心7x24 小时对企业、政府新闻、舆情等进行动态。 2、金融风险分析大中心 金融风险分析大中心为大预警非法集资提供支撑,从海量的互联网信息中7x24小时不间断提取企业的非法集资相关信息,围绕非法集资的预警,建设金融风险大中心 冒烟指风险区划分及相应的差异化处理策略。 ? 图 | 冒烟指分级预警 4、大预警非法集资的功能 大预警非法集资的功能包括: 一、非法集资信息主动发现。 北京金信网银金融信息服务有限公司将进一步加强大预警非法集资的系统化、科学化、精准化建设。

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    kylinTOP 试与介绍

    1、kylinTOP试与概述 kylinTOP试与(kylin Test Observe Platform)是一款国产的集性能试、自动化试(UI、接口、APP)、业务&接口控于一体的产品 当页面比较复杂,如ajax异步、或者大常用的地图、报表(曲线、饼图等等)只有一个canvas元素,且都是异步,sleep与等待元素将变得无效,从而导致自动化试将变得不稳定,可能误报,或者试错误, 智能判断步骤完成,有效提高试的正确性,稳定性,减少错误,提升试质量; 支持复杂的业务场景,例如大,地图、报表、异步渲染;解决了异步加载、canvas的试痛点精确给出步骤的交互日志、HTTP、时间等步骤执行信息 目前国内主流,很少做到浏览器页面的业务级控,它们基本只做到ping、dns、首页、接口(部分)的控,无法做到业务级,因为它们没有自动化录制的功能,当业务页面复杂,甚至页面多时,控可能就无法判断业务是否可用 1、提供UI业务级别、HTTP(rest)接口、私有协议的定时控,做到基于业务级别的控;2、通过控发现现网问题,及时解决问题,减少金钱损失;

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    标题:DKhadoop大处理介绍

    标题:DKhadoop大处理介绍 2018年国内大公司50强榜单排名已经公布了出来,大快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠。 Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。 本篇承接上一篇《DKM控参说明》,继续就大快的大一体化处理架构中的控参进行介绍和说明。 DKhadoop大处理架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看。 在上一篇中已经就集群均负载、集群磁盘使用情况、HDFS控界面、Hbase控界面等控参进行说明。今天就把剩下的一些控参一起介绍完,关于大快大处理控参的介绍就完整了。 控 yarn资源管理中被杀死的应用程序量 纵轴表示应用程序量,单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark控界面 注意:(spark 运行任务后才有) (1) 最大可使用内存 image.png

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    Amas:基于大技术开发的统一

    EaconTang 基于大技术开发的统一Amas开源项目核心开发者。 GitHub ID:EaconTang https://github.com/amas-eye/amas Amas是什么 Amas是基于大技术开发的统一,其特点包括: 全维度控指标,覆盖从操作系统 、中间件、大(Hadoop/Spark/HBase/Kakfa等)到代码级别 可扩展、自定义的采集框架,支持不同语言(Python/Perl/Shell/...)开发的采集器 基于OpenTSDB 可分组聚合的告警信息,避免海量控场景下的告警风暴 基于Jagger的分布式链路追踪提取和展示,历史事件可追溯 可对接基于机器学习的异常检服务,落地AIOps智能运维 微服务架构,支持docker ToDoList 告警引擎,支持DSL语言定义规则 集成开源的Zabbix、Nagios等 基于AspectJ的Java字节码注入控 基于pyrasite的python字节码注入控 更多AIOps

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    EasyDSSEasyGBS运行实时时如何实现同时对多个进行

    之前我们成功将EasyGBS、EasyDSS等的运行情况实时功能实现了,但由于前期配置并没有考虑到控多个EasyDSS、多个EasyGBS,而目之前每个产品只能控一个,对于多个同时控的需求就无法实现了 我们目前采用的优化方式是将json配置文件中嵌入结构组,再使用Go语言读取json结构组并解析出来,这样配置多个产品信息也可达到实时的目的。 未修改的json: 修改后的json,对比gbs_servers结构组: 修改后的Go结构体如下: 再者,修改完结构,需要在控某个产品时,需要遍历所有的组如下: TSINGSEE 青犀视频根丰富的视频流研发经验开发了众多视频,针对不同的,我们均有不同的方案来应对。 如果大家对我们不同的方案感兴趣,也可以根自己的项目需求来寻找方案,或者联系我们。

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    Linux——搭建zabbix

    第十九章 Linux搭建 19.1 Linux介绍 常见开源控软件 cacti、nagios、zabbix、smokeping、open-falcon等等。 cacti、nagios、zabbix服务端控中心,需要php环境支持,其中zabbix和cacti都需要mysql作为存储,nagios不用存储历史,注重服务或者控项的状态;zabbix会获取服务或者控项目的从而可以成图 ,zabbix把记录到库里,支持历史查询,而且zabbix可以非常方便的自定义控项目。 zabbix-agent zabbix-agent为部署在各个客户端上的组件,用于采集各个控项目的,并把采集的传输给zabbix-proxy或zabbix-server。 ,该参不会对控造成太大影响 #加上该参有利于更好的辨别服务端控是哪主机的状态 启动zabbix服务: [root@z2 ~]# systemctl start zabbix-agent.service

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    性能:influxdb+grafana+jmeter

    原来的文章介绍了InfluxDB、Telegraf、Grafana的安装和使用方法,这篇文章,介绍下如何利用这些开源工具搭建性能。。。 前言 性能试工具jmeter自带的视器对性能试结果的实时展示,在Windows系统下的GUI模式运行,渲染和效果不是太好,在linux环境下又无法实时可视化。 这篇博客,就介绍下如何集成这些开源工具,搭建属于自己的性能。。。 四、Grafana安装 linux环境下,安装grafana,请看这里:可视化工具Grafana:简介及安装 PS:安装后,可根使用目的和使用者类型,进行分组,为了使每个成员使用进行控时操作互相独立 然后,为每个成员添加源,如下: ? PS:如何添加源,请看前面的关于Grafana的安装使用的博客。 五、试实践 1.启动jmeter,新建试脚本 ? 2、运行脚本,实时试结果 ?

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    (简易)构造: 4 (的总体设计)

    精典开小班培训招生即将截止,还在观望的小伙伴尽快咨询!qingwanjianhua 【立项背景】:试组有众多复杂的手工试难点,构造麻烦且耗时过久。 某些同学手握构造脚本/接口/文档,但没有全组同步,也不舍得给别人用。跟领导反馈试排期被认为时间过长,但又没有充足证证明构造浪费时长 ,新人学习构造成本高。等等.... 【作用&意义】: 可以节省大量手工时间和精力,让试工程师把精力放在更重要的事情上,比如用例设计。 集中小组成员手头资源,最大化重复利用诸如脚本/接口/工具等。减少造轮子成本。 【分层】: web前端层 view视图逻辑层 业务层(因本注重业务,所以要独立出来) 脚本层(存放各个工具的脚本) 基础设施层 (通过orm来使用) 【模块】: 首页 - 工具列表 - 工具详情页 - 结果反馈 - 统计 - 脚本库 - 组件组 好了,本期分析就到此,这只是当前的第一版,后面随着我们的持续开发,相信会有很多小伙伴的各种需求提交来

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    大快DKH大基础控参说明

    2018年国内大公司50强榜单排名已经公布了出来,大快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。 本篇承接上一篇《DKM控参说明》,继续就大快的大一体化处理架构中的控参进行介绍和说明。 DKhadoop大处理架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看。 在上一篇中已经就集群均负载、集群磁盘使用情况、HDFS控界面、Hbase控界面等控参进行说明。今天就把剩下的一些控参一起介绍完,关于大快大处理控参的介绍就完整了。 2.png 控 yarn资源管理中已提交的应用程序量 纵轴表示应用程序量,单位个 横轴表示时间,单位分钟 (3)正在运行的应用程序 图片3.png 控 yarn资源管理中正在运行的应用程序量 资源管理中被杀死的应用程序量 纵轴表示应用程序量,单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark控界面 注意:(spark 运行任务后才有) (1) 最大可使用内存 图片7.png

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    控告警系统的实现

    我希望达到的效果是-- 对于有相关项目经验的开发人员,可以起到一个参考的作用 对于没有控项目经验的人员,也可以让你对如何实现有一个快速的认知 背景介绍 控系统对于大的重要性不言而喻。 首先我们要知道如何采集主要有三种 系统本身的运行状态,例如CPU、内存、磁盘、网络的使用情况 各种应用的运行状况,例如库、容器等 处理网络上发送过来的 有了,我们需要采用合适的存储方案来保存海量的 由于(例如CPU、内存等)跟时间点密切相关,我们确定了采用时间序列来存储。 我们可以把它当作一个HBase的应用,利用它丰富的API和聚合函来查询。 其中还有一些优化工作,ReaderThread负责做一些去重,减少一段时间内相同的发送次;SenderThread负责网络连接的管理,比如与TSD的心跳检、黑白名单等。

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    构建动态竞争检

    在实现之前文章提出的动态竞争检方法之前,有以下几个人问题需要思考。 1. 如何动态视程序的行为? 动态视程序的哪些行为? 对于之前文章中提到的动态竞争检方法,我们可以发现的一个共同的特点就是这些方法都需要视线程同步原语。 如何构建动态竞争检 对于上述提到需要动态插桩并且视的读写指令或是Pthread库函,系统库函等,这些行为发生的时候,可以将这些行为以事件的形式发送到检器中,检器根不同的检算法执行相关的竞争检 因此,我们以一种事件驱动模式来构建我们的动态竞争检。 [框架] 该有着非常良好的扩展性,基本的动态竞争检器Detector包含公共的一些实现通过继承这个Detector就可以实现其他不同的动态竞争检方法,为后续我们对这些竞争检方法进行实验分析提供比较便利的途径

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    ETL大统一批量调度控TASKCTL实时

    点击“作业状态字”,跳转到“作业控”页面,展示当前工程下指定状态的作业控列表。 ​双击行打开当前应用工程的侧边窗口,采用圆环图展示当前工程的作业运行状态统计比例和量。 ​ 通过工具栏的“应用工程”和“容器类型”,可进一步筛选符合条件的列表。 ​ 点击“作业状态字”,跳转到“作业控”页面,展示当前作业容器下指定状态的作业控列表。 双击行打开当前作业的侧边窗口 ​节点节点又叫控制节点,展示了整体的网络架构拓扑图,实时控各个控制节点的健康程度,以及各个节点的资源利用率。 ​ 消息控 消息控以消息种类分组的形式展示了当前用户订阅的消息。在工具栏中按照消息分类筛选显示的消息。 消息设置 个性化订阅内需要接收的消息种类。订阅按钮打开后,才能在中收到该消息种类。推送渠道对应了管理 - Admin中设置的用户手机号码和邮箱地址。

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    性能搭建 -- 集成Locust性能

    之前的几篇关于性能搭建的文章,分别介绍了性能试中的资源采集、存储及展示。今天一起来看下如何完成Locust性能的采集。 ? 这是之前介绍过的性能的整体架构图,想要了解其它部分的搭建,可以查看相关文章《Telegraf安装与简易使用指南》、《InfluxDB安装与简易使用指南》、《Grafana安装与简易使用指南》 因为我们已经完成了资源的采集 既然Locust已经有了性能控功能,为哈还要接入到性能呢? 因为Locust里的没有主动持久化,一旦刷新就没有了;也不会自动保存历史;不能对进行定制化展示,不能在同一个中查看全部的性能。 为此我们要解决的就是把Locust性能工具中的性能实时的获取到并存储到Influxdb中,这样就完美的解决了Locust性能集成问题,让可以无缝的支持Locust工具。

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    RestCloud,实时收集运行性能

    RestCloud可以实时的了解和分析API的运行状况和性能,同时作为微服务的统一控中心实时收集所有微服务实例的运行性能,所有微服务实例通过心跳或日志的方式汇总控中心通过统一的控图表或面板进行分析和统计 API介绍.gif 一、RestCloud主要特点 1、实时分析和统计所有API及微服务实例的性能; 2、实时获取JVM的运行包括内存及线程使用情况; 3、控微服务的熔断情况; 三、API实时运行控 实时控每一个API的调用总均响应时间、异常发生次、当前并发。 四、RestCloud对API异常信息控 当API服务执行异常时系统会立即记录输入输出参,请求用户的ID,请求发生时间,异常信息等重要,以协助管理员事后分析可能发生异常的代码。 五、RestCloudJVM运行时性能控 可实时控JVM的内存及线程情况包括:并发线程、死锁线程、等待线程等。

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