功能: 可以来增强用户和html页面的交互过程,可以来控制html元素,让页面有一些动态的效果,增强用户的体验。
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上周接到一个需求,根据页面 url 来决定是否出现一个弹窗提示。为了方便管理这个特性,我将 url 列表配置在了后台,前端通过接口取得列表再进行校验。
return 指令 我们先看官方手册的说明吧: Syntax: return code [text]; return code URL; return URL; Default: — Context: server, location, if 示例 location ~ (.*).js$ { return 500; #返回500状态码 } location ~ (.*).js$ { return 500 "error"; #返回500状态码 同时打印error } location
我们知道js的eval()方法可以执行字符串的代码 而恰好jdk6增加了对脚本语言的支持 我们可以利用这个特性对计算实现简单化的处理
本文主要是分析慢雾安全团队《⼀个通杀绝⼤多数交易平台的 XSS 0day 漏洞》.aspx),根据慢雾区匿名情报,通用 K 线展示 JS 库 TradingView 存在 XSS 0day 漏洞,可绕过 Cloudflare 等防御机制。该漏洞被利用会导致用户帐号权限被盗、恶意操作等造成资产损失。
希望面经积累的人品能进二面吧,总得来说挺简单的 1. 两栏布局,左边固定,要求先加载内容区域,说出多种方法 2 .正则对象test方法和exec方法的不同,分别返回什么 3.事件绑定的多种方式,事件监听addEventListener的第三个参数是什么,取值各有什么意思 4.事件代理 阻止事件冒泡 阻止事件默认方式 5.js基本数据类型有哪些,写一个函数判断变量的类型 6.详细说说box-sizing属性取值的区别 7.有一段文字,里面有电话号码,电话号码是连续数字,需要把电话号码都替换成*,说出多
上一篇咱们主要介绍了 Vue 数据的响应式原理 对于中高级前端来说 响应式原理基本是面试 Vue 必考的源码基础类 如果不是很清楚的话基本就被 pass 了 那么今天咱们手写的模板编译原理也是 Vue 面试比较频繁的一个点 而且复杂程度是高于响应式原理的 里面主要涉及到 ast 以及大量正则匹配 大家学习完可以看着思维导图一起手写一遍加深印象哈
如果他本来就是引用数据类型,通过上图可以看出在获取more.link的时候并没有触发 获取值这个操作,说明并没有监听到,还有就是在赋值时,类型为引用类型时就会发现没有响应式,所以这里可以使用递归进行处理,修改如下:
该文章主要提供交流学习使用,请勿利用其进行不当行为! 如本篇文章侵犯了贵公司的隐私,请联系我立刻删除! 如因滥用解密技术而产生的风险与本人无关! 三个月了,没写一篇文章!! 今天有四个参数可以分析! 进入正题。 一: 📷 看到这两个参数, 算了, 还是别搞了。 然后根据搜索, 全局就这一个地方。 📷 看代码,,是往headers上面添加的, 那不用想,肯定是这里呀。 下上我们可爱的断点。 📷 随着程序刷新,点击,,,断点就停了下来。 这里先搞Token 也就是 fk_to 然后看了一下 发现生成过程已经
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节介绍模型正则化的另外一种方式LASSO,依然通过具体的编程实现LASSO,并对α取值与过拟合(拟合曲线)之间的关系进行探讨,进而对LASSO与Ridge进行比较。
当接口请求成功后,返回的内容,我们需要提取内容,并校验实际结果与预期结果是否一致。 平台可以支持3种方式提取结果
通往机器学习算法工程师的进阶之路是崎岖险阻的。《线性代数》《统计学习方法》《机器学习》《模式识别》《深度学习》,以及《颈椎病康复指南》,这些书籍将长久地伴随着你的工作生涯。
gzip模块是我们在nginx里面经常用到的,压缩响应的数据,这通常有助于将传输数据的大小减少一半甚至更多。可以让我们访问网站更为流畅。
提取器按顺序,作用于所有满足条件的sample。比如有一个Main sampler和3个子sub-sample,每个都包含一个匹配正则表达的值,也就是说正则表达式总的匹配4个值。
在我们写文章(博客、公众号、自媒体)的时候,常常觉得自己的文章有些老土,这很大程度是因为配图没有选好。本文将和大家分享一个实用爬虫案例!
①replace() 方法用于在字符串中用一些字符替换另一些字符,或替换一个与正则表达式匹配的子串。
“Advice for applying machine learning:——Regularization and bias/variance”
本文讲解如何使用JMeter实现前后端接口的性能测试。JMeter入门实践可参考《【NGINX入门】16.使用JMeter压力测试工具测试NGINX限流配置实践》 《【Jmeter入门】1.JMeter界面及监听器介绍》。
因为学校查询剩余电费需要打开专用的校园app,但很麻烦使用起来,所以依托于原神查询机器人yunzaibot的示例插件做了修改 大概命令为寝室电量xxxxx 下面附上代码 import plugin from '../../lib/plugins/plugin.js' import fetch from 'node-fetch' export class example extends plugin { constructor () { super({ /** 功能名称 */
1、? 参数 浏览器参数形式:http://javam4.com/m4detail?id=1322914793170014208 1.1、路由取参方式 this.$route.query.id 前端跳
很早之前就知道有一种反爬文本混淆,其中包含了图片伪装反爬,css 偏移反爬,字体反爬,SVG 反爬,以前稍微研究过一点字体反爬,可参考:
J(w[l],b[l])=1m∑i=1ml(y′,y)+λ2m∑l=1L∣∣w[l]∣∣F2J(w^{[l]}, b^{[l]})= \frac{1}{m}\sum_{i=1}^ml(y^{'},y) + \frac{\lambda}{2m} \sum_{l=1}^L||w^{[l]}||^2_FJ(w[l],b[l])=m1i=1∑ml(y′,y)+2mλl=1∑L∣∣w[l]∣∣F2 F表示Frobenius范数(缩减的L2范数),加上第二项(即正则项)惩罚了权值矩阵使其不能取太大值。
上篇我们学习了JMeter的安装,如何发起http请求和dubbo请求,那么这篇我们来学习接口管理测试,这就要使用到JMeter提供的JSON提取器和正则表达式提取器了,下面我们来看看是如何使用的吧。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节通过探讨模型过拟合的现象,提出岭回归这个模型正则化方式,最后通过实验对α取值与过拟合(拟合曲线)之间的关系进行探讨,随着α取值从小到大,拟合曲线从弯弯曲曲到逐渐平滑。
身份证号 正则表达式 // 正则表达式 身份证号18位 // 1-8{2} 身份证前两位代表省直辖市自治区 没有0和9 var isIdentityNum = /^[1-8]{2}[0-9]{4}[0-9]{4}((0[1-9]{1})|(1[0-2]{1}))((0[1-9]{1})|(1[0-9]{1})|(2[0-9]{1})|(3[0-1]{1}))[0-9]{3}[0-9xX]{1}$/; JavaScript代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta
0 回顾 在最近的推送中,先后总结了最小二乘法的原理,两个求解方法:直接法和梯度下降,最后利用这两种思路进行了python实战;之后阐述了OLS算法使用的前提是必须满足数据集无多重共线性,因为它是无偏估计,这也带来了它非常惧怕多重共线性问题,在面对这些数据时,它往往得到的权重参数方差大,是一个不稳定的回归算法。 工程应用中,你拿到的数据集可能有上百个特征维度,实际上是很难保证数据集中的所有维度都满足无共线性,所以OLS实际上没有太多的实际应用价值,它必须要想到一种办法解决多重共线性,进而过滤掉那些权重参数等
做接口测试的时候,大部分情况下返回的是json数据,我们需要对返回的json断言。 当返回的数据量比较大,并且嵌套的层级很深的时候,很多小伙伴不会取值,往往在返回结果取值上浪费很多时间,于是就有了 jsonpath 解析库,专门解决 json 路径深,取值难的问题。
问题:我怎么才能收到你们公众号平台的推送文章呢? 正则规范 正则表达式的英文是regular expression简称regex。正则表达式就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合,组成一
uniapp 内置了 vuex,不需像 vue 脚手架那样里通过 npm 安装了,我们只需要引用就行了
写相对很难的源码,耗费了自己的时间和精力,也没收获多少阅读点赞,其实是一件挺受打击的事情。从阅读量和读者受益方面来看,不能促进作者持续输出文章。
我们也可以通过ts文件,查看使用函数的位置。同时在VSCode运行调试JS代码,我们比较推荐韩老师写的code runner插件。
正则表达式最简单的用法就是用来判断一个字符串是否符合某种表达式,可以用正则表达式判断字符串是否属于电话号码,是否属于身份证号。。。。
上篇《线性回归中的多重共线性与岭回归》(点击跳转)详细介绍了线性回归中多重共线性,以及一种线性回归的缩减(shrinkage)方法 ----岭回归(Ridge Regression),除此之外另一种线性回归的缩减方法----Lasso回归亦可解决多重共线性问题,但是不一样的是Lasso回归针对不同的自变量,会使其收敛的速度不一样。有的变量就很快趋于0了,有的却会很慢。因此一定程度上Lasso回归非常适合于做特征选择。
每个迭代,需求文档跟设计稿都出来了,静态页面唰唰两天就做完了。可是做前端又不是简单地把后端吐出来的数据放到页面上就完了,还有各种前端处理逻辑啊。
1. JSON提取器是专门用来对返回的响应结果是application/json格式的报文进行提取,如下所示
可以看到当获取焦点的时候,就立即弹出alert()。 其实通过focus()函数只是简单用来初始化文本框的焦点输入的而已,如下:
在 Vue 开发过程中,我们通常使用.vue文件进行开发,然后上线时打包成一个js最后在页面中加载然后渲染 DOM。
glmnet是由斯坦福大学的统计学家们开发的一款R包,用于在传统的广义线性回归模型的基础上添加正则项,以有效解决过拟合的问题,支持线性回归,逻辑回归,泊松回归,cox回归等多种回归模型,链接如下
使用机器学习方法解决实际问题时,我们通常要用L1或L2范数做正则化(regularization),从而限制权值大小,减少过拟合风险。特别是在使用梯度下降来做目标函数优化时,很常见的说法是, L1正则化产生稀疏的权值, L2正则化产生平滑的权值。为什么会这样?这里面的本质原因是什么呢?下面我们从两个角度来解释这个问题。
引用名称:提取引用名称,下个请求要引用此参数名称,如填写token,下个请求中用${token}
可选值:async(默认) | initial | all(推荐),针对下面的 a.js 和 b.js
(1)引用名称:下一个请求要引用的参数名称,如填写activityID,则可用${activityID}引用它。
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前面一篇讲到json解析神器jsonpath, jsonpath是为了方便快速取值,如果我们要校验json的字段类型和格式,就不是那边方便了。 比如当接口返回一个token,这个token值不是固定的,就算取到了也不好断言,这时候我们希望断言的是token的类型是字符串,长度是固定多少位。
在不希望接收某些AS的路由时,可以利用AS_Path Filter对携带这些AS号的路由进行过滤,从而实现拒绝某些路由。
通过调整nginx配置,解决error中的大量报错提示。通过过滤js等静态资源减少大量的access日志记录内容。
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