至于springboot怎么创建java后台，我这里就不再唠叨了，大家百度一下，一大堆的文章。这里只需要重点讲解下以下几点。
本文实例讲述了tp5框架前台无限极导航菜单类实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
一个摸鱼的下午，简单介绍一下怎么做的吧，纯后端java，写的比较随意，仅仅达到了功能要求。
最近重新学习OpenCV的基础，偶然间发现了npaint的函数，于是就自己做了Demo测试了下，感觉还不错，这篇就来分享一下OpenCV的图片修复函数。
前面已经介绍了Jumpserver V3.0的安装，基于这篇安装文档，下面说下Jumpserver安装后的的功能使用： 一、jumpserver的启动 Jumpserver的启动和重启 [root@t
Jumpserver 是全球首款完全开源的堡垒机，使用GNU GPL v2.0开源协议，是符合4A（认证Authentication、账号Account、授权Authorization、审计Audit）的专业运维审计系统。Jumpserver 使用Python / Django 进行开发，遵循 Web 2.0 规范，配备了业界领先的 Web Terminal 解决方案，交互界面美观、用户体验好。 Jumpserver 采纳分布式架构，支持多机房跨区域部署，中心节点提供 API，各机房部署登录节点，可横向扩展、无并发访问限制。
要开发微信公众号，获取公众号中用户、发送模版消息、自定义菜单等操作首先要进行微信签名认证。
0. 前言 Marshmallow 是一个用于将 ORM 对象与 Python 原生数据类型之间转换的库。实现 object → dict、object → list、string → dict 和 string → list 等功能 1. Schema 实现一个 object 和 json 之间的转化需要一个 Schema 对象作为中间载体，同时实现校验的功能： class ImageTpl(Schema): value = fields.Dict(required=True, error_me
模版支持任何基于文本的格式(HTML/XML/CSV/LaTex等等),并没有特定的扩展名
在早些年刚接触web安全的时候，基础套路都是找注入--找后台--找上传点--找数据库备份--Getshell，然而在代码审计的角度，也存在类似的基本操作。
一、ASW 工作流公测发布 公测时间： 2021-01-22 产品背景： 应用与服务编排工作流（Application Services Workflow，以下简称：ASW）是按照业务场景对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品，可以更简单、更直观、更快速地构建和更新应用。 产品功能： 支持云函数、视频处理 MPS、语音识别 ASR、自然语言处理 NLP、通用文字识别 General OCR 服务的编排能力 产品介绍： https://cloud.tencent.com/produ
过去三年， 人们的日常生活、工作方式发生了巨大改变，短视频、互动直播、在线教育、云上会议等音视频使用场景深入到各行各业。井喷的需求使音视频的传输方式也发生了许多改变。
本文由infoQ根据腾讯云音视频专家工程师孙祥学与infoQ的对谈内容整理而成。 作者 | 鲁冬雪 过去三年， 人们的日常生活、工作方式发生了巨大改变，短视频、互动直播、在线教育、云上会议等音视频使用场景深入到各行各业。井喷的需求使音视频的传输方式也发生了许多改变。 回顾音视频技术的整体发展，我们将其总共分为三个阶段。第一阶段，音视频的传输方式粗暴简单，通过非模拟信号进行传输；第二阶段，音视频信号纯数字化，诞生了如 DVD、DVB 等一系列的存储传输方式，同时音视频技术延展出了编解码器 codec、存储冗余
最近这几篇OpenCV相关的文章都是与人脸有关，其实最主要是就是想做人脸替换的小试验，大概流程是：
在微服务架构下,进行核心接口质量保障是非常重要的,当下比较流行的方式是契约测试,会使我们的测试效率变得更高。
自此已经成功创建 http://1.maizi.applinzi.com 这个应用。
看过松哥视频的小伙伴都知道，我个人习惯用一个名叫 MyBatis Generator 的逆向工具，利用这个工具我们自动生成实体类和 mapper 接口以及对应的 xml 文件，MyBatis Generator 是一个独立工具，你可以下载它的 jar 包来运行、也可以在 Ant 或者 maven 中配置插件运行。 大家在松哥公众号后台回复 mybatis-gen 有这个工具的下载链接。 虽然我一直用这个工具，但是总感觉它太有年代感了，用久了有点腻。所以很多时候看到公众号里有人推荐其他的 MyBatis 逆向
至少有412篇（还在持续增加）来自中国医院的论文可能出自同一个“论文工厂”！这些论文全部来自中国的几十家医院，其中三甲医院就有数十家。点击查看详情：重磅！中国论文工厂再曝丑闻，400篇英文文章多家医院牵涉其中
使用python监控memcached基本信息 使用python监控memcached的基本信息，例如：connections、hitRate、freeMemory、memoryUsage、evictions等等。然后自定义zabbix keys值实现自定义监控模版！ 首先安装需要的环境： pip install python-memcached 话不多说，直接上脚本： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'chenmingl
我们在上一篇文章中已经知道了从模版字符串到返回虚拟Node的render函数需要经历三个阶段：
以原始视频为参考，将转码后的视频与原始视频进行对比是评价视频质量的一类方法，这类方法属于视频质量评测中的全参考方法，精确性较高。一段视频由大量的视频帧组成，如果原始视频和转码后视频的每一帧都是同步的，可以从两个视频中各取对应的一帧，对这两帧进行比较，使用一些算法去统计、评估两个视频的差异，进而得到一些客观上的指标。目前常见的全参考评测指标有峰值信噪比（Peak signal-to-noise ratio，PSNR）、结构相似性（Structural Similarity，SSIM）、视频多方法评估融合（Video Multimethod Assessment Fusion，VMAF） 等，一些开源的媒体处理库（如 FFmpeg）提供了这些指标的计算方式。
云监控（Cloud Monitor，CM），收集并通过图表展示腾讯云云产品自助上报的各项监控指标和用户自定义配置上报的监控指标，以及针对指标设置告警。为您提供立体化云产品数据监控、智能化数据分析、实时化异常告警和个性化数据报表配置，让您实时、精准掌控业务和各个云产品健康状况。
大家好，这里是 渗透攻击红队 的第 64 篇文章，本公众号会记录一些红队攻击的案例，不定时更新
闭包（Closure）是词法闭包（Lexical Closure）的简称，是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外
关于Venom Venom是一款功能强大的MetaSploit Shellcode生成、编译和处理工具，该工具将使用msfvenom（MetaSploit）来生成不同格式的Shellcode，支持的编程语言和格式包括C#| python | ruby | dll | msi | hta psh | docm | apk | macho | elf | deb | mp4等。生成的Shellcode将会注入到一个模版中（以Python为例），Python函数将会在内存中执行Shellcode，并使用gcc
距离 ACM模版-f_zyj v 1.1\text{ACM模版-f_zyj v 1.1} 版成工已经一年整了，这一年，我每次发现其中有不足时，都会在我在博客 ACM在线模版－f-zyj\text{ACM在线模版－f-zyj} 中对其进行更新，稀稀拉拉的一年过去了，我发现增删改的地方实在不少，所以总是有朋友问我什么时候会将这些更新整理到 PDFPDF 格式中……
因为腾讯云函数自带CDN，这样我们可以通过腾讯云函数来转发我们的Webshell请求，从而达到隐藏真实IP的目的
本文先会分析Vue3的编译过程主要包含哪些环节，理解了主体环节后，再带着大家深入分析AST的生成过程。
在之前公司做过一个项目叫监控app首页接口及其下的二级接口的状态码和接口响应时间.
可能在开发过程中,大家会觉得每次更改页面后,都要重新重启服务,很是麻烦与反人类,可以通过配置热启动来改善（即上面的写法：spring.thymeleaf.cache=false）
参见 Laravel 5.4 migrate 时报错: Specified key was too long error
另：es最佳实践文档：https://cloud.tencent.com/document/product/845/19551 es监控指标介绍文档：https://cloud.tencent.com/document/product/845/16995 es告警设置建议：https://cloud.tencent.com/document/product/845/35572 es默认模版调整方法：https://cloud.tencent.com/document/product/845/35548 es性能压测数据：https://cloud.tencent.com/document/product/845/19535
好久没发帖子了，又加了不少的功能呀。（图片仅是测试，不代表什么表情。） 本来我也想写一个2007的总结的，但是看到很多人都写了，我就不凑热闹了，写点和代码有关系的吧。 写作原因： 1、在项目里做得最多的操作恐怕就是保存数据了，总是要写一大堆的代码，能不能简单一点呢？2005来了，似乎可以减少一些代码，但是03里怎么办呢？ 2、基类、接口、策略模式，好多高手都讨论过了，但是都是理论上的，在实践中如何应用呢？在webform 里面又怎么使用呢？ 目的： 1、做一个“控件”来应对各种表单的录入，包括一
终于写到docker-compose了，其实我最开始接触docker的时候，是因为一个开源项目需要用docker 环境和docke-compose 所以我最先接触的是docker-compse 后面才恶补的docker的一些基础知识。
使用ajax会返回X-Requested-With: XMLHttpRequest可以在XHR中找到
在开发中，如果web产品需要使用到微信的功能,比如微信授权登录、微信支付、微信投票等，我是开发的东东是一个web项目，然而如果需要接入微信的话，就需要使用道微信的微信网页开发相关的功能。 其中我们需要的东西就是拿到微信服务器的回调，比如用户扫码登录我们的web项目时，用户正确授权之后，微信服务器能回调到我们期望的url并且返回相应的参数信息。
第四步：生成预设的密码（注意满足密码复杂度要求），并写入 cobbler 配置文件
提供的AI模型包括Stable Diffusion WebUI，ChatGLM2 6B，Llama2 7B， Llama2 13B和Stable Diffusion ComfyUI。这里图片生成服务我们使用Stable Diffusion WebUI。
前提： 某大型跨境电商业务发展非常快，线上机器扩容也很频繁，但是对于线上机器的运行情况，特别是jvm内存的情况，一直没有一个统一的标准来给到各个应用服务的owner。经过618大促之后，和运维的同学讨论了下，希望将线上服务器的jvm参数标准化，可以以一个统一的方式给到各个应用，提升线上服务器的稳定性，同时减少大家都去调整jvm参数的时间。 参考了之前在淘宝天猫工作的公司的经历：经过大家讨论，根据jdk的版本以及线上机器配置，确定了一个推荐的默认jvm模版： 最终推荐的jvm模版： jdk版本 机器配置 建议jvm参数 备注 jdk1.7 6V8G -server -Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss768k -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=68 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:{CATALINA_BASE}/logs/gc.log -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath={CATALINA_BASE}/logs 前台 jdk1.7 8V8G -server -Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss768k -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=68 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:{CATALINA_BASE}/logs/gc.log -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath={CATALINA_BASE}/logs 前台 jdk1.7 4V8G -server -Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss768k -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=68 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:{CATALINA_BASE}/logs/gc.log -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath={CATALINA_BASE}/logs 前台 jdk1.7 6V8G -server -Xms4g -Xmx4g -XX:MaxPermSize=512m \ -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc{CATALINA_BASE}/logs/gc.log -XX:+PrintGCTimeStamps \ 后台 某互联网（bat）公司的推荐配置： 配置说明： 1. 堆设置 o -Xms:初始堆大小 o -Xmx:最大堆大小 o -XX:NewSize=n:设置年轻代大小 o -XX:NewRatio=n:设置年轻代和年老代的比值。如:为3，表示年轻代与年老代比值为1：3，年轻代占整个年轻代年老代和的1/4 o -XX:SurvivorRatio=n:年轻代中Eden区与两个Survivor区的比值。注意Survivor区有两个。如：3，表示Eden：Survivor=3：2，一个Survivor区占整个年轻代的1/5 o -XX:MaxPermSize=n:设置持久代大小 2. 收集器设置 o -XX:+UseSerialGC:设置串行收集器 o -XX:+UseParallelGC:
前提： 某大型跨境电商业务发展非常快，线上机器扩容也很频繁，但是对于线上机器的运行情况，特别是jvm内存的情况，一直没有一个统一的标准来给到各个应用服务的owner。经过618大促之后，和运维的同学讨论了下，希望将线上服务器的jvm参数标准化，可以以一个统一的方式给到各个应用，提升线上服务器的稳定性，同时减少大家都去调整jvm参数的时间。 参考了之前在淘宝天猫工作的公司的经历：经过大家讨论，根据jdk的版本以及线上机器配置，确定了一个推荐的默认jvm模版： 最终推荐的jvm模版： jdk版本 机器配置 建议jvm参数 备注 jdk1.7 6V8G -server -Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss768k -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=68 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:{CATALINA_BASE}/logs/gc.log -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath={CATALINA_BASE}/logs 前台 jdk1.7 8V8G -server -Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss768k -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=68 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:{CATALINA_BASE}/logs/gc.log -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath={CATALINA_BASE}/logs 前台 jdk1.7 4V8G -server -Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss768k -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=68 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:{CATALINA_BASE}/logs/gc.log -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath={CATALINA_BASE}/logs 前台 jdk1.7 6V8G -server -Xms4g -Xmx4g -XX:MaxPermSize=512m \ -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc{CATALINA_BASE}/logs/gc.log -XX:+PrintGCTimeStamps \ 后台 某互联网（bat）公司的推荐配置：
在前面我们将过hibernate二级缓存类似于一个插件，将缓存的具体实现分离，缓存的具体实现是通过hibernate.cache.region.factory_class参数配置指定。本文只是对hibernate二级缓存的部分接口进行简单的解析，大致了解二级缓存的整体结构，二级缓存的内部实现很复杂，如要深究请阅读hibernate源码。
最近开发中遇到很多相同的问题，下意识去翻自己的历史记录，但又没能快速定位。我的trilium一直用来记录自己的周报和相关教程，对于常见的bug和修复方案也找不到合适的地方，只能穿插在日报的历史中，随时间沉没。无意间翻到子舒的奇趣周刊，Bug周刊也由此而生。
CLOUD NATIVE LANDSCAPE https://cncf.landscape2.io/?group=projects-and-products
Django网络应用开发的5项基础核心技术包括模型（Model）的设计，URL 的设计与配置，View（视图）的编写，Template（模板）的设计和Form(表单)的使用。
近期，语音与语言处理领域旗舰会议IEEE ASRU 2023论文入选结果公布。腾讯云媒体处理（MPS）在语音增强降噪方向的创新成果再获业界认可，《Magnitude-and-phase-aware Speech Enhancement with Parallel Sequence Modeling》（简称MPCRN）和《VSANet: Real-time Speech Enhancement Based on Voice Activity Detection and Causal Spatial Attention》（简称VSANet）两篇论文被IEEE ASRU 2023录用。本文将结合论文内容，与大家分享腾讯云媒体处理（MPS）在音频处理方面的最新能力、相关技术方案以及算法原理。
Docker 是一个应用程序开发、部署、运行的平台，使用 go 语言开发。相较于传统的主机虚拟化，Docker 提供了轻量级的应用隔离方案，并且为我们提供了应用程序快速扩容、缩容的能力。
说明：大致方向不会变，中间细节部分之后可能会修改，欢迎关注公众号「Nodejs技术栈」回复 “思维导图” 查看最新版学习指南
本文实例讲述了PHP连接SQL Server的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
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