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【渗透测试】微信小程序测试案例介绍
微信小程序调式 微信小程序解密 打开微信设置查看文件管理 默认路径为 C:\Users\Administrator\Documents\WeChat Files 在WeChat Files目录下有一个名为Applet的文件夹，以“wx”开头的文件夹即为小程序文件夹。如果之前打开了很多微信小程序，那么 ......
CRM系统数据分析与报表功能对公司来说重要吗？
竞争日益激烈，企业需要更加高效地管理客户关系，以获取更多的商机。为此，许多企业选择使用CRM系统。在CRM中，数据分析功能扮演着重要的角色。下面就来详细说说，CRM系统数据分析与报表功能对企业来说重要吗？ 一、CRM数据分析与报表为什么重要？ 在CRM中，与客户通过多种渠道联系沟通。当客户与企业发生 ......
DDD分层架构
出现背景 三层应用架构：数据 - 应用 (业务逻辑层)- 展现，通常是以数据位为起点进行数据库分析设计,服务层过重，数据模型失血，没东西. 面条式编程或者面向数据库编程，服务层围绕数据库作业完成业务逻辑，经常一条线撸到底； 代码一整块一整块的过重，很难扩展复用； 数据库模型只是数据库映射，没有相关的 ......
Nacos源码(三)：SpringCloud-Nacos客户端注册源码分析
1、服务注册源码入口 在笔记(二)：Nacos环境搭建中提到Nacos作为注册中心，在服务启动类中可通过添加可选配置注解@EnableDiscoveryClient，那么就先从这个注解入手，开启SpringCloud的Nacos注册中心的源码分析。 EnableDiscoveryClient注解详情 ......
Nacos源码(二)：客户端服务注册源码分析
当生产者启动时，会自动注册到Nacos，如下图的service-provider： 客户端的服务注册的都做了哪些事情。 1、服务注册源码分析入口及整体步骤解析 1.1、整体步骤 从nacos-2.2.0源码包中提供的nacos-example模板作为切入点，NamingExample详情如下： 在示 ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并的轻量化技术方法分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
Kubernetes 中的服务注册与发现原理分析
公众号「架构成长指南」，专注于生产实践、云原生、分布式系统、大数据技术分享。 对k8s有点了解技术人员，应该都只知道k8s是有服务注册发现的，今天就分析下这个原理，看看怎么实现的。 什么是服务注册与发现 服务注册与发现是一种机制，用于在集群中动态地发现和连接不同的服务，比如我们在开发微服务时，经常使 ......
C 语言##和#预处理标记的用法及原理分析
C 语言中"##“和”#"用法解密一、概述C语言中指针和宏是很容易让人用错的，特别是指针，即使工作多年的老鸟也很有可能在这上面马失前蹄。当然了宏也不例外，宏中有一些有意思的用法，如果我们没有了解到或者不是非常清楚的话，就很容易犯错或者说是看不懂别人的代码。下面一起来看一下C语言中的"##“和”#"的 ......
[13] Tomcat 架构设计&基本原理
1. Tomcat 引入 1.1 功能需求 浏览器发给服务端的是一个 HTTP 格式的请求，HTTP 服务器收到这个请求后，需要调用服务端程序来处理，所谓的服务端程序就是你写的 Java 类，一般来说不同的请求需要由不同的 Java 类来处理。 那么问题来了，HTTP 服务器怎么知道要调用哪个 Ja ......
图形API和GPU光线追踪分析
图形API和GPU光线追踪分析 阐述目前市面上的几种流行图形API对光线追踪支持的现状和技术。 1 DirectX RayTracing（DXR） DirectX RayTracing（DXR）是DirectX 12引入的用以支持硬件光线追踪的图形API特性集。在最高级别，DXR为DirectX 1 ......
人工神经网络ANN中的前向传播和R语言分析学生成绩数据案例|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=19936 最近我们被客户要求撰写关于人工神经网络ANN的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型 这里考虑人工神经网络具有一个隐藏层，两个输入和输出。 输入为 x1 和 x2。 两个权重乘以各自的权重 w1 ......
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化|附代码数据
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33146 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题：即预期收益与风险。 那么如何测定组合 ......
数据结构与算法分析（荣政）953 指定教材
前言 953 官方指定教材 数据结构与算法分析（荣政） 绪论 数据元素是数据的基本单位 数据项是数据的最小单位 数据结构：二元组（D，R），D是数据，R是关系，可考判断题，混淆D和R的含义 数据结构包含三部分 逻辑结构 存储结构 在逻辑和存储结构上进行的操作 抽象数据类型包含三部分逻辑结构：线性和非 ......
模拟体育竞技分析：乒乓球比赛规则
要求： 1）模拟体育竞技分析：（不同学号选做不同题目，必做题） ......
spark离线分析--本地Spark1.6版本读写hive表
1. 搭建好hive环境，并将hive-site.xml文件放到本地工程的resources目录下 2. java测试代码 public class SparkHiveTest{ public static void main(String[] args){ JavaSparkContext jav ......
DFS深搜解决迷宫问题(原理分析+代码实现）
深度优先搜索(DFS) 求解思路： 1.先判断是否到达目标位置，如果到达目标位置，再试探有无其他更短的路径。 2.如果没有到达目标位置，则找到下一步可以到达的位置，直到找到目标位置 ......
Day20.二分法分析_面向编程思想_有名函数和匿名函数区别
1.Day19日复习_1： 2.Day19日复习_2： 3.方案一：整体遍历： 4.二分法逻辑分析一： 5.二分法逻辑分析二： 6.面向过程编程思想： 7.有名函数和匿名函数的区别： ......
Containerd的架构简单学习
简单说明 这里，我们介绍一下containerd架构，以便于更好了理解containerd容器。 服务端子系统(Bundle和Runtime)和组件 下图是containerd的架构示意图: containerd是典型的C/S架构，在服务端包含Bundle和Runtime两大Subsystems(子 ......
P1955 [NOI2015] 程序自动分析
P1955 [NOI2015] 程序自动分析 基本思路 考虑到了不等号的不可传递性，所以决定只开相等的并查集。 然后突发奇想，觉得可以在找父亲的过程中判断是不是冲突。 然而这样就不能路径压缩，显然超时。 并且，根本没看清楚数据范围，实际上这题的数很大，裸开数组会爆炸。 这是一开始的代码 #inclu ......
Realtek蓝牙Android10.0移植结束后的基本测试和常见问题分析
基本测试主要包括配置检查和BT测试两大部分配置检查： 为了进一步确保 porting 没有问题，在测试之前先确认 fw 以及 config 文件是否存在。 adb shell 到测试平台的根目录，检查测试平台的 vendor/firmware/目录中 rtlxxxx_fw 以及 rtlxxxx_co ......
探索性因子分析流程
探索性因子分析的步骤： 接下来，通过一个案例演示因子分析（探索性因子分析）的各个步骤应该如何进行。 案例：欲探究我国不同省份铁路运输能力情况，收集到部分相关数据如下： 上传数据至SPSSAU系统，在【进阶方法】模块，选择【探索性因子分析】，将变量拖拽到右侧分析框，勾选“因子得分”与“综合得分”，旋转 ......
差异性分析方法汇总与pk
在数据研究中，常见的数据关系可以分为四类，分析是相关关系，因果关系、差异关系以及其它。本次所进行研究的关系为差异关系。对于差异性分析方法常见可以分为三类：参数检验、非参数检验以及可视化图形。 一、参数检验 1、参数检验的选择 一般差异分析方法常见的参数检验方法一般有方差分析和t检验，对于方差分析是一 ......
统计学中两组数据如何进行差异性（相关性）分析？
变量说明： 在确定分析方法前，我们需要了解手中的数据类型，这是最基础也是有必要的，在所有的数据类型中，我们将数据类型分为分类变量也为定类变量和连续变量也称为定量变量，那么什么是定类变量？什么是定量变量？ 定类变量通俗的讲数字大小不具有比较意义，比如性别中1代表男，2代表女，仅仅代表类别，在比如下图中 ......
智慧博物馆视频监控系统设计，可视化AI智能分析技术助力博物馆多维度监管
行为警戒：支持自动识别奔跑、摔倒、抽烟、打电话、看手机、睡岗、离岗、值岗超员、值岗少员、人员聚众、人员扭打、持械等； ......
[办公自动化]数据分析之如何提问
人们一想到数据分析，就想到python，想到excel。 其实数据分析，最基本的是你要知道如何提问。 从数据来提问，我们可以着眼于时间、数量。 从时间维度，我们可以提出如下问题： 1、大致就是同比、环比的概念。去年同期怎么样？上个月怎么样？ 2、我们可以按月度、季度、年度来对比数据。 我们一年内哪一 ......
Meta对Transformer架构下手了：新注意力机制更懂推理
前言 作者表示，这种全新注意力机制（Sytem 2 Attention）或许你也需要呢。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指 ......
1_Scene渲染流程分析
参考: Cesium原理篇：6 Render模块(4: FBO) Scene渲染流程分析 // Scene.js function render(scene, time) { //... // 1) 渲染到哪里? // updateAndExecuteCommands -> executeComma ......
Scene渲染命令集合(executeCommands)分析
Scene渲染命令集合(executeCommands)分析 前提条件: // 已经确定了渲染缓冲区: view.globeDepth.framebuffer passState.framebuffer = view.globeDepth.framebuffer 1、简单流程,没有pick和后处理 ......