积木报表JimuReport支持的15种数据库类型介绍
制作报表过程中，我们经常会遇到需要从不同数据库中获取数据，这样报表制作起来也会比较方便。积木报表支持的数据库类型不仅包含关系型数据库，也包含非关系型数据库及国产数据。今天就让我们来看一下积木报表都支持哪些数据库吧。1.关系型数据库mysql5.7+、oracle11g、sqlserver2017、PostgreSQL等2.国产数据库达梦、人大金仓、神通等3.nosql 数据库Redis、MongoDB4.详细说明未提供脚本的数据库，可以参考 文档 自行转库。5.使用方法登录系统后.
JeecgBoot关于websocket的改进方案
1.环境描述JeecgBoot3.02.websocket权限认证在shiroConfig.java代码中注释掉filterChainDefinitionMap.put("/websocket/**", "anon");//系统通知和公告配置拦截器package org.jeecg.config.websocket; import org.apache.commons.lang.StringUtils;import org.springframework.http.server.
jenkins部署jeecg-boot3.1(前后端)自动化
tip:我是使用我的腾讯云轻量应用服务器做的本次实战(操作系统：CentOS 7.6 64bit)(主机规格:CPU: 4核 内存: 4GB)这个配置起前端有点带不动-_-,建议8G内存,这个问题我反复测试很多次。一跑npm 就开始疯狂占资源，然后操作系统内存不够直接把jenkins的进程都给杀了。所以如果你也是4g或者2g内存，尽量不要有其他多余的应用或者容器在机器上运行。1. Ready1.1. jenkinstip:如果已经成功启动访问jenkins，可以直接跳过1.1a.getje
JeecgBoot抵御XSS攻击实现方案
1. 问题描述jeecgboot后台启动后，在浏览器输入地址http://localhost:8080/jeecg-boot/jmreport/view/')%22οnmοuseοver=alert('hacking')%20%20(弹出对话框2. 试验环境jeecgboot 3.03. 增加配置类在jeecg-boot-module-system的config包下，新建xss包，并新增几个类类的具体代码如下：package org.jeecg.config.xss; imp
【高危安全通告】fastjson≤1.2.80反序列化漏洞
近日Fastjson Develop Team发布安全公告，Fastjson≤1.2.80版本中存在反序列化漏洞。攻击者可绕过默认autoType关闭限制，攻击远程服务器，风险影响较大。目前Jeecgboot官方已完成修复，在此 建议Jeecgboot用户尽快修复。修复方案非常简单：1.修改jeecg-boot\pom.xml文件中的，fastjson及jeewx-api版本2.修改jeecg-boot-module-system/pom.xml文件，添加fastjson排除点击可参考修.
免费的可视化Web报表工具，JimuReport v1.5.0版本发布
项目介绍积木报表，一款免费的可视化Web报表工具，像搭建积木一样在线拖拽设计！功能涵盖，数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等！秉承“简单、易用、专业”的产品理念，极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题，完全免费的！当前版本：v1.5.0 | 2022-05-26集成依赖<dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId&
[论文阅读] (19)英文论文Evaluation（实验数据集、指标和环境）如何描述及精句摘抄——以系统AI安全顶会为例
《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。前一篇介绍了英文论文模型设计（Model Design）和概述（Overview）如何撰写，并摘抄系统AI安全顶会论文的精句。这篇文章将从个人角度介绍英文论文实验评估（Evaluation）的数据集、评价指标和环境设置如何撰写，继续以系统AI安全的顶会论文为例。一方面自己英文太差，只能通过最土的办法慢慢提升，另一方面是自己的个人学习笔记，并分享出来希望大家批评和指正。希望这篇文章对您有所帮助。
如何设计一个漂亮的仪表盘—Jeecg仪表盘轻松实现【数据可视化专题】
Jeecg仪表盘是数据可视化的一种展现方式，是将数据以各类图表和图形化的方式，以视觉形式来呈现，从而帮助我们更加直观的了解数据展示的意义。
喜讯！喜讯！JeecgBoot Github超 30000 Star—这个低代码平台你还不知道吗？
截至2022年7月 JeecgBoot企业级低代码平台开源项目迈入新的里程碑 — GitHub Star 数量突破 30,000
[系统安全] 三十九.Powershell恶意代码检测系列 (1)Powershell基础入门及管道和变量的用法
系统安全将更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全。前文带领大家了解Metasploit技术，涉及后渗透相关的技术，包括信息收集、权限提权、移植漏洞模块和后门。这篇文章详细讲解Powershell基础入门知识，包括常见的用法，涉及基础概念、管道和重定向、执行外部命令、别名用法、变量定义等。Powershell被广泛应用于安全领域，甚至成为每一位Web安全必须掌握的技术。基础性文章，希望对您有所帮助。
[Python图像识别] 五十.Keras构建AlexNet和CNN实现自定义数据集分类详解
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。上一篇文章分享了生成对抗网络GAN的基础知识，这篇文章将详细讲解如何利用Keras构建AlexNet和CNN模型，实现自定义数据集的图像分类，并进行详细的对比。希望对您有所帮助！让我们开始吧，且看且珍惜。
[论文阅读] (20)USENIXSec21 DeepReflect：通过二进制重构发现恶意行为（恶意代码ROI分析经典）
《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。前一篇从个人角度介绍英文论文实验评估（Evaluation）的数据集、评价指标和环境设置如何撰写。这篇文章将带来USENIXSec21恶意代码分析的经典论文，DeepReflect，它通过二进制重构发现恶意功能，来自于佐治亚理工。希望对您有所帮助~
[Python从零到壹] 四十六.图像增强及运算篇之图像阈值化处理
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍。第二部分将讲解图像运算和图像增强，上一篇文章介绍图像灰度非线性变换，包括对数变换、幂次变换、指数变换、分段函数变换。这篇文章将详细讲解图像阈值化处理，涉及阈值化处理、固定阈值化处理和自适应阈值化处理，这是图像边缘检测或图像增强等处理的基础。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。
[系统安全] 四十.Powershell恶意代码检测系列 (2)Powershell基础语法和注册表操作
系统安全将更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全。前文分享了Powershell基础入门知识，涉及基础概念、管道和重定向、执行外部命令、别名用法、变量定义等。这篇文章将从Powershell条件语句、循环语句、数组、函数 、字符串操作、注册表访问等方面讲解。Powershell被广泛应用于安全领域，甚至成为每一位Web安全必须掌握的技术，希望你们喜欢。
[系统安全] 四十一.Powershell恶意代码检测系列 (3)PowerSploit脚本渗透详解
系统安全将更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全。前文分享了Powershell基础入门知识，涉及条件语句、循环语句、数组、函数 、字符串操作、注册表访问等。这篇文章将详细讲解PowerShell和PowerSploit脚本攻击，进一步结合MSF漏洞利用来实现脚本攻击。希望这篇文章对您有帮助，更希望帮助更多安全或红蓝对抗的初学者，且看且珍惜。本文参考徐焱老师的《Web安全攻防渗透测试实战指南》著作，谢公子博客，并结合作者之前的博客和经验进行总结。
[Python从零到壹] 四十七.图像增强及运算篇之腐蚀和膨胀详解
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍。第二部分将讲解图像运算和图像增强，上一篇文章介绍图像阈值化处理，涉及阈值化处理、固定阈值化处理和自适应阈值化处理，这是图像边缘检测或图像增强等处理的基础。这篇文章将详细讲解开始图像形态学知识，主要介绍图像腐蚀处理和膨胀处理。数学形态学（Mathematical Morphology）是一种应用于图像处理和模式识别领域的新方法。基础性文章，希望对您有所帮助。
[Python人工智能] 三十五.基于Transformer的商品评论情感分析 (1)机器学习和深度学习的Baseline模型实现
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章通过keras-bert库构建Bert模型，并实现微博情感分析。这篇文章将利用Keras构建Transformer或多头自注意机制模型，并实现商品论文的情感分析，在这之前，我们先构建机器学习和深度学习的Baseline模型，只有不断强化各种模型的实现，才能让我们更加熟练地应用于自身研究领域和改进。基础性文章，希望对您有所帮助！
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