面试专题-SpringMVC篇

1、什么是Spring MVC ?简单介绍下你对springMVC的理解?Spring MVC是一个Java
分类: 其他 发布时间: 02-23 23:18 阅读次数: 0

海量可视化日志分析平台之ELK搭建-Kibana

1.Kibana简介Kibana 是一款开源的数据分析和可视化平台,它是 Elastic Stack大数据
分类: 其他 发布时间: 02-23 23:17 阅读次数: 0

Docker专题(十)-Docker部署SpringBoot项目

1.传统方式1.1.准备Springboot jar项目将项目打包成jar1.2.编写DockerfJava
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easy_thinking

登陆抓包,改成32位,根据tp6任意创建文件的漏洞,修改cookie。 上传文件、 木马在/runtime/session下, 然后传bypass文件绕过disablefunction,得到flag
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【剑指Offer】面试题27. 二叉树的镜像

题目 请完成一个函数,输入一个二叉树,该函数输出它的镜像。 例如输入:      4    /   \   2     7  / \   / \ 1   3 6   9 镜像输出:      4    /   \   7     2  / \   / \ 9   6 3   1 示例 1: 输入:root = [4,2,7,1,3,6,9] 输出:[4,7,2,9,6,3,1] 限制: 0 <= 节点个数 <= 1000 本题同【LeetCode】226. 翻转二叉树 思路一:递归 自底向上。
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Mybatis:(七) 一对多,多对一

一、前言 在实际的应用场景中,可能会遇到各种复杂关系的业务,所以经常会用到一对多,多对一的概念来处理复杂的关系 一对多; 多对一:多个老师对应一个学生 数据库 student{id,name,tid} teacher{id,name} student中tid 和 teacher表中id为外键关系 二、多对一 按照查询嵌套处理 实体类 public class Teacher { private int id; private String name; } public clas
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SpringBoot2.0 防止XSS攻击

一:什么是XSS XSS攻击全称跨站脚本攻击,是一种在web应用中的计算机安全漏洞,它允许恶意web用户将代码植入到提供给其它用户使用的页面中。 你可以自己做个简单尝试: 1. 在任何一个表单内,你输入一段简单的js代码:<script>for(var i=0;i<1000;i++){alert("弹死你"+i);}</script>,将其存入数据库; 2. 在页面上一个div元素内直接展示第一步内存入的值,你会发现弹出框出现了; 以上两个示例仅仅算是恶作剧,恶意用户能做的更多,如获取用户信息
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【ML-8】感知机算法-传统和对偶形式

目录 感知机模型 感知机模型损失函数 感知机模型损失函数的优化方法 感知机模型的算法 感知机模型的算法对偶形式 我们知道较早的分类模型——感知机(1957年)是二类分类的线性分类模型,也是后来神经网络和支持向量机的基础。 1、感知机模型 感知机模型是一种二分类的线性分类器,只能处理线性可分的问题,感知机的模型就是尝试找到一个超平面将数据集分开,在二维空间这个超平面就是一条直线,在三维空间就是一个平面。 2. 感知机模型损失函数 这样我们就得到了初步的感知机模型的损失函数。 我们研究可以发现,分
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如何制作一份疫情场所分布地图?(附数据和源码)

罗孚想要制作一份疫情场所分布地图,最初是因为看到我所在的城市(上海)疫情场所位置不准,想自己做一份数据并显示在地图上,结果一拖再拖然后疫情都快结束了[尴尬],不过我还是花了一天时间研究了一下,于是有了这篇《如何制作一份疫情场所分布地图?》,要不就当罗孚手把手教你制作一份疫情场所分布地图吧[捂脸]。 本文是以上海地图数据为基础、基于高德地图API设计制作的一份城市地图,如果你收集了你所在城市的地图数据,那么按照本文文末提供的源码和数据结构,你也可以直接复制出一份城市疫情场所地图。要是你真实现了,
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[git]常见命令

1. git pull git fetch origin/* // 将远程代码拉到本地的远程分支,如origin/master git merge origin/* // 合并本地的远程分支到本地分支 2. get pull --rebase // 相当于 git fetch origin/* // 拉取远程代码 git rebase origin/* // 将当前分支的基移到origin/*上
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安装软件后浏览器主页被篡改,弹广告和游戏的解决办法

删除弹广告和游戏的:(因为还有做过别的操作,不确定是否有效) 1、打开注册表编辑器,找到HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\Windows NT\CurrentVersion\Winlogon这一个主键, 在右边窗口中找到“LegalNoticeCaption”和“LegalNoticeText”这两个字符串,删除这两个字符串。重启。 2、电脑管家中的操作:(针对进行过常规操作扫描杀毒后仍旧无效时)   进入设置中心 --->选择“杀毒”模块,点击右边的
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JSP执行过程详解

文章参考 https://www.cnblogs.com/klguang/p/4715529.html https://www.runoob.com/servlet/servlet-intro.html https://blog.csdn.net/forward__/article/details/57079115 1.Servlet和JSP的概念 JSP是Java Server Page的缩写,在传统的HTML页面中加入JSP标签和java的程序片段就构成了JSP。 什么是Servlet,用
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jmeter之连接数据库

1、下载对应数据库的jdbc驱动jar包:mysql-connector-java-5.1.44.zip 将该驱动包解压到目录下 2、导入对应数据库的jdbc驱动jar包 3、连接数据库 (1)添加配置元件 (2)填写对应信息 3、添加线程组 4、添加取样器 配置jdbc request内容 Query Type:一般的查询选用 Select Statement;如果是增删改操作,则选用 Update Statement ;如果 Query 内容中有既有查询语句,又有增删改语句,则选用 Cal
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【LeetCode】226. 翻转二叉树

题目 翻转一棵二叉树。 示例: 输入: 4 / \ 2 7 / \ / \ 1 3 6 9 输出: 4 / \ 7 2 / \ / \ 9 6 3 1 本题同【剑指Offer】面试题27. 二叉树的镜像 思路一:递归 代码 时间复杂度:O(n) 空间复杂度:O(n) class Solution { public: TreeNode* invertTree(TreeNode* root) {
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HBase笔记之踩坑记录:Java远程连接到HBase

HBase服务器在一台腾讯云上,本地Windows系统连不上,代码如下: package cc11001100.hbase.baseOperation; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.cl
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vue上传图片

vue上传图片,组件用element-ui上传组件 <el-upload class="avatar-uploader" action="https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/" :show-file-list="false" :on-success="handleAvatarSuccess" :before-upload="beforeAvatarUpload"> <img v-if="imageUrl" :src="i
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实习任务23

今天做了一些数据的折线图展示
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用compose安装tp框架提示警告putenv

PHP Warning: putenv() has been disabled for security reasons in phar://C:/ProgramData/ComposerSetup/bin/composer.phar/vendor/composer/xdebug-handler/src/Process.php on line 160 Warning: putenv() has been disabled for security reasons in phar://C:/Pr
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python实现基于百度路径规划接口的坐标对获取两点驾车距离的计算

今天为大家介绍一种通过python实现坐标对间距离数据的获取方法。接口采用百度开发的路径规划接口。   1.调用接口: 接口:(传入起点坐标串,结束坐标串;ak值需要注册百度开发者) 接口详细说明 http://api.map.baidu.com/direction/v2/driving?origin=40.01116,116.339303&destination=39.936404,116.452562&ak=您的AK //GET请求   2.AK值获取:  注册成为开发者后需要添加应用
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【ML-9-1】支持向量机--软硬间隔与支持向量机

我们知道较早的分类模型——感知机(1957年)是二类分类的线性分类模型,也是后来神经网络和支持向量机的基础。支持向量机(Support vector machines)最早也是是一种二类分类模型,经过演进,现在成为了既能处理多元线性和非线性的问题,也能处理回归问题。在深度学习风靡之前,应该算是最好的分类算法。但目前SVM的应用仍然很多,尤其是在小样本集上。 一、目录 目录 感知机和其它知识 硬间隔与支持向量机 软间隔与支持向量机 合页损失函数 总结 二、感知机和其它知识(前戏) 2.1 感知机
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