从本系列开始，博主将带来大家深入学习SpringSecurity。博主对该框架的看法是不但要会使用，还有能够理解其源码，要知其然,还要知其所以然。相信朋友们阅读完博主本系列全部文章之后，定会理解SpringSecurity，让我们从入门、到理解、最终吊打面试官！PS：博主早在8月中旬开始写本系列博客，本来想一文搞定SpringSecurity，但由于SpringSecurity的细节特别多，已经写了2w字却感觉才将心中所想写了近半不到，因此萌生了想写SpringSecurity体系一系列文章的想法。还请多多关注博主，不胜感激！一、SpringSecurity简介二、SpringSecurity
文章目录1.MQ(MessageQueue)简介2.MQ的功能2.1流量削峰2.2应用解耦2.3异步处理3.RabbitMQ简介4.RabbitMQ架构模型(4大核心组件)5.RabbitMQ的工作原理6.RabbitMQ的安装6.1安装docker环境6.2安装RabbitMQ7.Rabbitmq的常用命令8.Rabbitmq的六种工作模式9.simple简单模式9.1simple简单模式概念9.1生产者9.2消费者10.work工作模式10.1work工作模式的概念10.2工作队列模式的原理10.3工作队列的实现11.消息应答机制11.1消息应答的概念11.2消息应答的两种模式11.2.1
函数柯里化详解什么是函数柯里化函数柯里化示例实现一个函数，将普通函数柯里化经典面试题函数柯里化应用bind方法是函数柯里化应用的经典场景函数柯里化的优缺点参考什么是函数柯里化柯里化（Currying）又称部分求值，一个柯里化的函数首先会接收一些参数，接收了这些参数后，该函数并不会立即求值，而是继续返回另外一个函数，刚才传入的参数在函数形成的闭包中被保存起来。待到函数被真正需要求值的时候，之前传入的所有参数都会被一次性用于求值。柯里化是一种函数的转换，它是指将一个函数从可调用的f(a,b,c)转换为可调用的f(a)(b)(c)或者f(a,b)(c)或者f(a)(b,c)通俗的来说：固定部分参数，
文章目录一、keepalive理解什么是keepalive如何确定请求头和响应体的长度？是否可使用长连接的条件是什么？keepalive时Nginx的等待时长是多少？keepalive的优势是什么？二、nginx的keepalive配置nginx保持keepalive需做那些事情nginx的文件配置三、应用场景什么时候使用？什么时候不用？一、keepalive理解什么是keepalivekeepalive是长连接的意思。客户端发起http请求前需要先与服务端建立TCP连接，每次TCP连接都需要三次握手来确定，三次交互不仅会增加消费时间，还会增加网络流量。http请求是请求应答式，如果能知道每个
文章目录XSS漏洞原理1、XSS分类1.1攻击流程2、存储型XSS2.1攻击流程3、DOM型XSS3.1攻击流程XSS修复XSS漏洞原理XSS（跨站脚本攻击）是一种常见的Web安全漏洞，其允许攻击者在恶意用户的浏览器中执行脚本。这可能导致数据泄露、控制用户浏览器或执行其他恶意操作。XSS攻击通常利用网页的客户端代码（通常是HTML或JavaScript）来执行。攻击者可能会向网页中插入恶意的HTML元素或JavaScript代码，试图欺骗浏览器执行攻击者的脚本。1、XSS分类反射型XSS攻击通常发生在服务器将用户的输入嵌入到网页中并将其返回给用户时。这意味着，攻击代码不会永久存储在服务器上，而
今天继续给大家介绍Linux运维相关知识，本文主要内容是openstackNova节点基本原理。一、OpenstackNova节点简介Nova是openstack中最早出现的模块之一，主要是为openstack提供计算服务。在openstack中，Nova又分为计算节点和控制节点。我们把安装有nova-compute的节点称为计算节点，其他的节点称为控制节点。nova的计算节点只负责创建虚拟机，而nova的控制节点负责控制。Nova主要有以下服务：1、API。负责接收和响应外部请求，支持openstackapi、EC2（亚马逊云）API等。2、Cert。负责进行身份认证。3、Scheduler
首先了解一下jmeret主要的配置元件1、测试计划：是使用JMeter进行测试的起点，它是其它JMeter测试元件的容器2、线程组：代表一定数量的用户，它可以用来模拟用户并发发送请求。实际的请求内容在Sampler中定义，它被线程组包含。3、配置元件：维护Sampler需要的配置信息，并根据实际的需要修改请求的内容。4、前置处理器：负责在请求之前工作，常用来修改请求的设置5、后置处理器：负责在请求之后工作，常用获取返回的值。一个接口的调通1.首先选择添加----------->点击Threads（Users）线程用户---------------->添加一个线程组2.这个就是我们通常使用的线程
大纲引言一、高斯金字塔二、高斯差分金字塔三、特征点处理1.阈值化2.非极大值抑制3.二阶泰勒修正4.低对比度去除5.边缘效应去除四、特征点描述子1.确定特征点区域方向2.特征点区域描述子总结参考：引言 SIFT算法是为了解决图片的匹配问题，想要从图像中提取一种对图像的大小和旋转变化保持鲁棒的特征，从而实现匹配。这一算法的灵感也十分的直观：人眼观测两张图片是否匹配时会注意到其中的典型区域（特征点部分），如果我们能够实现这一特征点区域提取过程，再对所提取到的区域进行描述就可以实现特征匹配了。于是问题就演变成了以下几个子问题：应该选取什么样的点作为特征点呢？：人眼对图像中的高频区域更加的敏感，由此我
目录一、对象不同1.resultMap2.resultType3.分析二、描述不同1、resultMap2、resulTtype三、类型适用不同一、对象不同1.resultMap如果查询出来的结果的列名和实体属性不一致，通过定义一个resultMap对列名和pojo属性名之间作一个映射关系（示例代码如下）。select*fromcardwhereid=#{id}2.resultTyperesultType使用resultType进行输出映射，只有查询结果显示的列名和实体的属性名一致时，该列才可以映射成功。select*fromcardwhereid=#{id}3.分析从上述的实例代码可以看出，
目录RabbitMQ简介：准备环节：1.简单模式：Hello_world生产者代码消费者代码抽取工具类2.工作模式：work_queues生产者代码：发送10条消息创建两个消费者（代码相同）： 3.订阅模式：pub/sub生产者代码：消费者一：接收消息保存至数据库消费者二：接收消息打印至控制台 4.路由模式：Routing生产者代码：消费队列一（error）消费者二（info，error，warning） 5.通配符模式：Topics生产者代码：消费者一（队列：test_topic_queue1）消费者二（队列：test_topic_queue2）SpringBoot整合RabbitMq生产者
