个人简介： >📦个人主页：赵四司机>🏆学习方向：JAVA后端开发 >📣种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在！>⏰往期文章：SpringBoot项目整合微信支付>🧡喜欢的话麻烦点点关注喔，你们的支持是我的最大动力。前言：1.前面基于Springboot的单体项目介绍已经完结了，至于项目中的其他功能实现我这里就不打算介绍了，因为涉及的知识点不难，而且都是简单的CRUD操作，假如有兴趣的话可以私信我我再看看要不要写几篇文章做个介绍。2.完成上一阶段的学习，我就投入到了微服务的学习当中，所用教程为B站上面黑马的微服务教程。由于我的记性不是很好，所以对于新事物的学习我比较喜欢做笔记以加强理解，在这里我

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，

目 录摘要1绪论1.1研究意义1.2研究现状1.3系统开发技术的特色1.4论文结构与章节安排2 新冠疫苗预约管理系统系统分析2.1可行性分析2.2系统流程分析2.2.1数据增加流程2.3.2数据修改流程2.3.3数据删除流程2.3系统功能分析2.3.1功能性分析2.3.2非功能性分析2.4系统用例分析2.5本章小结3新冠疫苗预约管理系统总体设计3.1系统架构设计3.2系统功能模块设计3.2.1整体功能模块设计3.2.2用户模块设计3.2.3评论管理模块设计3.3数据库设计3.3.1数据库概念结构设计3.3.2数据库逻辑结构设计3.4本章小结4 新冠疫苗预约管理系统详细设计与实现4.1用户功能模

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

摘 要现阶段,社会的发展和科技的进步,以及大数据时代下纷繁数据信息的融合,使得人们在生产及生活过程中,都将会接收到各种类型的数据信息,而通过计算机技术与网络技术,则能够将众多人们所不了解或不常用的信息，以简单的模式转化并传递给人们,使得人们的生产及生活质量得以显著提升。而视频网站，即是利用现阶段极为普及的互联网与移动终端,通过计算机所制定成的,有针对性的个性化系统。通过此种视频网站,用户可以根据自身的兴趣与爱好,通过查询与分类等个性化服务,找寻到喜爱类型的视频内容，这不仅能够缩短用户找寻喜好视频的时间,更能增强用户的体验度,这也使得此种个性化推荐系统受到众多视频爱好者的喜爱。系统采用了B/S结

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

来吧，整起，又一新功能，通用数据权限，注意是通用，通用的东西，反正挺烦的。我还是第一次搞这玩意儿，因为之前做细节的数据权限都是直接写在代码里面的好，开整，这篇文章我会写得详细一点，并且提供开源源码，全靠我自己设计，编码，一步步的敲出来的，很少的地方借鉴到了别人的东西，切看切珍惜，动动你的小手点个赞，点个收藏吧。一、啥子是数据权限？嗯，数据权限？有些朋友可能会问了，“嗯，数据还有权限？”没错，简单来讲：数据权限无非就是某人只能看到某些数据。举个例子：张三登录了A系统，那么根据系统查询出来的张三所拥有的权限，比如张三有一个A部门的数据权限，那么，在A系统中，张三只能看到A部门相关的数据。二、做这个

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