目录“黄牛”：加价代预约、加价售票、兜售野导游套餐“黄牛”倒票带来的危害“黄牛”为什么能够抢到票博物馆与“黄牛”的门票攻防“黄牛”使用的作弊软件有什么特征技术上防范“黄牛”的作弊软件抢票遏制“黄牛”倒票给博物馆带来的收益 随着暑期参观、研学热潮的到来，部分热门博物馆再现一票难求的火爆场景。不少游客发现热门博物馆参观门票预约难度直线上升。“今年暑假各大热门博物馆真的是人多到无法忍受的地步了”。“明明免费的票，现在却要加价买，逛个博物馆也要找代抢”。你们不是免费开放吗？为什么我们总预约不上，网上‘黄牛’票却满天飞？端午节一张‘黄牛’票花了我100块钱！你们就不管管？”登录博物馆App或小程序，填写
致力于将Winforms应用程序移植到网络上。这是一个商业应用程序，但无法控制最终用户的浏览器。大多数情况下，每个人都会在台式机上使用IE、Chrome、FireFox，在iPad上使用Safari。应用程序大量使用ListView、TreeView、网格、图表，并具有整体“停靠式”界面(左侧导航栏，右侧打开的详细信息页面并带有选项卡-类似于VisualStudioUI).不需要任何SEO/HTML友好的框架，因为该应用程序对搜索引擎是隐藏的。寻找有关网络技术的建议。需要对ListView、TreeView、网格、图表和停靠UI的native或第三方支持。上市速度和简单性非常重要。/讨
致力于将Winforms应用程序移植到网络上。这是一个商业应用程序，但无法控制最终用户的浏览器。大多数情况下，每个人都会在台式机上使用IE、Chrome、FireFox，在iPad上使用Safari。应用程序大量使用ListView、TreeView、网格、图表，并具有整体“停靠式”界面(左侧导航栏，右侧打开的详细信息页面并带有选项卡-类似于VisualStudioUI).不需要任何SEO/HTML友好的框架，因为该应用程序对搜索引擎是隐藏的。寻找有关网络技术的建议。需要对ListView、TreeView、网格、图表和停靠UI的native或第三方支持。上市速度和简单性非常重要。/讨
密码重置凭证与用户账户关联不严有些信息系统在密码找回功能的校验逻辑上存在缺陷，只校验了密码重置凭证是否在数据库中存在，但未严格校验该重置凭证和用户账号之间的绑定关系。这种密码重置凭证与用户账户关联不严的逻辑漏洞就让攻击者可以通过在数据包中修改用户账号达到重置其他密码的目的，如图所示。 使用短信验证码找回密码步骤一:进入某手机厂商官网，首先填写自己的手机号码进行密码找回。步骤二:收到验证码后填入验证码和新密码提交，这时候使用数据抓包工具进行抓包，将数据包中的username修改为其他账号，post上去后就可以使用自己设置的密码登录其他账号，如图所示。 使用邮箱Token找回密码步骤一:进入某公
本文来自问答。提问：数据分析人员需要掌握sql到什么程度？请问做一名数据分析人员，在sql方面需要掌握到什么程度呢？会增删改查就可以了吗？还是说关于开发的内容也要会？不同阶段会有不同的要求吗？正文：作为专注数据分析结论/项目在业务落地以实现增长的分析师，建议在开始学习新技能前，先明确应用场景。有的放矢才能不枉费努力。翻译过来就是：先了解与SQL相关的数据分析工作有哪些？有了目标，才能知道需要准备什么知识来应对。按我目前与SQL相关的工作内容，为你提供以下参考：（食用说明：根据以下场景，选择需要重点学习的知识点）SQL应用场景及必备知识：(星标根据使用频率标记，而非重要性)数据查询★★★业务场景
很多同学都听说过，数据分析有技术型/业务型的区别。到底这俩有啥差异？哪个更适合自己？今天详细讲解一下。业务 VS技术，差异在哪里技术型数据分析岗位特征如下：1、任职部门在IT部，数据团队领导面试2、岗位职责里，没有写具体做哪一块业务3、岗位职责里，笼统地写：“满足运营、产品、销售等部门需求”4、面试时一般会考SQL题，问一些笼统的“指标异动怎么分析”5、入职以后接各个业务部门的需求，更新固定报表/临时取数业务型数据分析岗位特征如下：1、任职部门在业务部，有可能有业务领导面试2、岗位职责里，明确写：“用户增长/门店分析/针对商户策略分析”3、筛简历的时候，会挑有类似分析经验的优先面试4、面试的时
背景大部分中大型的互联网公司，会按照一个技术团队+多个业务团队的组织形式。技术团队负责技术基础建设，而业务部门更多的聚焦在业务迭代上。这种组织形式有其优越性：可以避免大量重复技术建设减少上下文，降低沟通成本在技术成长上，技术部门的同学拥有更多的时间进行技术钻研，往往能够得到快速的技术成长。反观业务团队，快速的业务迭代已经占据了心力，对技术往往浅尝辄止，导致在技术成长上陷入瓶颈。用一个同学的话来说就是：需求都做不完了，还有精力分析源码？😅本文并非探讨部门孰优孰劣，仅以解决问题角度出发。业务部门同学能够更加深入地理解业务，拥有更广阔的业务视角。对技术部门的同学来说也是适用的：如果连业务都不了解，技
这篇文章，主要介绍微服务组件之OpenFeign相关配置信息及RequestInterceptor请求拦截器的使用。目录一、OpenFeign注解和配置信息1.1、常见注解（1）@EnableFeignClients（2）@FeignClient1.2、常见配置信息二、RequestInterceptor请求拦截器2.1、实现RequestInterceptor接口2.2、全局配置拦截器2.3、局部配置拦截器一、OpenFeign注解和配置信息1.1、常见注解（1）@EnableFeignClients@EnableFeignClients注解：启用OpenFeign组件，可以设置一个扫描路径
一、引言业务通过不断迭代更新来持续进步，AB实验是最高效的迭代验证方法之一，分析师则通过研究优化实验方案，评估业务实验效果来展现数据价值。这也是数据分析师的核心工作职责之一；这就要求实验方案和效果评估具备极高的科学性与准确性，但是在实际工作中，因为用户不均匀问题的存在，会直接影响到分析师产出结果的准确性，进而影响产品相关决策。过去的几年里，游戏业务的分析师团队不断探索和研究AB实验中用户不均匀问题的解决方案，目前已经较好地解决了游戏业务中的此类问题。本文首先以用户不均匀的概念和影响为铺垫，接着以解决方案为主线阐述游戏分析师团队在解决AB实验中用户不均匀问题的实践成果，并展望未来。二、什么是用户
一、传统监控系统的盲区，如何打造业务状态监控。在系统架构设计中非常重要的一环是要做数据监控和数据最终一致性，关于一致性的补偿，已经由算法部的大佬总结过就不再赘述。这里主要讲如何去补偿？补偿的方案哪些？这就引出来数据监控系统了。有小伙伴会问了，为什么业务状态监控系统可以做补偿？别急，往下看。传统监控系统分为两种，系统监控和业务监控。系统监控有并发量监控、异常监控、调用链监控、端口监控、zabbix监控、http监控等。业务监控是指用以监控业务数据是否正常，用户需要进行业务埋点进行数据采集。业务监控底层常规依赖日志上报系统，接入业务监控之前先申请接入日志上报系统。如图1（图1）从业务监控时序图中看
