最近，有同学询问，如何使用CSS实现如下效果：看起来是个很有意思的动效。仔细思考一下，要想实现这类效果，其实用到的核心属性只有一个--background-clip:text。有意思的background-clip:textbackground-clip:text之前也提到多很多次。其核心就在于以区块内的文字作为裁剪区域向外裁剪，文字的背景即为区块的背景，文字之外的区域都将被裁剪掉。简单而言，就是运用了background-clip:text的元素，其背景内容只保留文字所在区域部分，配合透明文字color:transparent，就能够利用文字透出背景。利用background-clip:te
最近，有同学询问，如何使用CSS实现如下效果：看起来是个很有意思的动效。仔细思考一下，要想实现这类效果，其实用到的核心属性只有一个--background-clip:text。有意思的background-clip:textbackground-clip:text之前也提到多很多次。其核心就在于以区块内的文字作为裁剪区域向外裁剪，文字的背景即为区块的背景，文字之外的区域都将被裁剪掉。简单而言，就是运用了background-clip:text的元素，其背景内容只保留文字所在区域部分，配合透明文字color:transparent，就能够利用文字透出背景。利用background-clip:te
本文将介绍一种基于CSS变量技巧，通过合理使用CSS变量，实现CSS动画@keyframes的复用。CSS变量CSS变量大家应该都比较熟悉了，已经不能算是新知识了，快速过一遍。CSS变量（CSSVariable），在之前也叫做CSS自定义属性，其使用方式如下：//声明一个变量：:root{--bgColor:#000;}这里我们借助了上面#12、结构性伪类中的:root{}伪类，在全局:root{}伪类中定义了一个CSS变量，取名为--bgColor。定义完了之后则是使用，假设我要设置一个div的背景色为黑色：.main{background:var(--bgColor);}这里，我们在需要使
本文将介绍一种基于CSS变量技巧，通过合理使用CSS变量，实现CSS动画@keyframes的复用。CSS变量CSS变量大家应该都比较熟悉了，已经不能算是新知识了，快速过一遍。CSS变量（CSSVariable），在之前也叫做CSS自定义属性，其使用方式如下：//声明一个变量：:root{--bgColor:#000;}这里我们借助了上面#12、结构性伪类中的:root{}伪类，在全局:root{}伪类中定义了一个CSS变量，取名为--bgColor。定义完了之后则是使用，假设我要设置一个div的背景色为黑色：.main{background:var(--bgColor);}这里，我们在需要使
背景根据卡巴斯基发布的研究报告发现一项恶意活动，其中的技术涉及将shellcode直接放入Windows事件日志，Windows事件日志可以被攻击者用来掩盖特洛伊木马病毒的恶意使用。实现了”无文件”攻击技术，下面就利用该涉及的技术，简单尝试一下。前置知识Windows事件日志Windows默认事件日志查看器为eventvwr.msc，能实现简单的使用，Win+R键后输入eventvwr回车即能打开。Windows主要的日志在“Windows日志”中，该文件夹中包含所有Windows系统上的五个标准类别。比较常用的Windows日志有系统日志、安全日志、应用程序日志这三个日志内容。应用程序安全S
背景根据卡巴斯基发布的研究报告发现一项恶意活动，其中的技术涉及将shellcode直接放入Windows事件日志，Windows事件日志可以被攻击者用来掩盖特洛伊木马病毒的恶意使用。实现了”无文件”攻击技术，下面就利用该涉及的技术，简单尝试一下。前置知识Windows事件日志Windows默认事件日志查看器为eventvwr.msc，能实现简单的使用，Win+R键后输入eventvwr回车即能打开。Windows主要的日志在“Windows日志”中，该文件夹中包含所有Windows系统上的五个标准类别。比较常用的Windows日志有系统日志、安全日志、应用程序日志这三个日志内容。应用程序安全S
一、背景自2014年大数据首次写入政府工作报告，大数据已经发展7年。大数据的类型也从交易数据延伸到交互数据与传感数据。数据规模也到达了PB级别。大数据的规模大到对数据的获取、存储、管理、分析超出了传统数据库软件工具能力范围。在这个背景下，各种大数据相关工具相继出现，用于应对各种业务场景需求。从Hadoop生态的Hive,Spark,Presto,Kylin,Druid到非Hadoop生态的ClickHouse,Elasticsearch，不一而足...这些大数据处理工具特性不同，应用场景不同，但是对外提供的接口或者说操作语言都是相似的，即各个组件都是支持SQL语言。只是基于不同的应用场景和特性
一、背景自2014年大数据首次写入政府工作报告，大数据已经发展7年。大数据的类型也从交易数据延伸到交互数据与传感数据。数据规模也到达了PB级别。大数据的规模大到对数据的获取、存储、管理、分析超出了传统数据库软件工具能力范围。在这个背景下，各种大数据相关工具相继出现，用于应对各种业务场景需求。从Hadoop生态的Hive,Spark,Presto,Kylin,Druid到非Hadoop生态的ClickHouse,Elasticsearch，不一而足...这些大数据处理工具特性不同，应用场景不同，但是对外提供的接口或者说操作语言都是相似的，即各个组件都是支持SQL语言。只是基于不同的应用场景和特性
近年来，云计算已成为主流，企业从自身利益出发，或是不愿意被单一云服务商锁定，或是业务和数据冗余，或是出于成本优化考虑，会尝试将部分或者全部业务从线下机房迁移到云或者从一个云平台迁移到另一个云平台，业务迁移涉及到数据的迁移。正好JuiceFS已经对接了各种对象存储的API，也实现了数据同步的逻辑，让我们来了解下JuiceFS的sync命令。什么是JuiceFSSyncJuiceFS的sync子命令是功能完整的数据同步实用工具，可以在所有JuiceFS支持的对象存储之间多线程并发同步或迁移数据，既支持在「对象存储」与「JuiceFS」之间迁移数据，也支持在「对象存储」与「对象存储」之间跨云跨区迁移
近年来，云计算已成为主流，企业从自身利益出发，或是不愿意被单一云服务商锁定，或是业务和数据冗余，或是出于成本优化考虑，会尝试将部分或者全部业务从线下机房迁移到云或者从一个云平台迁移到另一个云平台，业务迁移涉及到数据的迁移。正好JuiceFS已经对接了各种对象存储的API，也实现了数据同步的逻辑，让我们来了解下JuiceFS的sync命令。什么是JuiceFSSyncJuiceFS的sync子命令是功能完整的数据同步实用工具，可以在所有JuiceFS支持的对象存储之间多线程并发同步或迁移数据，既支持在「对象存储」与「JuiceFS」之间迁移数据，也支持在「对象存储」与「对象存储」之间跨云跨区迁移
