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2024/10/1 23:17:35 2.08MB python
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Java质量检查工具类以下是一些工具,可确保在执行以下操作时遵循良好的做法:单元测试的代码覆盖率。
团队中的通用编码标准。
避免简单的错误,例如未使用的变量,方法,空的catch块,吃异常而不是抛出异常等。
避免复制/粘贴大于特定数量的令牌的代码。
哈科科是用于测量和报告Java代码覆盖率的开源工具包。
jacoco的Gradle配置位于。
命令:gradletestintegrationTestjacocoTestCoverageVerification输出:请注意,该服务包已被排除,因为在此示例中将其视为集成测试。
这只是出于演示目的,在现实生活中,也应为服务包编写单元测试。
PMD是源代码分析器。
它发现常见的编程缺陷,例如未使用的变量,空的catch块,不必要的对象创建等。
PMD的Gradle配置位于。
PMD检查在中定义。
命令:gradlepmdMain输出:持续专业发展是PMD提供的复制/粘贴检测器。
它有助于查找重复的代码。
它是使用字符串匹配算法编写的。
CPD的Gradle配置位于。
命令:gradlec
2024/10/1 16:09:40 1.27MB findbugs pmd checkstyle code-quality
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83个常见报警音wav格式
2024/10/1 10:37:38 1.78MB 报警音wav
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常见前500的用户名字典
2024/9/30 12:18:11 5KB 字典 爆破 用户名 top500
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SQL注入是Internet上最危险、最有名的安全漏洞之一,《SQL注入攻击与防御》是目前唯一一本专门致力于讲解SQL威胁的图书。
《SQL注入攻击与防御》作者均是专门研究SQL注入的安全专家,他们集众家之长,对应用程序的基本编码和升级维护进行全面跟踪,详细讲解可能引发SQL注入的行为以及攻击者的利用要素,并结合长期实践经验提出了相应的解决方案。
针对SQL注入隐蔽性极强的特点,《SQL注入攻击与防御》重点讲解了SQL注入的排查方法和可以借助的工具,总结了常见的利用SQL漏洞的方法。
另外,《SQL注入攻击与防御》还专门从代码层和系统层的角度介绍了避免SQL注入的各种策略和需要考虑的问题。
《SQL注入攻击与防御》主要内容:SQL注入一直长期存在,但最近有所增强。
《SQL注入攻击与防御》包含所有与SQL注入攻击相关的、当前已知的信息,凝聚了由《SQL注入攻击与防御》作者组成的、无私奉献的SQL注入专家团队的所有深刻见解。
什么是SQL注入?理解它是什么以及它的基本原理查找、确认和自动发现SQL注入查找代码中SQL注入时的提示和技巧使用SQL注入创建利用通过设计来避免由SQL攻击所带来的危险
2024/9/30 3:46:03 40.8MB SQL 注入 攻击 防御
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2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司BenchmarkCapital合资组建。
Hortonworks的主打产品是HotonworksDataPlatform(HDP),也同样是100%开源的产品,HDP除常见的项目外还包括了Ambari,一款开源的安装和管理系统。
2024/9/29 1:14:46 1.48MB hdp hadoop
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实验要求:[实验目的]◆掌握端口扫描这种信息探测技术的原理。
◆学会使用常见的端口扫描工具。
◆了解各种常用服务所对应的端口号。
[实验环境]◆网络:局域网环境。
◆远程计算机◇操作系统:Windows2000Server◇补丁:\◇组件:IIS5.0、终端服务组件。
◇服务:Web服务、SMTP服务、终端服务、Netbios服务、DNS服务等。
◆本地计算机◇操作系统:Windows2000主机◇软件:SuperScan4。
[实验内容]◆常规的TCPConnect扫描。
◆半开式的TCPSYN扫描。
◆UDP端口扫描。
◆查看扫描报告。
◆分析各种网络服务与端口号的对应关系。
实验指导:
2024/9/28 6:08:02 419KB SuperScan 端口扫描
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导语:MVP开发模式可以帮助项目结构解耦,但其庞大的方法数增加,较为笨重设计对于手Q项目并不很适合。
参考之前Web开发经验,提出以页面结构化的解耦方式组织代码。
下面讲讲Lego在Android上一次小小尝试MVC太过常见这里不啰嗦。
实际应用MVC当中,Activity占据打部分的工作,View和Controller的身份分不清。
而MVP则是一种设计模式专门优化Activity/Fragment。
先来看看MVP模式的核心思想:View不直接与Model交互MVP把Activity中的UI逻辑抽象成View接口,把业务逻辑抽象成Presenter接口,Model类还是原来的Model在MVP设计模
2024/9/25 18:21:55 386KB 页面结构化在Android上的尝试
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Cloudera和英特尔公司的工程师们正在通力合作,旨在使Sparkshuffle阶段具有更高的可扩展性和稳定性。
本文对相关方法的设计进行了详细描述。
区别常见的Embarrassingly Parallel系统,类似MapReduce和Apache Spark(Apache Hadoop的下一代数据处理引擎)这样的计算引擎主要区别在于对“all-to-all” 操作的支持上。
和许多分布式引擎一样,MapReduce和Spark的操作通常针对的是被分片数据集的子分片,很多操作每次只处理单个数据节点,同时这些操作所涉及到的数据往往都只存在于这个数据片内。
all-to-all操作必须将数据集看作一个
2024/9/25 10:14:06 326KB 双倍提升ApacheSpark排序性能
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《Verilog与SystemVerilog编程陷阱:如何避免101个常犯的编码错误》可以帮助工程师写出更好的Verilog/SystemVerilog的设计和验证代码,书中阐述了使用Verilog和SystemVerilog语言时超过100个常见的编码错误;
每一个例子都详细说明了错误的症状、错误的语言规则以及正确的编码方式。
《Verilog与SystemVerilog编程陷阱:如何避免101个常犯的编码错误》能帮助数字设计工程师和验证工程师有效地识别与避免这些常见的编码错误。
书中列举的这些错误许多是非常微妙的,有可能需要花费几个小时或几天的时间才能发现或调试。
2024/9/24 12:04:28 63.69MB verilog systemverilo 陷阱 避免
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡