什么是Pick定理(皮克定理) 来自wiki的介绍: 给定顶点座标均是整点(或正方形格子点)的简单多边形,皮克定理说明了其面积 \(A\)和内部格点数目 \(i\) .边上格点数目 \(b\) 的关系:\(A = i + \frac b 2 - 1\). 因为所有简单多边形都可切割为一个三角形和另一个简单多边形.考虑一个简单多边形 \(P\),及跟\(P\)有一条共同边的三角形\(T\).若\(P\) 符合皮克公式,则只要证明\(P\)加上\(T\) 的\(PT\)亦符合皮克公式(I),与及三角

表设计规范1.建议能使用小字节数类型,就不要用大字节数类型2.建议能用varchar(N).text就不用char(N):3.建议使用default NULL,而不用default '':4.建议使用NUMERIC(precision,scale)来存储货币金额和其它要求精确计算的数值,而不使用real,double precision5.如果有国际货业务的话,建议使用timestamp with time zone(timestamptz),而不用timestamp without time

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Java安全之Commons Collections3分析 文章首发:Java安全之Commons Collections3分析 0x00 前言 在学习完成前面的CC1链和CC2链后,其实再来看CC3链会比较轻松.CC1的利用链是 Map(Proxy).entrySet()触发AnnotationInvocationHandler.invoke(),而CC2链的利用链是通过InvokerTransformer.transform()调用newTransformer触发RCE.这里就不说这么详细感

错误问题记录: Error:(1, 1) java: 非法字符: '\ufeff' Error:(1, 1) 错误: 需要class, interface或enum报错 问题发生时因为编码问题导致,如原编码使用的是GBK 而我的IDEA使用的是UTF-8 就会出现这个问题 本人问题的发生方式:将Eclipse项目中的Java类直接Ctrl+c +v copy到了IDEA中 导致该问题的发生 解决办法:将IDEA 右下角的 远编码 utf-8 切换到 GBK 在切换到 utf-8重新编译即可解决该

文章首发于[陈树义]公众号,点击跳转到原文:https://mp.weixin.qq.com/s/sA0nYevO8yz6QLRz03qJSw 前面我们使用 Prometheus + Grafana 实现了一个简单的 CPU 使用率变化图,但是这个图还有许多缺陷,例如:左边栏的数值太小了无法调整,下面的图标信息无法定制化等等. 其实 Grafana 的功能是非常强大的,可以针对不同的需求进行针对性设置,从而做出让你满意的监控图表.那么我们今天就系统地讲一讲如何设置 Grafana 图表! Das

目录 1.续:反序列化功能(5-8) 1.用户post类型提交数据,反序列化功能的步骤 2.反序列化功能的局部钩子和全局钩子 局部钩子和全局钩子在序列化器中的使用 反序列化相关校验的执行顺序 3.反序列化的数据保存功能 4.反序列化的数据更新功能 5.Field字段参数:read_only和write_only 6.Field字段参数:partial参数 2.模型类序列化器的使用:Modelserializer 1.Modelserializer的简单介绍 2.Modelserializer的使

注意:本文系统环境 CentOS 7.7 64位 MySQL Community Server 5.7.32 一丶卸载CentOS7系统中默认的数据库mariadb 原因一:ps原作者的话介绍下背景:CentOS 7 版本将MySQL数据库软件从默认的程序列表中移除,用MariaDB代替了,MariaDB数据库管理系统是MySQL的一个分支,主要由开源社区在维护,采用GPL授权许可.开发这个分支的原因之一是:甲骨文公司收购了MySQL后,有将MySQL闭源的潜在风险,因此社区采用分支的方式来避开

介绍 SqlSugar 是一款简单易用的ORM ,在国内市场占有率也比较高, 在今年10月份官网改版后  提供了完整的服务,让您的项目没有后顾之忧 下载地址 :https://github.com/sunkaixuan/SqlSugar 1.创建MVC项目 打开VS2019及以上版本 ,然后新建一个Mvc项目,默认MVC是不支持路由的,需要在Startup.cs里面加入 app.UseEndpoints(endpoints => { endpoints.MapControllerRoute (n

DefenseCode集团宣布,DefenseCode静态应用程序安全测试(SAST)ThunderScan解决方案现可作为一个GitHub Action,提供30多种语言的安全漏洞分析,并将详细的漏洞报告集成到GitHub中. DefenseCodeThunderScan是SAST(静态应用程序安全测试,白盒测试)解决方案,用于对应用程序源代码进行深入而广泛的安全性分析.ThunderScan易于使用,几乎不需要用户输入,可以轻松集成到DevOps环境和CI / CD管道中,并且可以在开发期间

粘的个人笔记,格式有点乱.勿在意 core api程序包 发布直接部署包: 链接:https://pan.baidu.com/s/1zZe9H1Fevf7DdzfF-MJb9w 提取码:t0ai 源码: 链接:https://pan.baidu.com/s/1H_7rx39lPF3-kFPEEXN9eA 提取码:dwci 本地安装Docker Desktop已支持vs 下载地址https://desktop.docker.com/win/stable/Docker%20Desktop%20Ins

最早的时候App Service被定义为一种后台服务,类似于极简版的Windows Service.App Service作为Background Task在宿主UWP APP中运行,向其他UWP APP提供服务,可用于UWP APP间通讯及交换数据. 早期的App Service应用场景较为单一,但随着Win10 1607版本对In Process AppService的支持,以及从Visual Studio2017开始支持的Desktop Extension和MSIX Package等一系列

2020-10-21 在一技术群里看到有个大佬想用 swagger 实现个功能:基础 Api 项目中写好通用的接口,配置好 swagger .上级项目直接引用项目,就能访问 swagger 起来用.相当于不用重新配置 swagger 和重写部分接口. 然后我就开始捣鼓,折腾了. 直接VS 创建 2个 .net 4.5 的 api 项目. 在基础项目 nuget 装上 Swashbuckle . 然后想到了之前做项目的时候,项目引用时路由冲突的常见问题,就直接把基础项目里的 HomeControl

一.什么是参数化 为什么要参数化? 在发送大量的请求时,键对值是写死的,每次请求都需要去修改,无法实现快速添加的需求.想要快速实现该需求,就需要用到参数化. 什么是参数化? 根据需求动态获取数据并进行赋值的过程. 参数化的定义 参数变量 :${变量名} 二.参数化常用方式 1. CSV数据控件实现参数化 CSV Data Set Config(CSV数据控件):从外部读取数据功能的组件 适用范围:需要大量测试数据的前提,如给系统增加100条数据,设置100名用户登录等等 实现步骤: 需要csv格

今天买的一台服务器发现其硬盘容量与购买界面的描述不符,于是我去问了客服才知道有一块硬盘需要自己挂载,所以记录自己硬盘分区以及挂载操作得此文. 测试环境 ​ 由于时间限制,本人仅在centos 8下测试通过,理论上适用于几乎所有的linux发行版. 硬盘分区 ​ 输入df -h查看当前系统的硬盘容量使用情况,当前我的服务器上空间总容量看起来只有20G, 然而当输入lsblk 查看当前系统上所有的磁盘列表时,从输出结果中可以看出,除了一个vda的20G的硬盘外还有一个vdb的60G的硬盘,很显然,这

leaflet平台是我最新使用的webGIS平台,该平台比较轻巧以下是我展示台风动态路径展示 1.首先为大家展示一下动态台风所使用数据 上面中采用标准json格式数据,data数据中,points是对台风36个点的信息,每个点中points存有台风的信息,经度纬度,风力等级,风力强度等信息,按照这些信息和类型对台风进行动态可视化展示. 2.接下来就是台风方法绘制. 我块我是将台风封装成为一个独立的插件,在那个项目中只需要将插件包丢入,New一下台风对象,接入后端数据,就可以对台风进行动态显示,以

如果想从头学起Cypress,可以看下面的系列文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html 作用 管理控制整个网络请求 重要注意事项 Cypress 目前仅支持拦截 XMLHttpRequest(XHR) 可在开发者工具(network 一栏)看到请求的 type 是 xhr,或者直接点击 xhr 进行筛选 同样是 login 请求,有些是 xhr,有些却是 document,对于 type=document 的请求, .rou

环境准备 influxdb enterprise运行条件最低需要三个meta nodes节点以及两个data nodes Meta nodes之间使用TCP和Raft一致性协议通信,默认端口为8089 Meta nodes对外暴露8091,用于influxd-ctl命令进行交互 Data nodes通过8088进行数据同步,8086对于用户进行读写服务 在集群中,所有meta nodes节点必须要与data nodes节点保持通信. mata nodes主要保存以下所有的元数据信息 集群中所有的

这是一个系列的文章,打算把Redis的基础数据结构.高级数据结构.持久化的方式以及高可用的方式都讲一遍,公众号会比其他的平台提前更新,感兴趣的可以提前关注,「SH的全栈笔记」,下面开始正文. 如果你是一个有经验的后端或者服务器开发,那么一定听说过Redis,其全称叫Remote Dictionary Server.是由C语言编写的基于Key-Value的存储系统.说直白点就是一个内存数据库,既然是内存数据库就会遇到如果服务器意外宕机造成的数据不一致的问题. 这跟很多游戏服务器也是一样的,感兴趣的

近期比较火的开源项目go-zero是一个集成了各种工程实践的包含了Web和RPC协议的功能完善的微服务框架,今天我们就一起来分析一下其中的RPC部分zRPC. zRPC底层依赖gRPC,内置了服务注册.负载均衡.拦截器等模块,其中还包括自适应降载,自适应熔断,限流等微服务治理方案,是一个简单易用的可直接用于生产的企业级RPC框架. zRPC初探 zRPC支持直连和基于etcd服务发现两种方式,我们以基于etcd做服务发现为例演示zRPC的基本使用: 配置 创建hello.yaml配置文件,配置如