http_access通过acl实现访问控制,方法 acl A acltype argument acl B acltype argument 逻辑关系:或 http_access allow|deny A http_access allow|deny B 满足A或B即可 逻辑关系:与 http_access allow|deny A B 满足A且B才行…

0x01 看一条规则alert tcp any any -> any any (content:"union";http_uri;nocase;content:"select":nocase;http_uri;)下面这两条会触发哪一条?http://foo.com?id=union select http://foo.com?id=select union实验结果是都会触发.这个实验说明content如果不加distance之类的修饰符的话,多个content…

1.mint-ui官网:https://mint-ui.github.io/#!/zh-cn 可以点击开始使用,里边有详细的讲解.安装mint-ui: 官网是: 但是应用没有装成功,不知为何,可能是我配置原因导致的吧~然后搜索之后用的: 1)npm i mint-ui -S 2)这里官网很详细的写了,在你配置好的vue项目中找到main.js.我这里全部引入了~~ . 2.下边开始说下VUE的重点目录逻辑. 1)页面中现在一共2个页面文件夹,也就是2个页面~其中index.vue就是首页,而in…

wemall doraemon是Android客户端程序,服务端采用wemall微信商城,不对原商城做任何修改,只需要在原商城目录下上传接口文件即可完成服务端的配置,客户端可随意定制修改.本文分享其中关于为ViewPager添加布局(Fragment),绑定和处理fragments和viewpager之间的逻辑关系,供技术员参考学习. package com.inuoer.util; import java.util.List; import android.support.v4.app.Fra…

一.UML中的六大关系 在UML类图中,常见的有以下几种关系: 泛化(Generalization), 实现(Realization),关联(Association),聚合(Aggregation),组合(Composition),依赖(Dependency). 1.1. 继承关系-泛化(Generalization) 指的是一个类(称为子类.子接口)继承另外的一个类(称为父类.父接口)的功能,并可以增加它自己的新功能的能力,继承是类与类或者接口与接口之间最常见的关系:在Java中用extend…

6.技能播放的逻辑关系 技能播放概述: 当完成对技能输入与检测之后,程序就该对输入在缓存器中的按键操作与程序读取的技能表信息进行匹配,根据匹配结果播放相应的连招技能. 技能播放原理: 按键缓存器中内容与技能系统缓存中的内容,进行匹配,匹配成功即播放相应连招技能动画. 图1 实现方法: 步骤1: 按键缓存. private Dictionary < UInt32, Code> m_vInputKeyboards = new Dictionary < UInt32, Code>();/…

WPF中的逻辑树是指XAML元素级别的嵌套关系,逻辑树中的节点对应着XAML中的元素. 为了方便地自定义控件模板,WPF在逻辑树的基础上进一步细化,形成了一个“可视化树(Visual Tree)”,树中的每个节点代表一个可以在控件模板中定制的元素.简言之,可视化树主要是为设计WPF控件模板而服务的.…

1,位运算符 按位运算的运算符是位运算符,原来的操作数有几位,结果就有几位,若两个操作数位数不同,则位数短的操作数左端会自动补0. (1),按位取反:~ (2),按位与:& (3),按位或:| (4),按位异或:^ (5),按位同或:^~或~^ 2,缩位运算符(又称归约运算符) 缩位运算符是单目运算符,按位进行逻辑运算,结果是一位值! (1),与缩位运算符:& (2),或缩位运算符:| (3),异或缩位运算符:^ (4),与,或,异或运算符和非运算符组成的复合运算符:~&,~|,~…

一. OpenStack组件之间的逻辑关系 OpenStack 是一个不断发展的系统,所以 OpenStack 的架构是演进的,举个例子: E 版本有5个组件  Compute 是 Nova:Image 是 Glance,为 Nova 提供镜像存储服务:Object 是提供 Object 存储服务的 Swift:Dashboard 是我们平时说的 Horizon:Identity 是 Keystone: F版本有7各组件,核心组件: 有这七个组件可以搭出一个相对完整的云计算环境,Heat.Sah…

一.基础理解 使用逻辑回归算法训练模型时,为模型引入多项式项,使模型生成不规则的决策边界,对非线性的数据进行分类: 问题:引入多项式项后,模型变的复杂,可能产生过拟合现象: 方案:对模型正则化处理,损失函数添加正则项(αL2),生成新的损失函数,并对新的损失函数进行优化: 优化新的损失函数: 满足了让原来的损失函数尽量的小: 另一方面,对于 L2 正则项(包含参数 θ 值),限制 θ 的大小: 引入了参数 α ,调节新的损失函数中两部分(原损失函数和 L2 正则项)的重要程度:当然也可以引入 α…