Java安全之Axis漏洞分析 0x00 前言 看到个别代码常出现里面有一些Axis组件,没去仔细研究过该漏洞.研究记录一下. 0x01 漏洞复现 漏洞版本:axis=<1.4 Axis1.4 freemarker 下载Axis包1.4版本将Axis放到tomcat的webapp目录中.freemarker.jar放到Axis的 lib目录下.运行tomcat即可. WEB-INF/web.xml 中将该配置取消注释 <servlet-mapping> <servlet-name&

axis有两个值:axis=0或者axis=1 看到很多资料都不太理解,把我个人理解说一下: 下面这张图,在很多资料中都看到了,我只能说先死记住 axis=0,代表跨行(注意看这张图的axis=0的箭头向下指),axis=1,代表跨列(注意看这张图的axis=1的箭头向右指,水平方向) 二维数据拥有两个轴: 0轴沿着行垂直往下走,1轴沿着列水平走 也可以说: 1.使用axis=0表示沿着行标签/索引值(index) 向下执行     #如果你学了pandas中的sreies就知道index了 2

转自(http://tscjsj.blog.51cto.com/412451/84813) 一.概述 SOAP原意为Simple Object Access Protocol(简单对象访问协议),是一个用于分布式环境的.轻量级的.基于XML进行信息交换的通信协议(SOAP is an XML based protocol used to exchange information throughout a distributed environment). 以下是w3c网站上的定义: SOAP V

一． 介绍 本文并不是想介绍Web服务的原理.系统架构等,我们假设您已经了解了关于Web服务的一些基本的概念.原理等知识.本文主要是针对那些已经了解Web服务概念,但是还没有亲身体会Web服务所带来令人欢欣鼓舞的特征的开发人员.在此我们认为你已经具备了Java.XML等基础知识,如果你还有其他开发环境的经验例如VB.VC那是再好不过的了. 1．Web服务 虽然我们并不想详细讲述Web服务的体系结构,但是大概的介绍一下还是有必要的.Web服务是一种新型的Web应用程序.不同于其他Web应用程序,它

Axis支持三种web service的部署和开发,分别为: 1.Dynamic Invocation Interface ( DII) 2.Dynamic Proxy方式 3.Stubs方式Dynamic Invocation Interface ( DII)开发方式 对于前两种Web Service的发布基本一样,客户端的访问也很类似,第一种发布就是直接将.java后缀改为.jws,并将生成的.class文件拷贝到WEB- INF/jwsclasses下面,非常简单,但它也有缺陷,就是不适合

一.基础理解 Hard Margin SVM 和 Soft Margin SVM 都是解决线性分类问题,无论是线性可分的问题,还是线性不可分的问题: 和 kNN 算法一样,使用 SVM 算法前,要对数据做标准化处理: 原因:SVM 算法中设计到计算 Margin 距离,如果数据点在不同的维度上的量纲不同,会使得距离的计算有问题: 例如:样本的两种特征,如果相差太大,使用 SVM 经过计算得到的决策边界几乎为一条水平的直线——因为两种特征的数据量纲相差太大,水平方向的距离可以忽略,因此,得到的最大

分布式通信原理 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvY2ZsMjAxMjEzMTQ=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""> 基本原理:stub和skeleton作为client和服务端传输的中介,stub和skeleton也是编码和解码的核心. Wsdl : Webservices描写叙述

转自:https://www.aliyun.com/jiaocheng/310112.html 分布式通信原理 基本原理:stub和skeleton作为客户端和服务端传输的中介,stub和skeleton也是编码和解码的核心. Wsdl : Webservices描述文件:xml定义的一套Webservices标准,描述服务端对应方法,参数以及返回值.可根据配置生成对应操作类. 其他常见的webservices实现 Corba 相对与webservices.编程复杂,而传输快. UDDI 简单来

pandas中的DataFrame中的空数据处理方法: 方法一:直接删除 1.查看行或列是否有空格(以下的df为DataFrame类型,axis=0,代表列,axis=1代表行,以下的返回值都是行或列索引加上布尔值)• isnull方法 • 查看行:df.isnull().any(axis=1)  • 查看列:df.isnull().any(axis=0)• notnull方法:• 查看行:df.notnull().all(axis=1)• 查看列:df.notnull().all(axis=0

上一篇  Java WebService学习笔记 - Axis(一) 前一篇博文中简单介绍了Axis的使用方法,这篇将介绍一些Axis的一些高级特性 Axis中Handler的使用 Handler的作用和Struts中Filter类似,主要用于访问之前或之后做一些特别的处理.主要包括权限验证,授权,访问量统计等等. 下面一个简单的例子介绍一下具体的使用方法 访问量统计 关于访问量统计,最简单的方法是在类内部添加一个静态同步的字段,每次访问对其进行加1.但是在WebService的中可能你只有

目录 简介 GridView详解 GridView的构造函数 GridView的使用 总结 简介 GridView是一个网格化的布局,如果在填充的过程中子组件超出了展示的范围的时候,那么GridView会自动滚动. 因为这个滚动的特性,所以GridView是一个非常好用的Widget.今天我们一起来探索一下GridView这个layout组件的秘密. GridView详解 GridView是一个可滚动的view,也就是ScrollView,事实上GridView继承自BoxScrollView:

http://blog.csdn.net/bingjing12345/article/details/7575566 Web service 的具体过程 需要明确的东西 1, 服务器端 和 客户端 之间的通信 是通过 SOAP 绑定 http  传递xml文件实现的. 2, WSDL是一种xml文件 一,   服务器的 写好服务的源码以后,需写其WSDL文件,并将其注册.这样wsdl和两个tModle就对应起来了. 假如该服务用Java编写的 将这个服务部署的tomcat服务器上的axis中,

单击Ambient Light,如下 调整为 即可设置完成 14.设置第一人称浏览 删除场景中Main Camera 将Project区域的Standard Assets下的Prefabs下的First Person Controller拖到Hierarchy区域中 点选First Person Controller,调整First Person Controller的位置到场景中合适的位置,并设置其高度为1.37到2.1左右 设置First Person Controller的高度在场景中地面

这是公司大神写的一个放官网上给用户学习的例子,我一开始真的不知道这是在干嘛,就只是将三个形状图元组合在一起,然后可以同时旋转.放大缩小这个三个图形,点击"Animate"就能让中间的那一个图元单独绕着某一个点旋转,表单最上方的"Axis"真的完全不知道拿来干嘛用的,觉得好累赘,而且是官网的demo,也没有解释...所以我今天得任务就是完全剖析这个例子! 本文例子:http://www.hightopo.cn/demo/3drotate/3d-rotate.html

这是公司大神写的一个放官网上给用户学习的例子,我一开始真的不知道这是在干嘛,就只是将三个形状图元组合在一起,然后可以同时旋转.放大缩小这个三个图形,点击"Animate"就能让中间的那一个图元单独绕着某一个点旋转,表单最上方的"Axis"真的完全不知道拿来干嘛用的,觉得好累赘,而且是官网的 Demo,也没有解释...所以我今天得任务就是完全剖析这个例子! 本文例子:http://www.hightopo.cn/demo/3drotate/3d-rotate.html

前面在Axis中介绍过Axis的Handler,这里CXF的Interceptor就和Handler的功能类似.在每个请求响应之前或响应之后,做一些事情.这里的Interceptor就和Filter.Struts的Interceptor很类似,提供它的主要作用就是为了很好的降低代码的耦合性,提供代码的内聚性.下面我们就看看CXF的Interceptor是怎么样工作的. 1. 我们就用上面的HelloWorldService,客户端的调用代码重新写一份,代码如下: package com.hoo.

卷积操作 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: input: 指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape,具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数],注意这是

# 手写数字识别 ----卷积神经网络模型 import os import tensorflow as tf #部分注释来源于 # http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6052541.html from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) '''获取程序集'''

pandas 两种数据结构 Series和DataFrame 一  Series 一种类似与一维数组的对象 values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 1.1  series的创建 Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) data:列表/numpy一维数据/dic. index:显示索引,格式为:[] dtype:数据的类型 name:Ser

一.Pandas介绍 1.介绍 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. 2.数据结构 Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近.Series如今能保存不同种数据类

https://blog.csdn.net/he_min/article/details/78694383 在tensorflow中经常见到reducemean这个api,到底有什么用,到底是对谁求均值? api中是这样写的: tf.reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None) 1 Computes the mean of elements across dimen