作为一名开发者，有很多场景需要用到内网穿透，比如：我们在接入一些大平台做第三方应用时，在本地开发微信公众号工具的时候需要让微信平台能否访问到本地提供的接口。除此之外，还有很多其他场景，也会用到，比如：把放在家里的NAS或服务器暴露到公网上，这样在外面的时候也可以随时随地的访问。 说到内网传统，TJ君
因为平时有多台设备要用，所以远程桌面是我经常要使用的工具。 最近，正好看到一款不错的远程桌面软件，马上拿出来推荐给大家，如果有需要的可以看看。 ：默认一个tab页面一个渲染进程，主要的作用为页面渲染，脚本执行，事件处理等。 3.GPU进程：用于3D绘制等，将开启了3D绘
最近在不少自媒体上看到有关.NET与C#的资讯与评价，感觉大家对.NET与C#还是不太了解，尤其是对2016年6月发布的跨平台.NET Core 1.0，更是知之甚少。在考虑一番之后，还是决定写点东西总结一下，也回顾一下.NET的发展历史。 首先，你没看错，.NET是跨平台的，可以在Windows、
在工单系统上看到有一条sql问题还没解决，工单描述看到压测场景被cpu资源被这条sql打爆，目前影响到项目进度，比较紧急。 直接联系这位同学看看是否需要帮忙。 慢SQL： SELECT task.*, sc01.aab300 bjsjjg, (SELECT sc05.bsc012 FROM sc05
打开题目是三个页面 Hint中有提示 flag页面有个输入框抓包观察cookie发现多了一user就是回显内容 然后猜测有模板注入漏洞就开始尝试 '时代少年团队长乌萨奇的颜值一直被质疑'的文章内容 如何判断对方的模板？ 常见模板有Smarty、Mako、Twig、Jinja2、Eval、Flask、
iOS系统在后台执行程序时，有严格的限制，为了更好地管理资源和电池寿命，iOS会限制应用程序在后台的运行时间。然而，iOS提供了一些特定的策略和技术，使得应用程序可以在特定场景下保持后台运行（即“后台保活”）。以下是iOS中几种常见的后台保活方案，并附上示例代码： 一、后台任务 利用beginBac
文本转换为向量有多种方式： 方法一：通过模型服务灵积DashScope将文本转换为向量（推荐） 方法二：通过ModelScope魔搭社区中的文本向量开源模型将文本转换为向量 方法三：通过Jina Embeddings v2模型将文本转换为向量 方法四：通过百川智能向量化模型将文本转换为向量 本文
s2下半年我在内部有一次部门级别的技术分享会，以本文内容分享为主。 其实有很多人问过我相同的问题，遇到需要改写的慢sql，不知道怎么改，改好了以后也不知道等不等价？不等价了也不知道错在哪？这个要怎么破？ 其实都是因为绝大多数人没有做过开发，看不懂sql，不会写sql，没有sql思维，下面通过几个案例
你好呀，我是歪歪。 最近在使用线程池的时候踩了一个坑，给你分享一下。 在实际业务场景下，涉及到业务代码和不同的微服务，导致问题有点难以定位，但是最终分析出原因之后，发现可以用一个很简单的例子来演示。 所以歪师傅这次先用 Demo 说问题，再说场景，方便吸收。 Demo 老规矩，还是先上个代码： 这个
前言 自己个人兴趣爱好，线上有一个阿里云服务器，处理数据用的，会频繁IO和分析数据。隔一段时间就会卡死（大概2个月），重启就OK。本来没当一回事，直到后来影响到赚取money了才引起重视。服务的启动脚本如下： nohup java -Xms512m -Xmx1024m -jar xxx.jar &
boltdb 网上关于boltdb的文章有很多，特别是微信公众号上，例如： boltdb源码分析系列-事务-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com) 这些文章都写的挺好，但不一定覆盖了我所关注的几个点，下面我把我关注的几个点就来下来。 node page bucket tx db的关系
又到了周三，本周有过半了，大家好呀 ~~ 每月的TIOBE编程排行榜都是技术社区关注的焦点，作为编程语言流行度的晴雨表，它反映了行业趋势和 技术走向。2024年7月的榜单揭晓了一个重要变化：Python再次登上榜首，成为最受欢迎的编程语言。 这个消息对于开发者和企业来说，都具有非凡的意义。 是什么原
前言 vue2的时候想必大家有遇到需要在style模块中访问script模块中的响应式变量，为此我们不得不使用css变量去实现。现在vue3已经内置了这个功能啦，可以在style中使用v-bind指令绑定script模块中的响应式变量，这篇文章我们来讲讲vue是如何实现在style中使用script
灰色预测是对时间有关的灰色过程进行预测。通过建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。 由于笔者的水平不足，本章只是概括性地介绍GM（1，1）模型的理论原理，便于对初学者的初步理解 目录一、灰色系统二、GM(1,1)灰色预测模型1.生成累加数据与紧临均值生成序列2.建立预测方程与参数估
一句注释引发的思考 接到一个有鸡毛信般的紧急需求（当然，002的需求向来是如此紧急的）：大屏展示原来只有二个品牌数据，现增加到三个品牌的数据。一句话的需求，且没有业务逻辑变更，我认为可以迅雷不及掩耳之势，2小时收拾干净交差。当我满腔激情的定位的核心逻辑部分时，这样一句注释（见下图），让我顿时思绪天马
