从原理到实战,详解XXE攻击

本文分享自华为云社区《【安全攻防】深入浅出实战系列专题-XXE攻击》,作者: MDKing。 1 基本概念 XML基础:XML 指可扩展标记语言(Extensible Markup Language),是一种与HTML类似的纯文本的标记语言,设计宗旨是为了传输数据,而非显示数据。是W3C的推荐标准。

git实战

最近公司又来一批小伙伴,对git的使用非常陌生,我就安排给大家讲了下git的基本使用,今天也总结下发到博客园上和大家分享 一、git安装 由于公司都是用windows,本屌丝也是用windows,所有这里就只讲windows的安装 windows的安装非常简单 1、下载git:https://git

【matplotlib 实战】--百分比柱状图

百分比堆叠式柱状图是一种特殊的柱状图,它的每根柱子是等长的,总额为100%。柱子内部被分割为多个部分,高度由该部分占总体的百分比决定。 百分比堆叠式柱状图不显示数据的“绝对数值”,而是显示“相对比例”。但同时,它也仍然具有柱状图的固有功能,即“比较”——我们可以通过比较多个柱子的构成,分析数值之间的

【matplotlib 实战】--堆叠柱状图

堆叠柱状图,是一种用来分解整体、比较各部分的图。与柱状图类似,堆叠柱状图常被用于比较不同类别的数值。而且,它的每一类数值内部,又被划分为多个子类别,这些子类别一般用不同的颜色来指代。 柱状图帮助我们观察“总量”,堆叠柱状图则可以同时反映“总量”与“结构”。也就是说,堆叠柱状图不仅可以反映总量是多少?

【matplotlib 实战】--直方图

直方图,又称质量分布图,用于表示数据的分布情况,是一种常见的统计图表。 一般用横轴表示数据区间,纵轴表示分布情况,柱子越高,则落在该区间的数量越大。构建直方图时,首先首先就是对数据划分区间,通俗的说即是划定有几根柱子(比如,1980年~2020年的数据,每5年划分一个区间的话,共8个区间)。接着,对

【matplotlib 实战】--柱状图

柱状图,是一种使用矩形条,对不同类别进行数值比较的统计图表。在柱状图上,分类变量的每个实体都被表示为一个矩形(通俗讲即为“柱子”),而数值则决定了柱子的高度。 1. 主要元素 柱状图是一种用长方形柱子表示数据的图表。它包含三个主要元素: 横轴(x轴):表示数据的类别或时间。 纵轴(y轴):表示数据的

【matplotlib 实战】--平行坐标系

平行坐标系是一种统计图表,它包含多个垂直平行的坐标轴,每个轴表示一个字段,并用刻度标明范围。通过在每个轴上找到数据点的落点,并将它们连接起来形成折线,可以很容易地展示多维数据。随着数据增多,折线会堆叠,分析者可以从中发现数据的特性和规律,比如发现数据之间的聚类关系。 尽管平行坐标系与折线图表面上看起

【matplotlib 实战】--堆叠面积图

堆叠面积图和面积图都是用于展示数据随时间变化趋势的统计图表,但它们的特点有所不同。面积图的特点在于它能够直观地展示数量之间的关系,而且不需要标注数据点,可以轻松地观察数据的变化趋势。而堆叠面积图则更适合展示多个数据系列之间的变化趋势,它们一层层的堆叠起来,每个数据系列的起始点是上一个数据系列的结束点

【matplotlib 实战】--面积图

面积图,或称区域图,是一种随有序变量的变化,反映数值变化的统计图表。 面积图也可用于多个系列数据的比较。这时,面积图的外观看上去类似层叠的山脉,在错落有致的外形下表达数据的总量和趋势。面积图不仅可以清晰地反映出数据的趋势变化,也能够强调不同类别的数据间的差距对比。 面积图的特点在于,折线与自变量坐标

【matplotlib 实战】--折线图

折线图是一种用于可视化数据变化趋势的图表,它可以用于表示任何数值随着时间或类别的变化。 折线图由折线段和折线交点组成,折线段表示数值随时间或类别的变化趋势,折线交点表示数据的转折点。 折线图的方向表示数据的变化方向,即正变化还是负变化,折线的斜率表示数据的变化程度。 1. 主要元素 折线图主要由以下

strimzi实战之三:prometheus+grafana监控(按官方文档搞不定监控?不妨看看本文,已经踩过坑了)

通过strimzi部署的kafka集群,如何部署prometheus+grafana去监控呢?官方文档信息量太大,即便照着做也可能失败,这里有一份详细的保姆级操作指南,助您成功部署监控服务

NebulaGraph实战:3-信息抽取构建知识图谱

自动信息抽取发展了几十年,虽然模型很多,但是泛化能力很难用满意来形容,直到LLM的诞生。虽然最终信息抽取质量部分还是需要专家审核,但是已经极大的提高了信息抽取的效率。因为传统方法需要大量时间来完成数据清洗、标注和训练,然后来实体抽取、实体属性抽取、实体关系抽取、事件抽取、实体链接和指代消解等等。现在

MySQL实战实战系列 07 行锁功过:怎么减少行锁对性能的影响?

在上一篇文章中,我跟你介绍了 MySQL 的全局锁和表级锁,今天我们就来讲讲 MySQL 的行锁。 MySQL 的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所有的引擎都支持行锁,比如 MyISAM 引擎就不支持行锁。不支持行锁意味着并发控制只能使用表锁,对于这种引擎的表,同一张表上任何时刻只能有一

项目实战:在线报价采购系统(React +SpreadJS+Echarts)

小伙伴们对采购系统肯定不陌生,小到出差路费、部门物资采购;大到生产计划、原料成本预估都会涉及到该系统。 管理人员可以通过采购系统减少管理成本,说是管理利器毫不过分,对于采购的效率提升也有极大帮助。 但是对于大多数制造业企业而言,具有企业级整体视角的管理人才仍然难得,系统化的思考方式、解决复杂业务管理

ES 实战复杂sql查询、修改字段类型

转载请注明出处: 1.查询索引得 mapping 与 setting get 直接查询 索引名称时,会返回 该 索引得 mapping 和 settings 得配置,上述返回得结构如下: { "terra-syslog_2023-07-12" : { "aliases" : { }, "mappin

线上多域名实战

本文博主给大家分享线上多域名实战,当线上主域名不可用的情况下,启用备用域名完成网站高可用保障。 网站的高可用性一直是网站运维的重中之重。一旦网站宕机,不仅会造成巨大的经济损失,也会严重影响用户体验。备份域名就是一种实现网站高可用的重要手段。通过备份域名,可以在主域名不可访问时快速切换域名,保证网站正

理论+实战,详解Sharding Sphere-jdbc

摘要:Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统,它包含两大产品:ShardingSphere-Proxy和ShardingSphere-JDBC。 本文分享自华为云社区《看完这一篇,ShardingSphere-jdbc 实战再也不怕了》,作者:勇哥java实战分享

代码实战带你了解深度学习中的混合精度训练

摘要:本文为大家介绍一下深度学习中的混合精度训练,并通过代码实战的方式为大家讲解实际应用的理论,并对模型进行测试。 本文分享自华为云社区《浅谈深度学习中的混合精度训练》,作者:李长安。 1 混合精度训练 混合精度训练最初是在论文Mixed Precision Training中被踢出,该论文对混合精

ModelBox实战开发:RK3568实现摄像头虚拟背景

摘要:本文将使用ModelBox端云协同AI开发套件(RK3568)实现摄像头虚拟背景AI应用的开发。 本文分享自华为云社区《ModelBox开发案例 - RK3568实现摄像头虚拟背景【玩转华为云】》,作者:AI练习生 。 本文将使用ModelBox端云协同AI开发套件(RK3568)实现摄像头虚

quarkus实战之一:准备工作

《quarkus实战》系列开篇,介绍什么是quarkus,为后序深入学习做准备