李志宽 李志宽
3年前
1分钟教你学会Metasploit 安装与部署
前言Metasploit是一款开源的安全漏洞检测工具,可以帮助安全和IT专业人士识别安全性问题,验证漏洞的缓解措施,并管理专家驱动的安全性进行评估,提供真正的安全风险情报。这些功能包括智能开发,代码审计,Web应用程序扫描,社会工程。团队合作,在Metasploit和综合报告提出了他们的发现。(来自百度百科)总之是一款非常优秀的开源渗透测试框架。安装Metasploit本文只讨论在Linux系统下的安装,包括Ubuntu、Centos、Deepin等,读者可以直接安装Kali操作系统,上面
徐小夕 徐小夕
4年前
基于React+Koa实现一个h5页面可视化编辑器
前言前段时间笔者一直忙于数据可视化方面的工作,比如如何实现拖拽式生成可视化大屏,如何定制可视化图表交互和数据导入方案等,这块需求在B端企业中应用非常大,所以非常有探索价值。本篇文章并非和数据可视化相关,而是通过抽象技术底层,将其应用于H5页面可视化搭建上,通过技术的手段实现拖拽式生成H5页面。这块也有非常多的应用场景,比如我们需要开发一个移动端网站,一
卡尔 卡尔
4年前
从面试官角度看一次前端面试经历
今天被抓差给候选者进行初面。在这里记录一下面试中涉及的几个知识点。每次面试我都会递给候选者一瓶水,这样可以让候选者没那么紧张,有更好的状态进行面试,毕竟面试是双向选择,公司也需要尽快找到合适的人,没那么多网上说的心理战。这里我还想吐槽一下面试造火箭工作拧螺丝,尤其是开发行业,很多面试官针对自己擅长的方向大问特问,完全忽略了候选人的优势,从而给候选人带来一个极
艾木酱 艾木酱
3年前
云时代,你也应该有一个属于自己的云数据库
随着全社会数字化转型的加速,“上云”已经成为各行各业数字化转型过程中的关键一步,“用云量”也成为衡量行业数字经济发展程度的重要参考指标。相对于转型复杂的传统行业,web、移动等领域的新应用的开发、上线基本上都已经将云作为首选方式。作为程序员,我们是这一进程的直接参与者,先行者,你是否也期望拥有属于自己的云资源,随时随地的可以连线使用呢?尤其是云数据库,你可
Wesley13 Wesley13
3年前
Java中list集合的clean()方法滥用引发的bug
做的是电商系统,主系统生成订单后,分别加入到不同的队列中给另外的三个子系统来异步处理,订单和商品是一对多的关系,在实际测试中,发现其中有一个子系统从队列中获取到的订单实体中,商品列表一直为空,子系统的开发人员一直说是获取不到值导致。因为这个问题,测试一直没通过,不得已只能打日志,反复排查。最后发现在这个子系统中,从队列拿到订单实体后,商品列表是不为空的,但是
Wesley13 Wesley13
3年前
巧用决策树消灭 if
前言最近公司在搞技术创新,老板把一群程序员拉到山上,锁在酒店会议室里憋了一晚总结出来几条意见,其中之一就是之所以每次产品改需求我们都会苦哈哈的加班写bug,主要不是因为产品今天提的需求,昨天就该上线,而是因为我们没有一种无需硬编码就能修改系统逻辑的方法。大家一致同意改变命运的关键在于开发一个可视化的规则编辑和执行引擎。我一听这不就是我N年前搞过的决
误区 | 低代码的常见五大误区解读 | 飞速低代码
自疫情爆发后,社会对于数字化的需求有了一个爆发的高潮,低代码就展现出起无可比拟的优势来,并在实际应用中披荆斩棘,被各行各业越来越多的企业所接受。低代码应用场景极广,可以在大多数领域发挥价值。市场越来越发现,低代码是数字化转型的一个好用且重要的工具,它可以快速应用程序开发,以最快的时间完成交付,并提供高度灵活性和可扩展性,所以,低代码也成为数字化转型中的代名词
美味蟹黄堡 美味蟹黄堡
2年前
快速又灵活的云服务器
信息化时代,越来越多的企业开始放弃传统服务器而使用云服务器。云服务器,作为一种可用于搭建网站、应用开发和测试的新型互联网服务托管平台,正在快速的崛起。那云服务器和传统服务器有哪些区别呢?它们各有的优劣势有哪些呢?一、费用投入传统服务器成本较高,所以主机租用或托管的价格较贵,每年至少千元以上。对于个人及中小团队来说,使用云服务器会更灵活实惠,且能满足不同的定制
跳跃表数据结构与算法分析
目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析,但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面,而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构,理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代码分析,而是通过对跳跃表进行了系统性地介绍与形式化分析,并给出了在特定场景下的跳跃表扩展方式,方便读者更好地理解跳跃表数据结构。
领域建模之数据模型设计方法论 | 京东云技术团队
本文通过实际业务需求场景建模案例,为读者提供一种业务模型向数据模型设计的方法论,用于指导实际开发中如何进行业务模型向数据模型转化抽象,并对设计的数据模型可用性、扩展性提供了建议性思考。通过文章,读者可以收获到业务模型向数据模型抽象可参考的一种方法论,并针对后期业务需求变化,尽可能降低模型调整或者模型推a倒重建的风险。本文可以重点关注建模实施流程,针对自己实际业务场景,不断抽象优化自己的数据模型。