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专注IP定位
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3年前
撞库!窃取你信息的元凶
用户数据泄露一直是如今互联网世界的一个焦点,从京东撞库抹黑事件,再到之前的CSDN,如家用户数据的泄露,服务商和黑客之间在用户数据这个舞台上一直在进行着旷日持久的攻防战。提及"撞库",就不能不说"脱库"和"洗库"。在黑客术语里面,"脱库"是指黑客入侵有价值的网络站点,把注册用户的资料数据库全部盗走的行为,因为谐音,也经常被称作"脱裤",360的库带计划,奖
李志宽
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3年前
成功端掉了一个色情网站!教科书级的社工教学。
0x00事件起因在知乎上,有一位叫凌云的大神讲述了自己端掉色情网站还把建站者揪出来教育了一顿,剧情实在精彩,主题非常正能量,强烈推荐给大家阅读。以下是正文内容。“我顺着一个色情网站域名顺藤摸瓜查到了背后操控者的真实身份,最后劝他关掉了色情网站,找份正经工作好好干”。——凌云今天要讲的事是在去年的9月份发生的,今天重新整理并且写下后来发生的事。事情是
PiNetwork
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3年前
Pi Network黑客马拉松指南和议程: 6 月 28 日 — — 8 月 10 日
今天,我们开始Pi的第一个黑客马拉松作为我们的开发人员社区的第一个事件。BuildPi2gether黑客马拉松是一个合作活动,先锋和开发人员一起建立Pi应用的未来。活动将于6月28日至8月10日为期7周。要构建的应用分为两类:生态系统应用程序——改善Pi生态系统和功能的应用程序。业务应用——为消费者或商业产品提供服务的应用。奖品:每类奖金总计高达50,00
Wesley13
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3年前
DTM在电商行业的运用到底有多灵活?应用场景告诉你
电商的基本应用场景有:页面浏览,商品列表浏览,商品列表点击,加入收藏夹,加入购物车,结算付款。为促进商品的成交,产品运营人员需要通过数据洞察用户在每一个环节行为,恨不得在每一个营销活动或业务功能的全流程都加上事件追踪埋点,且每一次随着业务的发展不断进行优化,运营还需要不断地给产品和开发提交每一个版本的埋点变化需求。这样带来的问题就是,对数据的需求越来越复
Wesley13
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3年前
BIO和NIO
BIO:同步阻塞式IO,服务器实现模式为一个连接一个线程,即客户端有连接请求时服务器端就需要启动一个线程进行处理,如果这个连接不做任何事情会造成不必要的线程开销,当然可以通过线程池机制改善。 NIO(事件驱动):同步非阻塞式IO,服务器实现模式为一个请求一个线程,即客户端发送的连接请求都会注册到多路复用器上,多路复用器轮询到连接有I/O请求时才启动
Wesley13
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3年前
ES6的强大变量声明
ES6是javascript的新特性,今天来说说声明变量过去我们声明变量,都是一个一个声明,现在有了一种新的声明方式,它可以将一个多个变量同时声明,声明后变量同时存在一个集合中,集合的数据类型是对象(object)。使用这种声明方式,可以使我们书写程序的过程中思路更加清晰,可以将同一事件下的所有变量集合起来,可以将相同意义的变量集合起来。这样的变量声
Stella981
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3年前
MariaDB自动分区维护
最近遇到一个问题,就是如何自动删除6个月之前的旧的分区。就MariaDB而言,并没有类似机制,可以让我们开箱即用,去完成这件事情。所以我们需要换一种思路,或许问题就可以很简单的被解决。我们可以创建一个存储过程和一个事件,然后按照预定的时间表来调用这个存储过程。实际上,我们还可以进一步创建一个存储过程,让该过程自动添加新的分区。在本篇文章中,我们将展示如何
爬虫程序大魔王
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2年前
2022年推荐免费在线接收短信平台(国内、国外)
现代社会中大多数人容易忘记密码,因此,为了方便,各大网站或者APP就相继出现以手机号码进行短信验证来注册和登录等操作。但此时,大多个人手机号码都已经是实名认证的,就非常怕存在个人信息泄露的情况。近几年网络平台用户数据泄露事件层出不穷,勿论一般平台,甚至一些全球知名企业也曾被曝出用户数据泄露问题,那基于此我们用户又能做点什么呢?出于这个原因,我们使用可以在一段
3A网络
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2年前
详解 SSL(一):网址栏的小绿锁有什么意义?
详解SSL(一):网址栏的小绿锁有什么意义?随着互联网的飞速发展,用户信息泄漏、数据泄露等安全问题的事件频繁发生。这一切不一定是网站的问题,有时候可能是自己不经意间泄露了自己的信息。例如钓鱼网站就是日常生活中比较常见的,钓鱼网站和真实网站差别细微,它们一般会伪装成银行或其它网站诱导用户点击,窃取用户输入的银行账号、身份证、密码等私密信息。用户很难第一时间分
小万哥
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11个月前
NumPy 均匀分布模拟及 Seaborn 可视化教程
本文介绍了均匀分布和逻辑分布。均匀分布是连续概率分布,所有事件在指定范围内有相等概率发生,常用于随机数生成。其概率密度函数为f(x)1/(ba),其中a和b分别为下限和上限。NumPy的random.uniform()可生成均匀分布的随机数。Seaborn可用于可视化分布。文中还提供了练习及解决方案,包括生成不同范围的均匀分布随机数、比较分布形状变化及模拟抛硬币实验。逻辑分布则常用于S形增长现象的建模,其PDF为(scale/(π(1(xloc)/scale)^2)),由位置参数loc和尺度参数scale定义。
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