使用bp发现cookie的注入点 id=1，发现为数字型 首先使用联合查询 id = 1 order by 2 id = 1 order by 3发现2的时候有回显，而3的时候无回显 Cookie: id=-1 union select database(),user() 后面开始库->表->列->数据 Cookie: id=-1 union select 1,group_concat(s…

1、登录Mixiamo网站 2、下载人物模型 3、找到FBX文件 选中人形骨骼 3、下载动画 4、拖拽FBX 5、注意事项 生成的FBX文件中会包含一个骨骼一个动画 如果人物有骨骼，则不需要，没有需要对应此包中的骨骼，骨骼不可以通用，动画通用 …

数字化转型已经成为全球企业的战略焦点，在这个过程中，如何有效地将复杂的业务需求、技术架构和市场变化结合，形成具备长期竞争力的企业能力框架，是企业成败的关键。《业务能力指南》提供了一套经过验证的理论体系，帮助…

一、main.go 关键代码 完整代码 package mainimport ("fmt""github.com/jmoiron/sqlx""github.com/tealeg/xlsx""log""os/exec""path/filepath" ) import _ "github.com/go-sql-driver/mysql"import &q…

HTML翻牌器：用CSS和HTML元素创造动态数字展示 前言 翻牌器是一种数字动态展示形式，在生活中常见的例如翻牌计分、翻牌时钟等。 之所以以翻牌的形式是因为其物理设计的原因使其只能滚动翻牌展示数字，在电子显示设备不普及时，使用…

在分布式系统中，缓存 是提高系统性能、减轻数据库压力的常用技术。合理的缓存策略不仅能提升响应速度，还能节省资源。不过，缓存并不是万能的，缓存失效 是开发中必须考虑的问题。如果处理不好，可能会导致数据不一致或性…

第1章 绪论 1.1背景及意义 随着社会的快速发展，计算机的影响是全面且深入的。人们生活水平的不断提高，日常生活中人们对蜗牛兼职网方面的要求也在不断提高，需要兼职工作的人数更是不断增加，使得蜗牛兼职网的开发成为必需而且紧迫的…

7.哈希表 7.1 哈希表引入 哈希表的出现依旧是为了查找方便而设计的。在顺序结构中，查询一个值需要一一比较，复杂度为O(N)；在平衡树中，查询变为了二分查找，复杂度为O(logN)；而对于哈希表，我们可…

现象 比如我在窗口中输入的是 ls -l，那么其他广播中的其他窗口输入的则会变成 llss --ll。 看大神们的分析，造成这个的原因可能是由于 ibus 中的一个 bug。而不是 Terminator 软件的问题。而且总会在新的 ibus 版本中出现问题，所以作者已经放…

【任务】 登陆Linux服务器，以MySQL分布式存储方式安装并部署如图所示的三群组、四机构、 七节点的星形组网拓扑区块链系统。其中，三群组名称分别为group1、group2和group3， 四个机构名称为agencyA、agencyB、agencyC、agencyD。p2p_port、cha…

在这个信息爆炸的时代，拥有一张IT认证证书，就像拿到了职场晋升的通行证。博睿谷，作为IT认证培训的佼佼者，帮你轻松拿下华为、Oracle等热门认证。下面，让我们一起看看博睿谷如何助你一臂之力。 学习时间，你说…

C11新增特性：智能指针（RAII） 一、RAII二、智能指针原理1）、auto_ptr2)、unique_ptr3)、shared_ptr4）、weak_ptr  .1 ( weak_ptr由来和用途  .2 ( 循环引用问题  .3 ( weak_ptr 三、C11和boost中智能指针的关系 一、…

300、Linux 的 Hello world 一、快速入门 Linux 用两天的时间学习《程序员两天快速入门 Linux》。 二、安装软件包 1）安装 C 和 C的编译器 yum -y install gcc* 2）升级编译器 升级软件包： yum -y install centos-release-scl devtoolset-8-gc…

回顾：昨天我们在 “智能工厂的软件设计”程序的不同主旨下的三种理论抽象的偏序规则（程序功能的语言陈述体系--功能实现原理图的结合combine假设规则，程序技术的逻辑描述框架--技术转化流程图的组合composite推断inference规则，程…

目录 1、背景 2、运行环境 3、工具下载 3.1、OpenSSL下载 3.2、nginx下载 4、制作https证书： 4.1、CA与自签名： 4.2、制作CA根证书（公钥） 4.3、制作服务端证书： 4.4、制作客户端证书： 4.5、制作…

句向量标注 用 bert 生成句向量用 lstm 或 bert 承接 bert 的输出，保证模型可以学习到内容的连续性。此时 lstm 输入形状为： pooled_output.unsqueeze(0) (1, num_sentence, vector_size) 应用场景 词性标注句法分析 文本加标点 相当于粗粒度的分词任…