前言 这是webpack实战系列笔记的第9篇记录——代码分片,前几篇记录如下: 打包第一个应用 模块化与模块打包 资源输入与输出 一切皆模块 预处理器【上篇】 预处理器——常用loader【下篇】 样式文件分离 样式预处理 代码分片 “实现高性能应用其中重要的一点就是尽可能的让用户每次只加载必要的资源,优先级不太高的资源则采用延迟加载(懒加载)等技术渐进式的获取,这样可以保证首屏页面加载的速度。 代码分片是Webpack作为打包工具所特有的一项技术,通过这项技术我们可以把代码按照特定的形式进行拆分,使用户按需加载。 通过入口划分代码 通过入口配置进行一些简单有效的代码拆分。 /dist/app.js"></script> 这种拆分方法主要适用于那些将接口绑定在全局对象上的库,因为业务代码中的模块无法直接引用库中的模块,而这属于不同的依赖树。 optimization 在webpack4之前,做代码切片使用的是CommonsChunkPlugin,而在4及之后,取而代之的是optimization。
前言OneCode是一款基于DDD模型驱动设计的低代码引擎。从2022年底推出以来,现在的最新版本是1.1.0。本文重点是采用OneCode提供的工具来实际搭建一个简单的(员工请销假)业务应用。 (2)进入OneCode 代码编辑器,查看一下代码结构:至此我们便完成了OneCode流程中的第一部仓储库的建模。 (三)领域视图构建(1)将刚刚创建的仓储库接口导入到领域模型中(2)编译配置领域模型接口创建可供web访问的接口层代码(3)利用OneCode工具读取配置web访问代码从领域工具中将接口代码自动识别为了 视图配置会根据当前页面的类型自动匹配可以配置的属性而配置完成后又可以通过,OneCode逆向编译为OneCode代码结构,方便可视化编译器以及程序员进行二次加工处理。 而点击编译后,回到代码窗口发现对应的OneCode代码也同步发生了变化。而这些配置覆盖了绝大多数的接口以及模块组件级别的操作包括:数据路由层面的接口参数、动作监听以及动作事件等等。
人工智能低代码平台 人工智能低代码平台(Artificial Intelligence Low-Code Platform,简称AI Low-Code Platform)是一种基于人工智能技术的软件开发平台 该平台通过提供可视化的开发工具和预先构建的模块,使开发者能够在不需要编写大量代码的情况下,快速构建出高质量的人工智能应用程序。 图片 特点 1.
Darknet53 配置文件 加载预训练模型的参数 :从预训练模型开始训练 数据加载器配置 训练模型、保存模型等 预测 代码配置演练 接下来我们就开始真正配置我们的参数,实现检测自定义的数据 ,先展示一下整个项目的目录结构 │ detect.py │ detect_2.py # 检测代码 │ models.py # 构建模型 │ readme.md │ requirements.txt # 必须的依赖包 │ test.py # 测试代码 │ train.py # 训练代码 │ ├─config # 配置文件 │ coco.data │ create_custom_model.sh 数据集准备步骤文档 以下是该代码在某数据竞赛平台获得的成绩,该比赛是对是否有戴安全帽进行检测,其中有些数据是在教室进行采集的,以下的成绩说明,YOLO 对小目标和密集的目标检测效果并不好 ? 本代码排名 ? ? ? 其中前 3 名排名如下: ? 大佬排名 算力 以上说完两驾马车了,还有一驾算力马车,目标检测对于算力的要求相对高点,我用的是下面这台设备,用了快 9 个小时 ?
Darknet53 配置文件 加载预训练模型的参数 :从预训练模型开始训练 数据加载器配置 训练模型、保存模型等 预测 代码配置演练 接下来我们就开始真正配置我们的参数,实现检测自定义的数据 # 必须的依赖包 │ test.py # 测试代码 │ train.py # 训练代码 │ ├─config # 配置文件 │ coco.data │ create_custom_model.sh 数据集准备步骤文档 以下是该代码在某数据竞赛平台获得的成绩,该比赛是对是否有戴安全帽进行检测,其中有些数据是在教室进行采集的,以下的成绩说明,YOLO 对小目标和密集的目标检测效果并不好 ? 本代码排名 ? ? ? 其中前 3 名排名如下: ? 大佬排名 算力 以上说完两驾马车了,还有一驾算力马车,目标检测对于算力的要求相对高点,我用的是下面这台设备,用了快 9 个小时 ? 目标检测实战项目『体验篇』 YOLO 目标检测实战项目『原理篇』 从一个 OpenCV 的 BUG 说起~ 参考 https://github.com/scutan90/DeepLearning-
GitFlow 代码管理模型实战 一 概述 Git Flow定义了一个项目发布的分支模型,为管理具有预定发布周期的大型项目提供了一个健壮的框架。 master分支存放所有正式发布的版本,可以作为项目历史版本记录分支,不直接提交代码。仅用于保持一个对应线上运行代码的 code base。 develop分支为主开发分支,不直接提交代码。
使用说明:https://mmclassification.readthedocs.io/en/latest/getting_started.html#inference-asingle-image
2、Gerrit简介 Gerrit是Google为Android系统研发量身定制的一套免费开源的代码审核系统,它在传统的源码管理协作流程中强制性引入代码审核机制,通过人工代码审核和自动化代码验证过程,将不符合要求的代码屏蔽在代码库之外 3、Gerrit入门实战 Gerrit部署和运行 JDK环境配置 java -jar gerrit-2.12.war init -d review_site ? 本地代码库更新,获取最新入库代码 代码submit后通过git pull - - rebase 更新代码。 ? Gerrit入门实战-初级修补 如果所有代码提交均被打回,可以进行暴力回滚:git reset <commit>,接着重新提交Gerrit,再进行Gerrit审查入库。 ? ? Gerrit入门实战-高级修补 如果单个提交打回,则可交互式回滚:git rebase -i <commit>,修改指定commit点:git commit --amend,完成所有commit点处理:
对理论知识有了了解后,这里介绍两个实战项目,分别是基于keras的多标签图像分类以及基于 Pytorch 的迁移学习教程。 ├── search_bing_api.py └── train.py 准备好数据后,就是开始选择使用的网络结构,这里采用 Keras 搭建一个简化版本的 VGGNet,然后就是训练模型和测试模型的代码 具体代码和详细教程可以扫下方二维码关注【算法猿的成长】,后台回复:多标签,即可获取 ? 长按上方二维码 2 秒 基于 Pytorch 的迁移学习教程 第二份实战教程就是使用 Pytorch 实现迁移学习,迁移学习也是计算机视觉里非常常用的一个做法,也就是利用在 ImageNet 上预训练好的模型 接下来就是加载数据集、训练模型代码的实现,其中最核心的就是迁移学习部分,对网络的微调训练: # 加载 resnet18 网络模型,并且设置加载预训练模型 model_ft = models.resnet18
常见代码质量问题 英语拼写错误 泄露密码 无效注释 魔法数字 hard code(写死) 缩进等代码风格问题 如何解决代码质量问题 Code Review 第一步是锁定主干,禁止直接提交,采用多分支开发 先拉取一个分支,修改代码并推送分支,然后发起一个合并请求,请同事进行代码评审了。比较高级的技巧是推代码时自动创建一个合并请求,合并后临时分支被自动删除。 Code Review 一定是在每次代码合并进去之前进行评审,发现问题减少故障,如果错误的代码已经合并上线了,这个时候再看就叫「故障反思会」而不叫「Code Review」,就没有意义了。 image.png Lint 代码规范的增量检查 Lint 叫代码静态扫描程序,各种语言对应的 Lint 程序是不同的,对应的规范也不同: image.png Lint 的使用时机 1、在 IDE 2、Git commit 提交代码时检查:每个 Git 项目都有 .git/hooks 目录,修改里面的 pre-commit 脚本,即可在提交代码时进行拦截检查。缺点是可被删除。
Networks》 UniLM是一种“ Prefix-LM”,具有与Bart和T5相似的masking策略 Demo: BartForConditionalGeneration 这一节来看看如何用几行代码就完成一个摘要抽取任务 celebratory cake after winning his 500th match in the previous round . """.replace('\n','') Step 3 只需几行代码调用
0,虚拟机中不为0 (6)查看查询I/O通信端口,监视in指令,第二个操作数为VX (7)查看str指令,主机和虚拟机中返回值不一样,str指令用来从任务寄存器中检索段选择子 措施: (1)修补代码 虚拟地址(VA) = 基地址(ImageBase) + 相对虚拟地址(RVA) 对抗反汇编 对抗反汇编技术是利用反汇编器的错误假设和局限性来实现的,为了清晰地显示反汇编代码,反汇编器在事前都会做某种特定的假设 ,一旦这种假设不成立,恶意代码作者就有机会欺骗分析人员 线性反汇编和面向代码流的反汇编 线性反汇编用已经反汇编的指令大小来决定下一个要反汇编的字节,不考虑代码流的控制指令,不能区分代码和数据 ,一次是写入数据,一次是写入代码 进程替换:dll注入可能让进程崩溃,进程替换的关键是以挂起状态创建,会被载入内存,恢复主线程后,开始执行。 调用SetThreadContext,让入口指向恶意代码,调用ResumeThread,初始化并执行恶意程序。
1.2 思路二 js代码里面可能有些注释直接标注了username和password,或者账号密码配对是在前端验证而不是后端验证,也就是说直接能在js里看到if username=xxx, password =xxx: 1.3 思路三 title在FOFA搜,有很多结果就说明搜出了对的CMS名称,搜索格式:body:"XXX" XXX就是js代码,或者URL里面 ? 所以不会有SQL注入的问题 存在注入的情况: 但如果是mybatis写SQL,还是存在SQL注入的可能,情景如下: 1、 xml:folder/.xml,程序员所有的SQL语句全部放到xml文件中 2、 源代码 (.js的不行,js是前端代码) 案例 不对后缀名进行校验 2.5 XSS 框架发展过史 前端框架演进过程:js-->jquery-->layui-->bootstrap-->vue(VUE作为新型前端框架 ,采用预编译的技术解决了XSS的问题) 不存在漏洞的情况: VUE, XSSfilter: "XSS,我们是你的破壁人" 前端采用VUE 或者 react, angular框架,抑或是后端代码对输入采用了
image.png 问题二:提交了 vendor 把第三方包的代码提交到了自己的代码库里,导致代码库过大,拉取速度慢,并且无法跟进第三方包的升级。 解决方案:删除 vendor,执行 composer install,再把 composer.lock 提交到代码库。 image.png image.png Lint:增量检查代码规范 清理了第三方代码之后,可以通过 Lint(代码静态分析工具)程序扫描自己的代码,PHP Lint 常用的是 CodeSniffer 这种报告包含代码,所以需要私有访问,可使用 CODING 通用报告功能,在持续集成中自动上传即可。 image.png image.png image.png PHP 代码自动生成 API 文档 在项目开发中,最好让代码先行,在代码里写注释,这样可以保证注释与代码一起维护,然后通过工具自动生成文档
了解了整个框架运行流程后,也没从核心类库中发现什么可利用的点的话,这时就可以从功能点入手了(这时可以把源码丢进seay源代码审计系统了)。 一套组合拳打下了后还是没找到漏洞咋办?没事,换套程序继续。 如果换了n套程序都找不出来,那就换个人吧…… 实战环节 目标:某开源cms(icms) 环境:win+phpstudy+sublime 大概目录结构长这样 ├── app 应用 ├── cache 没错就是这了,不过代码太长了就不贴了,大概就是判断传来的类名中是否有Admincp或者App,如果没有就加载app/xx/xx.class.php,如果有Admincp则加载app/xx/xx.Admincp.php (代码有点长)大概就是从post或get获取应用名,加载类跟实例化类,调用方法等 划重点了(后面会用到),这里的文件名格式是xx.app.php,类名是xxApp,其实整套程序并不止index.php这一个入口文件 如果上述说的都做完还没发现漏洞,那可以尝试丢到seay源代码审计系统,或者根据功能点进行审计,找找逻辑漏洞 如果做完上述操作后再用软件来辅助,会轻松的多,比如,seay源代码审计系统扫出来如下 ?
cloud-stream-rabbitmq-provider8801, 作为生产者进行发消息模块
一、PEP 8:Python 代码风格的基石在团队协作和项目维护中,一致的代码风格至关重要。它不仅能提高代码的可读性,还能减少沟通成本,提升开发效率。 它由 Guido van Rossum(Python 创始人)等人制定,目的是统一 Python 代码的编写风格,让不同开发者编写的代码都能保持一致的 "Python 味"。 )可一键格式化代码VS Code:安装Python和Black Formatter插件后,可配置保存时自动格式化静态检查工具flake8:集成立即检查代码风格问题和常见错误mypy:配合类型注解进行静态类型检查 ,但注释不应重复代码本身能表达的信息,而应补充代码背后的逻辑和思考。 文件自动关闭# 不推荐:需手动管理关闭f = open("data.txt", "r")content = f.read()f.close() # 容易忘记导致资源泄漏您正在阅读的是《Django从入门到实战
了解了整个框架运行流程后,也没从核心类库中发现什么可利用的点的话,这时就可以从功能点入手了(这时可以把源码丢进seay源代码审计系统了)。 一套组合拳打下了后还是没找到漏洞咋办?没事,换套程序继续。 如果换了n套程序都找不出来,那就换个人吧…… 实战环节 目标:某开源cms(icms) 环境:win+phpstudy+sublime 大概目录结构长这样 ├── app 应用 ├── cache 没错就是这了,不过代码太长了就不贴了,大概就是判断传来的类名中是否有Admincp或者App,如果没有就加载app/xx/xx.class.php,如果有Admincp则加载app/xx/xx.Admincp.php (代码有点长)大概就是从post或get获取应用名,加载类跟实例化类,调用方法等 划重点了(后面会用到),这里的文件名格式是xx.app.php,类名是xxApp,其实整套程序并不止index.php这一个入口文件 如果上述说的都做完还没发现漏洞,那可以尝试丢到seay源代码审计系统,或者根据功能点进行审计,找找逻辑漏洞 如果做完上述操作后再用软件来辅助,会轻松的多,比如,seay源代码审计系统扫出来如下 ?
二、SVN关键概念 repository(源代码库):源代码统一存放的地方 Checkout(提取):当你手上没有源代码的时候,你需要从repository checkout一份 Commit(提交): 当你已经修改了代码,你就需要Commit到repository Update (更新):当你已经Checkout了一份源代码, Update一下你就可以和Repository上的源代码同步,你手上的代码就会有最新的变更 实际工作开发场景: 日常开发过程其实就是这样的(假设你已经Checkout并且已经工作了几天):Update(获得最新的代码) -->作出自己的修改并调试成功 --> Commit(大家就可以看到你的修改了 如果两个程序员同时修改了同一个文件呢, SVN可以合并这两个程序员的改动,实际上SVN管理源代码是以行为单位的,就是说两个程序员只要不是修改了同一行程序,SVN都会自动合并两种修改。 [root@client svntest]# ls ##成功将远端服务上的项目程序代码拉到本地,就可以修改代码 myproject 那么如何把本地修改的代码上床到SVN服务端呢?
环境搭建 事情的起因是这样,最近突然心血来潮,学起了代码审计,看教程看得我热血沸腾,我连忙上谷歌随便找了个开源的cms练练手,直接开搞:下载地址: https://www.sourcecodester.com