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git解决冲突
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徐小夕
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当遇到跨域开发时, 我们如何处理好前后端配置和请求库封装(koa/axios版)
我们知道很多大型项目都或多或少的采用跨域的模式开发,以达到服务和资源的解耦和高效利用.在大前端盛行的今天更为如此,前端工程师可以通过nodejs或者Nginx轻松搭建起web服务器.这个时候我们只需要请求后端服务器的接口即可实现系统的业务功能开发.这个过程中会涉及到web页面向API服务器的跨域访问(由于受到浏览器的同源策略,但是业界已有很多解决方案,
飞速低代码平台
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3年前
企业级低代码 | 灵魂拷问:低代码真的安全可靠吗? | 飞速创软
在一篇题为《低代码和无代码开发的4个安全问题》的文章中,作者ChrisHughes表示,“通过允许企业中更多的人开发应用程序,低代码开发会产生新的漏洞,并在安全性方面隐藏问题。”我并不同意这个说法。具体来说,低代码或无代码解决方案本身并没有什么安全或不安全的地方。所有应用程序开发框架、系统、流程和策略(手动或自动)的安全性与企业为确保它们安全所做的投资
Irene181
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4年前
一篇文章带你搞懂非关系型数据库MongoDB
大家好,我是黄伟。今天给大家介绍芒果数据库,一起来看看吧。前言Mongodb,分布式文档存储数据库,由C语言编写,旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,是当前NoSql数据库中比较热门的一种。它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。下面我们来说说它的具体用法吧。
Easter79
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3年前
spring上下文的异步Event事件
在实际开发中,我们经常会需要做一件事:在完成某一个动作之后,需要另外以同步或者异步的方式去通知另外的对象去完成额外的操作,比如:当用户下单成功之后,需要发异步消息到给到邮件系统发邮件(短信)通知用户。(这里就涉及到异步消息的概念)消息队列是我们用来解决系统与系统之间异步与解耦的极佳实践工具,而在应用内部这个级别上,有时候也会需要这样的异步消息通知机制
happlyfox
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4年前
在vscode中go编码发生的问题整理
关于我引言使用VsCode进行Go程序开发,我们肯定会碰到一些问题,这些问题有些是IDE的配置问题,有些是下载包的版本不一致问题,本文主要针对在开发过程中碰到的问题做一个简单的回顾和整理。前期准备,必看在进行问题纠错前,先确保自己正确下载了golang的官方工具集gotool,如果不确定,就跟着我的步骤操作一遍,可能操作后,你的问题就解决了。1、配置go
Stella981
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3年前
Github惊现标星68K的力扣算法刷题宝典,再也不怕被大厂算法拦路了
写在前面BAT等国内的一线名企,在招聘工程师的过程中,对算法和数据结构都会重点考察。但算法易学难精,我的很多粉丝技术能力不错,但面试时总败在算法这一关,拿不到好Offer。但说实话,数据结构和算法花点时间,用对方法,很容易解决。面试官为什么爱问数据结构与算法,答案很简单:算法能力能够准确辨别一个程序员的技术功底是
Stella981
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3年前
IP数据库的定位能力在商业端的具体应用有哪些?(二)
IP数据库包含全球43亿全量IPv4与2^128全量IPv6,数据库版本分为高精准公安版、高精准商业版、区县级、城市级和IPv6共5个版本。IP数据库主要解决的痛点为互联网广告精准投放、内容精准推荐、用户位置画像、重点企业办公网络资产普查,网络攻击溯源&取证、嫌疑人地理位置定位、服务器优化分配等。互联网在线广告反作弊通过分析
Wesley13
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3年前
DD镜像和E01镜像的主要区别
DD镜像是目前被最广泛使用的一种镜像格式,也称成原始格式(RAWImage)。DD镜像的优点是兼容性强,目前所有磁盘镜像和分析工具都支持DD格式。此外,由于没有压缩,镜像速度较快。DD镜像最主要的问题就是非压缩格式,镜像文件与原始证据磁盘容量完全一致。即便原始证据磁盘仅有很少的数据,也一样需要同样的磁盘容量。很显然,解决DD镜像容量大问题最好的方法就是采用
helloworld_39585989
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3年前
【转】从IPv4到IPv6为什么这么久?IPv5哪里去了?
从IPv4到IPv6为什么这么久?IPv5哪里去了?来自(专注IP定位)9等级2022042421:43标签:ipv6地址ipv4IPv6自1998年以来一直在努力解决IPv4中可用IP地址的短缺问题,但尽管它具有效率和安全优势,数据分析表明,企业采用它的速度比预期的要慢。关于互联网地址耗尽的可怕(和可怕)警告几乎已经完全停止,因为从互联网协议版本4(
helloworld_91538976
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大数据建模、分析、挖掘技术应用
1.掌握大数据建模分析与使用方法。2.掌握大数据平台技术架构。3.掌握国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案。4.掌握大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用。5.掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用。6.掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布
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