第二十二章 Java安全开发实战：从代码防护到架构安全 一、章节学习目标与重点 1.1 学习目标 * 理解Java应用面临的核心安全威胁（注入攻击、跨站脚本、权限漏洞等），掌握安全开发的核心原则与防护体系。 * 熟练运用代码级安全防护技巧，解决SQL注入、XSS、CSRF、文件上传漏洞等常见安全问题。 * 掌握认证授权机制的安全设计（密码加密、JWT安全、OAuth2.0实战），避免权限越界与身份伪造。 * 实现微服务架构下的安全防护（API网关安全、服务间通信加密、配置中心安全），构建端到端安全体系。 * 能够独立完成Java应用的安全审计与漏洞排查，结合实际场景制定安全加固方案并落地。 1.2 学习重点 * Java应用常见安全漏洞（SQL注入、XSS、CSRF等）的原理与代码级防护。 * 认证授权安全：密码加密存储、JWT令牌安全、RBAC权限模型实战。 * 微服务安全：网关安全防护、服务间HTTPS通信、配置与敏感数据加密。 * 安全审计与漏洞排查工具（SonarQube、OWASP
目录 单机多节点搭建集群 Ubuntu 安装RabbitMQ 查看RabbitMQ的状态 再启动两个节点 搭建集群 Centos 安装RabbitMQ 查看集群状态 再启动两个节点 搭建集群 单机多节点搭建集群 Ubuntu 安装RabbitMQ 安装RabbitMQ的步骤在之前的博客中已经写过了。 查看RabbitMQ的状态 rabbitmqctl status #查看RabbitMQ状态 会在结果的第一行看到节点的名称，比如： 端⼝号介绍： 25672这是Erlang分布式节点通信的默认端⼝, Erlang是RabbitMQ的底层通信协议. 15672这是 Web管理界⾯的默认端⼝, 通过这个端⼝可以访问RabbitMQ的Web管理控制台, ⽤于查看和管理消息队列. 5672这是 AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) 协议的默认端⼝, ⽤于客⼾端与 RabbitMQ服务器之间的通信. 再启动两个节点 现在已经安装的RabbitMQ端⼝号是5672, 15672 再启动两个RabbitMQ
首先到官网上下载安装包：http://www.mysql.com 点击下载，拉到最下面，点击社区版下载 windows用户点击下面适用于windows的安装程序 点击下载，网络条件好可以点第一个，怕下着下着断了点第二个离线下载 双击下载好的安装包，点击自定义下载Custom，点击Next 选择自己需要的版本，点击向右箭头符号 一定会有人下载完Mysql后发现他自己跑c盘去了，下的时候也没让选择安装路径，在看了其他博客后才发现。。。 点中MySQL Server8.0.40-x64，下方有Advanced Options，点击他 选择安装路径，建议D盘 再点击和前面MySQL版本相同的Workbench，点击右箭头符号， 同样修改路径，点击Next 点击Next 点击Execute下载 下载完毕，点击Next 点击Next 默认设置就行，点击Next 点击Next 设置密码，点击Next 点击No，在服务器配置之后管理权限，点击Next 下载完毕，点击Next 点击Finish完成下载 自动启动Workbench后，
面向读者：算法/后端/数据工程/运筹优化/医疗信息化 关键词：离散事件仿真（DES）、队列系统、资源竞争、预约模板、药房预配、irAE、抢救床位（ResusBay）、尾部风险（P90/超时率）、Go 免疫检查点抑制剂（ICI）是临床上的重大进展，但在医院运营视角下，它把输注中心变成了一个典型的复杂系统： 随机到达 + 随机服务时长 + 多站点串联 + 多资源并发 + 低概率高冲击风险事件（irAE）。 如果你只靠经验改流程，常常会陷入“改了这里堵了那里”；而工程上更稳的方法，是用 **离散事件仿真（DES）**在虚拟世界里“跑一天、一周、一年”，对比策略组合，找出瓶颈与最优干预点。 这篇文章从零到一搭建一个“可跑”的 Go DES 仿真框架，
报告编号：DTR-2025-V4-001 发布日期：2024年5月23日 撰写机构：AI架构实验室 / 独立技术分析组 字数统计：约 5200 字 1. 执行摘要 (Executive Summary) 在人工智能大模型竞争进入“后训练时代”的关键节点，深度求索（DeepSeek）即将发布的下一代旗舰模型 DeepSeek-V4 标志着中国AI基础设施在架构效率、多模态融合及国产硬件适配上实现了质的飞跃。不同于国际巨头单纯依赖算力堆叠的“暴力美学”路径，DeepSeek-V4 通过原生多模态架构、Engram条件记忆机制、双轴稀疏（Dual-Sparse）架构以及DualPath智能体推理框架四大核心技术支柱，在万亿级参数规模下实现了推理成本降低90%、长文本处理能力提升8倍、国产芯片算力利用率突破85%的惊人指标。 本报告将从技术原理、架构创新、性能基准、成本控制及国产算力生态五个维度，深度剖析DeepSeek-V4如何通过“算法-系统-硬件”的协同设计，打破英伟达CUDA生态的垄断，为全球AI发展提供“中国效率”的全新范式。 DeepSeek-V4 vs
🎬 个人主页：艾莉丝努力练剑 ❄专栏传送门：《C语言》《数据结构与算法》《C/C++干货分享&学习过程记录》 《Linux操作系统编程详解》《笔试/面试常见算法：从基础到进阶》《Python干货分享》 ⭐️为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平 🎬 艾莉丝的简介： 文章目录 * 1 ~> MySQL 查看类命令大全 * 1.1 查看数据库 * 1.2 查看表 * 1.3 查看数 * 1.4 查看用户 / 权限 * 1.5 最常用组合（截图里就是这套） * 2 ~> MySQL常用核心命令速查表 * 2.1 MySQL 常用核心命令速查表 * 2.
欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 组件 graphql 的适配 鸿蒙Harmony 实战 - 驾驭标准化分布式图形协议、实现鸿蒙端实时订阅与高性能交互网关方案 前言 在鸿蒙（OpenHarmony）生态的万物互联、极繁交互中台、以及对数据获取灵活性有极致要求的现代应用研发中，“高效的数据检索协议”是应用响应速度的灵魂。面对复杂的社交网络关系查询、实时的行情推送、或是海量状态信息的聚合。如果仅仅依靠传统的 RESTful 接口，那么不仅会导致因为 Over-fetching（获取多余数据）导致的带宽浪费，更会因为频繁的 API 版本演进引入严重的跨端兼容性碎片化问题。 我们需要一种“按需检索、逻辑解耦”的交互艺术。 graphql 是一套专为 Flutter 设计的标准 GraphQL 客户端套件。它通过构建规范的规范化缓存（Normalized Cache）与极其灵活的连接链路（Links）
🎬 个人主页：艾莉丝努力练剑 ❄专栏传送门：《C语言》《数据结构与算法》《C/C++干货分享&学习过程记录》 《Linux操作系统编程详解》《笔试/面试常见算法：从基础到进阶》《Python干货分享》 ⭐️为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平 🎬 艾莉丝的简介： 文章目录 * 0 ~> 概要 * 1 ~> 创建表 * 2 ~> 创建表的案例详解 * 3 ~> 查看表结构 * 4 ~> 修改表 * 4.1 什么时候需要修改表 * 4.2 修改方式 * 4.3 案例 * 4.3.1 在users表添加二条记录 * 4.
欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net 前言 在进行 OpenHarmony 的全球化应用开发时，地图服务是出海项目绕不开的核心组件。对于已经在海外市场成熟运行、深度依赖 Google 地图生态的 Flutter 应用，如何将现有的地图逻辑迁移或适配到鸿蒙平台，是许多出海大企关注的焦点。 虽然鸿蒙在国内市场主要使用高德或百度地图，但在处理“全球一张图”需求时，google_maps 相关的 Flutter 插件及其底层的 Dart 模型定义，依然是定义地理围栏、标记点（Marker）和轨迹绘制的标准参考。本篇将探讨如何在鸿蒙跨平台架构中，平衡 Google 地图的通用逻辑与鸿蒙的原生渲染。 一、跨平台地图适配架构 在鸿蒙适配中，我们通常采用“统一接口层，分平台实现”的策略。 模型转换 适配层 Flutter 业务层 (Dart) 地图抽象层
欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 组件 riverpod_signals 的适配 鸿蒙Harmony 实战 - 驾驭双剑合璧状态架构、实现鸿蒙端强依赖注入与细粒度刷新深度融合方案 前言 在鸿蒙（OpenHarmony）生态的极繁数字化政务底座、大型分布式供应链管理系统以及对架构严密性与交互流畅度有“双重严苛审计要求”的各类企业级应用开发中，“架构的解耦深度与 UI 的响应广度”是衡量软件成熟度的两把关键标尺。面对包含上百个全局服务（Service）与数千个高频局部刷新节点（Widget）的复杂资产体系。如果全量使用 Riverpod 的 Consumer 监听，可能会在大型列表中产生不必要的树扫描开销；而如果仅使用 Signals，又会因为缺乏完善的依赖注入（DI）机制。导致业务逻辑流的组织变得松散且难以维护。 我们需要一种“顶级架构对齐、局部响应闭环”的融合艺术。 riverpod_signals 是一套专注于将
Spring Boot RESTful API 开发与测试 20.1 学习目标与重点提示 学习目标：掌握Spring Boot RESTful API开发与测试的核心概念与使用方法，包括RESTful API的定义与特点、Spring Boot RESTful API的开发、Spring Boot RESTful API的测试、Spring Boot RESTful API的认证与授权、Spring Boot RESTful API的实际应用场景，学会在实际开发中处理RESTful API问题。 重点：RESTful API的定义与特点（资源、表现层、状态转移）、Spring Boot RESTful API的开发（@RestController、@RequestMapping、@GetMapping、@PostMapping、@PutMapping、@DeleteMapping）、Spring
Spring Boot 消息队列与异步通信 21.1 学习目标与重点提示 学习目标：掌握Spring Boot消息队列与异步通信的核心概念与使用方法，包括消息队列的定义与特点、Spring Boot与ActiveMQ的集成、Spring Boot与RabbitMQ的集成、Spring Boot与Kafka的集成、Spring Boot异步通信的基本方法、Spring Boot的实际应用场景，学会在实际开发中处理消息队列与异步通信问题。 重点：消息队列的定义与特点、Spring Boot与ActiveMQ的集成、Spring Boot与RabbitMQ的集成、Spring Boot与Kafka的集成、Spring Boot异步通信的基本方法、Spring Boot的实际应用场景。 21.2 消息队列概述 消息队列是Java开发中的重要组件。 21.2.1 消息队列的定义 定义：消息队列是一种异步通信机制，用于在应用程序之间传递消息。 作用： * 实现应用程序之间的异步通信。 * 实现应用程序之间的解耦。 * 提高应用程序的性能。 常见的消息队列： * Activ
告别臃肿！用 Python + Flask + Tailwind极速搭建高颜值个人博客（附完整源码） 前言：为什么选择 Flask？ 之前写个人网站或是小型的 Web 项目，总习惯操起老本行，用 PHP 配合原生 JavaScript 吭哧吭哧地写后端逻辑和前端页面。虽然跑得通，但随着时代发展，总感觉那种前后端高度耦合的开发模式不够优雅。 最近打算重新搭建一个个人博客，索性抛开繁重的全栈包袱，尝试了 Python 著名的微框架 Flask，并配合目前前端最火的 Tailwind CSS。不夸张地说，开发体验直接拉满！ 如果你也想拥有一个完全属于自己的高颜值博客，但又不想被庞大的框架（比如 Django 或者传统的 WordPress）束缚，这篇教程将带你用不到 200 行代码，从零起飞。 一、 技术栈解析 我们的核心诉求是：轻量、好看、不用写繁琐的 SQL、
Python入门：Python3爬虫BeautifulSoup全面学习教程 Python入门：Python3爬虫BeautifulSoup全面学习教程，该教程围绕 Python 爬虫核心工具 BeautifulSoup4（BS4）展开，先介绍爬虫 “发送 HTTP 请求、解析内容、提取数据、存储数据” 的核心流程，点明 BS4 在解析 HTML/XML 中的优势 ——API 简单、支持多解析器、功能全面。接着讲解环境搭建，需通过 pip 安装 beautifulsoup4 与 lxml 解析器，再以实例演示基础用法：用 requests 获取网页 HTML，创建 BS 对象，提取网页标题；深入介绍标签查找（find ()/find_all ()）、属性筛选（
在数据形态多元化、业务负载复杂化、智能应用普及化的数字化时代，传统“一类数据一套库、一种场景一个架构”的数据库建设模式，逐渐暴露出数据孤岛、运维成本高、架构扩展难、AI融合弱等问题。中电科金仓研发的KingbaseES（简称KES）作为新一代融合数据库产品，以“融合为体，AI为用”为核心理念，通过内核级架构重构实现多维度一体化设计，打造“一库多能”的企业级数据底座，既满足传统业务的稳定运行需求，又能深度赋能AI原生应用，成为国产数据库平替与数字化转型的核心选择。 金仓数据库（KingbaseES）官网链接：https://www.kingbase.com.cn/，作为国产数据库领军者，以全栈可控、高性能、高兼容的核心优势，成为超九成央企及千行百业的数字化转型首选，为关键业务筑牢数据根基。 下面我将从融合架构设计、多场景能力落地、核心技术优势、工程化实践支撑四个维度，解析金仓数据库如何通过融合特性实现“一库多能”，为全行业数字化建设提供高效、统一、智能的数据管理解决方案。 一、内核级融合架构：
摘要 随着工业4.0和智能制造的快速发展，制造企业对生产过程的精细化管理需求日益增长。传统生产管理模式依赖人工记录和纸质单据，存在数据滞后、信息孤岛和效率低下等问题，难以满足现代制造业对实时性、透明化和数字化的要求。MES（制造执行系统）作为连接企业计划层与控制层的关键桥梁，能够实现生产过程的实时监控、资源优化和数据分析，提升生产效率和产品质量。本系统通过信息化手段解决生产过程中的数据采集、任务调度和质量追溯等核心问题，助力企业实现数字化转型。关键词：MES系统、智能制造、数字化转型、生产管理、工业4.0。 本系统采用前后端分离架构，后端基于SpringBoot框架实现RESTful API，提供高性能的数据处理和业务逻辑服务；前端使用Vue.js框架构建动态交互界面，提升用户体验；数据库采用MySQL存储生产数据，确保数据的一致性和可靠性。系统功能涵盖生产计划管理、设备监控、质量追溯、物料管理和报表分析等模块，支持多角色权限控制和移动端适配。通过实时数据采集与分析，系统能够优化生产排程、减少停机时间并提高资源利用率，为企业决策提供数据支持。关键词：SpringBoot、Vue.j
🧔 这里是九年义务漏网鲨鱼，研究生在读，主要研究方向是人脸伪造检测,长期致力于研究多模态大模型技术；国家奖学金获得者，国家级大创项目一项，发明专利一篇，多篇论文在投，蓝桥杯国家级奖项、妈妈杯一等奖。 ✍ 博客主要内容为大模型技术的学习以及相关面经，本人已得到B站、百度、唯品会等多段多模态大模型的实习offer，为了能够紧跟前沿知识，决定写一个“从零学习 RL”主题的专栏。这个专栏将记录我个人的主观学习过程，因此会存在错误，若有出错，欢迎大家在评论区帮助我指出。除此之外，博客内容也会分享一些我在本科期间的一些知识以及项目经验。 🌎 Github仓库地址：Baby Awesome Reinforcement Learning for LLMs and Agentic AI 📩 有兴趣合作的研究者可以联系我：[email protected] 文章目录 * 前言 * 一、现如今的”Transformer“ * 二、Attention Serious * 2.1 Multi-Head
Amazon SageMaker 部署 AIGC 应用：训练 - 优化 - 部署 - Web 前端集成应用实践 背景 Amazon SageMaker 汇集广泛采用的亚马逊云科技机器学习和分析功能，统一访问所有数据，为分析和人工智能提供一体式体验，使用亚马逊云科技机工具进行模型开发、生成式人工智能、数据处理和 SQL 分析，在融通式合作开发工作室中加快协作和构建，借助强大的生成式人工智能软件开发助手 Amazon Q 开发者版提升效率，无论数据存储在数据湖、数据仓库，还是第三方或联合数据来源中，均可访问所有数据，同时内置治理功能可满足企业安全需求。 前言 本文将通过 Amazon SageMaker Notebook 实例完成 AIGC 模型的测试与验证，再将模型部署至 Amazon SageMaker Inference Endpoint 实现服务化，最后利用 Amazon
目录 * 技术架构设计 * 核心功能模块 * 数据库设计 * 关键技术实现 * 安全与性能优化 * 扩展性设计 * 开发技术路线 * 源码lw获取/同行可拿货,招校园代理 ：文章底部获取博主联系方式！ 技术架构设计 采用B/S架构，前端使用Vue.js+Element UI实现响应式界面，后端基于Spring Boot框架，数据库选用MySQL 8.0，通过RESTful API进行数据交互。支持高并发场景下的Redis缓存优化，OAuth2.0保障第三方登录安全。 核心功能模块 会员管理模块：实现注册/登录、个人信息维护、积分查询功能，采用JWT进行身份验证。 教练管理模块：包含教练信息展示、资质审核、日程同步（支持Google Calendar API集成）。 预约系统模块：动态时间表渲染、冲突检测算法（基于贪心算法）、微信/短信通知（阿里云API）
SAM 3开源大模型部署教程：Docker镜像+Jupyter+Web三模式详解 1. 为什么你需要SAM 3——不只是分割，而是理解视觉内容 你有没有遇到过这样的问题：想从一张杂乱的街景图里快速抠出所有行人，或者从一段监控视频中持续追踪某个包裹？传统方法要么需要大量标注数据，要么得写一堆OpenCV规则，费时又难泛化。SAM 3不一样——它不靠预设规则，而是像人一样“看懂”画面：你点一下、框一下，甚至只说一句“那个穿红衣服的人”，它就能立刻识别、分割、跟踪。 这不是概念演示，而是已经能跑在你本地机器上的真实能力。SAM 3是Meta（Facebook）推出的统一基础模型，专为图像和视频中的可提示分割设计。它把检测、分割、跟踪三个任务融合进一个模型，支持文本提示（如“cat”、“bicycle”）、点提示（单击目标区域）、框提示（拖拽包围目标）、掩码提示（粗略涂鸦）等多种交互方式。
今年大部分互联网公司面试的题目已经开始小部分八股文，大部分场景题了，公司需要的不仅是知识扎实，而且招进来就能上手项目的面试者… 2026最新高频场景题 * 1. 请求失败会弹出一个toast,如何保证批量请求失败，只弹出一个toast * 2. 如何减少项目里面if-else * 3. babel-runtime 作用是啥 * 4. 如何实现预览PDF文件 * 5. 如何在划词选择的文本上添加右键菜单(划词:鼠标滑动选择一组字符，对组字符进行操作) * 6. 富文本里面，是如何做到划词的(鼠标滑动选择一组字符，对组字符进行操作)? * 7. 如何做好前端监控方案 * 8. 如何标准化处理线上用户反馈的问题 * 9. px如何转为rem * 10. 浏览器有同源策略，但是为何 cdn 请求资源的时候不会有 跨域限制 * 11. cookie可以实现不同域共享吗 * 12. axios是否可以取消请求 * 13. 前端如何实现折叠面板效果? * 14. dom里面，如何判定a元素是否是b元素的子元 * 15. 判断一个对象是否为空，包含了其原型链上是否有自
