Springboot 使用jwt



旧巷老猫 提交于 2020-08-06 18:57:31
关于jwt jwt:由header,payload,sign 组成。 分为jws ,jwe两类, jws 是base64+签名。 jwe 是加密过的信息再base64 1.pom引入 <dependency> <groupId>io.jsonwebtoken</groupId> <artifactId>jjwt</artifactId> <version>0.9.1</version> </dependency> 2.代码中使用 public String testEncode() { //该工具类 需要使用base64以后的字符串 String key = Base64

Nikto详细使用教程

ぃ、小莉子 提交于 2020-08-06 18:57:20
Nikto简介 基于perl语言开发的web页面扫描器。其特点扫描全面,速度快。 nikto常用命令 -upodate 升级,更新插件 -host 扫描目标URl -id username:password http认证接口 -list-plugins 列出所有可用的插件 -evasion IDS/IPS逃避技术(实例演示里有详细信息) -port 指定端口(默认80) -ssl 使用SSL -useproxy 使用http代理 -vhost 域名 当一个IP拥有多个网站时 使用 nikto交互参数(扫描过程中使用) 空格 报告当前扫描状态 v 显示详细信息 d 显示调试信息 e

[转]做为一个初学者,对linux一无所知,到底有没有一个公式化的方法可以一步一步进入高手的行列呢?

杀马特。学长 韩版系。学妹 提交于 2020-08-06 18:57:03
做为一个过来人,我谈谈我自己的看法,欢迎大家补充: 首先肯定的一点是:不要一上来就看内核代码,基本上你会很快被挫败感打败。内核正在变得越来越庞大,学习曲线越来越陡峭,当你一无所知的时候冒然进入linux kernel,你会发现处处都是障碍,处处都是大坑,你根本走不下去。最好的方法是把对内核源代码的热情先放在心里,从基本功开始。 我认为的基本功包括两个方面: 1、linux的基本操作。内核中的很多设计都是源于应用,你不理解用户空间的操作,也就不会知道内核空间在干什么。这时候,你需要做的就是在自己的计算机上安装一个GNU/linux操作系统,Debian、Ubuntu什么的都OK

源码编译OpenJdk 8,Netbeans调试Java原子类在JVM中的实现(Ubuntu 16.04)

天大地大妈咪最大 提交于 2020-08-06 18:56:48
一、前言 前一阵子比较好奇,想看到底层(虚拟机、汇编)怎么实现的java 并发那块。 volatile是在汇编里加了lock前缀,因为volatile可以通过查看JIT编译器的汇编代码来看。 但是原子类,本来在jvm中就是汇编实现的,反而没法看。如果能实际跟踪一下断点,应该也算实际验证了。 这边基本参照下面文章来的,补充了很多让初学者头疼的细节,并拓展了一部分, 包括调试java 原子类在jvm中的实现的一些细节。 https://marcin-chwedczuk.github.io/debugging-openjdk8-with-netbeans-on-ubuntu 源码编译OpenJDK8

TCP/IP经典问题总结

南楼画角 提交于 2020-08-06 18:49:10
1、A进程通过TCP向另一台机器上的B进程发送了一个字符串“hello”,TCP返回对方成功接收的确认信息,请问,现在进程A是否可以肯定地说进程B收到了它发送的字符串? 答案:不能!举反例,进程B所在机器的TCP收到进程A发送的“hello”信息后,告诉进程A发送成功,但有可能没有立即将数据交给进程B,而是放在自己的缓冲区中,等待进程B读取,如果机器此时突然掉电,缓冲区中的信息将丢失,进程B将不可能收到“hello”字符串。 2、有什么办法来尽量避免上述情况的发生呢? 答案:将TCP报文段首部中的PSH标志置1,这样会让B端的TCP协议收到数据后尽快交给进程B,能不缓存尽量不要缓存。 3


TrafficMonitor - 网速/内存/CPU实时监测工具



守給你的承諾、 提交于 2020-08-06 18:44:50
软件简介 TrafficMonitor是一款用于Windows平台的网速监控悬浮窗软件,可以显示当前网速、CPU及内存利用率,支持嵌入到任务栏显示,支持更换皮肤、历史流量统计等功能。 软件特色 显示当前实现网络传输速率、CPU和内存占用率 如果电脑有多个网卡,支持自动和手动选择网络连接 查看网络详细信息 支持嵌入到任务栏显示 支持更换皮肤和自定义皮肤 历史流量统计 下载软件 https://github.com/zhongyang219/TrafficMonitor/releases/tag/V1.78 食用软件 来源: https://www.cnblogs.com/whatzblog/p

基于飞桨复现 CVPR2018 Relation Net的全程解析

試著忘記壹切 提交于 2020-08-06 18:44:39
【 飞桨 开发者说】佟兴宇,北京航空航天大学硕士,机器视觉算法工程师。 ​ Relation Net 是 CVPR2018的一篇论文,论文链接: https://arxiv.org/pdf/1711.06025.pdf 论文作者发现,在视觉识别任务中,训练模型时需要大量标注过的图片,并迭代多次去训练参数。每当新增物体类别,都需要花费大量时间去标注,但是有一些新兴物体类别和稀有物体类别可能不存在大量标注过的图片,从而影响模型训练效果。反观人类,只要很少的认知学习就可实现小样本(FSL)和无样本学习(ZSL)。 比如:小孩子只要在一张图片或一本书里认识了斑马,或者只是听到描述斑马是一种”条纹马”