intercept

R语言基础知识： 简单线性回归 > fit <- lm(weight ~height,data=women) > summary(fit) Call: lm(formula = weight ~ height, data = women) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.7333 -1.1333 -0.3833 0.7417 3.1167 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -87.51667 5.93694 -14.74 1.71e-09 *** height 3.45000 0.09114 37.85 1.09e-14 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 1.525 on 13 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.991, Adjusted R-squared: 0.9903 F-statistic: 1433 on 1 and 13 DF, p-value: 1.091e-14 > women$weight [1] 115 117 120 123 126

　　前言：现今SpringBoot、SpringCloud技术非常火热，作为Spring之上的框架，他们大量使用到了Spring的一些底层注解、原理，比如@Conditional、@Import、@EnableXXX等。如果掌握这些底层原理、注解，那么我们对这些高层框架就能做到高度定制，使用的游刃有余 　　本篇主要内容：Spring AOP的使用及其原理分析 一、AOP功能测试 AOP【动态代理】：指在程序运行期间动态的将某段代码切入到指定方法指定位置进行运行的编程方式 步骤：　 　　1、导入aop模块；Spring AOP：(spring-aspects) 　　2、定义一个业务逻辑类（MathCalculator）；在业务逻辑运行的时候将日志进行打印（方法之前、方法运行结束、方法出现异常，xxx）　　　 public class MathCalculator { public int div(int i,int j){ System.out.println("MathCalculator...div..."); return i/j; } } 　　3、定义一个日志切面类（LogAspects）：切面类里面的方法需要动态感知MathCalculator.div运行到哪里然后执行； / 切面类 @author lfy @Aspect： 告诉Spring当前类是一个切面类 /

本文包含以下内容： postProcessBeforeInstantiation 执行时机 postProcessBeforeInstantiation 的具体作用 目标方法div执行流程一：获取拦截器链 目标方法div执行流程二： 拦截器链的调用流程分析 AOP 总结 前文回顾： 《 Spring注解驱动开发之十三——AOP原理分析（一）@EnableAspectJAutoProxy注解干了什么 》 上文说到，通过 @EnableAspectJAutoProxy 注解，将通过注册器往Spring中注册一个 AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator 实例化对象，并且讨论了AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator 的继承关系。 本文将紧接上文，进行断点调试在 registerBeanPostProcessors 函数之后讨论， AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator 实例化组件如何实现AOP 的功能。 1.postProcessBeforeInstantiation 执行时机 在 postProcessBeforeInstantiation 函数添加断点，查看执行时机 调用栈如图所示： 1）<init>:84,

因为在项目中经常需要使用音视频录制，所以写了一个公共库RecorderManager，欢迎大家使用。 最新0.3-beta.2版本更新：详情见文档</br> 1.重构项目代码，kotlin改写部分功能</br> 2.移除rxjava库，减少依赖</br> 3.升级最新SDK</br> 4.新增闪光灯功能，增加计时前提示文本设置</br> 5.增加国际化支持，英文和中文 6.修复已知问题，优化代码</br> 7.对外用户调用API改动较少，主要为内部调整，见下方文档，欢迎大家测试反馈完善功能</br> 0.2.29版本更新： 1.新增圆形进度按钮配置功能</br> 2.新增指定前后置摄像头功能</br> 3.优化代码，调整启动视频录制配置项</br> 0.2.28版本更新：</br> 1.优化视频录制结果获取方式</br> 2.优化代码</br> 0.2.27版本更新：</br> 1.视频录制界面RecordVideoRequestOption新增RecorderOption和hideFlipCameraButton配置</br> 2.优化代码</br> 0.2.26版本更新：</br> 1.项目迁移至AndroidX， 引入Kotlin</br> 0.2.25版本更新：</br> 1.优化权限自动申请，可自动调起视频录制界面</br> 2.规范图片资源命名</br> 一.效果展示

1.安装axios (在项目中) npm i axios 　　 2.创建axios.intercept.js 内容如下 // 配置axios拦截器 import axios from 'axios'; import store from '../store'; // 追加token // 创建axios实例 const service = axios.create({ // baseURL: process.env.VUE_APP_URL, // api 的 VUE_APP_URL timeout: 50000 // 请求超时时间 }); // request拦截器,在请求之前做一些处理 service._requestCount = 0; // 接口请求累加 service.interceptors.request.use( config => { service._requestCount++; store.commit('handleLoading', true); // 接口请求loading return config }, error => { console.log(error) // for debug Promise.reject(error) } ) // response 拦截器,数据返回后进行一些处理 service.interceptors

本文3.0版本文章 https://mp.weixin.qq.com/s/pjvleNGi_AazZ7COdxQyPQ 代码已上传Github+Gitee，文末有地址 　　上回《 从壹开始前后端分离【 .NET Core2.0 Api + Vue 2.0 + AOP + 分布式】框架之九 || 依赖注入IoC学习 + AOP界面编程初探 》咱们说到了依赖注入Autofac的使用，不知道大家对IoC的使用是怎样的感觉，我个人表示还是比较可行的，至少不用自己再关心一个个复杂的实例化服务对象了，直接通过接口就满足需求，当然还有其他的一些功能，我还没有说到，抛砖引玉嘛，大家如果有好的想法，欢迎留言，也可以来群里，大家一起学习讨论。昨天在文末咱们说到了AOP面向切面编程的定义和思想，我个人简单使用了下，感觉主要的思路还是通过拦截器来操作，就像是一个中间件一样，今天呢，我给大家说两个小栗子，当然，你也可以合并成一个，也可以自定义扩展，因为我们是真个系列是基于Autofac框架，所以今天主要说的是基于Autofac的Castle动态代理的方法，静态注入的方式以后有时间可以再补充。 　　时间真快，转眼已经十天过去了，感谢大家的鼓励，批评指正，希望我的文章，对您有一点点儿的帮助，哪怕是有学习新知识的动力也行，至少至少，可以为以后跳槽增加新的谈资 [哭笑]，这些天我们从面向对象OOP的开发

一.数据产生 1 from sklearn.datasets import make_classification, make_blobs 2 from matplotlib.colors import ListedColormap 3 from sklearn.datasets import load_breast_cancer 4 from adspy_shared_utilities import load_crime_dataset 5 6 cmap_bold = ListedColormap([ ' #FFFF00 ' , ' #00FF00 ' , ' #0000FF ' , ' #000000 ' ]) 7 8 # make_regression:随机产生回归模型的数据 9 # 参数：n_samples : 数据个数 10 # n_features:数据中变量个数 11 # n_informative:有关变量个数 12 # bias:线性模型中的偏差项 13 # noise:高斯分布的标准差 14 # random_state:随机数的种子生成器 15 16 # 简单(一个参数)的回归数据 17 from sklearn.datasets import make_regression 18 plt.figure() 19 plt.title( ' Sample

1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化 4 from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据集拆分 5 from sklearn.linear_model import LogisticRegression 6 from sklearn.metrics import classification_report 7 from sklearn.metrics import roc_auc_score 8 9 # 加载数据 10 data = pd.read_csv( " ./breast-cancer-wisconsin.data " , header= None) 11 # print("data:\n", data) 12 # 指定其列索引名称 13 columns = [ 14 " Sample code number " , 15 " Clump Thickness " , 16 " Uniformity of Cell Size " , 17 " Uniformity of Cell Shape " , 18 " Marginal Adhesion "

近日在工作中遇到了要对IoT产品进行渗透测试，我将会进行一系列的更新，将工作中遇到的问题以及解决的经验分享在CSDN，喜欢的小伙伴请点赞关注。 以太网下的流量代理监控 这个测试适用于在wifi网络或者以太网网络下的流量代理设置指导.在无线网络热点创建之后，在Kali测试环境中配置防火墙转发规则，将无线网络的特定访问流量重定向到BurpSuite中。 其具体的框架图如下所示： 第一步：创建无线热点， 请参考作者文章IoT产品渗透系列（一）《Kali是如何创建热点》 第二步： 在Kali测试环境中增加对指定目标的流量转发，例如将通过无线热点的访问HTTP的流量重定位到本机Burpsuite代理软件的80端口。可使用如下命令 $iptables -t nat -A PREROUTING -i wlan0 -p tcp --dport 80 -j DNAT --to-destination burpip:burp_http_port 注意： -i 选项指向无线热点的网卡名字， burpip:为开启burpsuit软件的主机IP， burp_http_port为Burpsuite软件监听的端口. 举栗子： Kali测试环境中无线网卡的名字为wlan0 (可通过Ifconfig查询)。被测设备通过此wlan0创建的热点联网与远端服务器进行通讯，远端服务器的端口为80

参考链接1： https://www.pentestgeek.com/what-is-burpsuite 参考链接2： https://www.pentestgeek.com/web-applications/burp-suite-tutorial-1 参考链接3： https://www.pentestgeek.com/web-applications/how-to-use-burp-suite 参考链接4： https://www.pentestgeek.com/penetration-testing/credential-harvesting-via-mitm-burp-suite-tutorial 注意1：本文中出现的非汉语部分为不翻译更好或者我不知道怎么翻译好。 注意2：我并没有配置出站SOCKS代理，而是简单地将火狐浏览器的代理设置为burp suite，具体步骤参照我之前发布的 kali linux Burp Suite极简使用教程 什么是Burp Suite 什么是Burp Suite？ Burp Suite是一个基于Java的Web渗透测试框架。 它已成为信息安全专业人员使用的行业标准工具套件。 Burp Suite可帮助您识别漏洞并验证影响Web应用程序的攻击媒介。 由于其受欢迎程度，广度以及功能的深度，他们创建了这个有用的页面作为Burp