关于CoCo封禁自定义控件这些事

本文讲述了作者在使用CoCo平台时遇到的自定义控件审核问题,探讨了封禁自定义控件的原因,提出通过自动检查控件源代码来保障安全,以及建议用户使用官方控件并移除自定义控件以避免H5功能受限。

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No.1 CoCo高强度限制自定义控件

首先,讲一下我是怎么发现的,有一天,我无意间打开了我做的漂流瓶,正在准备登录小圳账户的时候,我发现,统一登录在作品正在审核,最开始,我并没有太在意,而是过了差不多2天,我再此访问统一登录,我发现,H5给了一个这样的提示,“请将自定义控件提交审核后再访问”我瞬间意识到情况不对,我立马访问了一下我的其他作品,发现都差不多要审核,在此我发现,我的作品差不多有90%都报废了……

No.2 为什么要封禁自定义控件


通过https://shequ.codemao.cn/community/685372,这篇雷电猴发出的帖子,我们可以得知,雷电猴在提醒我们,不要随意暴露我们的联系方式,包括但不限于QQ号码,手机号等。可能是因为最近盗号严重,提醒我们防御。根据我小圳的猜测,可能是有一些自定义控件读取或篡改了计算机保存的Cookie文件或数据从而导致盗号行为的发生。

No.3 我的个人观点

其实可以不用限制正常的自定义控件,我觉得应该设置一些检查,在导入自定义控件时,CoCo自动检查此控件的源代码中是否含有包含Cookie的源代码就行了。但CoCo的目的应该不止这1个,应该是想让更多的训练师用上你的控件,或者不用那么麻烦去PICKDUCK社区找控件导入了,比较在PICKDUCK社区导入控件的风险比较高。

No.4 我们应该怎么做?

我们应该使用官方控件商城里面的控件,而不是自定义控件,对于已导入自定义控件的,我们应该想办法移除他,我们鼠标右键点击控件就可以移除了(不过这仅限于官方保存的控件)所以我们只要想办法移除他就好了。比如只要包含自定义控件的作品都会被禁止使用H5分享功能和协助功能,不管这个自定义控件的审核有没有过。我曾经尝试修改他的.json文件,结果失败了。如果你有好的移除自定义控件的方法,欢迎在评论区讨论。

如果此文章对你有帮助,请记得给我三连,你们的三连是我最大的创作动力,唔该晒。 

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内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。
内容概要:本文围绕低轨(LEO)卫星通信系统的星间切换策略展开研究,针对现有研究忽略终端运动影响导致切换失败率高的问题,提出了两种改进策略。第一种是基于预测的多属性无偏好切换策略,通过预测终端位置建立切换有向图,并利用NPGA算法综合服务时长、通信仰角和空闲信道数优化切换路径。第二种是多业务切换策略,根据不同业务需求使用层次分析法设置属性权重,并采用遗传算法筛选切换路径,同时引入多业务切换管理方法保障实时业务。仿真结果显示,这两种策略能有效降低切换失败率和新呼叫阻塞率,均衡卫星负载。 适合人群:从卫星通信系统研究的科研人员、通信工程领域的研究生及工程师。 使用场景及目标:①研究和优化低轨卫星通信系统中的星间切换策略;②提高卫星通信系统的可靠性和效率;③保障不同类型业务的服务质量(QoS),特别是实时业务的需求。 其他说明:文章不仅详细介绍了两种策略的具体实现方法,还提供了Python代码示例,包括终端位置预测、有向图构建、多目标优化算法以及业务感知的资源分配等关键环节。此外,还设计了完整的仿真测试框架,用于验证所提策略的有效性,并提供了自动化验证脚本和创新点技术验证方案。部署建议方面,推荐使用Docker容器化仿真环境、Redis缓存卫星位置数据、GPU加速遗传算法运算等措施,以提升系统的实时性和计算效率。
内容概要:该论文深入研究了光纤陀螺(FOG)的温度特性及其补偿方法。首先分析了光纤陀螺各主要光学和电子器件的温度特性,通过有限元方法模拟温度场对陀螺的影响,进行了稳态和瞬态热分析。接着提出了高阶多项式算法和RBF神经网络算法两种温度补偿方法,并建立了相应的数学模型。论文还设计了不同温度条件下的实验以验证补偿效果,研究表明结合这两种算法能有效补偿光纤陀螺的温度漂移误差。此外,论文提供了详细的Python代码实现,包括数据预处理、补偿算法实现、有限元热分析模拟以及补偿效果的可视化。 适合人群:具备一定编程基础和物理基础知识的研究人员或工程师,尤其是从惯性导航系统、光纤传感技术领域工作的人员。 使用场景及目标:①研究光纤陀螺在不同温度条件下的性能变化;②开发和优化温度补偿算法以提高光纤陀螺的精度;③利用提供的代码框架进行实验设计和数据分析,探索更有效的补偿策略。 其他说明:论文不仅提供了理论分析,还有具体的代码实现,有助于读者更好地理解和应用。文中涉及的补偿算法和有限元分析方法可以为其他相关领域的研究提供参考。此外,论文还讨论了温度误差的多物理场耦合机理、静态与动态补偿的综合效果以及工程实现中的关键技术瓶颈和解决方案。
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