杨航的专栏

Windows Server 2008 + tomcat 配置使用SSLWindows Server 2008 + tomcat 配置使用SSLWindows Server 2008 + tomcat 配置使用SSL

eureka-server+gateway-service+user-service+zipkin-server 本文案例一共四个工程采用多Module形式。需要新建一个主Maven工程，主要指定了Spring Boot的版本为1.5.3，Spring Cloud版本为Dalston.RELEASE。包含了eureka-server工程，作为服务注册中心，eureka-server的创建过程这里不重复；zipkin-server作为链路追踪服务中心，负责存储链路数据；gateway-service作为服务网关工程，负责请求的转发,同时它也作为链路追踪客户端，负责产生数据，并上传给zipkin-service；user-service为一个应用服务，对外暴露API接口，同时它也作为链路追踪客户端，负责产生数据。

weUI 入门教程:http://blog.youkuaiyun.com/libin_1/article/details/50734266

源自开源的甘特图组件jquery gantt，加上了拖拽和resize功能，enjoy！

使用 springboot 改造 jeesite，只保留最简单的系统配置 。 介绍 1、运行主类，登录 admin/admin com.wolfking.jeesite.WolfkingJeesiteDriver 2、砍掉了所有的冗余的东西,只保留系统配置，数据库脚本 wolfking-jeesite.sql 3、使用 springboot 集成，使用 HikariDataSource 数据源 4、mvn install 打包运行 java -jar wolfking-jeesite-1.0.0-SNAPSHOT.war 5、如果使用外置的配置文件，在启动参数添加 java -jar --spring.config.location=./application.yml wolfking-jeesite-1.0.0-SNAPSHOT.war 6、由于 boot 对 jsp 的集成问题，只能用tomcat 和jetty 启动，undertow 有问题

TensorFlowSharp-masterTensorFlowSharp-masterTensorFlowSharp-masterTensorFlowSharp-master

1.打开 2.解压 3.将这个压缩包传到linux里面 （我的环境如下： 我在win7虚拟机里面装的linux，用xshell用具链接linux，xftp实现win7和linux文件的传输。 3 可以使用 docker import 从容器快照文件中再导入为镜像，例如 cat ubuntu_c affe.tar | sudo docker import - test/ubuntu_caffe:v1.0 docker images 4建一个 Docker 实例： docker run -i -t test/ubuntu_caffe:v1.0 /bin/bash 5 执行训练： cd ~ cd caffe ./examples/mnist/train_lenet.sh 比较慢，多等一会儿！！！ PS:centos7安装docker(其他版本安装centos自行百度) CentOS 7 中 Docker 的安装 Docker 软件包已经包括在默认的 CentOS-Extras 软件源里。因此想要安装 docker，只需要运行下面的 yum 命令： 1.[root@localhost ~]# yum install docker 启动 Docker 服务 安装完成后，使用下面的命令来启动 docker 服务，并将其设置为开机启动： 1.[root@localhost ~]# service docker start 2.[root@localhost ~]# chkconfig docker on （LCTT 译注：此处采用了旧式的 sysv 语法，如采用CentOS 7中支持的新式 systemd 语法，如下： 1.[root@localhost ~]# systemctl start docker.service 2.[root@localhost ~]# systemctl enable docker.service ）

Excel来解释公式，简单容易理解 这是一个抛硬币的例子，H表示正面向上，T表示反面向上，参数θ表示正面朝上的概率。硬币有两个，A和B，硬币是有偏的。本次实验总共做了5组，每组随机选一个硬币，连续抛10次。如果知道每次抛的是哪个硬币，那么计算参数θ就非常简单了，如上图所示。 如果不知道每次抛的是哪个硬币呢？那么，我们就需要用EM算法，基本步骤为：1、给θA和θB一个初始值；2、（E-step）估计每组实验是硬币A的概率（本组实验是硬币B的概率=1-本组实验是硬币A的概率）。分别计算每组实验中，选择A硬币且正面朝上次数的期望值，选择B硬币且正面朝上次数的期望值；3、（M-step）利用第三步求得的期望值重新计算θA和θB；4、当迭代到一定次数，或者算法收敛到一定精度，结束算法，否则，回到第2步。

vue-element-admin is a production-ready solution for admin interfaces. Based on Vue.js and use the UI Toolkit -- element. vue-element-admin is a magical vue admin, it based on the newest development stack of vue, built-in i18n solution, typical templates for enterprise applications, lots of awesome features. It helps you build a large complex Single-Page Applications. I believe whatever your needs are, this project will help you.

learn-tensorflow-sharp-master 里面已经有了libtensorflow.dll

Postman是一款功能强大的网页调试与发送网页HTTP请求的Chrome插件 打开chrome浏览器，单击右上角“≡”图标--> “更多工具” --> “扩展程序”； 下载类似Postman_v4.9.2.crx以crx为后缀的文件，改成“zip”或"rar"文件，解压该文件， 将文件夹里的“_metadata”文件夹名字改成“metadata”； 点击chrome浏览器“加载正在开发的扩展程序...”按钮，然后选中解压的文件夹； 点击加载后的postman界面上的“启动”即可。

通常，日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决日志收集和日志检索、分析的问题，ELK就是指ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具。 因为ELK是可以跨平台部署，因此非常适用于多平台部署的应用。 二 环境准备 1. 安装JDK1.8环境 2. 下载ELK软件包 logstash: https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-5.5.0.zip elasticsearch：https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.5.0.zip kibana: https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-5.5.0-windows-x86.zip 分别解压下载的软件，elasticsearch，logstash，kibana 可以放在一个统一文件夹下 三 部署 1.配置logstash 在logstash文件夹的下bin目录创建配置文件logstash.conf ,内容如下： input { # 以文件作为来源 file { # 日志文件路径 path => "F:\test\dp.log" } } filter { #定义数据的格式，正则解析日志（根据实际需要对日志日志过滤、收集） grok { match => { "message" => "%{IPV4:clientIP}|%{GREEDYDATA:request}|%{NUMBER:duration}"} } #根据需要对数据的类型转换 mutate { convert => { "duration" => "integer" }} } # 定义输出 output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] #Elasticsearch 默认端口 } }　　 在bin目录下创建run.bat，写入一下脚本： logstash.bat -f logstash.conf 执行run.bat启动logstash。 2. 配置Elasticsearch elasticsearch.bat即可启动。 启动后浏览器访问 127.0.0.1:9200 ，出现以下的json表示成功。 3.配置kibana Kibana启动时从文件kibana.yml读取属性。默认设置配置Kibana运行localhost:5601。要更改主机或端口号，或者连接到在其他机器上运行的Elasticsearch，需要更新kibana.yml文件。 kibana.bat启动Kibana。

libtensorflow.dll 应用于TensorflowSharp的目录下使用的资源

String mysqlStr = "Database=test;Data Source=127.0.0.1;User Id=root;Password=root;pooling=false;CharSet=utf8;port=3306"; MySqlConnection mysql = new MySqlConnection(mysqlStr); 或者 string MyConString = "DRIVER={MySQL ODBC 3.51 Driver};" + "SERVER=localhost;" + "DATABASE=inv;" + "UID=root;" + "PASSWORD=root;" + "OPTION=3"; OdbcConnection MyConnection = newOdbcConnection(MyConString);

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扩展名为idx1-ubyte一般为Lables idx3-ubyte是图片张量集合 要同时选中两个文件才能进行同时预览是什么值

DsoFramer_KB311765_x86.exe 微软官方office控件，其中含源码，C、C++、Web 三种demo

1.百度云获取caffe镜像 链接：http://pan.baidu.com/s/1o8NNlOm 密码：9a5x 2.解压 3.将这个压缩包传到linux里面 （我的环境如下： 我在win7虚拟机里面装的linux，用xshell用具链接linux，xftp实现win7和linux文件的传输。 3 可以使用 docker import 从容器快照文件中再导入为镜像，例如 cat ubuntu_caffe.tar | sudo docker import - test/ubuntu_caffe:v1.0 docker images 4建一个 Docker 实例： docker run -i -t test/ubuntu_caffe:v1.0 /bin/bash 5 执行训练： cd ~ cd caffe ./examples/mnist/train_lenet.sh 比较慢，多等一会儿！！！ PS:centos7安装docker(其他版本安装centos自行百度) CentOS 7 中 Docker 的安装 Docker 软件包已经包括在默认的 CentOS-Extras 软件源里。因此想要安装 docker，只需要运行下面的 yum 命令： 1.[root@localhost ~]# yum install docker 启动 Docker 服务 安装完成后，使用下面的命令来启动 docker 服务，并将其设置为开机启动： 1.[root@localhost ~]# service docker start 2.[root@localhost ~]# chkconfig docker on （LCTT 译注：此处采用了旧式的 sysv 语法，如采用CentOS 7中支持的新式 systemd 语法，如下： 1.[root@localhost ~]# systemctl start docker.service 2.[root@localhost ~]# systemctl enable docker.service ）

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TensorFlow自带例子已经包含了android和ios下的摄像头图像分类示例Inception v1，这里补充一个Windows下的，使用AForge库(www.aforgenet.com)操作摄像头。

MiniMax H3的Skills

一个使用SRT反向生成声音的SKILLs

Codex/Claude Code 剪辑口播视频

​ 使用 XGBoost 二分类模型识别可疑登录。本项目包含合成 CSV 数据、Flask 后端 JSON API，以及浏览器前端：可浏览数据、调参训练、保存/加载参数预设与模型，并在测试集上评估。 English: See README.md. 内容概览 项目 说明 数据 data/train.csv（200 条）、data/test.csv（20 条）；约 30% 为正样本（is_fraud = 1） 后端 Flask，默认 http://127.0.0.1:5050/（可用环境变量 PORT 修改端口） 前端 单页 HTML，三个标签页：数据、训练与调参、预测 产出 超参数预设保存在 params/，训练好的模型保存在 models/ 环境要求 推荐 Python 3.10+（一般 3.9+ 也可用） 已安装 pip 安装步骤 在项目根目录（xgboost/）执行： cd xgboost # 建议：创建虚拟环境 python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt 依赖包括：Flask、XGBoost、NumPy、scikit-learn（用于指标与训练/验证划分）。 启动服务 python backend/app.py 浏览器访问：http://127.0.0.1:5050/ 更换端口示例： PORT=8080 python backend/app.py 首次启动时，若缺少 data/train.csv 或 data/test.csv，程序会自动运行数据生成逻辑创建这两个文件。 使用流程（网页界面） 在浏览器打开 http://127.0.0.1:5

加特林压力测试代码示例 gatling stress test samples 可以增加线程 持续时间来达到一定量的QPS

最新百度地图API Javascript V2.0 离线版本。 完全脱离百度在线地图, 有比较完善的示例Demo, 默认带有全国8级地图

实现了以下接口 https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/compare https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/faceset/create https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/faceset/addface https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/search 人脸识别，人脸集合创建，查找，两张人脸图片比对 并对返回结

Fiddler简介： 一个很强大的抓包工具 1.安装： Filddler官网：点击打开链接 我安装的是filddler4：点击打开链接 直接下载文件，然后一路下一步就可以了 1.下载文件： 2.安装文件一路下一步即可 3.安装完成后打开软件出现： 接着安装完成后来说说遇到的坑——Filddler安全证书安装 安装证书失败的解决： 1、首先确保安装的 Fiddler 是较新的版本，比较老的版本可能会出现安装不上fiddler证书生成器的问题。 2、关闭Fiddler。 3、下载并安装Fiddler证书生成器。点击打开链接 4、打开Fiddler，点击工具栏中的Tools——>Fiddler Options… 5、切换到 HTTPS 选项卡，勾选 Capture HTTPS CONNECTs，勾选 Decrypt HTTPS trafic，会弹出安装证书的提示。一路点是或确定安装即可。 6、重启fiddler，依然停留在 HTTPS 选项卡，点击右侧Actions，能看一个下拉菜单，点击 Export Root Certificate to Desktop，此时证书会生成到桌面上，名为 FiddlerRoot.cer，点OK保存

1、模拟淘宝产品SKU信息的组合添加规格组合 2、SKUDemo 淘宝商户端发布商品时,动态生成SKU表格的实例 可以根据自己项目 修改js文件实现 3、HeadSearchView 商城的商品有多规格的时候的选择页面。能够无限制的添加规格类型如：颜色，尺码，风格，等 4、html.zip可以自定义sku属性，根据自己的需求来填写数据后生成想要的表格数据 5、SKUDemo (1) 销售属性;仿淘宝SKU;SKU表格 6、添加商品规格例子新.rar 添加商品规格例子新，添加商品规格例子新，添加商品规格例子新，添加商品规格例子新，添加商品规格例子新，添加商品规格 例子新，添加商品规格例子新

隐写术是隐藏的艺术通信隐藏的以事实的地方，由隐藏信息的其他信息。可以使用许多不同载体的文件格式，但数字图像是最流行的因为他们在互联网上的频率。对于隐藏秘密信息在图像中的，都存在一个种类繁多的信息隐藏技术有些比其他人更复杂，他们都有各自的强和弱点。不同的应用程序可能需要绝对隐形的秘密信息，而另一些需要一个大的秘密消息来被隐藏。本项目报告打算给图像隐写术，其用途和技术的概述

在Visual Studio2005中实现SFTP上传，下载的dll文件,在Visual Studio2005中实现SFTP上传，下载的dll文件

打开yxs.html，然后打开程序，可以测试出截取网页的图片后，如果在其他渠道，比如画图，粘贴就无水印，粘贴到微信，就加上了二维码溯源水印

JDK7,OpenJDK(HotSpot JVM、Javac)源代码学习研究(包括代码注释、文档、用于代码分析的测试用例)

Spring Boot 拦截器 各项日志 通过kibana具体查询分析 Advanced Settings [7.2.0] 综合分析 定时任务执行日志 数据同步日志 用户访问操作日志 异常日志 内存日志 Spring逻辑参数执行日志 SQL流水日志 Feign接口调用日志 // 获取header中的属性 RequestAttributes requestAttributes = RequestContextHolder.getRequestAttributes(); if (requestAttributes == null) { return; } HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) requestAttributes).getRequest(); Enumeration<String> headerNames = request.getHeaderNames(); if (headerNames != null) { while (headerNames.hasMoreElements()) { String name = headerNames.nextElement(); Enumeration<String> values = request.getHeaders(name); while (values.hasMoreElements()) { String value = values.nextElement(); if("content-type".equalsIgnoreCase(name) && value.contains("multipart/form-data")){ break; } template.header(name, value); } } } }

开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决我们上述的问题，ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成。 官方网站：https://www.elastic.co/products Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。 Logstash是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、过滤，并将其存储供以后使用（如，搜索）。 Kibana 也是一个开源和免费的工具，它Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。 ELK下载：https://www.elastic.co/downloads/ ELK工作原理： ElasticSearch 配置ElasticSearch： 1 2 unzip elasticsearch-6.2.4.zip cd elasticsearch-6.2.4 然后编辑ES的配置文件： 1 vi config/elasticsearch.yml 修改以下配置项： 1 2 3 4 5 6 7 cluster.name=es_cluster node.name=node0 path.data=/tmp/elasticsearch/data path.logs=/tmp/elasticsearch/logs #当前hostname或IP，我这里是node1 network.host=node1 network.port=9200 其他的选项保持默认，然后启动ES： 1 nohup sh elasticsearch > nohup.log & 注意： 1.需要添加用户elk,ES不能以root用户进行启动 2.可能出现的错误： max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536] 1 2 3 vi /etc/security/limits.conf elk soft nofile 819200 elk hard nofile 819200 max number of threads [1024] for user [work] likely too low, increase to at least [2048] 1 2 3 4 vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf * soft nproc 1024 #修改为： * soft nproc 2048 max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144] 1 2 3 4 5 vi /etc/sysctl.conf #增加改行配置： vm.max_map_count=655360 #保存退出后，执行： sysctl -p 另外再配置ES的时候，threadpool.bulk.queue_size 已经变成了thread_pool.bulk.queue_size ，ES_HEAP_SIZE，ES_MAX_MEM等配置都变为ES_JAVA_OPTS这一配置项，如限制内存最大最小为1G： 1 export ES_JAVA_OPTS="-Xms1g -Xmx1g" 然后可以打开页面http://node1:9200/，将会看到以下内容：(我是通过外部访问虚拟机，因此为了简单没有配置host文件，直接用ip访问) Logstash 配置Logstash： 1 2 tar -zxvf logstash-6.2.4.tar.gz cd logstash-6.2.4 编写配置文件(名字和位置可以随意，这里我放在config目录下，取名为log_app.conf)： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 vi config/log_app.config #以下为内容 input { file { path => "/usr/local/software/elk/app.log" start_position => "beginning" #从文件开始处读写 } # stdin {} #可以从标准输入读数据 } filter { #Only matched data are send to output. } output { # For detail config for elasticsearch as output, # See: https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-outputs-elasticsearch.html elasticsearch { action => "index" #The operation on ES hosts => "node1:9200" #ElasticSearch host, can be array. index => "applog" #The index to write data to. } } 其他的选项保持默认，然后启动Logstash： 1 2 # -f为指定配置文件 nohup sh ./bin/logstash -f ../config/log_app.config > nohup.log & 日志： Kibana 配置Kibana： 1 2 tar -zxvf kibana-6.2.4-linux-x86_64.tar.gz cd kibana-6.2.4-linux-x86_64 修改以下几项（由于是单机版的，因此host的值也可以使用localhost来代替，这里仅仅作为演示）： 1 2 3 4 server.port: 5601 server.host: “node1” elasticsearch.url: http://node1:9200 kibana.index: “.kibana” 启动kibana： 1 nohup sh ./bin/kibana > nohup.log & 启动后界面： 然后需要创建index，步骤如下： ①点击左边iscover出现以下界面 ②按照注释配置,然后点击Next step,在第二页 选择@timestamp点击create创建 ③创建完成之后,可以看到以下一个界面,红框内是 自动生成的域,也可以理解为 跟数据库中的字段类似,其中有一个message字段,就是我们想要的日志信息。 ④再次点击Discover出现以下界面,可以看到默认搜索的是最后15分钟的日志,可以通过点击设置搜索的时间范围. ⑤可以点击右侧域的add设置需要显示的字段 添加完成之后,日志显示如下：

H5-Kline是基于echarts封装的非常轻量级的股票行情图表 功能点 基于ECharts的股票行情分时、K线、MACD、DIF、DEA图表 (绝无仅有)

关于高版本Fiddler导出的证书在ipad上安装显示未验证的问题，Google原文如下： Q:Can Fiddler intercept traffic from Apple iOS devices like iPad/iPhone/iPodTouch and Android devices? A: Yes, but these devices may not becompatible with the default certificates Fiddler generates. To resolve the incompatibility, you mayreplace Fiddler's default certificate generator with one that generatescertificates containing flags (e.g. AKID, SKID) that are compatible with theseplatforms. Simply download and install the newCertificateMaker and restart Fiddler. 安装一个证书生成器

1、CMD 打开 De4Dot 所在文件夹 最好是以管理员身份运行CMD 2、输入 De4Dot C:\Users\muzigaiyu\Desktop\demo.exe 回车 3、成功后会在软件所在文件夹生成 demo-cleaned.exe 在用dotpeek 或者其他软件打开exe即可看到net源码 4、 一变混合 可以加 -v参数

Xshell6 可用的免费版本

使用SpringBoot整合jersey 实现Restful web service.同时整合springmvc。