程序猿必须克服的十大编程禁忌

基于MATLAB的太阳能光伏电力仿真,模拟每日太阳能发电,可视化功率曲线,并通过数值积分计算总能量输出。.zip 1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 立即下载

程序员在编程的时候难免会犯错误,但如果不从错误中吸取教训,那么习惯成自然,你会经常犯错的。从错误中不断的学习,锻炼好的行为习惯有助于事业上的稳定。这就是我们如何将小麦从糟糠中区别出来以及如何避免编程禁忌的绝佳经验。此外,最重要的就是可以为客户带来更好的用户体验。


1不提升非技术技能

我们认为非技术技能是项目成功的主要因素。这些非技术技能也可以称之为“软技能”,总体上来说,它已经被公司证明为能够驾驭企业和客户之间的长期商业关系,因此也能决定公司的成长发展路径。一些关键的软技能指标包括:

a.纪律——这是最重要的特征之一,缺乏纪律,最终会让这个开发团队在开发能力上“缺乏自信”。解决这一问题的矫正方法就是每天制定详细的to-do清单:兑现你的承诺、完成你开始做的事情、避免多重任务,因为这些往往会让你的生活产生混乱。


b.顾客的声音——不把客户置于决策的核心地位只会跟你们业务的原始目的相冲突。如果客户不高兴,即使你拥有世界上一流的专业知识和资源也不会起什么作用。保持符合客户期望的解决方案、及时交付才能体现出项目的真正价值。


c.沟通——尤其是当客户和供应商并不在同一地点的时候,明确而及时的沟通是填补服务空白的极好措施。主要集中在这三个方面你就能克服问题——进行主题讨论、清晰表达、干脆简洁。


d.了解需求——在整个开发生命周期过程中,决定成功和失败的之间的一个至关重要的区别将会给人留下深刻的印象。通过最初的头脑风暴法了解问题状态,以及后续的交货程序,这其中都要和客户完美配合。只有这样,客户才会赞赏你的工作,给你好评。


2对编码不理智

古人云:善泅者溺,善骑者堕。但估计绝大多数的程序员都认为自己的编程技术绝对的牛。而同样真实的是,每一个代码,让不同的程序员去实现的话都会不可避免地发现它所存在的缺陷。所以说,只有通过在一个项目上的合作,程序员之间必然有的摩擦才能证明谁是最好的。健康的竞争是好事,但它不应该成为一个本来可以成功的项目的负担。

另一个创意阻碍是无法将预定义的模板使用在对你有利的开发项目里。几乎所有的编程语言有一个很好的在线 /内置的代码片段存储库,可以修补代码,防止重新编程。然而,如果因为不理解需求或缺乏接触各种可用库/模板的话,这就意味着程序员最终会无意间将一开始就创建的代码付之东流。这不仅增加了开发时间,也提高了总体成本。另外一点就是,发布了的代码已经经过了质量检测,所以只有将它用作模板才能发挥它更大的价值。


3不一定什么都要被理解

如果你是刚调到这个团队来的编程人员,对于手头的工作并不是很熟悉,那该怎么办?肯定是先看一些前任留下来的工作计划,要是他写的详细倒也没什么,如果写的不详细,估计会让你更加的挠头。


因此,推己及人,在需要交代的工作上,最好是把任务写的尽可能的详细。这么做也是非常现实的原因:能够把编程问题解决掉,最好是保证使用解释性的语言和英语发音来表示变量。一些基本的指针可以让你的程序更容易被理解,包括:


a. 把所有参数、引用、方法和变量名称尽可能接近英语表达。保持文件名简短但有助于理解的功能。


b. 使用++包装文字是一个好办法,能让代码和注释更加清晰。


c. 将编写的程序保持在一个连续的流程上,尤其是在使用OOP基础上的语言:C#、C 和 C++。


d. 对于不同的代码块使用不同的描述名称。


4不使用经过验证的工具和技术

程序员的好坏从他使用的编程工具和调试工具上就能看出。在异常情况的跟踪上,下面就是程序员经常会出现的常见错误。

对一些可能会对其它代码有影响的常见案例进行捕捉,处理这些比较常见的异常情况(而不是特殊的异常)意味着无意中除除掉了会抑制整个程序的残留部分,因此并不会影响他人的代码。


也许程序员可能带有恶意的意图来捕捉所有的异常情况,但即使是捕捉到了也不实施采取措施,这就是常说的“虚假安全阀”,这种异常处理手段是对整个软件的稳定和安全的一种妥协方式。


5较差的控制版本

在任何涉及多个团队的项目里,当谈到版本控制的时候不去介绍使用最佳实践都是一个十足的罪过。版本控制的目的是确保由一个人执行的编辑或修订不去影响另一个人的工作。


版本控制不仅有助于将由两个或两个以上的程序员的编辑工作合并到一起,还有助于跟踪程序的更改历史。所以说,任何开发团队都应该做一些好的改进措施以确保强大的版本控制,这其中就包括:

为每个解决方案创建一个“逻辑单元”

给解决方案制定描述性的名称

确保你所使用的都是最先进的文件

频繁的向团队分享你所做的各种改变


6拥有最新信息的个人代表不了团队

这是相对有趣的一点,所有的商业产品都想要以自身的敏捷技术和产品文化来给客户留下深刻的印象,但是现实中很少有厂商会花时间去磨练他们员工在介绍产品特点上的技能。许多公司只是简单地提供了一些基本的培训,并且抱希望与员工在真实的日常项目里学到更多的技能。所以部门经理和项目的直接领导可以通过以下两个办法来提高员工的业绩:


一旦有新员工加入,就立刻强制安排他参加专业培训,让他知道他的角色是用来干什么的,尽早产生创造力。例如一个测试人与加入之后,就应该向他介绍编程的理念,之后将培训重点放到测试实践上,而不是继续阐述编程的重要性。


现阶段的技术的进化程度比以往任何时候都要快,,所以要记住,定期培训是必不可少的,这是在给团队创造价值。例如一个Web 设计师需要知道响应式设计,提供给设计师大量的用户日常使用的移动设备的不断扩张的样品,希望他们能获得灵感。


7不恰当的测试


测试作为整个系统开发生命周期(Systems Development Life Cycle,简称SDLC)的重要一个要素,通常不需要开发团队给出太惊人的结果。但是如果在测试环节没有付出恰当的、相应的努力的话,这是说不过去的。下面的一些方法或许对你的测试团队有用,至少在你们交付产品的时候能够给用户一个好的交代。

单元测试

实物模型

综合测试


8注意安全漏洞

有的时候在软件开发过程中,就会遇见如下这样的安全漏洞:

A、不同组件之间意想不到的交互作用:a、输入不正确的验证信息;b、SQL资料隐码攻击;c、跨网站指令码;d、命令植入攻击;e、跨站请求伪造(CSRF);


B、难以实施的资源管理,包括:a、不尊重可用内存缓冲区;b、对外控制;c、使用有潜在危险的功能;


9和客户交流

最初的合同签订后,开发公司通常会忘记每天与客户进行产品上的信息交互,以至于在交货的时候还需要进行升级。两大关键的交流点可以让你和客户保持更好的、更长的关系:


在客户开问之前,开发方应该和客户进行交流沟通。

和客户保持周期性的交流。


10避免标准实践面临的迫在眉睫的最后期限

通常情况下项目都会遇到进度延误的现象。然而,这不是说你有理由去偷工减料或者是在开发或测试阶段耍花招,未经测试的模块绝对是一个隐患,会让你的开发团队名誉受损的。一个更好的方法来管理延迟是提前告知客户并且积极执行延迟计划。只要延期的理由是有效的,客户应该会理解,也会给你额外的时间来解决这个问题。

显然,在项目的最后期限内,急急忙忙完成编程的质量肯定不是特比保险,所以在交付之后开发团队整体上会花更多的时间和努力来进行跟踪维护,这样的成本也是很巨大的,最好的办法就在一开始就制定完美的执行计划。项目再造所耗费的资源或许是项目本身的成本的好几倍,任何一个公司宁愿花更多的时间在初始开发上,这样最终的产品一定会符合SDLC标准,并在缺陷和不良问题上有足够的话语权。对于顾客来说,时效性不能以牺牲质量为代价,永远都不能。

人脸识别签到考勤系统实战源码 这是一套可直接运行的人脸识别智能签到考勤系统,基于OpenCV YuNet人脸检测与SFace特征识别实现,全程本机运行,数据保存在本地SQLite,不上传任何服务器。配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、逐步骤操作截图和答辩PPT讲解。 系统围绕五个功能模块展开:人脸注册支持照片批量导入并提取特征入库;识别签到支持照片或摄像头两种方式,实时框出人脸并标注姓名、相似度与考勤状态;考勤规则引擎按config.py里配置的上下班时间与宽限分钟,自动判定迟到、早退、缺勤;Tkinter管理面板完成人员管理、流水查询与月度汇总;最后通过openpyxl一键导出整月考勤矩阵,正常绿、迟到黄、缺勤红,Excel打开即用。 选型上特意选了YuNet+SFace路线:纯pip安装免编译,CPU单帧识别不到100ms,两个ONNX模型共约37MB,出自OpenCV官方模型仓库,毕设报告引用有据可查。教程第7章整理了16条Windows下真实踩过的报错及排查方法,第8章给出换模型、换人脸、加功能的二次开发路径。 适合做计算机视觉方向毕设或课程设计的学生,也适合想给班级、实验室、小团队搭一套本地签到工具的Python学习者。运行环境为Python 3.9以上、Windows 10/11,不需要GPU。 使用时先pip install -r requirements.txt装齐依赖,再运行download_data.py下载模型,最后启动main.py即可进入图形界面;命令行register、recognize、report子命令也可脱离界面单独调用。 立即下载

相关推荐

【无人机航测】MATLAB重叠率与地面分辨率协同设计:航线间距及飞行方向优化系统 MATLAB 无人机航测重叠率设计|地面分辨率与航线间距计算

内容概要:本文档介绍了基于MATLAB R2025b开发的无人机航测重叠率与航线间距计算系统,旨在通过建立统一的航测几何计算体系,实现重叠率、地面分辨率与航线间距的动态协同设计。系统结合相机参数、飞行参数、地形数据与风场信息,通过自动化候选航向搜索与多目标优化,选择兼顾覆盖质量、飞行效率与安全性的最优航线方向。项目涵盖从参数输入、摄影测量计算、地形与安全修正,到候选路线生成、综合评价与结果可视化的全流程,并构建了五万组模拟数据用于算法验证与模型训练,支持桌面交互、批量处理与服务化部署,适用于多种复杂场景下的无人机航测任务规划。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和摄影测量知识的科研人员、工程技术人员及高校师生,尤其适合从事无人机航测、地理信息系统(GIS)、遥感与测绘等相关领域的从业者。 使用场景及目标:① 实现无人机航测任务中地面分辨率与航线间距的精确计算与动态优化;② 解决复杂地形与风场环境下航线方向选择困难、覆盖质量难以保障的问题;③ 通过自动化设计减少人为经验依赖,提升航测任务的可靠性与效率;④ 为后续的三维建模、正射影像生成与灾害应急评估等应用提供高质量的数据基础。 阅读建议:建议读者结合文中提供的完整代码示例与GUI界面设计,逐步实践参数配置、模型计算与结果分析流程。重点关注摄影测量公式推导、地形修正策略与多目标优化算法的实现细节,并利用模拟数据进行敏感性分析与模型验证,以深入理解系统的设计理念与工程应用价值。

程序猿开发生活的十大禁忌

程序员在编程的时候难免会犯错误,但如果不从错误中吸取教训,那么习惯成自然,你会经常犯错的。从错误中不断的学习,锻炼好的行为习惯有助于事业上的稳定。 程序员在编程的时候难免会犯错误,但如果不从错误中吸取教训,那么习惯成自然,你会经常犯错的。从错误中不断的学习,锻炼好的行为习惯有助于事业上的稳定。这就是我们如何将小麦从糟糠中区别出来以及如何避免编程禁忌的绝佳经验。此外,最重要的就是可以为客户带来

yang_best的专栏 2043

【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例

内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。

墜落SOHO宅----一個自由職業者的反面教材

由於連續寫了兩章純技術文章,A神說沒看頭。。。所以補回一章心情記 先表白一下,來個高潮! 小吉雖然是披著一個女生的外表,但內里絕對是一個麻甩大叔! 所以 A神對我的評價是世界上不會有男人會喜歡上小吉的~ A神你知道嗎?你說剛認識我時就是一個平平無奇的小女生,是現在長大了才變回好看一點點~已經夠我樂翻半天! 可是你又送我一句: "如果你能在藝術有造藝,就可以幫上忙"。。。。。你是直接把我打下

脫絲成長記 1282

测试用的衣橱app小软件,自己玩撒打算

测试用的衣橱app小软件,自己玩撒打算

【智能制造排程】基于双层编码遗传算法的柔性作业车间调度模型:工序排序与机器选择联合优化 项目介绍 MATLAB 柔性作业车间排程|遗传算法与机器选择双层编码

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB的柔性作业车间排程项目,采用遗传算法与双层染色体编码技术实现工序排序与机器选择的联合优化。项目构建了统一的排程模型,涵盖工件工序、候选机器、加工时间、设备能力、能耗及交付时间等要素,通过双层编码结构(工序序列层与机器选择层)分别处理加工顺序和设备分配问题,并设计了相应的解码机制、遗传操作与综合适应度函数,以最小化最大完工时间、降低设备空闲损失、提升负载均衡与能源效率为目标。系统支持模拟数据生成,融合多种概率分布反映实际生产不确定性,并输出甘特图、收敛曲线和设备利用率等结果,具备良好的可扩展性,可用于智能制造排程算法研究与实际系统开发。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉MATLAB环境,从事生产调度、智能制造、运筹优化等相关领域的研究人员、工程技术人员及高校研究生;有志于学习遗传算法在工业排程中应用的1-3年经验研发人员。; 使用场景及目标:①解决柔性作业车间中工序排序与机器选择耦合的复杂调度问题;②优化制造系统的最大完工时间、设备利用率、能耗与订单交付表现;③为MES、数字孪生、智能车间等系统提供核心排程算法模块;④作为教学案例或科研平台,用于算法对比、参数调优与动态重排程研究。; 阅读建议:此资源以MATLAB实现为核心,包含完整代码结构与数据生成逻辑,建议结合文中提供的代码示例进行实践运行与调试,深入理解双层编码机制、解码流程与遗传操作的设计思想,并可根据实际需求调整适应度权重或引入新约束条件进行二次开发。

【顶级EI复现】基于KKT条件与分段解析优化的双有源桥DC-DC变换器软开关协同最小应力闭环控制方法(Simulink仿真实现)

内容概要:本文详细介绍了一种基于KKT(Karush-Kuhn-Tucker)最优性条件与分段解析优化技术的双有源桥(DAB)DC-DC变换器闭环控制方法,旨在实现软开关条件下器件电压和电流应力的协同最小化,从而提升变换器的转换效率与系统可靠性。该方法通过建立精确的数学模型,结合KKT条件进行优化求解,并采用分段解析策略提高实时控制性能,在Simulink环境中完成了完整的闭环控制系统建模与仿真验证。作为“顶级EI复现”级别的研究成果,内容涵盖控制算法设计、优化机制分析、仿真架构搭建及结果对比,具有较强的理论深度与工程应用价值,适用于电力电子高频化、高效化发展的前沿研究方向。; 适合人群:面向具备电力电子、自动控制或电气工程等相关专业背景,熟悉Simulink仿真平台,且从事科研工作1年以上的研究生、博士生及科研人员;特别适合致力于DC-DC变换器拓扑优化、软开关技术、最小化开关应力控制、能量高效传输等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 复现高水平EI期刊论文中的先进优化控制算法;② 掌握KKT条件在非线性约束优化问题中的具体应用;③ 深入理解DAB变换器在不同工况下的软开关实现机制与应力抑制策略;④ 构建高精度仿真模型以支撑学术论文撰写、科研项目申报或实际工程系统的控制方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink仿真模型同步学习,重点关注KKT条件推导过程与分段解析优化模块的实现逻辑。由于内容涉及较强的数学建模与优化理论,推荐具备扎实的电路理论、现代控制理论及数值优化基础后再行研读,并可参考同系列“顶级EI复现”资源以构建系统性知识体系。

产业园区如何通过数智工具精准识别企业技术需求,提高服务匹配效率?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

交错并联图腾柱PFC变换器仿真设计(Simulink仿真实现)

内容概要:本文档系统性地介绍了基于Simulink平台的“交错并联图腾柱PFC变换器”仿真设计,聚焦于高效率功率因数校正技术的建模与实现。内容涵盖双闭环控制策略(电压外环与电流内环)、PI控制器设计、交错并联结构优化以及图腾柱拓扑的工作原理,旨在提升系统动态响应性能、降低输入电流谐波含量并改善功率因数。文档不仅提供详细的仿真模型构建流程,还配套Mathcad计算书用于参数设计与功率等级扩展,并列举了多种相关电力电子变换器的仿真案例,如三相维也纳整流器、LLC谐振变换器、双向Buck-Boost电路等,形成了一套完整的电力电子系统仿真资源体系,适用于从理论分析到工程实践的全流程学习与研究。; 适合人群:电气工程、自动化、电力电子及相关专业的高校本科生、研究生,以及从事新能源发电、电源设计、电能质量治理、工业自动化等领域的研发工程师;具备基本电路理论知识和Simulink/Matlab使用经验者更佳。; 使用场景及目标:①支持高校课程设计、毕业设计或科研项目中对先进PFC拓扑的仿真验证与性能优化;②帮助工程技术人员快速掌握图腾柱PFC的核心控制逻辑与建模方法,缩短产品开发周期;③作为电力电子系统教学与技术培训的标准化参考案例,强化理论与实践结合能力。; 其他说明:文档由“荔枝科研社”整理发布,所有资源可通过指定公众号或百度网盘链接获取,建议按照目录顺序系统学习,并结合提供的Mathcad计算书、参考文献及仿真文件进行参数验证与二次开发,以深化理解与应用能力。

市级区域_打包.zip

这组资源是基于阿里云 DataV 平台提取的**全国省、市、县三级行政区划矢量数据**,文件格式为通用性极强的 **GeoJSON**。它轻量且结构清晰,不仅易于人类阅读,还能直接拖入 QGIS、ArcGIS 进行制图,或通过 Python (Geopandas)、JavaScript 等代码直接读取调用。 在内容涵盖上,数据从“全国 (100000)”向下细分至省级、地级市,以及县级/市辖区。每个要素(Feature)都完整包含了多边形的经纬度边界坐标,以及极其关键的 `adcode`(国家行政区划代码)、名称(name)、中心点(center)等属性。这允许你在制图时直接按代码或名称精准定位,进行数据聚合或空间裁剪。 在结构设计上,资源巧妙地兼顾了“宏观嵌套”与“微观独立”。例如,带 `_full` 后缀的市级文件,内部直接包含了该市下辖所有区县的边界,适合做全省/全市的整体可视化;而单独无后缀的区县级文件,则适合精细化拆分。此外,直辖市辖区(如北京东城区)已被正确归入县级资源,避免了层级混淆,是一套非常适合做 Web 地图可视化或本地空间分析的底图资产。

科技中介服务机构在支持企业科技成果转化时,如何实现高效资源推送与项目管理?.docx

科技中介服务机构在支持企业科技成果转化时,如何实现高效资源推送与项目管理?

超全Mathcad全桥LLC谐振变换器开关电源设计mathcad计算书

内容概要:本文介绍了“Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型”这一技术资源,该模型基于Plecs仿真平台构建,完整实现了全桥LLC谐振变换器的电路拓扑与控制系统,用于深入研究其在变频与移相混合控制策略下的动态行为。模型涵盖了软开关实现机制、谐振腔参数设计、功率传输特性、效率优化以及闭环控制策略等核心内容,支持对启动过程、负载突变、频率调节等工况的仿真分析,有助于全面掌握LLC变换器在高效率、高功率密度电源系统中的工作原理与设计方法。; 适合人群:具备电力电子技术基础、熟悉开关电源设计原理的研究生、硬件工程师及从事高频电源产品研发的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校教学与科研中对LLC谐振变换器运行机理的深入理解与验证;②辅助工程师在实际产品开发中进行关键参数设计、性能预测与优化;③支持对变频控制、软启动过程、零电压开关(ZVS)实现条件、负载调整率及系统稳定性等关键指标的仿真分析与验证。; 阅读建议:建议使用者具备Plecs或类似电力电子仿真软件的操作经验,结合经典电力电子教材与LLC设计指南进行学习,通过调整谐振元件参数、开关频率与负载条件,观察系统响应变化,以深化对谐振变换器非线性动态特性的理解,并建议将仿真结果与理论计算对照分析,提升工程设计能力。

【运维自动化】shell脚本自动化运维示例2

内容概要:本文介绍了shell脚本在自动化运维中的实际应用,重点展示了一个批量远程执行命令与文件分发的典型场景。通过编写健壮的Shell脚本,实现对多台服务器并行执行指定命令(如磁盘使用情况查询),并集成错误处理、超时控制和并发管理机制,提升运维效率与系统稳定性。脚本采用set -euo pipefail增强容错能力,利用SSH免密登录和xargs并行处理实现高效批量操作,同时强调在受控内网环境中运行以保障安全。; 适合人群:具备Linux系统基础和Shell编程经验,从事运维、DevOps或后端开发工作1-3年的技术人员。; 使用场景及目标:①用于批量服务器状态检查、配置同步、日志收集等日常运维任务;②帮助理解自动化脚本设计中的健壮性要素(如错误捕获、并发控制、安全性考虑)并应用于生产环境。; 阅读建议:此资源提供可直接修改复用的实用脚本范例,建议结合自身运维环境进行适配测试,重点关注SSH安全配置、并发参数调优及异常输出捕获,确保在真实部署中稳定可靠。

game.c.docx

game.c.docx

国央企创新负责人如何通过平台实现科研成果的快速识别与转化?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

PotPlayer自用皮肤

自用 PotPlayer 皮肤,仅微调了字体大小与颜色,是按个人习惯调整,未做适配性调整。

PHP 安全库 HTMLPurifier 4.19.1 富文本 XSS 过滤源码包

内容概要:HTMLPurifier 4.19.1 源码包,是 PHP 后端成熟的 HTML 白名单清洗库,可过滤 XSS 恶意代码,自动修复不规范 HTML,支持 CSS 校验。 适用人群:PHP 开发工程师、后端安全开发、CMS / 富文本系统开发者。 使用场景:评论、文章、工单等用户提交富文本内容的安全过滤,支持手动引入或 composer 安装。 其他说明:支持 PHP5.6~8.5 版本,生产建议开启缓存提升性能,基于白名单机制,安全可靠。

2-shell及常用命令-续.pdf

2-shell及常用命令-续.pdf

上一篇: 十大互联网公司都在找她,她是什么样的呢?
下一篇: 10则极具内涵的程序猿幽默
second99
博客等级 码龄11年 2粉丝 32原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值