Maven常见问题之【-Dmaven.multiModuleProjectDirctory system property is not set】

最新推荐文章于 2021-06-12 16:18:37 发布
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文章标签： java
原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/304743
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-----------------------哇，下面就是解决方案大笑



手持GPS参数设置及全国各地坐标转换参数
04-09
很好的，手持GPS参数设置及全国各地坐标转换参数。
七参数坐标转换工具（可在WGS84、北京54、西安80、CGCS2000坐标系中任意两个转换）
08-13
七参数坐标转换工具（可在WGS84、北京54、西安80、CGCS2000坐标系中任意两个转换），也可以自定义参数转换
84坐标系与54坐标系转换（七参数法）
12-04
测绘专业，大地坐标系：84坐标系与54坐标系的转换（七参数法） 可供测绘工程专业同学与相关工作人员坐标转换计算与学习使用
GPS七参数计算工具
03-25
实现7参数的转化，可以单点转化也可以实现批量转化
关于参数类型转换
qq_41935047的博客
06-12 321
Type Conversion WebFlux Some annotated controller method arguments that represent String-based request input (such as @RequestParam, @RequestHeader, @PathVariable, @MatrixVariable, and @CookieValue) can require type conversion if the argument is declared a
git和svn的混用
01-27
因为git的分支机制和svn的分支机制不一样，git的更加灵活，强大和稳定。首先建立一个本地化的git仓库(可以直接选择项目所在文件夹)将服务器上的项目checkout到创建的git仓库里面,此时soureTree里该项目的状态就发生...
Compose和Xml视图的混用（分模块）
03-14
6. **测试和调试**：Compose和XML的测试策略和工具有所不同。对于Compose，可以使用`@ComposableTest`注解和`composeTestRule`进行测试；而XML布局则依赖于传统Android测试框架，如 Espresso。确保为两种类型的视图...
encode脚本和normal脚本混用的问题与解决方法
10-31
- 在项目中明确区分哪些脚本应该使用`encode`类型，哪些应该使用`normal`类型，并确保不要混用。 - 如果必须在同一页面中使用两种类型的脚本，则需要确保它们之间没有直接依赖关系。 ##### 2. **封装和隔离** - ...
汇川伺服常用参数设置-SV660、630、IS660N等伺服通用
11-29
汇川伺服常用参数设置-SV660、630、IS660N等伺服通用。
关于利用七参数法进行WGS - 84和BJ - 54坐标转换问题的探讨
12-30
全球定位系统(GPS)在提供精确定位和数据更新方面具有重要价值。在各种“3S”技术中应用GPS采 集坐标数据也日趋广泛,所以实现WGS - 84和BJ - 54坐标的转换有着重要意义。本文着重介绍WGS - 84和BJ - 54坐标及其空间转换思想和模型,通过实际算例,探讨七参数转换方法、转换模型、转换精度以及基于Visual Basic语言的计算机实现
计算转换模型参数
SuperMap技术控
11-30 2081
      我国现行采用的坐标系有基于参考椭球的国家大地坐标系统（参心坐标系）1954北京坐标系和1980西安坐标系，同时各个地方还采用地方坐标系作为基础地理信息数据的坐标框架。但是随着技术的进步和大地测量技术的发展，原有坐标系都不是基于以地球质量中心为原点的坐标系统，不能适应新时期国民经济和科学发展的需要。   &n...
GDAL影像投影转换
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心如止水-GISer的成长之路
12-21 3万+
GDAL影像投影转换 又有一段时间没有写博客了，今天就把影像（DEM/遥感影像等）投影转换的经验和大家分享下。那么关于GDAL影像投影转换的文章在网上可以说是有很多，如果你还不清楚地图投影那么我建议你去看一看地图投影和坐标系统的基础知识，在这里就不详细讲解了。 一、影像投影转换的概念影像投影转换就是将一个地理坐标系统转换到另一个坐标系统，如果在同一个椭球基准面下的转换就是严密的转换，如果在同一个椭
gdal影像数据合并
heping173的专栏
04-11 2586
gdal影像数据合并 影像数据有多种数据处理，上一篇写的影像切割，这里我又写了影像的合并，两个影像数据， 由于分辨率不同，折腾了大半天，调整为相同分辨率后，进行的数据合并（暂时只支持两个数据的合并，批量合并以后再考虑）。我的测试数据是一个县区数据，所以影像边界有无数据块，这里我做了处理，合并数据左边无数据块就不会压盖在源影像上了。还有我这是测试代码， 所以七参数的设置你们要自己弄清楚。 packa...
GPS测量中四参数、七参数的概念及意义
地信网（地理信息网|测绘小站）
02-23 1万+
一般日常作业，通过RTK仪器采集到的精确的CGCS2000坐标系统的大地坐标和大地高，但是在实际施工过程中我们采用的是正常高。每个地方由于存在高程异常，所以需要对采集到的大地高进行高程异常修正，以满足工作需要。 例如某县的CGCS2000高程异常修正的七参数： Dx 平移(米): 198.986 Dy 平移(米): 39.899 Dz 平移(米): 82.618 R...
机械工程中圆锥滚子轴承载荷分布曲线程序及其动力学模型验证 v1.5
最新发布
05-30
内容概要：本文介绍了一款用于计算圆锥滚子轴承载荷分布曲线的程序。该程序旨在与圆锥滚子轴承的动力学模型（如有限元模型和自建代码动力学模型）进行对比，以验证模型的有效性和准确性。作者基于《滚动轴承设计原理》一书编写了这一程序，并在代码中加入了详尽的注释，便于读者对照书籍进行学习和推导。此外，文中还提供了部分代码片段，展示了如何计算载荷分布并绘制相应的曲线图。最后，作者分享了编写程序的学习心得，强调了这一工具在轴承设计和优化中的重要性。 适合人群：机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是那些对圆锥滚子轴承的载荷分布和动力学模型感兴趣的从业者。 使用场景及目标：① 验证圆锥滚子轴承动力学模型的有效性；② 提供一个实用的工具，帮助理解和优化圆锥滚子轴承的性能；③ 作为教学资源，辅助学生和初学者学习相关理论和编程技巧。 其他说明：本文不仅提供了具体的编程实现方法，还分享了宝贵的学习经验和心得，鼓励读者在实践中不断探索和创新。
请求参数和入参之间有什么关系
04-24
<think>嗯，用户的问题是关于API接口中请求参数和入参的关系，可能和之前的审计数据传输行为有关。用户之前问的是如何检查未告知的数据传输，现在想深入理解请求参数和入参在其中的作用。 首先，我需要确认请求参数和入参是否指的是同一个概念。根据引用[2]，API接口是预定义的方法和协议，所以请求参数可能就是入参，即调用API时需要传递的数据。但可能有细微差别，比如请求参数可能包括URL中的参数，而入参可能指函数参数。需要明确两者的关系。 然后，用户提到可能与审计或数据传输检查相关。在之前的回答中，审计流程涉及到分析API参数是否在隐私政策中声明。因此，请求参数中的敏感数据如果没有正确声明，就属于违规。比如，入参可能包含设备ID、位置信息等，这些需要被审计是否被正确告知用户。 接下来，需要结合引用中的内容。引用[1]提到API文档中的请求参数配置，包括路径、域名、前置脚本等。这说明请求参数的结构和配置对于正确调用API很重要，而文档的准确性影响审计结果。例如，文档中未列出的参数可能在传输中未被发现，导致隐私问题。 用户可能想知道请求参数和入参如何影响数据传输的合规性。比如，入参中的敏感字段是否被加密，或者是否在文档中声明。因此，在审计时需要检查API的请求参数是否与隐私政策一致，是否存在未声明的入参传输数据。 另外，用户可能混淆了请求参数和入参这两个术语。需要解释它们是否等同，或者是否有不同层次的区别。比如，请求参数可能包括HTTP方法、头信息、查询参数等，而入参可能特指函数调用时的参数。但在实际使用中，这两个术语可能被混用，需要根据上下文区分。 还要考虑如何通过技术手段检查请求参数中的入参。例如，在流量分析时，抓包工具可以捕获请求参数，然后对比文档和隐私政策，找出未声明的数据传输。同时，入参可能在代码层面被处理，比如前置脚本修改参数，这可能导致实际传输的数据与文档不符，增加审计难度。 最后，用户的问题可能隐含如何确保API接口的请求参数符合隐私政策，避免未告知的数据传输。因此，需要强调在审计过程中，请求参数和入参的详细分析是关键步骤，确保所有传输的数据都被正确声明和处理。</think>### **请求参数与入参的关系解析** 在API接口设计与审计中，**请求参数（Request Parameters）**和**入参（Input Parameters）**本质上是同一概念在不同维度的表述，但其具体应用场景和审计关注点存在差异： --- #### **一、定义与作用对比** | **维度** | **请求参数** | **入参** | |------------------|---------------------------------------|---------------------------------------| | **定义** | HTTP协议层面的数据传递单元 | 业务逻辑处理时的输入数据 | | **载体** | URL路径、Header、Body、Query String | 函数/方法的参数列表 | | **审计关注点** | 数据传输合规性、加密状态、敏感字段 | 业务逻辑边界校验、数据清洗规则 | **示例**： - 用户登录API的请求参数： ```http POST /auth/login HTTP/1.1 Content-Type: application/json { "username": "user@example.com", // 入参：业务逻辑处理的身份标识 "password": "SHA256(plaintext)", // 入参：需脱敏处理的敏感字段 "device_fingerprint": "xxxyyyzzz" // 请求参数：可能未声明的隐蔽采集 } ``` - 对应的函数入参定义（以Python为例）： ```python def login_handler(username: str, password_hash: str, device_fingerprint: str): # 业务逻辑处理 ``` --- #### **二、数据传输行为审计的核心关联** 在检查“未告知的数据传输”时，需重点关注以下映射关系： **1. 参数声明一致性验证** - **隐私政策声明字段** ⇄ **API文档请求参数** ⇄ **实际传输入参** 通过自动化工具提取三者的字段集合，构建**差分矩阵**： $$ \text{违规参数} = (P_{实际} \cup P_{文档}) - P_{声明} $$ 其中$P_{声明}$为隐私政策中声明的数据字段集合[^1]。 **2. 敏感参数传播路径追踪** - **入参生命周期分析**： ```mermaid graph LR A[客户端输入] --> B{请求参数组装} B --> C[API网关] C --> D[业务逻辑处理] D --> E[(数据库)] D --> F[第三方服务] ``` - **审计要点**： - 入参是否在传输过程中被加密（如TLS层之外的字段级加密） - 是否通过`X-Forwarded-For`等扩展头泄露用户真实IP[^2] - 入参是否被转存至未声明的存储系统（如Elasticsearch日志未脱敏） **3. 参数注入风险检测** - **动态参数校验机制**： ```python # 示例：使用JSON Schema验证请求参数与入参的合规性 schema = { "type": "object", "properties": { "username": {"type": "string", "format": "email"}, "password": {"type": "string", "pattern": "^[a-f0-9]{64}$"}, "device_fingerprint": {"not": {"type": "string"}} # 检测未声明字段 }, "required": ["username", "password"] } validate(request.json, schema) # 抛出异常若存在违规参数 ``` --- #### **三、合规性检查的实践方法** **1. 参数级数据流图谱构建** 使用代码扫描工具（如Checkmarx）建立参数传播路径： ``` [用户输入] -> [Request Body] -> [Controller层入参] -> [Service层方法参数] -> [SQL查询参数] ``` - **关键检查项**： - 入参是否在DAO层被拼接为原始SQL（存在注入风险） - 敏感参数是否在日志中明文记录（违反GDPR第32条） **2. 隐蔽参数捕获技术** - **流量镜像+语义分析**： ```bash # 使用mitmproxy捕获隐藏参数 mitmdump -s detect_hidden_params.py ``` ```python # detect_hidden_params.py def response(flow): sensitive_keywords = ['uuid', 'mac_addr', 'imei'] for key in flow.request.params: if any(kw in key.lower() for kw in sensitive_keywords): alert(f"检测到潜在未声明参数: {key}") ``` **3. 参数权限基线管理** 基于RBAC模型建立参数-角色映射表： | **参数** | **允许角色** | **最小权限** | |--------------------|-------------------|-----------------------------| | `credit_card` | 支付服务 | AES-256加密+PCI DSS认证 | | `gps_coordinates` | 地图API | 精度模糊处理（100米偏移） | --- ### **典型案例分析** **案例1：参数名混淆绕过声明** - **现象**：隐私政策声明收集“设备信息”，但API实际使用`did`而非声明的`device_id` - **检测方法**： ```sql -- 在参数元数据仓库中执行同义词匹配 SELECT * FROM api_params WHERE synonym_of(actual_name, declared_name) = false; ``` **案例2：通过嵌套JSON隐藏字段** - **违规请求体**： ```json { "user": { "profile": {"name": "张三"}, "metadata": {"ad_id": "xxxxxx"} // 未声明的广告标识符 } } ``` - **检测脚本**： ```python def flatten_json(data, prefix=''): items = {} for k, v in data.items(): key = f"{prefix}.{k}" if prefix else k if isinstance(v, dict): items.update(flatten_json(v, key)) else: items[key] = v return items flattened = flatten_json(request.json) check_declared_fields(flattened.keys()) ``` --- ### **相关问题** 1. 如何通过AST（抽象语法树）分析代码中的参数传播路径？ 2. 在RESTful API中，路径参数（如`/users/{id}`）与查询参数的安全审计差异？ 3. 针对GraphQL接口的动态参数请求，如何实施有效的合规检查？ 4. 如何验证OAuth 2.0令牌中的`scope`参数与实际API权限的匹配性？
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