1、打开之后在各个界面查看源代码，未发现很明显的有用信息，仅发现了提示，结果如下： 2、尝试输入数据，结果就是输入什么就回显什么，也未进行过滤，尝试进行sql注入失败，结果如下： 3、那就根据提示抓包查看下cookie信息，结果如下： 4、sql注入失败，这里想到了ssti注入，那就进行ssti注入测试，payl
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在使用vscode调试程序是，会遇到敏感信息录入到launch.json并提交的问题，尝试了使用设置envFile，但不成功，查阅了相关资料可以设置inputs 1. 安装cscode插件， Command Variable https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=rioj7.command-variable 2. 配置 在项目文件夹下，新
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高层api class jinja2.Environment([options]) Enviroment:环境，是Jinjia2的核心组件，它包含重要的共享变量，如配置、过滤器、测试、全局变量、模板加载器等。上述的使用模板加载器就是使用到了loader参数来加载我们指定的模板资源。 构造方法中的属性 block_start_string 标记块开
Flink-任务需要申请的资源和并行度有关，和task的数量没有关系 1. 非Flink的需要5个task,如下： 但是在Flink中采用共享模式 在代码中设置并行度为2 package com.wt.flink.core import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Demo3Parallelism { def main(args: Array[S
前言 Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的Linux、Mac或Windows机器上，也可以实现虚拟化。容器是完成使用沙箱几只，互相之间不会有任何接口。10分钟快速掌握Docker必备基础知识 Docker入门教程 Jenkins是一
Flink-java(api) 1. Map package com.wt.flink.tf import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Demo1Map { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建flink环境 val env: StreamExecution
Flink APIs 1. flink apis 2. Flink版的WordCount package com.wt.flink.core import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Demo1WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { /** * 1.创建flink的环境 * */ val env: StreamExecu
起因：乐鑫原生的编译环境实在是太不友好，所以使用VS Code下的PlatformIO插件过程中的一些踩坑记录，希望能帮到大家 以下问答均建立在硬件：ESP32，框架：Arduino 问：如何在PlatformIO编译和烧写时打印完整的日志？ 答：在控制终端输入：pio run -e esp32dev -t upload -v，详细含义介绍可使用pio
import arcpy import os arcpy.env.workspace = "E:\\BaiduNetdiskDownload\\GeoScene Pro入门课程数据(1)\\data1-10\\data1-10\\第八章\\北京要素.gdb" datasets = arcpy.ListDatasets(feature_type='feature') datasets = [''] + datasets if
flask开发环境设置，在powershell终端窗口，可以通过一下方式设置： # 设置当前app实例 $env:FLASK_APP="app:create_app()" #将当前环境设置为开发模式 $env:flask_env='development' # 运行app(默认启动http://127.0.0.1:5000) flask run # 运行app（指定启动http://192.168.2.10/） f
$cosClient = new Client(array( 'region' => env('Q_CLOUD.region'), 'schema' => 'http', 'credentials' => array( 'secretId' => env(&#
一、process.env.NODE_ENV是什么？ 在vue项目中，process.env读取的是env文件里全局环境变量, 其中我们常用NODE_ENV来区分生产环境or开发环境。 二、 这个变量如何配置 这个变量是用户自定义的，配置在package.json里。 如果没有配置，就是默认的dev是developmet，build：prod是Production
初始化模块（第一次构建） go mod init 加载模块 go mod tidy 添加依赖运行 go run main.go 关闭GOSUMDB go env -w GOSUMDB=off 设置代理 go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct 安装依赖 go install
一、简介 C++语言中的异常处理机制try-catch相信很多人都用过或者了解，但是我们平时只是使用，并未对这样的异常处理机制底层原理进行过深入探索，为了了解异常机制的底层原理，在此使用C语言实现了一个功能类似的简单版异常处理机制，包括Try、Catch、Throw、Finally。 二、Linux的跳转函
[.env] 1) 使用python-dotenv 安装: pip install python-dotenv 示例配置文件: ADMIN_HOST = https://uat-rm-gwaaa.cn ADMIN_LOGIN_ROUTE = /api/rm/auth/admin/login ADMIN_LOGIN_DATA = {"phone":"13922221111","password":"6d614954ed51&
首先在根目录下创建 vue.config.js 文件 然后在这个文件中输入以下内容: module.exports = { publicPath: process.env.NODE_ENV === 'production' ? './' : '/'} 找到路由的创建 新增 base字段 如下： const router = new VueRouter({ mode: 'history', base: process.en
vite.config.js , import.meta.env undefined import {defineConfig, loadEnv} from 'vite'; export default defineConfig(({ command, mode }) => { // 根据当前工作目录中的 mode 加载 .env 文件 // 设置第三个参数为 '' 来加载所有环境变量，而不管是否有 VITE_ 前缀。 const en
pip, virtualenv, fabric通称为pythoner的三大神器。 virtualenv virtualenv------用来建立一个虚拟的python环境，一个专属于项目的python环境。用virtualenv 来保持一个干净的环境非常有用 测试环境：linux下 1、基本使用 通过pip安装virtualenv： pip install virtu
好久没关注cube.js 最近0.30.30 有一个比较大的变动就是driverFactory 新配置 driverFactory: (context: DriverContext) => DriverConfig | BaseDriver | Promise<BaseDriver>; 此配置的影响 此配置会对于开发的自定义驱动有一些影响，推荐的是自己开发的drive
目录前言lab4-challenge 线程与信号量机制1、实验目的2、线程机制2.0 POSIX thread2.1 线程控制块2.2 内核中的线程基本函数2.2.1 线程的创建2.2.2 线程的运行2.3 线程相关的系统调用2.4 线程的用户接口2.5 线程机制小结3、信号量机制3.0 POSIX 无名信号量3.1 信号量结
Python虚拟环境可以使不同的程序使用单独的Python来运行，而不是都使用同一套默认的系统Python环境，不同的Python虚拟环境有着自己独立的Python解释器和三方库，互相隔离，互不影响。比如在电脑上全局（C盘或者其他目录）安装了Flask框架（或其他Python三方库框架），下次你又想使用其他版本的Flask
列举 conda env list 创建 # 语法conda create -n 虚拟环境名字 python=版本# 示例conda create -n bigdata01 python=3.7conda create -n bigdata02 python=3.9conda env list 切换 # 语法conda activate 虚拟环境名字# 示例conda activate bigdata01conda activate bigdata02con
下载 国内源下载-miniconda 或 国内源下载-anaconda 命令 查看conda信息 conda info 创建环境 conda create --name 环境名 python=3.* 激活环境 conda activate 环境名 此时如果运行成功, 命令行会有 [环境名] 的提示 退出当前环境 conda deactivate 导出当前环境信息 conda
