2023年中国纸箱机械优点、市场规模及发展前景分析[图]

vivo Pulsar 万亿级消息处理实践（3）-KoP指标异常修复
作者：vivo互联网大数据团队-ChenJianbo本文是《vivoPulsar万亿级消息处理实践》系列文章第3篇。Pulsar是Apache基金会的开源分布式流处理平台和消息中间件，它实现了Kafka的协议，可以让使用KafkaAPI的应用直接迁移至Pulsar，这使得Pulsar在Kafka生态系统中更加容易被接受和使用。KoP提供了从Kafka到Pulsar的无缝转换，用户可以使用Kafka
广州曼顿2P数字微断：保护电力设备的安全守护者 mdkk678 安全
在现代社会，电力设备的安全运行对各行各业至关重要。然而，电力系统中存在各种电压波动、过载和短路等问题，可能对设备造成损害。为了保护电力设备免受这些问题的影响，广州曼顿推出了2P数字微断器。本文将介绍这一创新产品的特点和优势，以及它对电力设备的保护作用。广州曼顿科技有限公司专注用户侧智慧数字电气产品研制，以及智慧电能服务大数据云平台建设。基于人工智能技术，大幅提升人触电时的生命安全保障，以及电气火灾
Python爬虫在社交平台数据挖掘中的应用：深入探索用户互动程序员威哥 python 爬虫数据挖掘
引言社交媒体已经成为全球用户互动的主要平台，每天都有大量的信息生成，用户之间的互动行为如点赞、评论、分享、转发等构成了宝贵的数据资源。如何利用这些互动数据为商业决策、用户行为分析以及产品优化提供支持，已经成为数据科学与大数据分析领域的一个重要课题。Python作为一款强大的编程语言，凭借其丰富的爬虫库和数据分析工具，已经成为挖掘社交平台数据的重要工具。在本文中，我们将通过Python爬虫技术，深入
突破性能瓶颈，几个高性能Python网络框架，高效实现网络应用
引言随着互联网和大数据时代的到来，高性能网络应用的需求日益增加。Python作为一种流行的编程语言，在高性能网络编程领域也具有广泛的应用。本文将深入探讨基于Python的几种高性能网络框架，分析它们各自的优势和适用场景，帮助开发者选择最适合自己需求的网络框架这里插播一条粉丝福利，如果你正在学习Python或者有计划学习Python，想要突破自我，对未来十分迷茫的，可以点击这里获取最新的Python
AI人工智能与机器学习的大数据融合应用 AI智能探索者人工智能机器学习大数据 ai
AI人工智能与机器学习的大数据融合应用关键词：AI人工智能、机器学习、大数据、融合应用、数据挖掘摘要：本文深入探讨了AI人工智能与机器学习在大数据融合应用方面的相关内容。首先介绍了研究的背景、目的、预期读者和文档结构，对核心术语进行了清晰定义。接着阐述了AI、机器学习和大数据的核心概念及相互联系，给出了形象的文本示意图和Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理，并通过Python源代码进行说明
百度地图迁徙大数据深度解析与实战指南
百度地图迁徙大数据深度解析与实战指南在数字化时代，人口流动数据已成为洞察社会经济活动的关键指标。百度地图依托海量位置数据和AI算法打造的"迁徙大数据"平台，为城市规划、交通管理、商业选址等领域提供了重要决策支持。本文将系统性解析百度地图迁徙大数据的查看方法、核心功能及实战应用场景，帮助读者快速掌握这一数据驱动的决策工具。一、迁徙大数据的核心价值迁徙大数据通过聚合手机用户的定位信息，构建全国范围的人
Python爬虫实战：利用Selenium与反反爬技术高效爬取天眼查企业信息 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目 python 爬虫开发语言 scrapy selenium
摘要本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术获取天眼查的企业信息数据。我们将从爬虫基础开始，逐步深入到高级反反爬技术，最终构建一个能够稳定获取天眼查数据的爬虫系统。文章包含完整的代码实现、技术原理分析以及实际应用场景，帮助读者全面掌握企业信息爬取的核心技术。关键词：Python爬虫、天眼查、Selenium、反反爬技术、企业信息采集、数据挖掘一、引言在当今大数据时代，企业信息数据对于市场分析、商
智慧城市大脑解决方案
智慧城市大脑背景与意义智慧城市大脑作为城市管理的创新模式，通过集成大数据、人工智能等技术，实现了对城市运行的全面感知与智能决策。它不仅提升了城市管理效率，还为市民带来了更加便捷、安全的生活体验。智慧城市大脑建设历程某城市作为智慧城市大脑的创新策源地，自2016年起便与阿里巴巴集团深度合作，投入巨资自主研发城市数据大脑“交通小脑”平台。该平台成功接入了大量视频和数据，实现了对道路和时间资源的再分配，
智慧城市大脑：城市治理的新引擎 Fulima_cloud 智慧城市人工智能
在科技日新月异的今天，智慧城市的概念已经深入人心。而智慧城市大脑，作为智慧城市的中枢神经系统，运用大数据、云计算、物联网、人工智能等先进技术，构建的城市级智能化管理体系，正逐步成为提升城市治理能力、优化城市服务、推动城市可持续发展的重要力量。智慧城市大脑是什么，简而言之，是运用大数据、云计算、物联网、人工智能等先进技术，构建的城市级智能化管理体系。它如同城市的“智慧中枢”，通过对城市全域运行数据的
KaiwuDB X 济南大数据局：构建城市级重点车辆智慧监管中枢数据库
项目背景2022年2月14日，交通运输部联合多部门对《道路运输车辆动态监督管理办法》进行重要修订。新规突出"科技强监"理念，明确要求各级管理机构依托智能监管平台构建常态化监管机制：一方面强化对重点营运车辆的动态监测，另一方面建立事故预防预警体系。这一政策不仅为城市重点车辆监管提供了权威的政策指引，更在全国范围内掀起了监管平台智能化升级的热潮。作为城市治理的中枢部门，济南市大数据局肩负着重点车辆监管
Docker容器如何实现分布式微服务：从0到1的深度解析 cda2024 docker 分布式微服务
在当今云计算和大数据时代，企业面临的最大挑战之一是如何快速、稳定地部署和管理复杂的软件应用。传统的单体架构已难以满足现代互联网应用的需求，而分布式微服务架构成为了解决这一难题的关键。但问题随之而来：如何高效地构建和管理分布式微服务？Docker容器技术的出现为这个问题带来了新的曙光。它不仅简化了应用程序的打包和部署过程，还为微服务架构提供了强大的支持。本文将深入探讨Docker容器如何实现分布式微
2025年7月-9月广深地区学术会议征稿邀稿 | 2025年7-9月广州学术会议、深圳学术会议参会投稿 | 广深参会 EI 检索会议推荐 | 期待在广东与您相见，共襄学术盛举！
会议名称【点击会议名称查看详情】会议时间会议地点第四届能源与电力系统国际学术会议(ICEEPS2025)2025年7月17-19日广州第七届电子与通信，网络与计算机技术国际学术会议（ECNCT2025）2025年7月18-20日广州2025年人工智能与基础模型国际学术会议（AIFM2025）2025年7月18-20日广州第六届经济管理与大数据应用国际学术会议(ICEMBDA2025)2025年7月
Python爬企查查网站数据的爬虫代码如何写？ cda2024 python 爬虫开发语言
在大数据时代，数据的获取与分析变得尤为重要。企业信息查询平台“企查查”作为国内领先的企业信用信息查询工具，提供了丰富的企业数据资源。对于数据科学家和工程师而言，能够从这些平台高效地抓取数据，无疑是一项重要的技能。本文将详细介绍如何使用Python编写爬虫代码，从企查查网站抓取企业数据，并探讨其中的技术难点和解决方案。为什么选择Python？Python是一门广泛应用于数据科学和网络爬虫开发的语言，
如何利用AWS Lambda作为Serverless数据库进行大数据处理 AI天才研究院 AI人工智能与大数据自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术Serverless数据库一直是构建数据分析应用的主要选择之一。它能帮助客户节省运行服务所需的服务器成本、快速弹性扩展和自动伸缩能力，并且能提升整体性能，有效减少运维和开发资源投入。但是，在实际生产环境中，它们也面临着很多技术上的挑战，比如如何让Serverless数据库服务可以像传统数据库一样，做到高并发处理、实时计算等。而AWSLambda为Serverless数据
大数据领域数据产品的零售行业应用创新模式大数据洞察大数据与AI人工智能大数据零售单例模式 ai
大数据领域数据产品的零售行业应用创新模式关键词：大数据、零售行业、数据产品、应用创新、客户洞察、智能决策、数字化转型摘要：本文深入探讨了大数据技术在零售行业中的应用创新模式。我们将从零售行业数字化转型的背景出发，分析大数据产品如何重塑零售价值链，包括客户洞察、供应链优化、精准营销和智能决策等方面。文章将详细介绍相关技术原理、算法实现和实际应用案例，为零售企业提供可操作的大数据应用框架和创新思路。1
大数据如何助力企业文化“软实力”升级？深挖数据背后的文化密码 Echo_Wish 大数据高阶实战秘籍大数据
大数据如何助力企业文化“软实力”升级？深挖数据背后的文化密码今天我们聊一个听起来很“软”的话题——企业文化，但从一个不太“软”的角度来看：大数据如何参与企业文化的建设与提升。企业文化往往被看作无形资产，是团队凝聚力、创新力的源泉。但传统“喊口号”式的文化建设常常效果有限。大数据技术的兴起，给我们提供了洞察员工心理、量化文化影响的新思路，让文化建设从“感性”走向“理性”，从“盲目”变得“精准”。一、
Docker快速部署Hive服务长路 ㅤ 运维 Docker配置 Hive环境大数据远程调试
文章目录前言Docker快速配置hive环境资料获取前言博主介绍：✌目前全网粉丝4W+，csdn博客专家、Java领域优质创作者，博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。涵盖技术内容：Java后端、大数据、算法、分布式微服务、中间件、前端、运维等。博主所有博客文件目录索引：博客目录索引(持续更新)CSDN搜索：长路视频平台：b站-Coder长路Docker快速配置hive环境Ap
从UI设计到数字孪生实战：构建智慧教育的个性化学习平台
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：数字孪生重构智慧教育的技术范式在教育数字化转型加速推进的背景下，传统在线教育正面临"个性化不足、学习体验单一、效果评估滞后"的瓶颈。教育部数据显示，采用数字孪生技术的智慧教育平台，学生学习效率平均提升35
每天一道大厂SQL题【Day25】脉脉真题实战(一)每日活跃用户_用户每日登陆脉脉会访问app不同的模块,现有两个表表1记录了每日脉脉活跃用户的ui(1)
文章目录每天一道大厂SQL题【Day25】脉脉真题实战(一)每日活跃用户每日语录第25题：1.需求列表1.初级题:每日活跃用户思路分析(1)创建表(2)思路答案获取加技术群讨论附表文末SQL小技巧后记每天一道大厂SQL题【Day25】脉脉真题实战(一)每日活跃用户大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大
Spring Boot 项目启动时按需初始化加载数据我叫晨曦啊 spring boot spring boot java 后端
1、新建类，类上添加注解@Component，该类用于在项目启动时处理数据加载任务；2、该类实现ApplicationRunner接口，并重写run方法；3、在重写的run方法里处理数据加载任务；注意：有定时加载数据需求的话，添加定时任务即可；一次性加载大数据量时可能内存溢出；同一个项目中，可以定义多个ApplicationRunner的实现类；存在多个ApplicationRunner的实现类时
云原生--微服务、CICD、SaaS、PaaS、IaaS 青秋. 云原生 docker 云原生微服务 kubernetes serverless service_mesh ci/cd
往期推荐浅学React和JSX-CSDN博客一文搞懂大数据流式计算引擎Flink【万字详解，史上最全】-CSDN博客一文入门大数据准流式计算引擎Spark【万字详解，全网最新】_大数据spark-CSDN博客目录1.云原生概念和特点2.常见云模式3.云对外提供服务的架构模式3.1IaaS（Infrastructure-as-a-Service）3.2PaaS（Platform-as-a-Servi
Apache SeaTunnel × Hive 深度集成指南：原理、配置与实践数据库
在大数据处理的复杂生态中，数据的高效流转与整合是实现数据价值的关键。ApacheSeaTunnel作为一款高性能、分布式、易扩展的数据集成框架，能够快速实现海量数据的实时采集、转换和加载；而ApacheHive作为经典的数据仓库工具，为结构化数据的存储、查询和分析提供了坚实的基础。将ApacheSeaTunnel与Hive进行集成，能够充分发挥两者的优势，构建起高效的数据处理链路，满足企业多样化的
大数据平台之ranger与ldap集成，同步用户和组无级程序员大数据大数据 hadoop
ranger可以通过ranger-usersync与linux系统同步用户，但是，还有个问题，就是我们的hiveserver一般是集群，可以是多台服务器，那么我们空间同步哪一台呢，而且如果用户多了，如何管理用户登录密码呢，所以，还是要用ldap比较合理。首先是安装openldap:yum-yinstallopenldapcompat-openldapopenldap-clientsopenldap
vue-scrollto实现页面组件锚点定位长路 ㅤ 前端 vue.js 前端 javascript
文章目录前言背景操作指南安装及配置步骤vue组件中使用参考文章前言博主介绍：✌目前全网粉丝3W+，csdn博客专家、Java领域优质创作者，博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。涵盖技术内容：Java后端、大数据、算法、分布式微服务、中间件、前端、运维等。博主所有博客文件目录索引：博客目录索引(持续更新)视频平台：b站-Coder长路背景vue中在hash模式下，页面的动态渲染
SQL Server 临时表、表变量与WITH语句的用法与区别 Favor_Yang SQL调优及高级SQL语法编写数据库 sql sqlserver
引言在SQLServer数据处理中，临时表、表变量和WITH语句（CTE）是关键的中间结果集管理工具。临时表适合大数据量操作，表变量优化小数据量场景，而CTE则简化复杂查询逻辑。三者选择需综合考量数据量级、事务需求及代码可读性。本文将深入解析其工作机制，通过实测对比指导场景化选型。1.临时表（TemporaryTables）定义与创建通过#（本地）或##（全局）前缀创建物理表：--本地临时表CRE
从0到1：Vue.js与D3.js搭建AI大数据动态看板
一、引言在当今AI和大数据盛行的时代，数据如同企业的“石油”，蕴含着巨大的价值。随着数据量呈指数级增长，如何从海量数据中快速提取有价值的信息，并以直观、易懂的方式呈现出来，成为了数据分析领域的关键挑战。数据看板作为一种强大的数据可视化工具，能够将复杂的数据转化为直观的图表、图形和指标，帮助用户快速理解数据背后的含义，做出更明智的决策。无论是企业的管理层、业务分析师还是数据科学家，都可以通过数据看板
Flink ClickHouse 连接器：实现 Flink 与 ClickHouse 无缝对接 Edingbrugh.南空大数据 flink flink clickhouse 大数据
引言在大数据处理领域，ApacheFlink是一款强大的流处理和批处理框架，而ClickHouse则是一个高性能的列式数据库，专为在线分析处理（OLAP）场景设计。FlinkClickHouse连接器为这两者之间搭建了一座桥梁，使得用户能够在Flink中方便地与ClickHouse数据库进行交互，实现数据的读写操作。本文将详细介绍FlinkClickHouse连接器的相关内容，包括其特点、使用方法
【前端开发】Uniapp分页器：新增输入框跳转功能
基于UniApp官方扩展组件库uni-ui中的uni-pagination分页器组件，针对大数据量场景进行优化主要优化以下内容：新增输入框跳转功能：在原有分页器基础上，新增了一个输入框区域，允许用户直接输入目标页码进行跳转双向页码绑定优化：实现了输入框与当前页码的双向绑定机制。当用户通过其他方式（如点击上一页、下一页、页码按钮）切换页面时，输入框会自动更新显示当前页码。同时，当用户在输入框中输入页
大数据技术之Flink
第1章Flink概述1.1Flink是什么1.2Flink特点1.3FlinkvsSparkStreaming表Flink和Streaming对比FlinkStreaming计算模型流计算微批处理时间语义事件时间、处理时间处理时间窗口多、灵活少、不灵活（窗口必须是批次的整数倍）状态有没有流式SQL有没有1.4Flink的应用场景1.5Flink分层API第2章Flink快速上手2.1创建项目在准备
如何在YashanDB中实现多级缓存策略数据库
随着大数据时代的到来，数据存储和访问的效率要求越来越高。数据库技术在面对海量数据、高并发访问时，性能瓶颈逐渐凸显，尤其是响应时间和系统吞吐量成为开发者和DBA关注的重点。为了解决这些问题，缓存策略被引入作为一种有效的解决方案。然而，不同类型的缓存（如内存缓存、磁盘缓存等）之间需要协调工作，以达到最佳性能。在此背景下，YashanDB作为一个云原生数据库，支持多级缓存策略，为数据访问提供了灵活的加速
Spring的注解积累 yijiesuifeng spring 注解
用注解来向Spring容器注册Bean。需要在applicationContext.xml中注册： <context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。如：在base-package指明一个包 <context:component-sc
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android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件下面就以重力传感器为例; 1,在onCreate中获得传感器服务 private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
[光磁与探测]金吕玉衣的意义 comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家信不信由你们: 穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星这就是为什么古代
精简的反序打印某个数沐刃青蛟打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。比如：输入123，输出321。记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。似乎最后是用到%和/方法解决的。而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）代码如下： long num, num1=0;
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面试111 文强chu 面试
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XML的四种解析方式小桔子 dom jdom dom4j sax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。　　预备　　测试环境：　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
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1 wordpress中使用中文名注册解决办法 1)使用插件 2)修改wp源代码进入到wp-include/formatting.php文件中找到 function sanitize_user( $username, $strict = false
小飞飞学管理-1 alafqq 管理
项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。结合我自己经历写下心得对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
IO输入输出部分探讨百合不是茶 IO
//文件处理在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */ //1，运用File类对文件目录和属性进行操作 //在工程中线创建一个text.txt
getElementById的用法 bijian1013 element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。语法： &n
励志经典语录 bijian1013 励志人生
经典语录1: 哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
[MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。本篇介绍MongoDB的切片(Sharding) 1.何时需要分片 &nbs
【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EE Hibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan java netty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
SQL行列转换方法 chicony 行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int) insert into tb values('三星' , '0-5' , 74) insert into tb values('三星' , '10-15' , 83) insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
中文编码测试 ctrain 编码
循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法 daizj hive 堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 问题原因： hive堆内存默认为256M 这个问题的解决方法为：修改/us
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Eclipse简单有用的配置 dcj3sjt126com eclipse
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点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。 0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
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Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记天梯梦 google maps api
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Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，

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