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CANoe_UDS-boorloader 自动化测试系列（五）基本功能：CAPL实现#27服务安全解锁
这篇文章简单介绍了#0x27服务的知识，以及通过CAPL实现#0x27服务一键通过安全访问。利用这几篇文章的知识，搭建一个基本的UDS测试框架做一些基本的测试是完全没问题的。下一篇我打算介绍CAPL如何结合面板组件加载和解析.bin文件，码字不易，求个三连。CANoe_UDS-booroader 自
linux文件——文件系统——文件系统深度理解、学习inode
linux文件——理解文件系统和inode。 内容有些抽象， 大部分内容博主能力有限， 很难具象成图， 只能靠文字解释。
selenium之chrome高版本对应的driver驱动下载（ChromeDriver）
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标题：探索Easy GWT Mock：简化您的GWT单元测试
标题：探索Easy GWT Mock：简化您的GWT单元测试 easy-gwt-mockAn EasyMock-like Mocking Framework for Google Web Toolkit项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/easy-gwt-m
微服务健康检查：如何通过Eureka实现服务自动剔除与恢复
Eureka是Netflix开发的一个服务发现组件，属于Spring Cloud生态系统中的重要组成部分。Eureka主要有两个角色：Eureka Server和Eureka Client。：负责服务注册表的维护，所有Eureka客户端会向它注册自身服务并通过它发现其他服务。Eureka Serve
ZooKeeper 实战(六) - 分布式ID实现方案
比如本次生成的临时顺序节点的序号为0000000001，也就是1，但是在应用中，不认为这就是单纯的数字1，而是表示1份ID，这一份有100个ID，也可就是从100-199，即序号000000000100-000000000199。在100次ID的生成中，只有一次远程调用，大大提高了系统的并发性能，同
数据仓库系列8：如何设计一个高性能的数据仓库模型?
基于需求分析,我们可以确定以下核心事实表和维度表:销售事实表(Sales_Fact)客户行为事实表(Customer_Behavior_Fact)库存事实表(Inventory_Fact)时间维度(Time_Dim)产品维度(Product_Dim)客户维度(Customer_Dim)地理维度(Ge
第132天：内网安全-横向移动&Exchange服务&有账户CVE漏洞&无账户口令爆破
域控环境0day.org通过网盘分享的文件：131-0day.org内网域环境镜像文件链接: https://pan.baidu.com/s/1rf_gHVJSNG8PEsiSr7DFSw?pwd=r5jc 提取码: r5jc给win7设置一张nat网卡，其他各个主机都设置为vm2。
根据响应式 Web 设计结合负载均衡、分布式数据库等开发一套商品交易平台
响应式 Web 设计是指我们设计与开发的页面可以根据用户的行为和不同的设备环境做出相应的响应来调整页面的布局，以提供用户可感知的、流畅的阅读和操作体验。响应式 Web 设计具体的实现方式包括媒体查询(media query)、流式布局(弹性布局、动态布局)、液态图片(弹性图片)等。
Linux内存不够了？看看如何开启虚拟内存增加内存使用量
虚拟内存是一种将部分物理内存扩展到磁盘空间的技术，以提供更大的内存空间和更好的系统性能。虚拟内存允许系统在物理内存不足时，将不常用的内存页转移到磁盘上，从而释放物理内存供活跃的进程使用。使用虚拟内存的优点：虚拟内存允许系统在物理内存不足时将部分内存数据存储到磁盘上，从而扩展了系统可用的内存空间。这样
vi编辑器命令
vi是一个命令,也是一个车命令行下的编辑器, 它有如下功能:• 打开文件,新建文件,保存文件• 光标移动• 文本编辑• (多行间 | 多列间)复制,黏贴,删除• 查找和替换很多人不习惯在命令行下编辑文件,在实际开发中也不会经常在命令行下编辑文件. 但是在Linux系统中对文件做些简单修改时, 使用v
docker 最新可用镜像源地址
有的话，直接更改节点内容，没有的话，创建这个文件，加入该节点 registry-mirrors。无论是docker桌布版本，还是linux版本通用。直接更换镜像源地址即可：亲测目前可用。
PyCharm汉化：简单一步到胃！PyCharm怎么设置中文简体
3. 在PyCharm中通过`File` -> `Settings` -> `Plugins` -> `Install Plugin from Disk`，选择下载的语言包进行安装。1. 打开PyCharm，点击`File` -> `Settings`（在Mac上是`PyCharm` -> `Pre
大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例：1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户
上节研究了SparkGraphX基本概念、基础架构等内容，本节研究Spark GraphX的案例，放了3个案例，图的基本计算、连通图算法、寻找相同的用户。图本身是递归数据结构，顶点的属性依赖于它们的邻居的属性，这些邻居的属性又依赖于自己的邻居的属性。所以需要重要的算法都是迭代的重新计算每个顶点的属性
【Ant Design Pro】前端与后端接口连接
【Ant Design Pro框架】前端与后端接口连接。
前端中的同步和异步任务详细说明
会导致：如果下一个函数需要未执行完成的当前函数中的元素，由于当前函数未对该元素进行处理，而异步使得下一个函数先执行，自然导致下一个函数中获取的该元素为空。如果不存在异步，即：先执行A()，浏览器等待3s后，对window.data赋值，再输出window.data的值；再执行B()目前存在异步使得，
在React项目中使用iframe嵌入一个网站
通过以上步骤，你已经成功在React项目中嵌入了百度网站。你可以根据需要调整iframe的宽度、高度等属性，使其更好地适应你的页面布局。
Datawhale AI 夏令营 第三期逻辑推理学习笔记
本次比赛提供基于自然语言的逻辑推理问题，涉及多样的场景，包括关系预测、数值计算、谜题等，期待选手通过分析推理数据，利用机器学习、深度学习算法或者大语言模型，建立预测模型。初赛数据集为逻辑推理数据，其中训练集中包含500条训练数据，测试集中包含500条测试数据。每个问题包括若干子问题，每个子问题为单项
【AI模型：追求全能还是专精？】
近年来，AI技术的发展日新月异，从最初的专用型AI到如今的全能型AI，技术进步的速度令人惊叹。OpenAI计划推出的“草莓”模型就是一个典型的例子，它不仅擅长解决数学问题，还能处理主观的营销策略，展现了其惊人的多样性和适应性。然而，全能型AI是否代表了未来的趋势？相较于专注于某一领域的专业型AI，全
【AI】：探索在图像领域的无限可能
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是图像生成领域中最具影响力的技术之一。GANs由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成尽可能真实的图像，以欺骗判别器；而判别器的目标则是区分输入的图像