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呵呵,不错,跟把结果放到哈市map中一样,在查询数据库之前,先 ...
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Seasar和S2Dao简介 -
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模糊测试主要适合哪些软件/项目的测试呢?看《测试之美》的时候了 ...
模糊测试(Fuzzing Test)个人小结
getQueryData方法,有6个参数,分别是:
实体id,查询类型,聚集层次,开始时间,结束时间,聚合周期。
该方法还带着一系列异常信息,捕获到这些异常就抛出。
getQueryData | ( | int | entityId, | |
QueryType | queryType, | |||
AggregationLevel | aggregationLevel, | |||
Date | startTime, | |||
Date | endTime, | |||
int | aggPeriod | |||
) | throws DcmIllegalIdException, DcmIllegalQueryException, DcmDataAccessException, DcmIllegalArgumentException, DcmCommunicationException |
Performs a query on collection data for the dates specified.
When the requested entity represents a group, the returned value(s) takes into account collected data associated with all managed nodes within that group.
对于指定的日期范围,在收集的数据上,执行查询操作。
当请求的entity是一个group时,返回值就是这个group中包含的所有受管理node的收集数据的合计。
This method aggregates data over the aggPeriod specified.
这个方法在指定集聚周期上聚合数据。
Your aggPeriod must be a multiple of the largest measurement data granularity value. To get this value,call getQueryAggregationPeriodList()
你的聚合周期必须是最大存储数据粒度值的倍数。为了获取这个值,请调用方法getQueryAggregationPeriodList()。
Note:
Value of the query result data is aggregated from data?s time-aggPeriod to data?s time.
查询结果数据的值,是从开始时间到间隔时间来统计的。
For example, if query with BeginTime = 10:30:00, EndTime = 10:37:10, and aggPeriod = 180 seconds, assume data granularity is the default value (180 seconds), the query results are:
比如,假如查询的开始时间是10:30:00,结束时间是10:37:10,并且,聚集周期是180秒,假设数据粒度是默认值(180秒),则查询结果是:
PTData1--Entity ID: 17,Time: 10:33:00,Value: 3030,
PTData2--Entity ID: 17,Time: 10:36:00,Value: 3100,
PTData3--Entity ID: 17,Time: 10:37:10,Value: -1
PTData1?s value is aggregated from 10:30:00 to 10:33:00, and PTData2?s value is aggregated from 10:33:30 to 10:36:00. PTData3?s value is aggregated from 10:36:00 to 10:37:10, but there is no record so it return -1.
PTData1的值是从10:30:00统计到10:33:00,并且PTData2的值是从10:33:30统计到10:36:00;
yinyan说明:这边10:33:30中的30秒,应该是区别前一个PTData值和后一个是不同时间段的意思吧。sampling frequency应该是30秒,在这个例子的假设中。
PTData3的值是从10:36:00统计到10:37:10,但是这边没有记录(没有达到180秒),就返回-1.
If you send this query at 10:30:00, the data is not returned because there is no aggPeriod from the BeginTime.
假如现在时间是10:30:00,你现在发送这个query,那么是没有数据能返回回来的,因为从开始时间算起没有聚合周期。(即从开始时间算起,相当于是想查询将来时间段的数据,此时肯定还没有数据记录呢)
entityId | the unique identifier of the entity | |
queryType | the type of query. | |
aggregationLevel | the level to which to aggregate the collected data | |
startTime | The time at which to start the query. For queries that do not include a measurement granularity greater 360 seconds, use a multiple of 6 minutes (360 seconds). For queries with measurement granularity greater than 360 seconds, must be a multiple of the measurement granularity . A NULL value sets startTime to the earliest time in the database. | |
endTime | The time at which to end the query. A null value sets endTime to the latest time in the database. | |
aggPeriod | the period, in seconds, over which the collected data is aggregated. Must be a multiple of the largest measurement granularity value during the time range of this call. A value of 0 sets the aggPeriod to the smallest possible value. A value of -1 sets the aggPeriod to the largest possible value. To get the largest sampling frequency during the time range of this call, call getQueryAggregationPeriodList(). |
-->20100122追加:
关于aggPeriod:
关于aggPeriod为0和-1时的解释:
aggPeriod为0,是getQueryAggregationPeriodList()方法 return 值(the value of aggregation period list for the time range 这个时间范围内采样周期的数组)中最大的一个。
表示的意思是:这段时间内采样数据各周期的最小公倍数(但因为各个周期本身就是倍数关系,所以取最大数即可)。
举例:现在查询的周期内,有两种采样周期的数据:3分钟和6分钟。假如aggPeriod值为0,则使用6分钟为查询周期。(假如使用3分钟,会导致6分钟采样周期的数据被生生”断开“,其实也是断不开的)
aggPeriod为-1,表示的意思是:endTime - startTime的值,跟默认值进行比较后修正为结果值。
举例:endTime - startTime的值的结果为45分钟,而默认值是6分钟,则修正后的结果值为42分钟。(6×7+3=45)
endTime - startTime的值的结果为42分钟,而默认值是6分钟,则结果值不需要修正,直接为42分钟。
DcmIllegalIdException | The entityId parameter is invalid. | |
DcmIllegalQueryException | the query cannot be executed due to an incorrect time range, a time range beyond database maintenance period, a mismatch between the entity type and the aggregation type. | |
DcmDataAccessException | The data in the database could not be accessed. | |
DcmIllegalArgumentException | an argument is invalid. | |
DcmCommunicationException |
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环境说明: 开发语言:Java 框架:ssm,mybatis JDK版本:JDK1.8 数据库:mysql 5.7及以上 数据库工具:Navicat11及以上 开发软件:eclipse/idea Maven包:Maven3.3及以上 服务器:tomcat7及以上
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城市运行管理的重要性与挑战 城市运行体系是以人为本的服务和经济发展体系,涉及决策、管理和执行三个层次。当前城市运行管理面临城市化快速发展、资源环境制约和社会矛盾突出等挑战。信息技术的发展为城市运行管理提供了重要手段,城市信息化经历了数字化、智能化到智慧化的发展过程。我国城市信息化虽取得进展,但仍处于初级阶段,存在缺乏整体规划、资源浪费和协作效率不高等问题。 智慧城市综合运行管理解决方案 智慧城市运行管理中心(SCOC)是支撑城市运行综合管理的神经中枢,旨在掌控城市运行综合体征,促进服务型政府转型。该中心通过全面整合运行资源,服务城市未来发展,提升城市运行水平和突发事件处置效率。中心纵向提升综合职能,横向贯通专业分工,包括综合管理平台、专业管理平台和业务操作平台,覆盖城市交通、公共安全、生态环境等多个领域。 智慧城市综合运行管理平台的结构与功能 智慧城市综合运行管理平台包括决策支持系统、处置系统、基础设施和监测系统。平台通过综合展现系统、综合应急指挥系统、综合运行业务联动系统等,实现城市运行的综合监测和管理。物联网数据采集系统利用网络通讯技术,实现城市物联网设备的高效运行。平台还包含云计算业务支撑系统、城市基础数据库、视频图像云平台等,以支持城市运行管理的各个方面。 智慧城市综合运行管理解决方案的优势 该解决方案具有三个核心优势:首先,它提供了完整的智慧城市视角,不仅仅是指挥中心或数据中心,而是智慧城市的实际载体。其次,它建立了完整的城市运行联动体系,打通业务部门壁垒,形成有机融合的业务联动平台,提升业务处理效率和服务水平。最后,方案凝聚了多年智慧城市建设咨询经验,为城市运行管理提供了成熟的解决方案。 项目实施建议 智慧城市运行管理中心的建设思路和项目实施建议是方案的重要组成部分,旨在指导城市如何有效实施智慧城市运行管理解决方案,以应对城市运行管理的挑战,提升城市管理的智能化和效率。通过这些建议,城市能够更好地规划和实施智慧城市项目,实现可持续发展。
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内容概要:本文介绍了一种通过域外渗透手段进入域内网络的技术思路。主要内容涵盖了使用VPN拨入内网,利用nbt.exe、ladon.exe、nmap等工具进行网络扫描,查找域控制器,以及使用bash和PowerShell脚本进行域用户口令暴力破解的方法。同时介绍了几种常用工具如ldapsearch、PowerView和PingCastle的使用方法,以及它们在获取域内信息方面的具体应用场景。 适合人群:网络安全专业人员、红队成员、渗透测试工程师等从事信息安全相关工作的技术人员。 使用场景及目标:帮助安全专家在进行渗透测试时有效地获取域内网络的关键信息,评估域的安全性,识别潜在的安全漏洞,并提出改进建议。 其他说明:文章提供了详细的命令示例和配置指南,适用于Windows和Linux环境,同时也提到了一些需要注意的安全事项,如防止触发安全警报等。
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yolo系列算法目标检测数据集,包含标签,可以直接训练模型和验证测试,数据集已经划分好,包含数据集配置文件data.yaml,适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法; 包含两种标签格:yolo格式(txt文件)和voc格式(xml文件),分别保存在两个文件夹中; yolo格式:<class> <x_center> <y_center> <width> <height>, 其中: <class> 是目标的类别索引(从0开始)。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标,这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值,范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度,也是相对于图像宽度和高度的比例值