nodejs+koa+uniapp实现微信小程序登陆获取用户手机号及openId 前言： 我准备用nodejs+koa+uniapp实现一款餐饮点单小程序，以及nodejs+koa+vue实现后端管理平台，目前用nodejs+koa已经搭建好服务，并使用了链接池以及pm2进程守护来保护服务端接口调用，小程序涉及用户登录+支付+下单+
罗马数字包含以下七种字符: I， V， X， L，C，D 和 M。 字符 数值I 1V 5X 10L 50C 100D 500M 1000例如， 罗马数字 2 写做 II ，即为两个并列的 1 。12 写做 XII ，即为 X + II 。 27 写做
} buildTypes { release { minifyEnabled false proguardFiles getDefaultProguardFile(‘proguard-android.txt’), ‘proguard-rules.pro’ } } sourceSets {//这里是jniLibs的目录 main { jniLibs.srcDirs = [’…/…/…/libs’] } } } dependencies {//这里是依赖 implem
一、混沌语音加密简介 语音的数据安全是网络语音通信的重要问题之一,混沌序列由于具有类随机性常被用作加密密钥。 二、部分源代码 clear all close all clc %% %aes加密 %利用密钥定义S盒 keyh = {'2b' '7e' '15' '16' '28' 'ae' 'd2' 'a6'... 'ab'
需求背景 : 当轮胎压力过大时，轮胎变红并且闪烁 // 开始闪烁时调用 private void startFlash(ImageView iv) { iv.setVisibility(View.VISIBLE); AlphaAnimation animation = new AlphaAnimation(1, 0); animation.setDuration(1000); anima
给定一个整数数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 是一支给定的股票在第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 k 笔交易。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 示例 1： 输入：k = 2, prices = [2,4,1] 输出：2 解
给你一个由 不同 整数组成的数组 nums ，和一个目标整数 target 。请你从 nums 中找出并返回总和为 target 的元素组合的个数。 题目数据保证答案符合 32 位整数范围。 示例 1： 输入：nums = [1,2,3], target = 4 输出：7 解释： 所有可能的组合为： (1, 1, 1, 1) (1, 1, 2) (1, 2, 1) (1, 3
一:迭代器简介 iterator, 迭代器是一种遍历容器内元素的数据类型，这种数据类型感觉有点像指针，我们理解的时候就理解为迭代器用来指向容器中的某个元素。 string, vector []，很少用[]，更常用的访问方式就是用迭代器（更通用）。 通过迭代器，我们就可以读容器中的元素值，读string中的每个字
一、AES 加密报错：java.security.InvalidAlgorithmParameterException: ECB mode cannot use IV 1、问题背景 AES 加解密需使用的 算法（参数 - 算法名称/加密模式/数据填充方式），之前我使用的 "AES/EBC/PKCS5Padding" 时，如果采用 偏移向量 会报错：java.security.InvalidAlgorithmPa
int gauss(int A[N][N],int n) { int ans = 1; for(int i=1;i<=n;i++) { for(int j=i;j<=n;j++) { if(A[j][i]) { for(int k=i;k<=n;k++) swap(A[i][k], A[j][k]); if(i!=j) ans=-ans; break; } } if(!A[i][i]) return 0; for(int
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt h, v0, g = 3000, 200, 9.8 n = 30 tmax=(2*h/g)**0.5 ########## Begin ########## t=np.linspace(0,tmax,30) xt=v0*t yt=h-0.5*g*t**2 ########## End ########## plt.plot(xt,yt,'r-') plt.grid('on&#
class Solution: def romanToInt(self, s: str) -> int: k = ['I','IV','V','IX','X','XL','L','XC','C','CD','D','CM','M&
从样本集到WOE、IV值的变迁 样本集 在建模任务开始之前首先需要有训练数据，也就是样本集。在对样本集的所有特征数据进行整理和预处理后，就可以对每一个特征的各个取值计算WOE。 WOE（Weight of Evidence）证据权重 WOE是对原始特征的一种编码形式，要对一个变量进行WOE编码，需要首先
from pyDes import des, CBC, PAD_PKCS5 import binascii from Crypto.Cipher import DES3,AES import pyDes def AES_Cbc_Encrypt(key, data,iv): cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC,iv) encryptedbytes = cipher.encrypt(data) return binascii.b2a_hex(en
1、安装crypto-js npm install crypto-js 2、单独文件封装加解密方法 import CryptoJS from 'crypto-js' // 默认的 KEY 与 iv 如果没有给 const KEY = CryptoJS.enc.Utf8.parse("_aes_secret_key_"); const IV = CryptoJS.enc.Utf8.parse('_aes_secret_iv__'); /**
jsvmp-洞察先机 一、前言二、解析过程分析三、代码实现四、参考文献 一、前言 又是很长时间没更博客了，今天终于花时间把最后一题给解决了，至此猿人学赛题的学习基本告一段落，总的来说大部分题对我来说都很有挑战性，而每次解题过程中也会学到点新知识。目前的达到的水准是即
https://zhuanlan.zhihu.com/p/408273484 目录 什么是vega 什么是波动率（RV，IV，HV） 不同瞬时波动率RV的估计值 平值内波动率因子 条件触发型 RV，IV，HV直接差值预测 最大似然参数时间序列预测 离散模型里的LL和RNW波动率估计 variance swap方差互换波动预期指数 平值外波动率因子 根
var $publicKey = '-----BEGIN PUBLIC KEY-----\n\ MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEA0zI8aibR9ZN57QObFxvI\n\ wiRTmELItVVBLMrLd71ZqakR6oWUKkcAGgmxad2TCy3UeRe4A0Dduw97oXlbl5rK\n\ RGISzpLO8iMSYtsim5aXZX9SB5x3S9ees4CZ6MYD/4XQOTrU0r1TMT6wXlhV
下载附件，得到未知格式文件，010看一下，是rar格式，另存为rar文件 解压，得到未知格式文件++__++，file看一下，pcapng文件 改一下后缀，wireshark打开，协议分级看看，tcp流量居多 试试看能不能导出http对象，发现flag.rar文件，导出 解压，发现要密码 回到流量包，尝试追踪TCP流，发现疑似base64编码
链接 给定一个整数数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 是一支给定的股票在第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 k 笔交易。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 class Solution { private static in
1.3.4 Sample Tests(IV) Follow-up questions 1. What can you do to welcome the new employees? Suggested answer: Be friendly to the new ones and ready to offer help. If possible, a welcome party could be held to make them feel at home. 2. What can you do to
前言 SAP 银企直连，农业银行查询接口交易明细会生成固定格式的文本文件到前置机上面。 可以通过Http Get 方式下载。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、接口说明与核心代码 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <ap> <CCTransCode>CQRA10</CCTransCode>
背景 最近团队遇到一个小需求，存在两个系统 A、B，系统 A 支持用户在线制作皮肤包，制作后的皮肤包用户可以下载后，导入到另外的系统 B 上。皮肤包本身的其实就是一个 zip 压缩包，系统 B 接收到压缩包后，解压并做一些常规的校验，比如版本、内容合法性校验等，整体功能也比较简单。
首先调用封装的远程函数 call function 'function_name' exporting iv_uuid = iv_uuid iv_qrfc = abap_true. 创建队列，输入队列名。后续在SMQR里可以查看创建的队列 lv_qin_name = 'GEMS-PO-CRT'. call function 'TRFC_SET_QIN_PROPERTIES' exporting qin_name
思路： 流程： 来源大佬题解 代码： # include<iostream> # include<algorithm> # include<vector> using namespace std; const int N = 5010; int primes[N],cnt; int sum[N];//每个质数的次数 bool st[N]; //筛素数，把1−5000之间的素数筛出来。 void get_primes(int n)
