一个POP3邮箱密码安全探测工具，使用深度算法、广度算法、多线程深度算法等一系列先进的算法达到快速的测试

### LoadRunner测试实验知识点 #### 一、测试脚本开发 **1.1 准备工作** - **用户准备：** 需要准备好50个可以登录飞机订票系统的虚拟用户，通常命名为tester1至tester50。 - **工具选择：** 使用VuGen进行测试脚本的开发。选择“Web-HTTP/HTML”协议作为脚本的基础。 - **录制选项设置：** - 录制模式：选择“基于HTML的脚本”下的“仅包含明确URL的脚本”。 - 字符集：选择“UTF-8”。 **1.2 录制测试脚本** - **录制过程：** 将订票业务流程录制进VuGen的Action中。具体步骤需参考实际的订票业务测试用例。 - **事务定义：** 在录制过程中，为关键的操作步骤定义事务，如登录、提交订单、退出等。这些事务是衡量业务成功率的重要指标。 - **集合点：** 在登录操作前插入集合点，确保所有虚拟用户在特定时间点同时执行登录操作。 **1.3 脚本优化** - **关联：** 对于动态变化的数据进行扫描并创建关联，确保脚本能够在不同的环境中正确运行。 - **检查点：** 添加文本检查点来验证登录后的界面中是否包含了正确的用户名字符串。 - **参数化：** 对用户名进行参数化处理，以便模拟不同用户的登录行为。参数化属性中，“选择下一行”应设为Random，“更新值的时间”设为Each iteration。 - **思考时间：** 在关键操作前添加2秒的思考时间，模拟真实用户的行为。 - **脚本注释：** 为脚本添加必要的注释，提高脚本的可读性和可维护性。 **1.4 脚本运行时设置** - **运行逻辑：** 设置迭代次数为2次。 - **日志记录：** 启用“扩展日志”中的“参数替换”，便于调试和问题定位。 - **思考时间回放：** 选择“按录制参数回放思考时间”，保持脚本的执行逻辑与录制时一致。 **1.5 回放脚本** - **测试验证：** 通过回放脚本来验证脚本代码的准确性和执行的顺畅性。 #### 二、场景设计与执行 **2.1 场景配置** - **并发Vuser数：** 设置虚拟用户的并发数量。 - **调度计划：** 定义虚拟用户的启动和停止时间表，以模拟真实世界的用户行为。 - **服务水平协议：** 对登录、订票和退出事务的响应时间设定目标值为3秒。 **2.2 性能监控** - **负载均衡：** 配置负载发生器，确保测试流量分布均匀。 - **IP欺骗：** 使用此技术来模拟真实的用户环境，防止被服务器识别为单一来源的访问。 - **资源计数器：** 添加Windows资源计数器和Apache资源计数器来监控服务器资源的使用情况。 #### 三、测试结果分析 **3.1 关键指标** - **并发用户数：** 记录在测试过程中达到的最大并发用户数。 - **业务成功率：** 计算成功完成订票操作的百分比。 - **响应时间：** 分析事务平均响应时间是否满足3秒内的目标。 - **SLA结果：** 检查服务水平协议的达成情况。 **3.2 数据图表分析** - **正在运行Vuser：** 观察虚拟用户的运行状态是否符合预期的调度计划。 - **事务平均响应时间：** 分析各个事务在持续运行期间的响应时间。 - **Windows资源计数器：** 监控CPU利用率、内存使用率等，评估服务器的性能瓶颈。 - **Apache资源计数器：** 监测Apache服务的运行状态。 - **每秒点击数/吞吐量/每秒事务数：** 这些指标可以帮助估算系统的性能拐点。 **3.3 系统瓶颈定位** - **页面诊断技术：** 使用此技术来发现哪些组件下载时间过长，并确定是由服务器还是网络引起的问题。 - **优化建议：** 根据测试结果提出系统优化或调整建议。 ### 结论 通过以上步骤，我们可以有效地测试订票业务的并发能力和系统响应时间。通过分析测试数据，不仅可以了解系统的性能极限，还能发现潜在的性能瓶颈，为进一步优化系统提供宝贵的参考信息。

现在这个奇怪的现象是这样的，我用delphi7加SPCOMM2.5开发串口通讯程序，有点象网上一些通讯小精灵之类的，主要是跟智能仪表这些设备进行采集，奇怪的是，很多时候都会出现这样的情况，第一次，运行我自己的程序，发送指令，好像com口那里都没有发出去似的，仪表没有响应，这时，我用网上下载的其他工具，发送同样的命令，可以通了，之后，又换回去我的程序，这时候，我自己做的程序就可以通讯了，我试过很多次都是这样，不知道为什么啊？感觉就好像要激活一下这样的，不知大家有没有遇到过这样情况呢，好奇怪，百思不得其解，还请各位指教指教。 我在做串口的时候也出现这个现象，搜索的时候发现了这个帖子，但是帖子中的方法都测试了还是没有解决。于是我查找各种资料，追踪程序。最后终于解决了这个问题。 解决问题的方法很简单，简单到不可思议，但是是花了很长很长时间解决这个问题的。 我把修改后的pas，发上来。

在当前的物联网(IoT)技术飞速发展的背景下，智慧仓储监测系统作为物联网应用的重要分支，其重要性日益凸显。智慧仓储监测系统通过集成先进的传感器、通信技术和数据处理能力，实现对仓储环境和物品状态的实时监控，有效提升了仓储管理的效率和准确性。本项目“利用小熊派做一个简单项目-基于OpenHarmony与OneNet的智慧仓储监测系统”，旨在介绍如何利用小熊派开发板结合OpenHarmony操作系统和OneNet物联网平台，构建一个功能完备的智慧仓储监测系统。 小熊派开发板是一款基于ARM架构的开源硬件平台，拥有丰富的接口资源和良好的扩展性，非常适合用于物联网项目的开发和原型设计。OpenHarmony是华为推出的开源操作系统，专为IoT设备设计，具有轻量化、模块化、分布式等特点。OneNet则是由中国电信推出的物联网开放平台，提供了全面的IoT服务，包括设备连接、数据存储、大数据分析和业务应用等。 在本项目中，我们将首先介绍OpenHarmony操作系统的基本特性和开发环境配置，使开发者能够快速上手。随后，我们将详细讲解如何利用OneNet物联网平台进行设备的注册、接入和数据传输。在这个过程中，开发者将学习如何将传感器数据上传至OneNet平台，并通过平台提供的API实现数据的远程监控和管理。 在硬件层面，本项目将介绍如何通过小熊派开发板采集仓储环境中的温湿度数据。这将涉及到各种传感器的应用，如温湿度传感器DHT11或DHT22，以及如何将这些数据通过串口通信发送到OpenHarmony系统。通过本项目的实施，开发者将学会如何将物理世界的信号转换为数字信号，并通过OpenHarmony系统进行处理。 此外，本项目还将涉及到系统设计的前端部分。开发者将学习如何通过网页或移动应用与OpenHarmony系统交互，实时查看仓储的环境数据，并根据数据的变化进行相应的操作。这将包括前端界面的设计，数据的展示逻辑，以及与后端数据交互的实现。 在完成整个项目的搭建和测试后，我们还将讨论系统可能存在的安全隐患以及如何通过技术手段提升系统的安全性能。例如，我们可能会采用加密通信、访问控制和数据验证等策略来增强系统的安全性。 本项目不仅能够帮助开发者了解和掌握OpenHarmony和OneNet平台的使用，还将提供一个完整的智慧仓储监测系统构建案例，使开发者能够快速学习和应用物联网技术，从而在未来的工作中更好地应对类似的技术挑战。

,三菱动态密码解锁程序 程序功能 1 本程序第一次使用时设请定授权天数\\\"RunDAYs\\\"如90天，系统会在授权日期 2接近倒数5天时，会有一个付款提醒。 （标签“Approaching_date”这个可以做在HMI报警事件?里输出）。 倒数天数标签”DaysRemain“，可做在HMI显示倒计时。 2 当授权日期达到时标签“CurrentDay”，接通三菱PLC M8034禁止所有输出（这里可以在您自已程序里做任意停机修改）。 3 授权日期达到时随机码立即生成标签“Temp_Date（HMI可做显示）‘，随机码生成时间为15分钟一分（程序里长可改）。 4 随机码生成时会同时计算出临时密码标签”LockCode“，输入这个临时密码后会得到90天的使用授权时间（这里程序中可以改）。 5 当尾款已结清时输入永久授权密码”45638869“（可自己设置）?结束本程序功能 6 本程序占用内存521步，并占用相应的源代码空间6543字节，在编程序里请留意自己PLC存储空间大小。 7本程序注释清晰，未使用三菱随机码功能指令，即本程序可以夸本台使用。 （其它品牌PLC须只ST编程语言即）

SSM分布式电商项目-Shop.zip是一个基于Spring、SpringMVC和MyBatis的电商系统实现。这个项目展示了如何在Java环境中构建一个完整的电子商务平台，它包括了前后端交互、数据库设计、服务化架构等多个关键点。以下是该项目涉及的主要知识点： 1. **Spring框架**：Spring是Java开发中的核心组件，提供了依赖注入（DI）和面向切面编程（AOP）等功能，使得代码更加模块化和可测试。在这个项目中，Spring用于管理应用的bean，包括数据库连接池、事务管理器以及业务层和服务层的接口和实现。 2. **SpringMVC**：SpringMVC是Spring框架的一部分，专门用于处理Web请求。它负责接收HTTP请求，调用业务逻辑，然后将结果返回给客户端。在Shop项目中，Controller层的Java类是SpringMVC的入口，它们处理HTTP请求并调用Service层进行业务处理。 3. **MyBatis**：MyBatis是一个持久层框架，它简化了SQL操作。通过XML或注解配置，MyBatis可以将SQL语句与Java代码绑定，实现数据的增删查改。Shop项目中的Mapper接口和XML配置文件定义了数据库操作，而Service层通过MyBatis的SqlSession来执行这些操作。 4. **数据库设计**：电商项目通常涉及到复杂的数据库设计，包括商品、订单、用户、购物车、评论等多个表。Shop项目会包含相应的数据库模型，如商品表（Product）、订单表（Order）、用户表（User）等，以及它们之间的关系设计，如一对多、多对多等。 5. **分布式服务**：作为分布式项目，Shop可能采用了服务化架构，将业务拆分成多个独立的服务，如商品服务、订单服务、用户服务等。这样可以提高系统的扩展性和可维护性。 6. **RESTful API设计**：为了实现前后端分离，项目可能会遵循RESTful原则设计API，通过HTTP动词（GET、POST、PUT、DELETE）和资源路径来表示不同的操作。 7. **事务管理**：在电商场景中，事务一致性至关重要，例如在下单过程中需要保证扣款和更新库存的一致性。Spring提供的声明式事务管理可以确保这些操作的原子性。 8. **安全机制**：项目可能包含了用户认证和授权功能，如JWT令牌验证、Spring Security等，以保护用户的个人信息和交易安全。 9. **缓存策略**：为了提升性能，项目可能会使用缓存技术，如Redis或Memcached，存储热点数据，减少数据库查询。 10. **测试与调试**：一个完善的项目会包含单元测试和集成测试，如JUnit和Mockito，以确保代码质量。同时，日志系统如Log4j可以帮助开发者追踪和定位问题。 11. **前端技术**：虽然主要讨论后端，但前端部分可能采用了HTML、CSS和JavaScript，可能使用了Vue.js、React.js或Angular.js等现代前端框架，以及Bootstrap等UI库来构建用户界面。 以上就是关于"一个SSM分布式电商项目-Shop.zip"的详细知识点，涵盖了从后端开发到前端展示的全过程。这个项目为学习和实践Java Web开发，特别是SSM框架的运用，提供了一个很好的实战平台。

聚合Poisson过程是概率论和统计学中研究事件发生次数统计规律的重要概念，其中涉及的概率公式通常包含组合数、多项式和无限项求和等复杂表达。本文作者许昱运用Pascal函数矩阵化简了聚合Poisson过程中的概率公式，提出了一种新的计算方法，该方法不仅简化了计算过程，而且克服了传统算子方法和数值计算的不足，并推导出了一系列新的组合恒等式。 许昱对聚合Poisson过程进行了定义，即在给定时间区间内，对特定阈值 τ 以上的时间间隔内事件簇的发生次数进行统计的随机过程。在实际应用中，如金融市场的高频交易数据分析等场景，了解这类过程对预测事件发生频度尤为重要。聚合Poisson过程中的概率公式涉及组合数的多项式形式，这导致了复杂的前向差分算子表达式，需要对其进行简化以求出具体概率值。 为了解决这一问题，许昱引入了Pascal函数矩阵的概念。Pascal函数矩阵是一种特殊的矩阵，它不仅包含了Pascal三角形的性质，还具有更广泛的应用。在定义了广义Pascal矩阵之后，作者展示了如何利用Pascal矩阵的基本性质和展开表达式来构造Pascal函数矩阵，并推广了Tepper恒等式。通过这种方法，可以将原本涉及无限项求和的问题转化为有限项求和问题，大大简化了计算复杂性。 在具体应用中，许昱提出了如何使用Pascal函数矩阵来化简聚合Poisson过程的概率公式。通过对组合数、二项式系数的多项式形式进行展开，并利用Pascal矩阵的性质，将问题简化为有限项的求和问题。从而得到一系列带有组合恒等式的新表达式，这些表达式不仅具有数学上的美感，而且在实际应用中可以提供更加快速和准确的概率计算方法。 本文的另一项重要贡献是通过构造特定的Pascal函数矩阵，得到了一系列新的组合恒等式。这些恒等式不仅对聚合Poisson过程的概率计算有帮助，也丰富了组合数学和离散数学领域的研究内容。许昱利用矩阵和向量表示法进行的证明过程，展示了其深厚的数学功底和创新的思维。 此外，本文还探讨了如何将所提方法应用于聚合Poisson过程。通过逐项应用Pascal函数矩阵推导出的恒等式，可以将聚合Poisson过程的概率公式转化为有限表达式。这不仅提高了计算的可操作性，也为后续的数学推导和实际应用提供了便利。 许昱在本研究中提出了一种全新的思路和方法，即使用Pascal函数矩阵化简和求解聚合Poisson过程中的概率公式。该方法不仅具有理论创新性，同时也在实际应用中展现了其计算简便和准确性高的优点。此外，许昱所提出的一系列组合恒等式，也为组合数学领域带来了新的研究素材和思路。

freetype-gl：使用一个顶点缓冲区，一个纹理和FreeType的OpenGL文本

备注： 1、动态增加/移除坐标系； 2、多段y轴，共用同一个x轴； 3、x轴y轴数据同步，当放大缩小表格时； 4、通过定时器0.5s更新一次数据； 详解参考： https://blog.csdn.net/weixin_45074487/article/details/137076400?spm=1011.2415.3001.5331

本文档详细介绍了智能推荐点餐系统的需求分析和实现方案。该系统基于微信小程序，通过用户的历史数据和偏好推荐合适的餐品，旨在提升用户体验和满意度。文档包含了项目的整体目标和功能需求，如用户注册登录、餐品浏览搜索、个性化推荐、购物车和订单管理等。还包括用户界面和用户体验设计，详细规划了各个界面的布局和交互设计。此外，后端服务使用Spring Boot构建，采用MySQL和Redis进行数据存储和缓存，结合协同过滤和内容过滤算法实现智能推荐功能。文档还提供了API接口和数据模型设计，以及实际案例展示了系统的应用。通过此文档，开发者可以全面了解智能推荐点餐系统的需求和实现方法，为开发提供清晰的指导和参考 本文档详细介绍了智能推荐点餐系统的需求分析和实现方案。该系统基于微信小程序，通过用户的历史数据和偏好推荐合适的餐品，旨在提升用户体验和满意度。文档包含了项目的整体目标和功能需求，如用户注册登录、餐品浏览搜索、个性化推荐、购物车和订单管理等。还包括用户界面和用户体验设计，详细规划了各个界面的布局和交互设计。此外，后端服务使用Spring Boot构建，采用MySQL和Redis进行数据存储和缓存， ### 智能推荐点餐系统的关键知识点 #### 一、项目概述与需求背景 - **项目名称**：智能推荐点餐系统 - **技术栈**：基于微信小程序的前端开发，Spring Boot作为后端服务框架，MySQL和Redis分别用作数据库存储和缓存。 #### 二、系统目标与功能需求 ##### 1. 用户注册与登录 - 微信授权登录：用户通过微信授权即可完成登录过程，系统自动获取用户的基本信息。 - 手机号与验证码登录：提供手机号与验证码相结合的登录方式，便于没有微信账号的用户使用。 ##### 2. 餐品浏览与搜索 - 分类浏览：用户可以根据不同的菜系或特色分类来浏览餐品。 - 关键词搜索：支持用户通过输入关键词快速查找特定餐品。 ##### 3. 个性化推荐 - 历史订单分析：通过分析用户的过往订单，推荐相似口味或类型的餐品。 - 协同过滤与内容过滤算法：利用用户的喜好数据及餐品特征来实现智能推荐。 ##### 4. 购物车与订单管理 - 购物车功能：用户可以将想要购买的餐品添加至购物车，并随时调整数量或删除。 - 订单处理：支持创建订单、在线支付、查看订单状态等功能。 ##### 5. 用户评价与反馈 - 评价系统：用户可以在消费后对餐品进行评分和评论。 - 反馈渠道：提供用户提交问题或建议的途径。 #### 三、用户界面与体验设计 - **登录界面**：设计简洁明了的登录页面，包括微信授权按钮和手机号登录选项。 - **主界面**：包含分类导航栏、推荐餐品展示区等元素，便于用户浏览和发现新餐品。 - **餐品详情页**：详细介绍每款餐品的信息，如图片、描述、评价等。 - **购物车**：列出已选餐品的列表、总价和结算按钮。 - **订单管理**：提供订单列表和订单详情页，用户可查看订单状态。 #### 四、后端服务与智能推荐算法 - **后端服务架构**：采用Spring Boot构建后端服务，支持高效的数据处理和接口调用。 - **数据库设计**：MySQL用于存储用户信息和订单数据，Redis则用来缓存高频访问的数据，提高读取速度。 - **智能推荐算法**： - 协同过滤算法：根据用户的行为数据（如购买历史）来预测用户的兴趣点。 - 内容过滤算法：基于餐品本身的属性（如口味、价格等）进行推荐。 - 混合推荐算法：结合以上两种算法的优势，提高推荐的准确度和多样性。 #### 五、API接口与数据模型 - **API接口设计**： - 用户管理接口：登录、注册等。 - 餐品管理接口：获取餐品列表、餐品详情等。 - 订单管理接口：创建订单、查询订单等。 - 推荐管理接口：获取推荐餐品列表。 - **数据模型设计**： - 用户表：存储用户的基本信息，如ID、姓名、联系方式等。 - 餐品表：记录所有餐品的信息，如名称、描述、价格等。 - 订单表：保存用户的订单信息，如订单号、购买餐品、金额等。 #### 六、实际应用场景 - **案例1**：用户A通过历史订单被推荐了几款相似口味的餐品，体验良好后给予好评，系统记录并优化推荐策略。 - **案例2**：用户B通过搜索功能找到感兴趣的餐品，经过详细了解后决定下单购买。 #### 七、项目代码与示例 - **前端示例代码**：使用微信小程序的框架编写登录界面的逻辑处理。 - **后端服务代码**：基于Spring Boot开发的服务端逻辑，实现数据的增删改查。 - **数据库模型**：定义MySQL中的表结构，包括用户表、餐品表和订单表。 - **推荐算法实现**：具体实现协同过滤和内容过滤算法的代码。 该智能推荐点餐系统不仅注重用户体验，还充分利用了大数据和机器学习技术来实现精准推荐，旨在提高用户满意度和增强用户粘性。开发者可以参考所提供的文档和技术细节，来构建自己的智能推荐点餐系统。