摘要:Codebox是一个图形工具,可帮助为Go函数/方法/界面创建污点跟踪模型。 您可以在图形( web )界面中指定污点逻辑,然后生成CodeQL污点跟踪模型以及这些模型的Go场景测试用例。 例子 创建codebox工具是为了扩展 (Go的官方CodeQL提取器和库)的污点跟踪模型。 您可以在下面找到所有由codebox生成并合并到库中的模型和测试: 污染追踪模型: : 测试: : 导入: : 有关目标的更多信息: : 注意: codebox工具及其作者与GitHub / Semmle没有关系。 这个怎么运作 # - go get go get github.com/gagliardetto/codebox # - Enter the codebox folder: cd $GOPATH /src/github.com/gagliardetto/codebox
2023-02-06 14:37:31 313KB golang generate-code codeql codeql-taint-tracking
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本文是利用ZXing.Net在WinForm中生成条形码,二维码的小例子,仅供学习分享使用,如有不足之处,还请指正。 什么是ZXing.Net? ZXing是一个开放源码的,用Java实现的多种格式的1D/2D条码图像处理库,它包含了联系到其他语言的端口。而ZXing.Net是ZXing的端口之一。 涉及知识点: BarcodeWriter 用于生成图片格式的条码类,通过Write函数进行输出。继承关系如上图所示。 BarcodeFormat 枚举类型,条码格式 QrCodeEncodingOptions 二维码设置选项,继承于EncodingOptions,主要设置宽,高,编码方式等信息。 MultiFormatWriter 复合格式条码写码器,通过encode方法得到BitMatrix。 BitMatrix 表示按位表示的二维矩阵数组,元素的值用true和false表示二进制中的1和0。
2023-02-06 10:42:30 386KB C#
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自动生成NACA翼型数据点,为后续画网格,做流体仿真做准备! 自动生成NACA翼型数据点,为后续画网格,做流体仿真做准备!
2023-02-06 10:26:04 123KB NACA翼型
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C++生成二维码,C++生成二维码,C++生成二维码,
2023-02-06 10:23:56 4.39MB c++ 二维码
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c++生成二维码程序调试发现内存泄露,经过修改将内存泄露部分修复,并测试通过,未发现泄露内存
2023-02-06 09:47:25 57.12MB 二维码 内存泄露
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test1为aadl项目 OsateFeature2、OsatePlugin2、OsateSite2为eclipse开发项目
2023-02-05 16:25:46 33KB OSATE AADL java eclipse
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微信已经成为了我们日常生活中不可缺少的工具,一年一度的除夕我们也都想第一时间给共度了一年的朋友们发去新年祝福。但除夕除了要忙碌地准备年夜饭,更是难得的一家人团聚时光,如果朋友一多,微信发祝福就显得有心无力了。 一、这是一个微信群发助手,可以实现以下功能: 1.登录微信并导出微信好友列表 2.给微信好友批量发送个性化消息和图片 3.生成微信好友头像图片墙 二、安装说明: 1.本软件仅适用于Windows平台,MacOS暂时不适配。 2.点击下载软件压缩包:WeChatFriendTool_1.0.zip,并且进行解压。 3.将解压后的文件夹添加到白名单 4.本软件依赖于WeChat 3.3.0.115版本,因此需要在电脑中安装此版本微信,点击下载,解压并安装:WeChat 3.3.0.115 5.这样就完成系统配置了,双击WeChatFriendTool_1.0文件夹下的main.exe即可以运行程序了。 6.具体的安装和设置可见本人博客的文章:https://ferryxie.com/archives/4116
2023-02-04 19:50:47 46.5MB 微信助手 群发 个性化群发 微信
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秋天SWF生成PDF免费版 可以把多个 SWF文件生成为一个 PDF文件
2023-02-04 11:46:42 1.23MB SWF生成PDF
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环境windows xp vs2005 二维码图片生成源代码 支持中文 设置颜色和图片大小
2023-02-04 09:15:12 59KB 二维码 windows c++
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现有基于独立分量分析(ICA)的运动目标检测算法大多采用单一的观测向量生成方式和2 通道数据进行检测,使得现有算法难以获得更加完整精确的目标形态。该文在传统独立分量分析算法的基础上引入4 种不同的观测向量生成方式并使用更多通道数据进行实验,以此更广泛地涵盖运动目标的运动特性并为提取前景提供更多有效信息,使该算法能有效应对缓慢移动和低区分性目标。多场景下的量化实验分析表明,更多通道数据的使用以及4种观测向量生成方式的综合在合理的误检率代价下使算法达到了更高的检测正确率。
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