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Android 敏感数据泄露引发的思考
(mp.weixin.qq.com)
【简介】
一个平淡的午后,我还悠哉悠哉的敲着代码品着茶。突然服务端同事告诉我,关注接口正在被机械式调用,怀疑是有人在使用脚本刷接口(目的主要是从平台导流)。
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@code小生
2020-09-27 00:02 / 0个评论
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要不要再学学下面的文章?
1
学习了解数据仓库中的分层概念
(ixyzero.com)
本文详细介绍了数据仓库的分层概念,包括数据运营层(ODS)、数据仓库层(DW)和数据应用层(APP)。其中,DW层进一步细分为数据明细层(DWD)、数据中间层(DWM)和数据服务层(DWS)。文章阐述了各层的功能和作用,并通过实例说明如何在实际业务中应用这些分层概念。该内容适合数据工程师、数据分析师、数据架构师以及对数据仓库设计和实现感兴趣的技术人员阅读。
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@技术头条
2025-01-12 12:08
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Java|如何用一个统一结构接收成员名称不固定的数据
(mazhuang.org)
文章通过企业微信接口示例,介绍用 Jackson 的 @JsonAlias 注解处理 Java 中不固定字段名的 JSON 数据,提升解析通用性。适合需统一处理多样 JSON 数据的 Java 开发者。
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@技术头条
2025-01-12 12:05
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CSPJ 教学思考:贪心算法
(blog.devtang.com)
本文介绍了贪心算法在 CSP-J(信息学奥林匹克联赛入门级)教学中的应用。贪心算法通过每一步选择局部最优解,期望最终达到全局最优。作者强调了排序在贪心算法中的重要性,并提供了 sort 函数和自定义结构体排序的示例代码。文章还推荐了适合教学的题目,如 P2240 部分背包问题、P1223 排队接水等,并附上详细的解题思路和代码实现。适合正在备战 CSP-J 的学生和指导教师参考。
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@技术头条
2025-01-12 11:55
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CSPJ 教学思考:动态规划
(blog.devtang.com)
本文深入探讨了动态规划(DP)的核心概念,强调状态定义、状态转移方程和初始状态设置的重要性。作者通过具体题目,如 P2842 纸币问题 1 和 P1216 数字三角形,详细讲解了从暴力搜索到记忆化搜索,再到动态规划的解题过程,帮助读者理解 DP 的应用和优化方法。适合正在学习算法的学生、编程竞赛选手以及希望深入理解动态规划的开发者阅读。
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@技术头条
2025-01-12 11:54
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数据的长期保存
(blog.delphij.net)
这篇文章探讨了长期数据保存的策略与实践,详细分析了存储介质的选择、数据完整性保障方法以及常见的管理问题和解决方案。作者结合实践经验,提出了一套适用于个人和企业的数据保存规划。内容适合关注数据存储、安全备份及长期保存技术的开发者、IT 管理人员,以及对数据安全感兴趣的读者,提供了具有实用价值的参考建议。
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@技术头条
2025-01-03 00:15
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1
CSPJ 教学思考:宽度优先搜索
(blog.devtang.com)
这篇文章通过详细的案例和代码解析,系统讲解了广度优先搜索(BFS)的原理、实现及其在实际问题中的应用场景。文章不仅介绍了 BFS 的基础知识,还延伸到复杂问题的解决思路,适合算法学习者、准备技术面试的开发者,以及对算法优化感兴趣的技术人员,提供了高效的学习参考。
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@技术头条
2025-01-03 00:10
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ThinkPad + Redis:构建亿级数据毫秒级查询的平民方案
(soulteary.com)
如何用普通设备实现海量数据的毫秒级查询?文章分享了在 ThinkPad 上构建 Redis 系统的完整方案,详细解析了数据分片、查询优化和资源调配等关键技术,还提供了针对高效查询的实际案例。轻量化实现,高性能表现,为开发者提供了实用的参考思路,值得深入学习!
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@技术头条
2025-01-02 23:58
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重新思考如何管理我的服务器
(xuexb.com)
如何高效管理云服务器?文章详细分享了 ECS 的选型策略、常见配置优化方法以及运维管理中容易忽视的关键细节,还提供了安全设置和成本控制的实用经验。通过这些深入解析与实际案例,帮助你全面提升管理效率,优化服务器性能,值得一试!
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@技术头条
2025-01-02 23:57
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CSPJ 教学思考:for 循环
(blog.devtang.com)
学会高效使用 for 循环,提升代码质量!本文深入解析了 for 循环的用法,从基础语法到高级技巧一应俱全,还分享了常见的坑和优化建议。
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@技术头条
2025-01-02 23:40
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Hive SQL如何找出连续日期数据之间的较大波动
(ixyzero.com)
本文介绍了在 Hive SQL 中如何识别连续日期数据的显著波动,适用于异常检测。使用窗口函数 `LAG` 和 `LEAD` 提取前后日期数据,通过对比当天与昨日、近几日的均值或分位数来判定异常。文中提供了查询示例,通过阈值设定(如倍数增加或p90分位数)识别异常值,帮助分析用户行为或数据波动,为风控和数据监控提供技术支持。
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@技术头条
2024-11-02 16:52
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