图片在线检测_内容安全_产品文档_帮助与文档-网易云
图片在线检测 接口地址 "https://as.dun.163yun.com/v4/image/check" (https://as.dun.163yun.com/v4/image/check) 接口描述 该接口同步返回内容安全服务实时反垃圾引擎检测结果，产品根据图片分类结果，做图片初步过滤。由于网络环境及图片本身大小的影响（建议产品对图片进行压缩后，再过反垃圾检测），部分图片可能出现下载超时情
来自： 产品文档 - 内容安全 - 图片检测提交接口_内容安全_产品文档_帮助与文档-网易云
音视频解决方案提交接口 接口地址 "https://as.dun.163yun.com/v1/videosolution/submit" (https://as.dun.163yun.com/v1/videosolution/submit) 接口描述 提交音视频的URL进行检测 请求参数 公共参数已省略，详细见 "请求公共参数" (/help/document
来自： 产品文档 - 内容安全 - 音视频解决方案A Bite of GoLang （1）
本文来自网易云社区 作者：盛国存 0. 前言 A bite of GoLang（浅尝GoLang），本文只是Go语言的冰山一角，本文包含作者学习Go语言期间积累的一些小的经验，同时为了方便让读者了解到Go语言中的一些概念，文中包含了许多快速简洁的例子，读者后期可以去自行拓展。当然写这篇文章的灵感来源于GitHub上的 a bite of Python 1. 基础 1.0、环境搭建 1、下载安装包
来自： 社区博客2018信息安全铁人三项数据赛题解
[图片] 由于自己赛区的铁三比赛在最后一场，于是利用闲暇时间做了一下别的赛区的题目，这里给出5月5号比赛的数据赛做题记录 链接: https://pan.baidu.com/s/1b6bkW-J8vKASr8C2r9vsdQ 密码: nux4 题目描述 1.黑客攻击的第一个受害主机的网卡IP地址 2.黑客对URL的哪一个参数实施了SQL注入 3.第一个受害主机网站数据库的表前缀(加上下划线 例
来自： 社区博客api 接口 fuzz 测试初探
[图片] 目标 在日常测试工作中，经常会有api接口的测试，除了正向流程的测试之外，我们经常还需要覆盖一些异常情况。 例如： 不合法字符串 字符串超长 应该是数字类型的，传入了字母 参数为空 传入了中文，标点符号等 sql注入等等 事实上，我们组的接口测试demo框架中，在dataprovider中也经常能够看到诸如下面的例子。 @DataProvider(name = "testIllegalN
来自： 社区博客MySQL高可用方案设计与测试（下篇）
Mysql切换检测脚本 keepalived_to_master.sh 升级为master时的检测脚本（主要检查备机复制状态是否可用，并发送报警）。 #!/bin/bash #检查从mysql复制状态，确认是否可升级为主 VIP=10.130.10.43 MYSQL=/home/ddb/mysql/xtradb-5.1.47_netease/bin/mysql MYSQL_HOST=127.0
来自： 社区博客Excel | Excel财务函数用法大全（收藏了，慢慢学）
EXCEL提供了许多财务函数，这些函数大体上可分为四类：投资计算函数、折旧计算函数、偿还率计算函数、债券及其他金融函数。 这些函数为财务分析提供了极大的便利。利用这些函数，可以进行一般的财务计算，如确定贷款的支付额、投资的未来值或净现值，以及债券或息票的价值等等。 [图片] 使用这些函数不必理解高级财务知识，只要填写变量值就可以了。下面给出了财务函数列表。 0 1 投资计算函数 函数名称 函数功
来自： 社区博客【大数据之数据仓库】kudu客户端java驱动缺陷
场景说明： 总共7台物理机：其中6台组成kudu集群，每台上各部署1个kudu-tserver节点，且在其中1台上再部署1个kudu-master节点（kudu版本1.0.1）；剩下最后1台用于部署ycsb，作为压力源（ycsb版本v0.11.0）； 万兆交换机、万兆网卡，也即万兆网络； 1张大表hash分布在64个buckets上，预先注入1亿条记录，包含3个副本； 测试命令：./bin
来自： 社区博客网络基准测试小结（二）
netper和iperf的下载地址：http://pan.baidu.com/s/1dFnf8GT windows版iperf 对于windows版的iperf，直接 将解压出来的iperf.exe和cygwin
来自： 社区博客数据挖掘实例：朴素贝叶斯分类器进行垃圾邮件过滤
[图片] 概述 朴素贝叶斯是基于贝叶斯，定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型和朴素贝叶斯模型。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian Classifier, NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比，具有最小
来自： 社区博客