It 这个类其实我们已经在前面有所涉及。我们使用It.IsAny<string>()匹配任意字符串。
有时候被测试系统(system under test(SUT))很难测试,因为在测试环境下依赖的组件不能正常使用。如外部系统。
在近期的代码重构的过程中,遇到了各式各样的问题。比如调整代码顺序导致bug,取反操作逻辑丢失,参数校验逻辑被误改等。
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
例如有方法 Foo 支持注入接口 IFoo 需要判断在 Foo 方法里面调用 IFoo 的 Foo 方法几次
数据库的默认编码为 latin1,修改数据表的默认编码是 MySQL 的一个基本操作,这是需要预先掌握的。不过学习本课程时并不需要这么做,在创建数据库的同时添加 CHARACTER SET = UTF8 指定编码格式即可。我们要创建课程相关的映射类以及对应的数据表,现在先创建所需数据库 study ,编码格式为 UTF-8 :
Qiling框架是基于unicorn的多架构平台模拟执行框架,本质上是在沙箱环境内模拟执行二进制文件,在模拟执行的基础上提供统一的分析API,这个API包括插桩分析、快照、系统调用和API劫持等。
背景 对于某些实际应用场景,希望向整个应用程序添加一个全局依赖项 FastAPI 类的 dependences 参数 📷 dependences 类型指定为 Optional[Sequence[Depends]] Sequence 是序列,不仅可以接收 List,还可以接收 Set、Tuple 等 子类型就是 Depends 实际代码 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ # author: 小菠萝测试笔记 # blog: https://w
k8s项目中 pkg/kubelet/config,pkg/kubelet/configmap,pkg/kubelet/container,pkg/kubelet/cri 这几个目录处理与 kubelet 配置、ConfigMap、容器管理和容器运行时交互相关的功能。它们共同构成了 kubelet 的核心功能,使其能够在 Kubernetes 集群中有效地管理节点上的容器化工作负载。
上一章我们说过setup系列不仅可以伪造方法,也可以伪造属性(毕竟属性本质也是方法,┓( ´∀` )┏)。这里依然用上一次的moq官方文档中的接口为例
疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂,这样学习起来感觉很不踏实,对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊,跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手做的时候,直接无从下手,啥也想不起来, 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架,不知道它内部运行原理和逻辑,所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑,就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序,那也只是某个程序而已,不能说会 Pytorch,并且这种背程序的思想本身就很可怕, 所以我还是习惯学习知识先有框架(至少先知道有啥东西)然后再通过实战(各个东西具体咋用)来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来,学习知识,知其然,知其所以然才更有意思 ;)」。
该变量是 OAuth2PasswordBearer 的一个实例,但它也是一个可调用对象,所以它可以用于依赖项
通过路径操作装饰器的 dependences 参数声明依赖,并不会使用依赖项的返回值
自动化测试中,我们常会使用一些经过简化的,行为与表现类似于生产环境下的对象的复制品。引入这样的复制品能够降低构建测试用例的复杂度,允许我们独立而解耦地测试某个模块,不再担心受到系统中其他部分的影响;这类型对象也就是所谓的 Test Double。
看官网的描述Depends的使用,似乎比较懵懵懂懂的,于是乎还是需要花些时间再次学习一下关于依赖注入。
setup伪造方法返回值的格式为伪对象.Setup(fake=>fake.方法名).Returns(返回值)
为了找到.rel.plt,控制EIP跳转到PLT[0],然后将我们伪造的index_offset压入函数执行
最近发现打开电脑的excel很慢,而且使用到的场景很少,也因为mac自带了预览的功能。但是shigen就是闲不住,想自己搞一个excel预览软件,于是在一番技术选型之后,我决定使用python在控制台显示excel的内容。
在Kubernetes(K8s)的client-go项目中,client-go/applyconfigurations/resource/v1alpha2/resourceclassparametersreference.go文件的作用是定义了资源类参数引用的数据结构和相关方法。
开发或者测试过程中,我们常常需要构造数据进行功能验证,但手动创建数据比较费时,并且数据不够规范。而Python提供了一个超级好用的伪造数据的开源库--Faker。
在上一篇文章当中我们介绍了单元测试的意义,以及为何选择 Facebook 的 Jest 作为我们的测试框架。现在就让我们一起来学习如何编写最基础的单元测试。
你好,我是雨乐! 最近在知乎上看了篇帖子,题目是为什么C++没有C语言快,如下图: 📷 恰好之前研究过这块,所以借助本文,分析下这个问题(无意于语言之争,单纯是从技术角度😁)。 众所周知,C++兼容了C的所有功能,显然从所有角度去对比分析是不现实的,所以本文从我们常用的输入输出即标准流(iostream和stdio)的角度来分析讲解。 示例 为了更加直观地来对比分析,写了个示例,通过scanf和cin读文件,然后分析两种方式的性能高低,代码如下: #include <chrono> #include <fu
BruteLoops是一款功能强大且协议无关的在线密码安全检测API,广大研究人员可以使用BruteLoops来实现在线密码猜解,以检查用户所使用的密码是否安全,或识别密码中的安全问题。
最近开始学习浏览器相关的知识了,虽说看了一些基础知识,但是对于漏洞利用的手法仍然不是很明确,询问队里的大佬后,给我推荐了一道入门题,在做完之后写出了这篇文章。
demo数据采用python中faker进行构造,主要生成关系数据、目标客户数据。
参考:http://www.cis.syr.edu/~wedu/seed/Labs_12.04/Software/Return_to_libc/ http://drops.wooyun.org/tips/6597 Bypassing non-executable-stack during exploitation using return-to-libc by c0ntex | c0ntex[at]gmail.com ROP轻松谈 《程序员的自我修养》(虽然我没看完,
本文实例讲述了Python 随机生成测试数据的模块:faker基本使用方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
写这篇文章的目的是记录下这一个月的工作内容,也想把这10年来走过的技术路程拿出来分享分享。下面开始正式介绍。
检测所谓的假新闻不是一项容易的任务,首先,要定义是什么是假新闻。如果你能找到或同意一个关于虚假新闻的定义,那么你必须收集并正确地对真实和虚假的新闻进行标签(希望在类似的话题上能表现出明显的区别),一旦收集到,你就必须找到有用的特性,以确定来自真实新闻的假信息。 为了进一步了解这个问题,我推荐Miguel Martinez-Alvarez的文章“如何利用机器学习和AI解决虚假新闻问题”(链接地址为https://miguelmalvarez.com/2017/03/23/how-can-machine-lea
一天下午,我决定参加 Red Bull VDP 计划试试运气。我收集了子域并在浏览器中查看了有趣的子域。我打开其中一个,我们称它为 subdomain.redbull.com,然后我看到了一些 Web 界面。看起来像这样:
在讲解如何解决migrate报错原因前,我们先要了解migrate做了什么事情,migrate:将新生成的迁移脚本。映射到数据库中。创建新的表或者修改表的结构。
导语 | 单元测试,通常是单独测试一个方法、类或函数,让开发者确信自己的代码在按预期运行,为确保代码可以测试且测试易于维护。腾讯后台开发工程师张力结合了公司级漏洞扫描系统洞犀在DevOps上探索的经验,以Golang为例,列举了编写单元测试需要的工具和方法,然后针对写单测遇到的各种依赖问题,详细介绍了通过Mock的方式解决各种常用依赖,方便读者在写go语言UT的时候,遇到依赖问题,能够快速找到解决方案。最后再和大家探讨一下关于单元测试上的一些思考。 一、前言 单元测试,通常是单独测试一个方法、类或函数
为了防止博客首页展示的文章过多以及提升加载速度,可以对文章列表进行分页展示。不过这需要比较多的文章才能达到分页效果,但本地开发时一般都只有几篇测试文章,如果一篇篇手工添加将会非常麻烦。
PyTorch Lightning 是一个“batteries included”的深度学习框架,适合需要最大灵活性同时大规模增强性能的专业人工智能研究人员和机器学习工程师。
最近在学习Django和Vue,经过一段时间的摸索终于把前后端调通了,初步达到了学习的目的:
本文所述的题目源码已经开放到https://github.com/NJUPT-coding-gay/NCTF2018
关于神经网络的基本介绍和实现,可以参见这篇文章 BP神经网络及其C语言实现:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27110594
声明:本系列文章是自己在http://solidity-cn.readthedoc... 学习solidity时,因为英语水平不够,被迫用谷歌粗略翻译的。仅为了方便学习,中间肯定有很多错误的地方。请勘误。
关于segment和section的概念不再赘述,这里直切主题——ret2_dl_runtime_solve
Corsair_scan是一款功能强大的安全工具,可以帮助广大研究人员测试跨域资源共享(CORS)中的错误配置问题。
本文说一说Laravel内,如何使用自定义的验证规则。框架自带的规则,已然不够用了。我们从三个常见的验证需求出发,使用代码将其实现。
十二、图像检测-异常检测 35 Learning Unsupervised Metaformer for Anomaly Detection 图像异常检测 (Anomaly detection,AD) ,解决图像异常的分类或定位问题。本文解决基于重建的图像 AD 方法的两个关键问题,即模型适应性和重建差异性。前者将 AD 模型概括为处理广泛的对象类别,而后者为定位异常区域提供了有用的线索。 方法核心是一个无监督的通用模型,称为 Metaformer,利用元学习模型参数来实现高模型适应能力和实例感知注意力来
反爬虫常见套路 判断user-agent 校验referer头 校验cookie 同一IP访问次数限制 js/ajax动态渲染页面 反反爬虫应对策略 1、user-age
即使是非计算机行业, 大家也知道很多有名的神经网络结构, 比如CNN在处理图像上非常厉害, RNN能够建模序列数据. 然而CNN, RNN之类的神经网络结构本身, 并不能用于执行比如图像的内容和风格分
前言 中秋节玩的比较嗨,无线安全专题的文章就拖沓了一下,见谅见谅。。。上篇讲解了无线安全专题_破解篇03--打造个人字典,有感兴趣的朋友给我私信,还有在公众号中给我留言说,希望我讲解一下彩虹表和GPU破解的事情,所以我为了响应大家的需求,我之后会在破解篇中再增加一篇专门讲解彩虹表和GPU破解的问题。今天咱们就开启无线安全专题下一篇:攻击篇。攻击篇主要分为两个部分:一个是不连接上无线下的攻击,一个是连接上无线下的攻击。本次讲解的就是如何在不连接无线的情况下进行攻击(仅仅是讨论技术,切不要进行恶意使
目前存在的 C/C++插桩工具,基本上都有各种使用上的局限,比如流行的 gmock,只能对 C++的虚函数进行插桩替换,针对非虚函数,则需要先对被测代码进行改造;同时对于系统接口,C 风格的第三方库代码,也无能为力。
三、tf.quantization.fake_quant_with_min_max_args
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