IT服务质量管理攻略(至简)
质量管理、风险管理和信息安全管理是IT服务监督管理的重要内容,三者之间相对独立。IT服务质量管理是通过制订质量方针、质量目标和质量计划,实施质量控制、质量保证和质量改进活动,确保IT服务满足服务级别协议的要求,最终获得用户的满意。
一、IT服务质量评价模型
1、IT服务质量的评价来自于IT服务供方、IT服务需方和第三方的需要。
| 供方 | 需要通过对服务过程能力和服务质量的量化,检查自身存在的问题和改进机会,帮助组织以是经济的方式提供最优质的服务 |
| 需方 | 需要通过对供方IT服务能力的量化评价检查SLA履行状况,并为运维服务结算提供依据 |
| 第三方 | 需要将对供方服务能力和实际服务绩效的量化考评作为授予资质和颁发证书的依据 |
2、国标《信息技术服务 质量评价指标体系》给出了用于评价信息技术服务质量的特征体系,称之为信息技术服务质量模型,定义了服务质量的5类特征:安全性、可靠性、友好性、响应性、有形性。
| 服务质量特性 | 安全性 | 可用性、完整性、保密性 |
| 可靠性 | 完备性、连续性、稳定性、有效性、可追溯性 | |
| 友好性 | 主动性、灵活性、礼貌性 | |
| 响应性 | 及时性、互动性 | |
| 有形性 | 可视性、专业性、合规性 |
二、IT服务评价指标
《信息技术服务 质量评价指标体系》标准同时给出了运行维护服务评价指标及测量方法,标准中共提出了32个运维服务质量评价指标。
1、安全性。包括可用性、完整性、保密性指标。
(1)可用性评价指标及测量。
| 指标名称 | 测量目的 | 计算方法 | 测量值解释 | 测量输入 |
| 供方访问权限的控制率 | 供方给需方的访问权限能否满足SLA | 未满足运维要求的授权个数/运维服务要求的授权个数 | 比值越接近0越好 | 总结文档、SLA |
| 需方访问权限的满足率 | 需方对运维服务过程信息的访问权限是否能够匹配业务要求 | 未满足需方授权的权限个数/业务要求的权限个数 | 比值越接近0越好 | 总结文档、SLA |
(2)完整性评价指标及测量。
| 指标名称 | 测量目的 | 计算方法 | 测量值解释 | 测量输入 |
| 信息的完整状态比率 | 服务过程中信息是否发生非授权篡改、破坏或转移 | 非授权篡改、破坏和转移信息相关的安全事件数/信息实际发生的总变更操作数 | 比值越接近0越好 | 服务过程记录 |
(3)保密性评价指标及测量。
| 指标名称 | 测量目的 | 计算方法 | 测量值解释 | 测量输入 |
| 保密机制的运行情况 | 测评服务供方是否具有应对保密问题的能力 | X=A/5,A的取值范围为1至5。(1、既没有建立保密策略,实施也不到位;2、没有建立保密策略与制度,但客观上或自发开展了保密及权限控制工作;3、建立了保密策略与制度,但实施不到位;4、建立了完备的保密策略与制度,实施良好;5、建立了完备的保密策略与制度,实施良好,且所有员工都清楚并理解安全策略与制度要求) | X值越接近1越好 | 保密机制文档与过程记录 |
| 泄密事故发生情况 | 评价服务供方的保密管理水平 | 当A | X=1时为好 | 泄密事故报告 |
2、可靠性。包括完备性、连续性、稳定性、有效性、可追溯性。
(1)完备性评价指标及测量。
| 指标名称 | 测量目的 | 测量方法 | 测量值解释 | 测量输入 |
| 服务项实现的完整度 | 按照服务协议,服务项实现的完整程度 | 实际达成的服务项数/服务协议中约定的服务项数 | 比值越接近1越好 | 服务协议、服务报告、服务过程记录 |
(2)连续性评价指标及测量。
| 指标名称 | 测量目的 | 测量方法 | 测量值解释 | 测量输入 |
| 重大事故发生情况 | 是否有重大事故发生 | 有重大事故发生,X=0;无重大事故发生,X=1 | X=1时为好 | 服务过程记录、服务协议 |
| 事故(不包含重大事故)发生情况 | 事故发生次数是否得到有效控制 | 实际发生的事故次数/服务协议中约定的事故次数 | 比值越接近0越好 | 服务过程记录、服务协议 |
| 服务按时恢复的事件比例 | 对服务恢复时间进行评价 | 超出服务协议约定时间的事件次数/实际发生的所有事件次数 | 比值越接近0越好 | 服务过程记录 |
| 服务的可用程度 | 信息技术服务的可用程度 | 故障时间/约定的服务时间 | 比值越接近于0越好 | 服务过程记录 |
| 关键业务应急就绪度 | 预防、预警、反应、控制、恢复等应急机制建立情况 | 1、既没有建立策略与制度,执行也不到位;2、没有建立策略与制度,但实际上开展了控制工作;3、建立了策略与制度,但实施不到位;4、建立了完备的策略与制度,实施良好;5、建立了策略与制度,实施良好,且员工理解策略与制度要求 | 序号越高越好 | 供方的制度规范、服务过程记录 |
(3)稳定性评价指标及测量。
| 指标名称 | 测量目的 | 测量方法 | 测量值解释 | 测量输入 |
| 服务人员的稳定性 | 供方为保证协议连续实施中团队的稳定程度 | 特定时间段内供方流失的服务人员数量/特定时间段内供方服务人员数量 | 比值越接近0越好 | 供方人员统计表 |
(4)有效性评价指标及测量。
| 指标名称 | 测量目的 | 测量方法 | 测量值解释 | 测量输入 |
| 接通率 | 在正常情况下用户发起服务请求接通的比率 | 接通次数/总服务请求次数 | 比值越接近1越好 | 服务过程记录 |
| 服务报告及时提交率 | 评价服务报告按照服务协议要求按时提交的比率 | 实际按时提交的满足服务协议要求的服务报告数量/服务协议要求的服务报告数量 | 比值越接近1越好 | 服务过程记录 |
| 首问解决率 | 首次请求就得到应答及解决的比率 | 首次请求就得到应答及解决的次数/总服务请求次数 | 比值越接近1越好 | 服务过程记录 |
| 解决率 | 服务请求得到解决的比率 | 已解决的服务请求次数/总服务请求次数 | 比值越接近1越好 | 服务过程记录 |
(5)可追溯性评价指标及测量。
| 指标名称 | 测量目的 | 测量方法 | 测量值解释 | 测量输入 |
| 服务记录的可追溯性 | 运行维护服务过程记录是否可追溯 | X=A/5(A取值范围为1-5) 1、没有建立记录追溯的机制,实施也不到位;2、没有建立记录追溯的机制,但客观上进行了记录留存;3、建立了记录追溯机制,但实施不到位;4、建立了完备的记录追溯机制,实施良好;5、建立了完备的记录追溯机制,实施良好,且所有员工清楚并理解咨询服务的连续性计划要求并能定期演练。 | X值越接近1越好 | 服务过程记录、服务报告、阶段报告 |
3、响应性。包括及时性和互动性。
| 及时性评价指标及测量 | ||||
| 指标名称 | 测量目的 | 测量方法 | 测量值解释 | 测量输入 |
| 及时响应率 | 信息技术服务供方对服务请求的响应速度 | 响应时间不符合服务协议要求的服务请求数量/总服务请求数量 | 比值越接近0越好 | 服务过程记录 |
| 及时解决率 | 信息技术服务供方对服务请求的解决速度 | 解决时间不符合服务协议要求的服务请求数量/总服务请求数量 | 比值越接近0越好 | 服务过程记录 |
| 互动性评价指标及测量 | ||||
| 互动沟通机制 | 测评服务供方互动沟通机制(包括投诉处理、客户满意度调查、服务报告和服务状态等)的建立和实施情况 | 1、既没有建立沟通机制,实施也不到位;2、没有建立互动汇通机制,但客观进行了互动沟通;3、建立了互动沟通机制,实施不到位;4、建立了互动沟通机制,实施良好;5、建立了互动沟通机制,实施良好,所有员工清楚并了解沟通要求 | 序号越高越好 | 供方制度规范 |
| 服务报告提交率 | 评价服务报告按照服务协议要求提交的比率 | 实际提交的满足服务协议要求的服务报告数量/服务协议要求的服务报告数量 | 比值越接近1越好 | 服务过程记录和服务协议 |
| 投诉处理率 | 评价服务投诉是否得到有效解决的比率 | 得到有效处理的投诉数量/收到的投诉数量 | 在收到的投诉数量不为0的情况下,比值越接近1越好 | 服务过程记录 |
4、有形性。包括可视性、合规性、专业性。
(1)可视性评价指标及测量。
| 指标名称 | 测量目的 | 测量方法 | 测量值解释 | 测量输入 |
| 服务交付物的规范性 | 运维服务交付物的规范程度 | 1、对交付物没有建立统一的模板;2、对部分交付物建立了统一的模板,但实施较差;3、对部分交付物建立了统一的模板,并在服务中得到了有效的实施;4、对所有交付物建立了统一模板,并在服务中部分得到了有效实施;5、对所有交付物建立了统一模板,并在服务中全部实施 | 序号越高越好 | 供方制度规范,服务过程记录 |
(2)专业性评价指标及测量。
| 指标名称 | 测量目的 | 测量方法 | 测量值解释 | 测量输入 |
| 工具的专业性 | 是否具备与服务相匹配的专业性工具 | 1、没有使用工具;2、在部分服务中使用了工具,但匹配度较低;3、在部分服务中使用了匹配的工具;4、在所有服务中使用了工具,但不完全匹配;5、在所有服务中使用了完全匹配的工具 | 序号越高越好 | 工具清单 |
| 服务流程的专业性 | 是否建立并实施了规范化的服务流程 | 1、既没有建立文件化的流程,也没有按流程工作;2、没有建立文件化的流程,但按一定的流程工作;3、建立了文件化的服务流程,但实施不到位;4、建立了较好文件化的流程,实施良好;5、建立了完备的文件或自动化服务流程,实施良好 | 序号越高越好 | 评价报告 |
| 人员的专业性 | 是否具备与服务相匹配的人员团队 | X=X1*70%+X2*30% X1=A/B X2=C /B A=取得相应专业资格认证的服务工程师数量; B=服务工程师的总数; C=取得信息技术相关专业本科及以上学历的服务工程师数量 | X越接近1越好 | 专业资格证书、人员列表、学历证书 |
(3)合规性评价指标及测量。
| 指标名称 | 测量目的 | 测量方法 | 测量值解释 | 测量输入 |
| 服务的依从性 | 服务是否遵循相关的法律法规和制订的标准 | 1、发生违反法律法规或及标准的情况,或没有识别相关的法律法规及制订的标准;2、识别了相关的法律法规及制定的标准,但没有在内部相关职能和服务过程进行对应;3、识别了相关法律法规和标准,并在内部相关职能和服务过程进行对应;4、识别了相关法律法规及制定的标准,且在内部相关职能和服务过程进行对应,并开展了内部合规性评价。5、识别了相关的法律法规和标准,且在内部相关职能和服务过程进行对应,并开展了内部合规性评价,评价结果良好 | 序号越高越好 | 法律法规和标准清单、识别报告、内外部合规性评价报告 |
5、友好性。包括主动性、灵活性、礼貌性。
(1)主动性评价指标和测量。
| 指标名称 | 测量目的 | 测量方法 | 测量值解释 | 测量输入 |
| 主动进行服务监控 | 检查服务监控的主动程度 | 1、既没有建立规范,实施也不到位;2、没有建立规范,但客观上进行了主动服务监控;3、建立了规范,但实施不到位;4、建立了完备的规范,实施良好;5、建立了完备的规范,实施良好,且所有员工都清楚并理解服务要求 | 序号越高越好 | 供方制度规范、服务过程记录 |
| 主动进行服务趋势分析 | 检查服务分析的主动程度 | 1、既没有建立规范,实施也不到位;2、没有建立规范,但客观上进行了主动的服务趋势分析;3、建立了规范,但实施不到位;4、建立了完备的规范,实施良好;5、建立了完备的规范,实施良好,且具有成熟的服务趋势分析模型 | 序号越高越好 | 供方制度规范、服务过程记录 |
| 主动介绍服务的相关内容 | 检查服务的相关内容介绍的主动程度 | 1、既没有建立规范,实施也不到位;2、没有建立规范,但客观上自发主动介绍服务内容;3、建立了规范,但实施不到位;4、建立了完备的规范,实施良好;5、建立了完备的规范,实施良好,且所有员工都清楚理解服务要求 | 序号越高越好 | 供方制度规范、服务过程记录 |
(2)灵活性评价指标及测量。
| 指标名称 | 测量目的 | 测量方法 | 测量值解释 | 测量输入 |
| 需求响应灵活性 | 供方应对需方需求变化的能力 | 1、供方未建立应对需求变化的机制,也未能响应需求变化;2、供方建立了应对需求变化的机制,但未能响应需求变化;3、供方未建立应对需求变化的机制,但能响应需方需求变化;4、供方建立了完备的应对需求变化的机制,响应了需求变化,并能部分解决变化的需求;5、供方建立了完备的应对需求变化的机制,响应了需方需求变化,并能全部解决需方需求变化 | 序号越高越好 | 服务过程记录、服务协议 |
(3)礼貌性评价指标及测量。
| 指标名称 | 测量目的 | 测量方法 | 测量值解释 | 测量输入 |
| 服务语言、行为和态度规范 | 检查服务语言、行为和态度的规范程度 | 1、既没有建立规范,实施也不到位;2、建立了规范,但实施不到位;3、没有建立规范,但客观上规范了服务语言、行为和态度;4、建立了完备的规范,并基本实施了规范,实施良好;5、建立了完备的规范,并完全实施了规范,且所有员工都清楚并理解服务要求,实施良好 | 序号越高越好 | 供方制度规范、服务过程记录 |
三、常见运维服务质量管理活动
运维服务质量是指服务能够满足规定和潜在需求的特征和特性的总和。运维服务质量管理包括运维服务质量策划、运维服务质量检查、运维服务质量改进活动。
1、运维服务质量策划。主要包括以下内容:
(1)建立质量方针,确定服务质量的目标。根据客户需求、供方能力水平确定合理的目标。
(2)制定质量计划,确定运维服务质量管理的活动。
| 序号 | 活动形式 |
| 1 | 项目质量保证 |
| 2 | 用户满意度管理 |
| 3 | 客户投诉管理 |
| 4 | 日常检查 |
| 5 | 质量文化和质量教育 |
| 6 | 体系内审及管审 |
(3)确定运维服务质量管理相关的职责和权限。
(4)时间安排。
(5)交付物。运维服务质量策划最终要形成质量策划文件,并以正式文件下发。
2、运维服务质量检查,实施质量保证。审计质量要求和质量控制测量结果,确保采用合理的质量标准和操作,常见的质量实施和检查活动包括:
(1)进行满意度调查。
(2)运维各项目质量保证工作。包括确定质量标准、确保质量保证流程、建立质量保证体系、质量审计等。
(3)内审。
(4)管理评审。
(5)日常检查。
(6)质量文化培训。
3、运维服务质量改进,实施质量控制。主要活动包括:
(1)测量当前质量总体情况。
(2)确定改进目标。
(3)实施质量控制。监督并记录活动质量活动执行结果,以便评估绩效,并推荐必要的变更过程。
四、主要质量管理理论
1、戴明理论:将质量与劳动生产率和成本进行综合研究。
2、朱兰理论:以适用性为质量中心。
3、克鲁斯比理论:提高质量管理中对组织的认识。
4、田口玄一理论:注重过程。
5、石川馨理论:以质量控制小组和鱼刺图闻名。
6、费根堡姆理论:全面质量管理。
7、六西格玛理论:建立在统计学基础上。
五、常用的质量管理工具技术
1、专家判断。
2、数据收集方法:标杆对照、头脑风暴、访谈。
3、数据分析:成本效益分析、质量成本、备选方案分析、过程分析等。
4、决策技术:多标准决策分析。
5、数据表现:流程图、逻辑数据模型、矩阵图、思维导图、亲和图、因果图、直方图、散点图。
相关文章:
IT服务质量管理攻略(至简)
质量管理、风险管理和信息安全管理是IT服务监督管理的重要内容,三者之间相对独立。IT服务质量管理是通过制订质量方针、质量目标和质量计划,实施质量控制、质量保证和质量改进活动,确保IT服务满足服务级别协议的要求,最终获得用户…...
MySQL事务隔离级别、InnoDB使用MVCC+各种锁实现了RC和RR事务隔离级别、具体案例
事务隔离级别 脏读:一个事务读取到另一个未提交事务的更改。不可重复读:一个事务在两次读取同一数据时,发现数据被另一个已提交事务修改了。幻读:一个事务在读取过程中,因其他事务的插入而导致返回的行数不一致&#…...
你的Java项目还在等待吗?快来学会线程池,解放你的性能!
文章目录 你的Java项目还在等待吗?快来学会线程池,解放你的性能!1 什么是线程池?为什么需要它?2 线程池的参数有哪些?3 不同类型的线程池有哪些配置? 你的Java项目还在等待吗?快来学…...
深入解析:Amazon Bedrock 上 Claude 3 Haiku 的微调测试报告
前言 2024年7月10日,Anthropic Claude 3 Haiku 的微调功能在 Amazon Bedrock 上开放预览。本篇文章将分享 Claude 3 Haiku 的微调使用步骤及微调后模型的评估结果。 LLM 细调的优势 通过细调,LLM可以获得特定领域的知识或新知识。这样,与RA…...
2023年庐阳区青少年信息学科普日真题- 马拉松(marathon)
题目描述 环湖马拉松全程 L 公里,已经安排了 N 个补给点,位置已经确定。由于预算增加,现在可以增设 K 个补给点。如何安排新增的补给点使得相邻补给点间最大距离最小。相邻补给点间距离也包括起点与第一个补给点之间的距离和最后一个补给点与…...
Python笔记:socket.gaierror: [Errno -3] Temporary failure in name resolution
【Python】成功解决socket.gaierror: [Errno -3] Temporary failure in name resolution 在Python开发中,使用网络编程时,特别是处理socket连接时,遇到socket.gaierror: [Errno -3] Temporary failure in name resolution这个错误是一个相对…...
HexView 刷写文件脚本处理工具-基本功能介绍(三)-导出S19/HEX
菜单 导出(Export) 此项目将一系列不同的选项组合在一起,用于将内部数据存储为不同的文件格式。每种导出都可以包含一些选项,以调整输出信息。 导出为S-Record格式(Export as S-Record) Motorola S-Record格式导出数据。 记录类型将根据最高地址信息的长度自动选择。…...
代码随想录算法训练营第四天(二)|面试题 02.07. 链表相交 142.环形链表II
面试题 02.07. 链表相交 题目: 给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ,请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表没有交点,返回 null 。 图示两个链表在节点 c1 开始相交: 题目数据 保证 整个链式结构中不存在环…...
学习记录第二十一天
目录操作是指在计算机文件系统中对目录(也称为文件夹)进行的各种管理操作。目录是组织和存储文件的一种逻辑结构,它帮助用户和系统管理大量文件,使得文件查找和组织更加高效有序。目录操作主要包括以下几种: 1.创建目…...
江协科技51单片机学习- p31 LCD1602液晶屏驱动
🚀write in front🚀 🔎大家好,我是黄桃罐头,希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流 🎁欢迎各位→点赞👍 收藏⭐️ 留言📝…...
Android SurfaceFlinger——渲染完成帧显示(四十八)
帧渲染完成后下一步就是将帧缓冲区(framebuffer)的内容发送到显示设备进行显示,也是 SurfaceFlinger 处理渲染合成的最后一步。 1.更新输出设备的色彩配置文件2.更新与合成相关的状态3.计划合成帧图层4.写入合成状态5.设置颜色矩阵6.开始帧7.准备帧数据以进行显示(异步方式)…...
ABAP+json格式数据转换时参数为空没传值
CALL METHOD /UI2/CL_JSON>SERIALIZE 我们在ABAP传输json格式数据到外围系统时,会用到这个类方法 /UI2/CL_JSON>SERIALIZE CALL METHOD /UI2/CL_JSON>SERIALIZEEXPORTINGDATA LO_DATACOMPRESS XPRETTY_NAME /UI2/CL_JSON>PRETTY_M…...
Flink中上游DataStream到下游DataStream的内置分区策略及自定义分区策略
目录 全局分区器GlobalPartitioner 广播分区器BroadcastPartitioner 哈希分区器BinaryHashPartitioner 轮询分区器RebalancePartitioner 重缩放分区器RescalePartitioner 随机分区器ShufflePartitioner 转发分区器ForwardPartitioner 键组分区器KeyGroupStreamPartitio…...
谁来做引领企业精益变革的舵手最合适?
在这个瞬息万变的商业时代,企业如同航行在波涛汹涌的大海中的巨轮,既需面对未知的挑战,也要抓住稍纵即逝的机遇。而在这场没有终点的航行中,引领企业实现精益变革的舵手,无疑是推动企业破浪前行、稳健致远的关键角色。…...
数据结构(java实现)——优先级队列,堆
文章目录 优先级队列堆堆的概念堆的模拟实现创建堆入堆判满删除判空获取栈顶元素 创建堆两种方式的时间复杂度堆排序java提供的PriorityQueue类基本的属性关于PriorityQueue类的三个构造方法关于PriorityQueue类中,入堆方法是怎样实现的?PriorityQueue注…...
一部分优化算法
一、优化问题 1、优化目标 (1)优化和深度学习的目标是根本不同的。前者主要关注的是最小化目标,后者则关注在给定有限数据量的情况下寻找合适的模型。 (2)优化算法的目标函数通常是基于训练数据集的损失函数&#x…...
图论(强联通分量)
在图论中,特别是在讨论有向图(Directed Graph)时,我们常常需要了解图的结构特性,比如强联通分量(Strongly Connected Components, SCC)。了解强联通分量中的各种边对于理解图的整体结构以及某些…...
LLaMA- Adapter V2: Parameter-Efficient Visual Instruction Model
发表时间:28 Apr 2023 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2304.15010 作者单位: Shanghai Artificial Intelligence Laboratory Motivation:如何有效地将大型语言模型 (LLM) 转换为指令追随者最近是一个流行的研究方向࿰…...
【爬虫实战】利用代理爬取Temu电商数据
引言 在行业竞争激烈、市场变化快速的跨境电商领域,数据采集可以帮助企业深入了解客户需求和行为,分析市场趋势和竞争情况,从而优化产品和服务,提高客户满意度和忠诚度。同时,数据采集可以实时跟踪库存水平和销售情况&…...
【MATLAB源码-第244期】基于MATLAB的BP神经网络语音特征信号分类,输出原信号与预测信号对比图以及预测误差和正确率。
操作环境: MATLAB 2022a 1、算法描述 BP神经网络(Back Propagation Neural Network)是一种广泛应用于模式识别和分类问题的人工神经网络。在本次语音特征信号分类任务中,我们将详细描述如何通过BP神经网络实现对四类语音信号的…...
KubeSphere 容器平台高可用:环境搭建与可视化操作指南
Linux_k8s篇 欢迎来到Linux的世界,看笔记好好学多敲多打,每个人都是大神! 题目:KubeSphere 容器平台高可用:环境搭建与可视化操作指南 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.06.05 适用环境: Ubuntu22 文档说…...
python打卡day49
知识点回顾: 通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义 作业:尝试对今天的模型检查参数数目,并用tensorboard查看训练过程 import torch import torch.nn as nn# 定义通道注意力 class ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self,…...
反向工程与模型迁移:打造未来商品详情API的可持续创新体系
在电商行业蓬勃发展的当下,商品详情API作为连接电商平台与开发者、商家及用户的关键纽带,其重要性日益凸显。传统商品详情API主要聚焦于商品基本信息(如名称、价格、库存等)的获取与展示,已难以满足市场对个性化、智能…...
Golang 面试经典题:map 的 key 可以是什么类型?哪些不可以?
Golang 面试经典题:map 的 key 可以是什么类型?哪些不可以? 在 Golang 的面试中,map 类型的使用是一个常见的考点,其中对 key 类型的合法性 是一道常被提及的基础却很容易被忽视的问题。本文将带你深入理解 Golang 中…...
Java如何权衡是使用无序的数组还是有序的数组
在 Java 中,选择有序数组还是无序数组取决于具体场景的性能需求与操作特点。以下是关键权衡因素及决策指南: ⚖️ 核心权衡维度 维度有序数组无序数组查询性能二分查找 O(log n) ✅线性扫描 O(n) ❌插入/删除需移位维护顺序 O(n) ❌直接操作尾部 O(1) ✅内存开销与无序数组相…...
Mybatis逆向工程,动态创建实体类、条件扩展类、Mapper接口、Mapper.xml映射文件
今天呢,博主的学习进度也是步入了Java Mybatis 框架,目前正在逐步杨帆旗航。 那么接下来就给大家出一期有关 Mybatis 逆向工程的教学,希望能对大家有所帮助,也特别欢迎大家指点不足之处,小生很乐意接受正确的建议&…...
Qt Http Server模块功能及架构
Qt Http Server 是 Qt 6.0 中引入的一个新模块,它提供了一个轻量级的 HTTP 服务器实现,主要用于构建基于 HTTP 的应用程序和服务。 功能介绍: 主要功能 HTTP服务器功能: 支持 HTTP/1.1 协议 简单的请求/响应处理模型 支持 GET…...
Robots.txt 文件
什么是robots.txt? robots.txt 是一个位于网站根目录下的文本文件(如:https://example.com/robots.txt),它用于指导网络爬虫(如搜索引擎的蜘蛛程序)如何抓取该网站的内容。这个文件遵循 Robots…...
深入解析C++中的extern关键字:跨文件共享变量与函数的终极指南
🚀 C extern 关键字深度解析:跨文件编程的终极指南 📅 更新时间:2025年6月5日 🏷️ 标签:C | extern关键字 | 多文件编程 | 链接与声明 | 现代C 文章目录 前言🔥一、extern 是什么?&…...
Unsafe Fileupload篇补充-木马的详细教程与木马分享(中国蚁剑方式)
在之前的皮卡丘靶场第九期Unsafe Fileupload篇中我们学习了木马的原理并且学了一个简单的木马文件 本期内容是为了更好的为大家解释木马(服务器方面的)的原理,连接,以及各种木马及连接工具的分享 文件木马:https://w…...
