当前位置: 首页 > news >正文

js 16进制加密

function hexEncode(str) {
let hexEncodedStr = ‘’;
for (let i = 0; i < str.length; i++) {
let charCode = str.charCodeAt(i);
let hexCode = charCode.toString(16).padStart(2, ‘0’);
hexEncodedStr += ‘\x’ + hexCode;
}
return hexEncodedStr;
}

// 示例用法
let originalString = “/s/www.keledge.com/register”;
let encryptedString = hexEncode(originalString);
console.log(encryptedString);

相关文章:

js 16进制加密

function hexEncode(str) { let hexEncodedStr ‘’; for (let i 0; i < str.length; i) { let charCode str.charCodeAt(i); let hexCode charCode.toString(16).padStart(2, ‘0’); hexEncodedStr ‘\x’ hexCode; } return hexEncodedStr; } // 示例用法 let ori…...

性能测试之压测

1、首先需要提前准备好需要压测的接口地址及对应的接口参数 写好对应的压测接口及对应参数脚本 2、添加线程组&#xff08;根据对应的需求提供的QPS及需要压测的数量如有&#xff09; 如&#xff1a;40个线程&#xff0c;循环次数为永远&#xff08;或者根据自身情况设置循…...

CentOS修改yum.repos.d源,避免“Could not resolve host: mirrorlist.centos.org”错误

1、问题现象 由于CentOS停止维护&#xff0c;mirrorlist.centos.org网站也关闭不可访问。导致CentOS默认配置的yum.repos.d源也不可用&#xff0c;所以执行yum命令会报“Could not resolve host: mirrorlist.centos.org”错误。具体如下&#xff1a; Could not retrieve mirror…...

Python 三目运算实战详解

Python 的三目运算符&#xff08;也称为条件表达式&#xff09;是一种简洁的方式来执行基于条件的赋值或返回值。它的语法类似于其他编程语言中的三元运算符&#xff0c;但有一些细微的不同。在 Python 中&#xff0c;三目运算符的语法如下&#xff1a; value_if_true if cond…...

JVM 性能调优 -- CMS 垃圾回收器 GC 日志分析【Full GC】

前言&#xff1a; 上一篇我们分析了 Minor GC 的发生过程&#xff0c;因为 GC 日志没有按我们预估的思路进行打印&#xff0c;其中打印了 CMS 垃圾回收器的部分日志&#xff0c;本篇我们就来分析一下 CMS 垃圾收集日志。 JVM 系列文章传送门 初识 JVM&#xff08;Java 虚拟机…...

PS的学习

背景差色较大&#xff0c;就魔棒 魔棒的连续就是倒水点的跨越问题 魔棒的容差的选择就有点看经验了&#xff0c;看颜色的统一程度选择 Ctrl D 取消当前所有的选区 至于快速选择工具&#xff0c;和对象选择工具也差不多&#xff0c;只不过控制范围变成了一块一块的&#x…...

数据集搜集器(百科)008

对数据集搜集器&#xff08;百科&#xff09;007进行一下改进&#xff1a; 错误处理&#xff1a;增加更多的错误处理&#xff0c;比如网络请求超时、解析错误等。 用户界面&#xff1a;增加一些提示信息&#xff0c;让用户更清楚当前的操作状态。 多线程处理&#xff1a;确保多…...

Java学习,反射

Java反射是Java编程语言的一个重要特性&#xff0c;它允许程序在运行时查看任意对象所属的类&#xff0c;获取类的内部信息&#xff08;包括构造器、字段和方法等&#xff09;&#xff0c;并能动态地调用对象的方法或构造器。 反射概念 反射&#xff08;Reflection&#xff09…...

数据结构 (18)数的定义与基本术语

前言 数据结构是计算机科学中的一个核心概念&#xff0c;它描述了数据元素之间的关系以及这些元素在计算机中的存储方式。 一、数的定义 在计算机科学中&#xff0c;“数”通常指的是树形数据结构&#xff0c;它是一种非线性的数据结构&#xff0c;由节点&#xff08;或称为元素…...

Flink的双流join理解

如何保证Flink双流Join准确性和及时性、除了窗口join还存在哪些实现方式、究竟如何回答才能完全打动面试官呢。。你将在文中找到答案。 1 引子 1.1 数据库SQL中的JOIN 我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作。如下所示的订单查询SQL&#xff0c;通过将订单表的id和订单详情表ord…...

《使用Python进行数据挖掘:理论、应用与案例研究》

嘿&#xff0c;今天我要给你们介绍一本使用Python进行数据挖掘的好书。这本书是由吴迪博士撰写的&#xff0c;他是雷曼学院商学院的助理教授&#xff0c;也是数据科学的实战派。 在这个时代&#xff0c;数据多得让人眼花缭乱&#xff0c;要从中找出有用的信息&#xff0c;那可不…...

Go语言技巧:快速统一字符串中的换行符,解决跨平台问题

统一字符串中的 Windows \r\n 换行符 — Go语言实现 在编程中&#xff0c;尤其是处理跨平台的文本数据时&#xff0c;换行符的处理是一个常见的问题。Windows 系统使用 \r\n 作为换行符&#xff0c;而 Unix-like 系统&#xff08;如 Linux 和 macOS&#xff09;使用 \n。在 Go…...

算法训练营day20(二叉树06:最大二叉树,合并二叉树,搜索二叉树,验证搜索二叉树)

第六章 二叉树 part06 今日内容 ● 654.最大二叉树 ● 617.合并二叉树 ● 700.二叉搜索树中的搜索 ● 98.验证二叉搜索树 详细布置 654.最大二叉树 又是构造二叉树&#xff0c;昨天大家刚刚做完 中序后序确定二叉树&#xff0c;今天做这个 应该会容易一些&#xff0c; 先看视…...

Leetcode(区间合并习题思路总结,持续更新。。。)

讲解题目&#xff1a;合并区间 以数组 intervals 表示若干个区间的集合&#xff0c;其中单个区间为 intervals[i] [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间&#xff0c; 并返回一个不重叠的区间数组&#xff0c;该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。示例 1&#xff1a;输入&a…...

『python爬虫』使用docling 将pdf或html网页转为MD (保姆级图文)

目录 预览效果安装下载模型测试代码总结 欢迎关注 『python爬虫』 专栏&#xff0c;持续更新中 欢迎关注 『python爬虫』 专栏&#xff0c;持续更新中 预览效果 支持转化pdf的表格 安装 Docling 本身是专注于文档转换的工具&#xff0c;通常用于将文件&#xff08;如 PDF&…...

elasticsearch现有集群扩展节点

原文地址&#xff1a;elasticsearch现有集群扩展节点 – 无敌牛 欢迎参观我的个人博客&#xff1a;无敌牛 – 技术/著作/典籍/分享等 给现有的 elasticsearch 集群扩展节点比较容易&#xff0c;已有的集群不需要做任何修改&#xff0c;也不用对服务做任何处理&#xff0c;只需…...

力扣162:寻找峰值

峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。 给你一个整数数组 nums&#xff0c;找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值&#xff0c;在这种情况下&#xff0c;返回 任何一个峰值 所在位置即可。 你可以假设 nums[-1] nums[n] -∞ 。 你必须实现时间复杂度为 O(…...

Kafka-Connect

一、概述 Kafka Connect是一个在Apache Kafka和其他系统之间可扩展且可靠地流式传输数据的工具。细心的你会发现&#xff0c;我们编写的producer、consumer都有很多重复的代码&#xff0c;KafkaConnect就是将这些通用的api进行了封装。让我们可以只关心业务部分&#xff08;数…...

递归、搜索与回溯算法 - 3 ( floodfill 记忆化搜素 9000 字详解 )

一&#xff1a;floodfill 算法 1.1 图像渲染 题目链接&#xff1a;图像渲染 class Solution {// 首先先定义四个方向的向量int[] dx {0, 0, 1, -1};int[] dy {1, -1, 0, 0};// 接着用 m 记录行数&#xff0c;n 记录列数&#xff0c;prev 记录 (sr&#xff0c; sc) 位置的…...

YOLOv9改进,YOLOv9引入CAS-ViT(卷积加自注意力视觉变压器)中AdditiveBlock模块,二次创新RepNCSPELAN4结构

摘要 CAS-ViT 是一种为高效移动应用设计的视觉Transformer。模型通过结合卷积操作与加性自注意机制,在保持高性能的同时显著减少计算开销,适合资源受限的设备如手机。其核心组件 AdditiveBlock 通过多维度信息交互和简化的加性相似函数,实现了高效的上下文信息整合,避免了…...

java_网络服务相关_gateway_nacos_feign区别联系

1. spring-cloud-starter-gateway 作用&#xff1a;作为微服务架构的网关&#xff0c;统一入口&#xff0c;处理所有外部请求。 核心能力&#xff1a; 路由转发&#xff08;基于路径、服务名等&#xff09;过滤器&#xff08;鉴权、限流、日志、Header 处理&#xff09;支持负…...

工业安全零事故的智能守护者:一体化AI智能安防平台

前言&#xff1a; 通过AI视觉技术&#xff0c;为船厂提供全面的安全监控解决方案&#xff0c;涵盖交通违规检测、起重机轨道安全、非法入侵检测、盗窃防范、安全规范执行监控等多个方面&#xff0c;能够实现对应负责人反馈机制&#xff0c;并最终实现数据的统计报表。提升船厂…...

Spring Boot 实现流式响应(兼容 2.7.x)

在实际开发中&#xff0c;我们可能会遇到一些流式数据处理的场景&#xff0c;比如接收来自上游接口的 Server-Sent Events&#xff08;SSE&#xff09; 或 流式 JSON 内容&#xff0c;并将其原样中转给前端页面或客户端。这种情况下&#xff0c;传统的 RestTemplate 缓存机制会…...

中南大学无人机智能体的全面评估!BEDI:用于评估无人机上具身智能体的综合性基准测试

作者&#xff1a;Mingning Guo, Mengwei Wu, Jiarun He, Shaoxian Li, Haifeng Li, Chao Tao单位&#xff1a;中南大学地球科学与信息物理学院论文标题&#xff1a;BEDI: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Embodied Agents on UAVs论文链接&#xff1a;https://arxiv.…...

MFC内存泄露

1、泄露代码示例 void X::SetApplicationBtn() {CMFCRibbonApplicationButton* pBtn GetApplicationButton();// 获取 Ribbon Bar 指针// 创建自定义按钮CCustomRibbonAppButton* pCustomButton new CCustomRibbonAppButton();pCustomButton->SetImage(IDB_BITMAP_Jdp26)…...

【网络安全产品大调研系列】2. 体验漏洞扫描

前言 2023 年漏洞扫描服务市场规模预计为 3.06&#xff08;十亿美元&#xff09;。漏洞扫描服务市场行业预计将从 2024 年的 3.48&#xff08;十亿美元&#xff09;增长到 2032 年的 9.54&#xff08;十亿美元&#xff09;。预测期内漏洞扫描服务市场 CAGR&#xff08;增长率&…...

【Zephyr 系列 10】实战项目:打造一个蓝牙传感器终端 + 网关系统(完整架构与全栈实现)

🧠关键词:Zephyr、BLE、终端、网关、广播、连接、传感器、数据采集、低功耗、系统集成 📌目标读者:希望基于 Zephyr 构建 BLE 系统架构、实现终端与网关协作、具备产品交付能力的开发者 📊篇幅字数:约 5200 字 ✨ 项目总览 在物联网实际项目中,**“终端 + 网关”**是…...

IT供电系统绝缘监测及故障定位解决方案

随着新能源的快速发展&#xff0c;光伏电站、储能系统及充电设备已广泛应用于现代能源网络。在光伏领域&#xff0c;IT供电系统凭借其持续供电性好、安全性高等优势成为光伏首选&#xff0c;但在长期运行中&#xff0c;例如老化、潮湿、隐裂、机械损伤等问题会影响光伏板绝缘层…...

均衡后的SNRSINR

本文主要摘自参考文献中的前两篇&#xff0c;相关文献中经常会出现MIMO检测后的SINR不过一直没有找到相关数学推到过程&#xff0c;其中文献[1]中给出了相关原理在此仅做记录。 1. 系统模型 复信道模型 n t n_t nt​ 根发送天线&#xff0c; n r n_r nr​ 根接收天线的 MIMO 系…...

LLMs 系列实操科普(1)

写在前面&#xff1a; 本期内容我们继续 Andrej Karpathy 的《How I use LLMs》讲座内容&#xff0c;原视频时长 ~130 分钟&#xff0c;以实操演示主流的一些 LLMs 的使用&#xff0c;由于涉及到实操&#xff0c;实际上并不适合以文字整理&#xff0c;但还是决定尽量整理一份笔…...