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Go语言JSON-RPC 实战： `net/rpc/jsonrpc` 包的高效使用指南

2024-08-12




package main
 
import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "net/rpc/jsonrpc"
)
 
func main() {
    // 连接到RPC服务器
    conn, err := jsonrpc.Dial("tcp", "localhost:5000")
    if err != nil {
        log.Fatal("dialing:", err)
    }
    defer conn.Close()
 
    // 调用RPC方法
    var result int
    err = conn.Call(context.Background(), "Service.Method", "parameter", &result)
    if err != nil {
        log.Fatal("calling method:", err)
    }
 
    fmt.Printf("Result: %d\n", result)
}

这段代码展示了如何使用Go语言的net/rpc/jsonrpc包创建一个客户端，连接到本地主机的5000端口上的RPC服务器，并调用服务端的Service.Method方法。这个例子简洁地实现了RPC调用的基本流程，并且使用了上下文（Context）来处理请求的cancel和deadline。

System

2024-08-12

所有,html5

由于提供的代码已经相对完整，以下是核心函数的简化版本，展示如何使用PyTorch进行基于ResNet的动物图像分类：




import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, models, transforms
 
# 定义ResNet模型
def resnet_model(num_classes, pretrained=True):
    model = models.resnet18(pretrained=pretrained)
    num_ftrs = model.fc.in_features
    model.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes)
    return model
 
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
 
# 加载数据
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2)
 
testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2)
 
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
 
# 训练模型
def train_model(model, criterion, optimizer, epochs=25):
    for epoch in range(epochs):
        running_loss = 0.0
        for i, data in enumerate(trainloader, 0):
            inputs, labels = data
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            running_loss += loss.item()
            if i % 2000 == 1999:
                print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
                running_loss = 0.0
 
# 测试模型
def test_model(model, testloader):
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in testloader:
            images, labels = data
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))
 
# 实例化模型
model = resnet_model(num_classes=10)
 
# 训练和测试模型
train_model(mo

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NET餐厅管理系统前端js-dwz.checkbox

System

2024-08-12

所有,jquery

在.NET餐厅管理系统前端中，使用js-dwz.checkbox可以帮助你处理复选框的相关操作。以下是一个简单的示例，展示了如何使用js-dwz.checkbox来全选或反选一组复选框：




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>餐厅管理系统前端示例</title>
    <script type="text/javascript" src="path/to/js-dwz.checkbox.js"></script>
    <script type="text/javascript">
        function selectAll(checked) {
            // 遍历所有复选框，并设置其状态
            var checkboxes = DWZ.checkbox.getAll("checkbox-name");
            for (var i = 0; i < checkboxes.length; i++) {
                checkboxes[i].checked = checked;
            }
        }
    </script>
</head>
<body>
    <form action="">
        <input type="checkbox" name="selectAll" onclick="selectAll(this.checked)" /> 全选<br/>
        <!-- 这里生成多个复选框 -->
        <input type="checkbox" class="checkbox-name" value="1" /> 
        <input type="checkbox" class="checkbox-name" value="2" /> 
        <input type="checkbox" class="checkbox-name" value="3" /> 
        <!-- ... 更多复选框 ... -->
    </form>
</body>
</html>

在这个示例中，我们定义了一个名为selectAll的函数，该函数会在全选复选框被点击时被调用。函数通过DWZ.checkbox.getAll获取所有具有相同name的复选框，并将它们的选中状态设置为全选复选框的状态。这是一个简单的实现，可以根据实际需求进行扩展和优化。

System

2024-08-12

所有,ajax

在NetCore API中优化Ajax请求以降低HTTP请求次数，提高高并发性能，可以考虑以下几种方法：

使用批量操作：合并多个请求到一个，如通过POST批量更新或删除数据。
使用缓存：合理使用API层面的缓存，如使用Response Caching。
使用SignalR：当需要服务器向客户端推送实时数据时，可以考虑使用SignalR。
使用gzip压缩：在服务器端启用gzip压缩，可以减少传输数据量。
使用API合并：如果是第三方API，可以考虑合并多个请求到一个第三方API请求。

以下是一个简单的示例，展示了如何在NetCore API中使用批量操作来优化Ajax请求：




[HttpPost]
public ActionResult BatchUpdate([FromBody] List<MyModel> models)
{
    // 批量更新逻辑
    // ...
    return Ok();
}

客户端（JavaScript）：




// 假设有多个模型需要更新
var modelsToUpdate = [/* ... */];
 
// 使用Ajax发送请求
$.ajax({
    url: '/api/controller/BatchUpdate',
    type: 'POST',
    contentType: 'application/json',
    data: JSON.stringify(modelsToUpdate),
    success: function(response) {
        // 处理响应
    },
    error: function(xhr, status, error) {
        // 处理错误
    }
});

以上代码展示了如何通过一个批量更新接口来减少客户端与服务器的交互次数，从而优化性能。

System

2024-08-12

所有,ajax

以下是一个简化的示例，展示了如何在Asp.net Core MVC项目中使用jQuery的AJAX方法获取数据，并使用Chart.js绘制柱状图和饼图。

安装Chart.js NuGet包：




Install-Package ChartJs.Blazor.ChartJs

在\_ViewImports.cshtml中注册Chart.js组件：




@addTagHelper *, ChartJs.Blazor

在视图(View)中添加图表：




<canvas id="barChart"></canvas>
<canvas id="pieChart"></canvas>
 
@section Scripts {
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/Chart.js/3.7.1/chart.min.js"></script>
    <script>
        $(document).ready(function () {
            fetchData();
        });
 
        function fetchData() {
            $.ajax({
                url: '@Url.Action("GetChartData", "Home")',
                type: 'GET',
                dataType: 'json',
                success: function (data) {
                    drawBarChart(data.barData);
                    drawPieChart(data.pieData);
                },
                error: function (error) {
                    console.log(error);
                }
            });
        }
 
        function drawBarChart(data) {
            var ctx = document.getElementById('barChart').getContext('2d');
            var myBarChart = new Chart(ctx, {
                type: 'bar',
                data: {
                    labels: data.labels,
                    datasets: [{
                        label: '数据集 1',
                        data: data.values,
                        backgroundColor: [
                            'rgba(255, 99, 132, 0.2)',
                            'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
                            'rgba(255, 206, 86, 0.2)',
                            'rgba(75, 192, 192, 0.2)',
                            'rgba(153, 102, 255, 0.2)',
                            'rgba(255, 159, 64, 0.2)'
                        ],
                        borderColor: [
                            'rgba(255, 99, 132, 1)',
                            'rgba(54, 162, 235, 1)',
                            'rgba(255, 206, 86, 1)',
                            'rgba(75, 192, 192, 1)',
                            'rgba(153, 102, 255, 1)',
                            'rgba(255, 159, 64, 1)'
                        ],
                        borderWidth: 1
                    }]
                },
                options: {
                    scales: {
                        y: {
                            beginAtZero: true
                        }

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Centos(Linux)服务器安装Dotnet8 及常见问题解决

System

2024-08-11

所有,linux




#!/bin/bash
# 安装Dotnet 8在CentOS服务器上
 
# 添加Microsoft的key和源
sudo rpm -Uvh https://packages.microsoft.com/config/centos/8/packages-microsoft-prod.rpm
 
# 安装Dotnet SDK 8
sudo dnf install -y dotnet-sdk-8.0
 
# 如果需要安装运行时，请使用以下命令
# sudo dnf install -y dotnet-runtime-8.0
 
# 确认安装成功
dotnet --version

这段脚本首先通过rpm命令添加了Microsoft的包签名和软件源。然后使用dnf包管理器安装了.NET SDK 8.0。如果你还需要运行时，可以取消注释相关命令行。最后，使用dotnet --version命令验证安装是否成功。这是一个简洁的安装脚本，适用于CentOS 8系统。

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.NET 复现某多媒体中间件文件上传漏洞

System

2024-08-11

所有,中间件

由于原始代码已经包含了漏洞复现的逻辑，以下是一个简化的代码实例，展示如何在.NET中检查文件路径是否引用了不安全的中间件：




using System;
using System.IO;
 
namespace VulnerabilityReproduction
{
    class UnsafeMiddlewareChecker
    {
        // 不安全的中间件列表
        private static readonly string[] UnsafeMiddlewares = new string[]
        {
            "..",
            "::$DATA",
            "::",
            // 添加更多不安全的中间件
        };
 
        public static bool IsSafePath(string filePath)
        {
            // 获取文件路径中的每个部分
            var parts = filePath.Split(Path.DirectorySeparatorChar, Path.AltDirectorySeparatorChar);
 
            // 检查是否包含不安全的中间件
            return !UnsafeMiddlewares.Intersect(parts).Any();
        }
    }
 
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            string filePath = args[0]; // 从命令行参数获取文件路径
 
            if (UnsafeMiddlewareChecker.IsSafePath(filePath))
            {
                Console.WriteLine("文件路径安全。");
                // 处理文件上传等操作
            }
            else
            {
                Console.WriteLine("警告：文件路径可能不安全。");
                // 处理不安全路径的情况
            }
        }
    }
}

这段代码定义了一个UnsafeMiddlewareChecker类，它有一个IsSafePath方法，该方法接受一个文件路径作为参数，并检查该路径是否包含不安全的中间件。如果包含不安全的中间件，则认为文件路径不安全。在Main方法中，它从命令行参数获取文件路径，并调用IsSafePath方法来确定路径是否安全。

注意：这个代码示例只是为了展示如何检查文件路径中是否包含不安全的中间件，并不代表实际的安全漏洞。在实际的应用程序中，文件上传和处理应该由专门的安全措施来保护，例如文件权限、输入验证和防病毒扫描等。

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Web开发：ASP.NET CORE前后端交互之AJAX（含基础Demo）

System

2024-08-11

所有,ajax




// 在ASP.NET Core中使用AJAX进行前后端交互的示例
// 假设已有ASP.NET Core项目和相关的HTML页面
 
// 1. 创建一个API控制器
[Route("api/[controller]")]
[ApiController]
public class ValuesController : ControllerBase
{
    // GET api/values
    [HttpGet]
    public ActionResult<IEnumerable<string>> Get()
    {
        return new string[] { "value1", "value2" };
    }
 
    // GET api/values/5
    [HttpGet("{id}")]
    public ActionResult<string> Get(int id)
    {
        return "value";
    }
 
    // 其他动作方法...
}
 
// 2. 在HTML页面中使用AJAX调用这个API
// 假设已经有一个index.html页面，并已引入jQuery库
<script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
<script>
$(document).ready(function(){
  $("#getValues").click(function(){
    $.ajax({
      type: "GET",
      url: "/api/values",
      success: function(data){
        console.log(data);
        // 处理返回的数据，比如显示在页面上
      },
      error: function(jqXHR, textStatus, errorThrown){
        console.log("Error: " + textStatus);
      }
    });
  });
});
</script>
 
<!-- 页面的HTML部分 -->
<button id="getValues">获取值</button>

这个示例展示了如何在ASP.NET Core中创建一个API控制器，并在HTML页面中使用AJAX调用这个API。这是前后端交互的一个常见方式，尤其适用于现代的Web开发实践。

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速率限制中间件AspNetCoreRateLimit

System

2024-08-11

所有,中间件

速率限制中间件AspNetCoreRateLimit是一个用于ASP.NET Core应用程序的开源库，它提供了一种简单的方法来限制客户端对API的调用频率。

以下是如何使用AspNetCoreRateLimit的一个基本示例：

首先，你需要通过NuGet安装AspNetCoreRateLimit包。




Install-Package AspNetCoreRateLimit

接下来，在Startup.cs文件的ConfigureServices方法中添加服务。




public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    services.AddMemoryCache(); // 添加内存缓存服务
    services.Configure<IpRateLimitOptions>(Configuration.GetSection("IpRateLimiting")); // 配置IP速率限制选项
    services.Configure<IpRateLimitPolicies>(Configuration.GetSection("IpRateLimitPolicies")); // 配置IP速率限制策略
 
    // 添加速率限制中间件
    services.AddMvc();
    services.AddRateLimit();
}

在Startup.cs文件的Configure方法中使用中间件。




public void Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env)
{
    app.UseIpRateLimiting(); // 使用IP速率限制中间件
 
    // 其他中间件配置
    app.UseMvc();
}

在appsettings.json中配置速率限制规则。




{
  "IpRateLimiting": {
    "EnableEndpointRateLimiting": true,
    "StackBlockedRequests": false,
    "RealIpHeader": "X-Real-IP",
    "ClientIdHeader": "X-ClientId",
    "HttpStatusCode": 429,
    "GeneralRules": [
      {
        "Endpoint": "*",
        "Period": "1s",
        "Limit": 2
      }
    ],
    "IpRules": [
      {
        "Subnet": "192.168.1.0/24",
        "Period": "10s",
        "Limit": 5
      }
    ],
    "ClientIdRules": [
      {
        "ClientId": "client1",
        "Period": "1m",
        "Limit": 10
      }
    ]
  }
}

在这个示例中，我们配置了一个通用规则，它将所有端点的调用频率限制在每秒2次，并为特定的IP子网配置了额外的规则，将调用频率限制在每10秒5次。

这只是AspNetCoreRateLimit库功能的一个简单介绍。实际使用中，你可以根据需要配置不同的规则，设置不同的限制策略，甚至可以通过后端存储（如数据库）来动态管理限制规则。

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在Google Kubernetes集群创建分布式Jenkins

System

2024-08-11

所有,分布式




# 设置Jenkins的用户和用户组
JENKINS_USER="jenkins"
JENKINS_GROUP="jenkins"
 
# 创建Jenkins的主目录
mkdir /home/$JENKINS_USER
chown $JENKINS_USER:$JENKINS_GROUP /home/$JENKINS_USER
 
# 创建Jenkins Dockerfile
cat <<EOF > /home/$JENKINS_USER/Dockerfile
FROM jenkins/jenkins:lts
USER root
ARG dockerGid=0
RUN echo "docker:x:\$dockerGid:docker" >> /etc/group
USER \$JENKINS_USER
EOF
 
# 构建Jenkins Docker镜像
docker build -t my-jenkins:latest /home/$JENKINS_USER
 
# 清理Dockerfile
rm /home/$JENKINS_USER/Dockerfile

这段代码展示了如何创建一个用于Jenkins的Dockerfile，并构建一个自定义的Jenkins Docker镜像。这是在Kubernetes环境中部署分布式Jenkins的一个基本步骤。

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