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1、gitlab-ci.yml和sonar-project.properties完整配置2、SonarQube问题修复项目扫描结果如下： 扫描结果分类概览 点击每个分类下的问题列表 问题详情：有问题代码位置、说明、解决方法等 问题处理 问题分发和打标签 3、SonarQube规则自定义设定①质量门禁：指标扫描通过为绿色的阈值 ②质量配置：每种语言进行扫描时的规则集合 ③代码规则：所有语...
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GitLab集成SonarQube使用和配置1、界面设置为简体中文通过管理页面安装汉化包进入Administration菜单，选择Marketplace。找到Chinese Pack安装即可2、普通用户添加：配置-权限-用户3、从gitlab导入项目选择“导入GitLab”在gitlab中创建个人令牌，选择范围包含API和read_apisonarqube中输入gitlab生成的个人令牌，就可以看到gitlab中的项目列表，选择一个项目4、配置分析器，使用GitLab CI①...
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一、前提条件：安装Java 171、更新软件列表apt-get update2、安装OpenJDK 17apt-get install openjdk-17-jdk3、检查JDK是否正确安装java -version4、配置环境变量打开/etc/environment文件，在文件末尾添加以下行：JAVA_HOME="/usr/lib/jvm/java-17-openjdk-amd64"
PATH=$PATH:$JA...
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一、启用root管理员用户并设置ssh客户端root用户登录。进入管理员root，进入管理员root有两种情况：1.知道密码，输入su root回车，再输入密码。2．不知道密码，首先输入sudo passwd root回车，其次输入登录进来用户的密码，然后设置root密码，最后使用root密码进入。sudo vi /etc/ssh/sshd_config ...
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Photoshop是一款在线图片编辑软件，有很多朋友们都是在用PS作图的，众所周知在使用和学习PS时是需要下载软件的，Photoshop软件对电脑配置也是有一定要求的，今天就为大家带来一款可以实现用浏览器就可以让你在线进行P图和作图的网页在线ps网站源码，用户只需打开网页就可以流畅进行做图，相当方便快捷，并且网页版ps也拥有软件端的大部分功能，有时候编辑一张照片使用网页版比重新安装使用一个PS快的多。只需要将在线ps源码导入到虚拟主机或服务器中直接打开index.php文件就...
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一、使用背景在vue中用过其他的支持vue框架的富文本编辑器，比如wangEditor等。但功能和jQuery时代的ueditor还是差不少，还有很多标签不支持解析特别是遇到文章类后台时候根本无法应付。二、项目环境1、前后的完全分离2、vue2 + elementui3、后端完全独立的API接口三、实现方式1、下载并编译ueditor(1)官网下载最新开发版本：https://github.com/fex-team/ueditor 默认分支dev-1.5.0git ...
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一、背景介绍：wangEditor 5默认没有源码模式切换功能，但在实际应用中需要这个功能二、插件开发1、新建插件目录2、根据官网API编写类文件和注册文件（https://www.wangeditor.com/v5/development.html） sourceMenu.js// 定义菜单类，参考官网 https://www.wangeditor.com/v5/development.html
class SourceMenu {...
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一、操作系统使用Ubuntu22.04版本1、安装系统（设置-关于-软件-设置阿里云源）2、修改root密码并启用root的ssh登录（安装vim，openssh-server）编辑 vim /etc/ssh/sshd_config 修改 PermitRootLogin yes重新启动 SSH 服务：systemctl restart ssh二、安装gitlab-ce(以16.10.0为例)1、查看版本代号lsb_release -c2、https:...
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一、子网划分概述子网划分允许从主机位中取出部分位用作子网位，这样就可以将一个标准的IP网络划分成几个小的网络，从而将“网络ID+主机ID”二层结构变成“网络ID+子网ID+主机ID”的三层结构，以提高IP地址的利用率。可以将一个标准的IP地址（IP网络）根据需要划分为不同的几个子网络。这种做法叫作划分子网，或子网寻址或子网路由选择。采用借位的方式，从主机最高位开始借位变为新的子网位，剩余部分仍为主机位。这使得IP地址的结构分为三部分：网络位、子网位和主机位。举个例子：假设我们...
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一、算法介绍：One Class Learning 比较经典的算法是One-Class-SVM，这个算法的思路非常简单，就是寻找一个超平面将样本中的正例圈出来，预测就是用这个超平面做决策，在圈内的样本就认为是正样本。由于核函数计算比较耗时，在海量数据的场景用的并不多。二、环境搭建使用Python的Anaconda版本和Scikit Learn包三、案例代码解析1、代码结构和核心代码2、训练数据及测试数据3、测试结果&结果分析...
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