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...包括：线代、概率论、数据结构、计网、计组、操作系统等(不用复习的特别深入)，有的学校有笔试，大多数在面试时会问到一些基础知识(如果老师问到的基础知识都答上来，老师对你的印象肯定会特别好！)。 信息搜集：各学校/学院官网(研招网)；学长学姐；保研论坛，微信公众号(后保研、保研人、保研论坛等)；QQ群等。同时也要多与同学交流，互相交换信息。 搜集你想去并且基本能去的学校的要求和特点(南京大学夏令营对机考特别看重，难度也比较大，可以在大三就多刷题好好准备)，进行一定的准备，可以在网上搜索相关的经验贴。 个人定位：了解你们学校学长学姐的保研去处，最好多跟本校已经保研的学长学姐交流，根据他们的经历以及自己的实力和研究生规划来对自己进行定位。 方向和选择： 人工智能？CV? NLP? 数据库？分布式系统？其他？ 硕士？直博？ 小老师？大牛老师？ 以上这些选择因人而异，最好自己多了解、多与老师学长学姐交流，根据自己的兴趣、目前的发展以及自己未来的规划进行抉择。 夏令营(4-7月)：从四月份开始就有的学校开始了夏令营申请，5-6月是夏令营申请的集中时间；参加夏令营基本都在6-7月份。夏令营的好处：老师名额多；时间比较充裕，可以较好的了解学校以及方向等；大多学校夏令营安排住宿。参加夏令营最重要的是专业排名(这是大多数学校初筛的最重要的依据，科研经历/比赛等都是次要的。当然顶会和ACM大牛除外)。 预推免(7-9月)：有的学校夏令营开始后马上就开始预推免的报名与进行(例如哈工大从7月份开始到9月份有四批预推免的面试)；大多数学校集中在9月中旬。如果夏令营已经有offer了可以在预推免时冲击更好的offer；如果夏令营没有拿到offer，建议此时以稳重为好。 九推：9月28号在推免系统正式填报推免志愿，录取。 个人简历：建议在寒假期间就把自己大学的经历都整理一遍，写好简历的初始版本；然后再找老师、学长学姐帮忙完善。 个人陈述：包括自己的情况介绍、科研经历、研究生期间的规划等，1000-1500字。网上有模板可以借鉴。 老师推荐信：基本都是自己写好找老师签字，如果老师能帮你手写的话，那太好不过了。 联系老师邮件：建议提前写好一个大概的模板，注意格式、内容以及邮件的标题等(例如XX大学-XXX-保研申请)。建议夏令营前或者初审过了及时联系自己喜欢的老师。 以上只是对各方面的简单介绍，每个方面详细的注意点网上好多资料，多多搜集就好。 PS：以上个人简历/个人陈述/老师推荐信模板如果有需要的私信我分享给你！ 建议把以上材料都提前收集整理好，保研结束后发现我的材料文件夹3个多G...... 一年多来整理的保研资料 四、上科大信息学院夏令营(7.3-7.6) 本来没有打算报名上科大，一个同学把上科大宣传单给了我一份，看后感觉上科大实力比较强(虽然不是982/211)就报名了。 校园环境 上科大3号报到，4号-6号有开营活动、参观、自己联系老师面试(后来才知道即使拿到优营九月份也要再来面试，也就是说上科大夏令营拿到优营只是免去了九月预推免面试的初审，但是如果你足够优秀，老师比较中意，九月份就是来走一下过场。) 我参加了三个老师的面试。YY老师只是简单问了几个问题，有点水；HXM老师有一轮笔试(考的概率论比较多，编译原理、操作系统、计网也有涉及)+面试；YJY老师的一轮面试是课题组的学长学姐面的(自我介绍+项目)，二轮面试和老师聊。 上科大给我的感觉就是学校小而精；老师比较好(比如YJY/GSH/TKW)、科研氛围浓厚、硬件设施完善(双人宿舍，独立卫浴，中央空调；学校地下全是停车场，下雨不用打伞可以直接走地下)，但是由于建立才几年的时间，知名度不高。 学生宿舍 五、北理计算机夏令营(7.8-7.10) 北理今年入营的基本都是985和顶尖211，夏令营去了基本都能拿到优营！入营290+，夏令营参营240+，优营220+。 在北理主楼俯瞰 8号报到，领取宿舍钥匙、校园卡(北理夏令营包括食宿，每人发了一张100元的校园卡，可以在食堂、超市消费)。北理校园比较小、路比较窄；研究生宿舍三栋高层，有电梯，四人间，宿舍空间小、比较挤，大多数宿舍有空调(据说是宿舍的同学自己买或者租的)，每一层有一个公共洗澡间。 9号上午宣讲，下午机试。机试两道题目难度不大，老师手动输入三个样例给分(4+3+3，每道题目满分10分)。下午机试结束我找到提前联系的LX老师聊了一个小时，老师人很nice，专心学术(据说她的研究生大都有一篇顶会论文)。 10号上午自己找老师面试。我又参加了院长实验室的面试，比较简单。下午正式面试，分了十多个组一起面试，总共四个小时。面试包括英文自我介绍、项目、研究生规划、是否打算读博、基础知识等，每人大概5-7分钟。面试结束就可以离校了。 六、北航计算机夏令营(7.11-7.14) 北航是不包含食宿的，所以入营人数较多，有600+。北航7.11上午报到+宣讲，下午机试分两组。北航机试类似CSP，可以多次提交，以最后一次为准，但是提交后不能实时出成绩。机试两个小时，包括两道题目，第一道题目比较简单，第二道题目稍微难一些，我第二道题目没有写完但是也过了机试，第二道题目即使没有写完也要能写多少写多少，把代码的思路写出来(有可能会人工判)。北航机试可以用CSP成绩代替，基本250分及以上就没问题，每年具体的情况不一样。11号晚上出机试通过名单(大概500+进340+)。 12号分组面试，每人20分钟，从上午八点一直面试到下午三点。面试包括抽取一道政治题谈看法、抽取一段英文读并翻译、基础知识(数学知识+计算机知识)、项目。政治题和英文翻译感觉大家都差不多(除非你英语特别差)，主要的是基础知识面试，北航比较爱问数学问题线代、概率论、离散、高数；如果你的项目比较好的话，老师会着重问你的项目。问到我的问题有梯度、可微和可导、大数定理+中心极限定理等。12号晚上出优营名单，大概340+进180。北航是根据夏令营面试排名来定学硕和专硕的，大概有40个学硕的名额，其他都是专硕，不过北航学硕和专硕培养方式没有区别。 这是在我前面面试同学被问到的部分问题 13号领导师意向表，找导师签字，如果没有找到暑假期间或者九月份也可以再联系老师。 14号校医院体检，夏令营结束。 七、计算所(7.13-7.16) 计算所入营还是比较有难度的，但是即使没入营也可以自己联系老师，如果老师同意可以来参加面试，只是夏令营包括食宿，没入营的不包括食宿。计算所是分实验室面试的，可以参加多个实验室的面试，我参加了网数和智信的笔试+机试+面试。 智信12号笔试，14号机试+面试。笔试包括英文论文理解翻译、概率论题、计算机基础知识题目(操作系统，计网等)、CV题目(智信主要是做CV)。机试五道题目，一个小时，题目代码已经写好了，只需你补全，类似LeetCode，在学长的电脑上完成，有C++和Python可选，两种编程语言题目不同。C++用的是VS2017，会由人给你记每道题目完成的时间，会让你演示调试，结束后打包发送到一个邮箱里。 网数只有机试和面试,13号上午机试，15号面试。机试一个小时七道题目，在自己电脑上写然后拷到老师的优盘上。考察了包括链表、二叉树、图等，偏向于工程，据说今年的题目是计算所一个工程博士出的。机试70人，进入面试60人。面试每人15分钟，包括自我介绍，专业知识，是否读博，项目等。 计算所环境 八、一些建议和感想 一些建议： 提前准备，给自己定位，有针对性的准备，多在网上找经验贴；多和本校保研的学长学姐交流，多和同学交流，多搜集信息； 4月份前把简历、推荐信、个人陈述等写好，再不断修改完善； 最好能提前联系一个老师，以免拿到优营而没有找到好老师； 准备好专业知识，线代、概率论、数据结构、计网、计组、操作系统等； 如果编程能力不是特别强，最好大三开始就刷题，LeetCode的中档题难度基本就够用了； 一些体会与感想： 机会是留给有准备的人的，越努力越幸运！ 做最坏的打算，做最好的准备。 保研是一场马拉松，坚持到底就是胜利。 遵道而行，但到半途需努力；会心不远，欲登绝顶莫辞劳。 也送给自己一句话：流年笑掷，未来可期！ 以上仅代表个人观点与感想，如果对你有帮助记得点赞哦~如有问题，可以关注我的公主号【驭风者小窝】，我会尽我最大的努力帮助你！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_28983299/article/details/118319985。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...->　打开任务管理器 Ctrl + Shift　->　在提供了多个键盘布局时切换键盘布局 Ctrl + 空格键　->　打开或关闭中文输入法编辑器 (IME) 二、alt、shift相关 Alt + Tab　->　在打开的应用之间切换 Alt + F4　->　关闭活动项，或者退出活动应用 Shift + F10　->　显示选定项的快捷菜单 Shift 加任意箭头键　->　在窗口中或桌面上选择多个项目，或者在文档中选择文本 Shift + Delete　->　无需先将选定项移动到“回收站”，直接将其删除 三、win（windows徽标的简称）相关 win + L　->　锁定电脑 win + D　->　显示和隐藏桌面 win + E　->　打开“文件资源管理器” win + I　->　打开“设置” win + M　->　最小化所有窗口 win + Shift + M　->　将最小化的窗口还原到桌面 win + P　->　选择演示显示模式 win + K　->　打开“连接”快速操作 win + L　->　锁定电脑或切换帐户 win + Tab　->　打开“任务视图” win + R　-> 打开运行窗口 四、其他快捷键 End　->　显示活动窗口的底端 Home　->　显示活动窗口的顶端 F11　->　最大化或最小化活动窗口 五、运行窗口快捷命令 先输入win+ R 本小结转载地址：https://blog.csdn.net/qq_42402854/article/details/93162387 1.calc：启动计算器 2.appwiz.cpl：程序和功能 3.certmgr.msc：证书管理实用程序 4.charmap：启动字符映射表 5.chkdsk.exe：Chkdsk磁盘检查(管理员身份运行命令提示符) 6.cleanmgr: 打开磁盘清理工具 7.cliconfg：SQL SERVER 客户端网络实用工具 8.cmstp：连接管理器配置文件安装程序 9.cmd：CMD命令提示符 10.自动关机命令 Shutdown -s -t 600：表示600秒后自动关机 shutdown -a ：可取消定时关机 Shutdown -r -t 600：表示600秒后自动重启 rundll32 user32.dll,LockWorkStation：表示锁定计算机 11.colorcpl：颜色管理，配置显示器和打印机等中的色彩 12.CompMgmtLauncher：计算机管理 13.compmgmt.msc：计算机管理 14.credwiz：备份或还原储存的用户名和密码 15.comexp.msc：打开系统组件服务 16.control：控制面版 17.dcomcnfg：打开系统组件服务 18.Dccw：显示颜色校准 19.devmgmt.msc：设备管理器 20.desk.cpl：屏幕分辨率 21.dfrgui：优化驱动器 Windows 7→dfrg.msc：磁盘碎片整理程序 22.dialer：电话拨号程序 23.diskmgmt.msc：磁盘管理 24.dvdplay：DVD播放器 25.dxdiag：检查DirectX信息 26.eudcedit：造字程序 27.eventvwr：事件查看器 28.explorer：打开资源管理器 29.Firewall.cpl：Windows防火墙 30.FXSCOVER：传真封面编辑器 31.fsmgmt.msc：共享文件夹管理器 32.gpedit.msc：组策略 33.hdwwiz.cpl：设备管理器 34.inetcpl.cpl：Internet属性 35.intl.cpl：区域 36.iexpress：木马捆绑工具，系统自带 37.joy.cpl：游戏控制器 38.logoff：注销命令 39.lusrmgr.msc：本地用户和组 40.lpksetup：语言包安装/删除向导，安装向导会提示下载语言包 41.lusrmgr.msc：本机用户和组 42.main.cpl：鼠标属性 43.mmsys.cpl：声音 44.magnify：放大镜实用程序 45.mem.exe：显示内存使用情况(如果直接运行无效，可以先管理员身份运行命令提示符，在命令提示符里输入mem.exe>d:a.txt 即可打开d盘查看a.txt，里面的就是内存使用情况了。当然什么盘什么文件名可自己决定。) 46.MdSched:Windows内存诊断程序 47.mmc：打开控制台 48.mobsync：同步命令 49.mplayer2：简易widnows media player 50.Msconfig.exe：系统配置实用程序 51.msdt：微软支持诊断工具 52.msinfo32：系统信息 53.mspaint：画图 54.Msra：Windows远程协助 55.mstsc：远程桌面连接 56.NAPCLCFG.MSC：客户端配置 57.ncpa.cpl：网络连接 58.narrator：屏幕“讲述人” 59.Netplwiz：高级用户帐户控制面板，设置登陆安全相关的选项 60.netstat : an(TC)命令检查接口 61.notepad：打开记事本 62.Nslookup：IP地址侦测器 63.odbcad32：ODBC数据源管理器 64.OptionalFeatures：打开“打开或关闭Windows功能”对话框 65.osk：打开屏幕键盘 66.perfmon.msc：计算机性能监测器 67.perfmon：计算机性能监测器 68.PowerShell：提供强大远程处理能力 69.printmanagement.msc：打印管理 70.powercfg.cpl：电源选项 71.psr：问题步骤记录器 72.Rasphone：网络连接 73.Recdisc：创建系统修复光盘 74.Resmon：资源监视器 75.Rstrui：系统还原 76.regedit.exe：注册表 77.regedt32：注册表编辑器 78.rsop.msc：组策略结果集 79.sdclt：备份状态与配置，就是查看系统是否已备份 80.secpol.msc：本地安全策略 81.services.msc：本地服务设置 82.sfc /scannow：扫描错误并复原/windows文件保护 83.sfc.exe：系统文件检查器 84.shrpubw：创建共享文件夹 85.sigverif：文件签名验证程序 86.slui：Windows激活，查看系统激活信息 87.slmgr.vbs -dlv ：显示详细的许可证信息 88.snippingtool：截图工具，支持无规则截图 89.soundrecorder：录音机，没有录音时间的限制 90.StikyNot：便笺 91.sysdm.cpl：系统属性 92.sysedit：系统配置编辑器 93.syskey：系统加密，一旦加密就不能解开，保护系统的双重密码 94.taskmgr：任务管理器(旧版) 95.TM任务管理器(新版) 96.taskschd.msc：任务计划程序 97.timedate.cpl：日期和时间 98.UserAccountControlSettings用户账户控制设置 99.utilman：辅助工具管理器 100.wf.msc：高级安全Windows防火墙 101.WFS：Windows传真和扫描 102.wiaacmgr：扫描仪和照相机向导 103.winver：关于Windows 104.wmimgmt.msc：打开windows管理体系结构(WMI) 105.write：写字板 106.wscui.cpl：操作中心 107.wuapp：Windows更新 108.wscript：windows脚本宿主设置 六、小结 键盘快捷键会大大提高使用效率，让你在外行面前显得更酷。持续更新中…感谢点赞，评论与转发，谢谢！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44168588/article/details/121208530。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...便： print( 数据类 在Java中没有专门的数据类，常常是通过JavaBean来作为数据类，但在Kotlin中提供了专门的数据类。 Java public  从上面的例子中可以看到，如果要使用数据类，需要手动写相应的setter/getter方法(尽管IDE也可以批量生成)，但是从代码阅读的角度来说，在属性较多的情况下，诸多的seeter/getter方法还是不利于代码的阅读和维护。 Kotlin 在Kotlin中，可以通过关键字data来生成数据类： data  即在class关键字之前添加data关键字即可。编译器会根据主构造函数中的参数生成相应的数据类。自动生成setter/getter、toString、hashCode等方法 要声明一个数据类，需要满足： 主构造函数中至少有一个参数 主构造函数中所有参数需要标记为val或var 数据类不能是抽象、开发、密封和内部的 枚举类 枚举类是一种特殊的类，kotlin可以通过enum class关键字定义枚举类。 枚举类可以实现0~N个接口； 枚举类默认继承于kotlin.Enum类(其他类最终父类都是Any)，因此kotlin枚举类不能继承类； 非抽象枚举类不能用open修饰符修饰，因此非抽象枚举类不能派生子类； 抽象枚举类不能使用abstract关键字修饰enum class，抽象方法和抽象属性需要使用； 枚举类构造器只能使用private修饰符修饰，若不指定，则默认为private； 枚举类所有实例在第一行显式列出，每个实例之间用逗号隔开，整个声明以分号结尾； 枚举类是特殊的类，也可以定义属性、方法、构造器； 枚举类应该设置成不可变类，即属性值不允许改变，这样更安全； 枚举属性设置成只读属性后，最好在构造器中为枚举类指定初始值，如果在声明时为枚举指定初始值，会导致所有枚举值(或者说枚举对象)的该属性都一样。 定义枚举类 /   定义一个枚举类  / 枚举类实现接口 枚举值分别实现接口的抽象成员 enum  枚举类统一实现接口的抽象成员 enum  分别实现抽象枚举类抽象成员 enum  委托 委托模式 是软件设计模式中的一项基本技巧。在委托模式中，有两个对象参与处理同一个请求，接受请求的对象将请求委托给另一个对象来处理。委托模式是一项基本技巧，许多其他的模式，如状态模式、策略模式、访问者模式本质上是在更特殊的场合采用了委托模式。委托模式使得我们可以用聚合来替代继承。 Java中委托： interface Printer { Kotlin： interface Printer { by表示 p 将会在 PrintImpl 中内部存储， 并且编译器将自动生成转发给 p 的所有 Printer 的方法。 委托属性 有一些常见的属性类型，虽然我们可以在每次需要的时候手动实现它们， 但是如果能够为大家把他们只实现一次并放入一个库会更好。例如包括： 延迟属性(lazy properties): 其值只在首次访问时计算； 可观察属性(observable properties): 监听器会收到有关此属性变更的通知； 把多个属性储存在一个映射(map)中，而不是每个存在单独的字段中。 为了涵盖这些(以及其他)情况，Kotlin 支持 委托属性 。 委托属性的语法是： var :  在 by 后面的表达式是该 委托， 因为属性对应的 get()(和 set())会被委托给它的 getValue() 和 setValue() 方法。 标准委托： Kotlin 标准库为几种有用的委托提供了工厂方法。 延迟属性 Lazy lazy() 接受一个 lambda 并返回一个 Lazy 实例的函数，返回的实例可以作为实现延迟属性的委托：第一次调用 get() 会执行已传递给 lazy() 的 lambda 表达式并记录结果， 后续调用 get() 只是返回记录的结果。例如： val lazyValue: String  可观察属性 Observable Delegates.observable() 接受两个参数：初始值和修改时处理程序(handler)。每当我们给属性赋值时会调用该处理程序(在赋值后执行)。它有三个参数：被赋值的属性、旧值和新值： class User { 如果想拦截赋的新值，并根据你是不是想要这个值来决定是否给属性赋新值，可以使用 vetoable() 取代 observable()，接收的参数和 observable 一样，不过处理程序 返回值是 Boolean 来决定是否采用新值，即在属性被赋新值生效之前 会调用传递给 vetoable 的处理程序。例如： class User { 把属性存在map 中 一个常见的用例是在一个映射(map)里存储属性的值。这经常出现在像解析 JSON 或者做其他“动态”事情的应用中。在这种情况下，你可以使用映射实例自身作为委托来实现委托属性。 例如： class User(map: Map 在上例中，委托属性会从构造函数传入的map中取值(通过字符串键——属性的名称)，如果遇到声明的属性名在map 中找不到对应的key 名，或者key 对应的value 值的类型与声明的属性的类型不一致，会抛出异常。 内联函数 当一个函数被声明为inline时，它的函数体是内联的，也就是说，函数体会被直接替换到函数被调用地方 inline函数(内联函数)从概念上讲是编译器使用函数实现的真实代码来替换每一次的函数调用，带来的最直接的好处就是节省了函数调用的开销，而缺点就是增加了所生成字节码的尺寸。基于此，在代码量不是很大的情况下，我们是否有必要将所有的函数定义为内联？让我们分两种情况进行说明： 将普通函数定义为内联：众所周知，JVM内部已经实现了内联优化，它会在任何可以通过内联来提升性能的地方将函数调用内联化，并且相对于手动将普通函数定义为内联，通过JVM内联优化所生成的字节码，每个函数的实现只会出现一次，这样在保证减少运行时开销的同时，也没有增加字节码的尺寸；所以我们可以得出结论，对于普通函数，我们没有必要将其声明为内联函数，而是交给JVM自行优化。 将带有lambda参数的函数定义为内联：是的，这种情况下确实可以提高性能；但在使用的过程中，我们会发现它是有诸多限制的，让我们从下面的例子开始展开说明： inline  假如我们这样调用doSomething: fun main(args: Array<String>) { 上面的调用会被编译成： fun main(args: Array<String>) { 从上面编译的结果可以看出，无论doSomething函数还是action参数都被内联了，很棒，那让我们换一种调用方式： fun main(args: Array<String>) { 上面的调用会被编译成： fun main(args: Array<String>) { doSomething函数被内联，而action参数没有被内联，这是因为以函数型变量的形式传递给doSomething的lambda在函数的调用点是不可用的，只有等到doSomething被内联后，该lambda才可以正常使用。 通过上面的例子，我们对lambda表达式何时被内联做一下简单的总结： 当lambda表达式以参数的形式直接传递给内联函数，那么lambda表达式的代码会被直接替换到最终生成的代码中。 当lambda表达式在某个地方被保存起来，然后以变量形式传递给内联函数，那么此时的lambda表达式的代码将不会被内联。 上面对lambda的内联时机进行了讨论，消化片刻后让我们再看最后一个例子： inline  上面的例子是否有问题？是的，编译器会抛出“Illegal usage of inline-parameter”的错误，这是因为Kotlin规定内联函数中的lambda参数只能被直接调用或者传递给另外一个内联函数，除此之外不能作为他用；那我们如果确实想要将某一个lambda传递给一个非内联函数怎么办？我们只需将上述代码这样改造即可： inline  很简单，在不需要内联的lambda参数前加上noinline修饰符就可以了。 以上便是我对内联函数的全部理解，通过掌握该特性的运行机制，相信大家可以做到在正确的时机使用该特性，而非滥用或因恐惧弃而不用。 Kotlin下单例模式 饿汉式实现 //Java实现 懒汉式 //Java实现 上述代码中，我们可以发现在Kotlin实现中，我们让其主构造函数私有化并自定义了其属性访问器，其余内容大同小异。 如果有小伙伴不清楚Kotlin构造函数的使用方式。请点击 - - - 构造函数 不清楚Kotlin的属性与访问器，请点击 - - -属性和字段 线程安全的懒汉式 //Java实现 大家都知道在使用懒汉式会出现线程安全的问题，需要使用使用同步锁，在Kotlin中，如果你需要将方法声明为同步，需要添加@Synchronized注解。 双重校验锁式 //Java实现 哇！小伙伴们惊喜不，感不感动啊。我们居然几行代码就实现了多行的Java代码。其中我们运用到了Kotlin的延迟属性 Lazy。 Lazy内部实现 public  观察上述代码，因为我们传入的mode = LazyThreadSafetyMode.SYNCHRONIZED， 那么会直接走 SynchronizedLazyImpl，我们继续观察SynchronizedLazyImpl。 Lazy接口 SynchronizedLazyImpl实现了Lazy接口，Lazy具体接口如下： public  继续查看SynchronizedLazyImpl，具体实现如下： SynchronizedLazyImpl内部实现 private  通过上述代码，我们发现 SynchronizedLazyImpl 覆盖了Lazy接口的value属性，并且重新了其属性访问器。其具体逻辑与Java的双重检验是类似的。 到里这里其实大家还是肯定有疑问，我这里只是实例化了SynchronizedLazyImpl对象，并没有进行值的获取，它是怎么拿到高阶函数的返回值呢？。这里又涉及到了委托属性。 委托属性语法是：val/var : by 。在 by 后面的表达式是该 委托， 因为属性对应的 get()(和 set())会被委托给它的 getValue() 和 setValue() 方法。属性的委托不必实现任何的接口，但是需要提供一个 getValue() 函数(和 setValue()——对于 var 属性)。 而Lazy.kt文件中，声明了Lazy接口的getValue扩展函数。故在最终赋值的时候会调用该方法。 internal.InlineOnly 静态内部类式 //Java实现 静态内部类的实现方式，也没有什么好说的。Kotlin与Java实现基本雷同。 补充 在该篇文章结束后，有很多小伙伴咨询，如何在Kotlin版的Double Check，给单例添加一个属性，这里我给大家提供了一个实现的方式。(不好意思，最近才抽出时间来解决这个问题) class SingletonDemo private constructor( 其中关于?:操作符，如果 ?: 左侧表达式非空，就返回其左侧表达式，否则返回右侧表达式。请注意，当且仅当左侧为空时，才会对右侧表达式求值。 Kotlin 智能类型转换 对于子父类之间的类型转换 先看这样一段 Java 代码 public  尽管在 main 函数中，对 person 这个对象进行了类型判断，但是在使用的时候还是需要强制转换成 Student 类型，这样是不是很不智能？ 同样的情况在 Kotlin 中就变得简单多了 fun main(args: Array<String>) { 在 Kotlin 中，只要对类型进行了判断，就可以直接通过父类的对象去调用子类的函数了 安全的类型转换 还是上面的那个例子，如果我们没有进行类型判断，并且直接进行强转，会怎么样呢？ public static void main(String[] args) { 结果就只能是 Exception in thread "main" java.lang.ClassCastException 那么在 Kotlin 中是不是会有更好的解决方法呢？ val person: Person = Person() 在转换操作符后面添加一个 ?，就不会把程序 crash 掉了，当转化失败的时候，就会返回一个 null 在空类型中的智能转换 需要提前了解 Kotlin 类型安全的相关知识(Kotlin 中的类型安全(对空指针的优化处理)) String? =  aString 在定义的时候定义成了有可能为 null，按照之前的写法，我们需要这样写 String? =  但是已经进行了是否为 String 类型的判断，所以就一定 不是 空类型了，也就可以直接输出它的长度了 T.()->Unit 、 ()->Unit 在做kotlin开发中，经常看到一些系统函数里，用函数作为参数 public  .()-Unit与()->Unit的区别是我们调用时，在代码块里面写this，的时候，两个this代表的含义不一样，T.()->Unit里的this代表的是自身实例，而()->Unit里，this代表的是外部类的实例。 推荐阅读 对 Kotlin 与 Java 编程语言的思考 使用 Kotlin 做开发一个月后的感想 扫一扫 关注我的公众号如果你想要跟大家分享你的文章，欢迎投稿~ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39611037/article/details/109984124。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...体验。 · 动态电量管理 (Adaptive Battery) 无论用户们使用的是何种手机，电量一直都是他们最为关心问题。在 Android P 中，我们和 DeepMind 合作推出了一个全新功能，即动态电量管理 (Adaptive Battery)，来优化各个应用的电量使用。 动态电量管理通过机器学习来管理用户们最关心的那些应用所能占用的系统资源。各个应用会被划分到四个不同的群组里，这些群组对系统资源调用有不同的限制，我们称之为 “应用待机群组 (App Standby buckets)”。随着用户的使用，应用会在这四个群组里切换，那些不在 “活跃 (active)” 组里的应用在包括任务 (jobs)、警报、网络以及高优先级的 Firebase Cloud Messages 等资源调用上会受到相应的限制。 如果您的应用已经针对 Doze, App Standby 和后台运行限制做过优化，那么它就应该已经能和动态电量管理完美配合。我们建议您在四个应用待机群组中都对自己的 app 进行测试，请阅读相关文档了解详情。 · App Actions 当用户想要做一个操作的时候，App Actions 会推荐能帮助他们完成这个操作的 app，而且这个推荐的功能会覆盖整个操作系统中的重要交互环节，比如启动器 (Launcher)、智能文本选择、Google Play、Google Search 应用，以及 Assistant。 App Actions 通过机器学习来分析用户最近的行为或使用场景，从而筛选出需要推荐的应用。由于这些推荐与用户当前想要做的事情高度关联，所以这套机制非常利于拓展新用户以及促活现有用户。 只需将您应用中的各个功能定义为语义意图 (semantic intent)，便可以充分享受 App Actions 带来的好处。App Actions 中的意图和我们早些时候在 Google Assistant 上推出的语音对谈式动作 (Conversational Action) 是使用同一套通用意图分类，这个分类支持语音控制的音箱、智能屏幕、车载系统、电视、耳机等设备。由于不需要额外的 API 接口，所以只要用户的 Android 平台版本支持，App Actions 就可以正常使用了。 App Actions 很快就会面向开发者发布，如果您希望收到这方面的通知，请点击这里找到相关链接参与订阅。 · Slices 和 App Actions 一同到来的新功能还有 Slices，这个功能可以让您的应用以模块化、富交互的形式插入到多个使用场景中，比如 Google Search 和 Assistant。Slices 支持的交互包括 actions、开关、滑动条、滑动内容等等。 Slices 是让内容与用户联系的极佳方式，所以我们希望它可以在更多的场景中出现。除了在 Android P 上对这个功能进行了平台级别的整合外， Slices 的 API 和模板也加入到了 Android Jetpack 里。Android Jetpack 是我们全新打造的一套创建优秀应用的工具和库，通过 Android Jetpack，您制作的 Slices 能在 Kitkat (API 等级 19) 及更高版本上使用 —— 这覆盖了 95% 的已激活 Android 设备。我们也会定期更新 Slices 的模板来支持更多类型的场景和交互 (比如文本输入)。 请查阅上手指南以了解如何制作 Slices，使用 SliceViewer 工具查看您做好的 Slices。接下来，我们计划进一步拓展其使用场景，包括在其他 app 中展现您的 Slices。 · 通知智能回复 (Smart reply in notifications) 机器智能可以为用户体验带来非常积极的进化，Gmail 和 Inbox 里的智能回复功能已经成功地证明了这一点。在 Android P 中，通知消息也加入了智能回复功能，而且我们准备了 API 让您可以为用户带来更度身的使用感受。用来帮助您更轻松地在通知中生成回复的 ML Kit 很快就会到来，请 点击访问此网站 了解详情。 · 文本识别 (Text Classifier) 在 Android P 中，我们将识别文本的机器学习模型进行了扩展，使得它可以识别出诸如日期或航班号这样的信息，并通过 TextClassifier API 来让开发者使用到这些改进。我们还更新了 Linkify API 来利用文本识别的结果生成链接，并为用户提供了更多点击后的选项，从而让他们得以更快地进行下一步操作。当然，开发者也可以在给文本识别出来的信息添加链接时拥有更多的选项。智能 Linkify 在识别精准度以及速度上都有明显的提升。 这个模型现在正在通过 Google Play 进行更新，所以您的应用使用现有的 API 就可以享受到本次更新所带来的变化。在安装更新完的模型后，设备即可直接在本地识别文本里的各种信息，而且这些识别出来的信息只保存在您的手机上而不会通过网络流传出去。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 简洁 (Simplicity) 在 Android P，我们格外强调简洁，并据此改进 Android 的 UI 从而帮助用户们更流畅、更高效地完成操作。对开发者来说，简洁的系统则会帮助用户更容易查找、使用和管理您的应用。 · 全新系统导航 (New system navigation) 我们为 Android P 设计了全新的系统导航，只需使用下图中这个在所有界面中都能看到的小按钮，即可更轻松地访问手机主屏、概览页以及 Assistant。新导航系统也使多任务切换及发现关联应用变得更加简单。在概览页，用户可以拥有更大的视野来查看他们之前中断的操作，这自然也会让他们更容易找到并回到之前的应用中。概览页也提供了搜索、预测推荐应用以及上文提到的 App Actions，而且只需再多划一次即可进入所有应用的列表。 · 文字放大镜 (Text Magnifier) 在 Android P 中，我们加入了新的放大镜工具 (Magnifier widget)，使选择文本和调整光标位置变得更加轻松。默认情况下，所有继承自 TextView 的类都会自动支持放大镜，但您也可以使用放大镜 API 将它添加到任何自定义的视图上，从而打造更多样化的体验。 · 后台限制 (Background restrictions) 用户可以更加简单地找到并管理那些在后台消耗电量的应用。通过 Android Vitals 积累下来的成果，Android 可以识别那些过度消耗电量的行为，如滥用唤醒锁定等。在 Android P 中，电池设置页面直接列出了这些过度消耗电量的应用，用户只需一次点击就可以限制它们在后台的活动。 一旦应用被限制，那么它的后台任务、警报、服务以及网络访问都会受限。想要避免被限制的话，请留意 Play Console 中的Android Vitals 控制面板，帮助您了解如何提高性能表现以及优化电量消耗。 后台限制能有效保护系统资源不被恶意消耗，从而确保开发者的应用在不同制造商的不同设备上也能拥有一个基础的合理的运行环境。虽然制造商可以在限制列表上额外添加限制的应用，但它们也必须在电池设置页面为用户开放这些限制的控制权。 我们添加了一个标准 API 来帮助应用知晓自己是否被限制，以及一个 ADB 命令来帮助开发者手动限制应用，从而进行测试。具体请参阅相关文档。接下来我们计划在 Play Console 的 Android Vitals 控制面板里添加一个统计数据，以展示应用受到限制的情况。 · 使用动态处理增强音频 (Enhanced audio with Dynamics Processing) Android P 在音频框架里加入了动态处理效果 (Dynamic Processing Effect) 来帮助开发者改善声音品质。通过动态处理，您可以分离出特定频率的声音，降低过大的音量，或者增强那些过小的音量。举例来说，即便说话者离麦克风较远，而且身处嘈杂或者被刺耳的各种环境音包围的地方，您的应用依然可以有效分离并增强他/她的细语。 动态处理 API 提供了多声场、多频段的动态处理效果，包括一个预均衡器、一个多频段压缩器，一个后均衡器以及一个串联的音量限制器。这样您就可以根据用户的喜好或者环境的变化来控制 Android 设备输出的声音。频段数量以及各个声场的开关都完全可控，大多数参数都支持实时控制，如增益、信号的压缩/释放 (attack/release) 时长，阈值等等。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 安全 (Security) · 用户识别提示 (Biometric prompt) Android P 为市面上涌现出来的各种用户识别机制在系统层面提供了统一的使用体验，应用们不再需要自行提供用户识别操作界面，而只需要使用统一的 BiometricPrompt API 即可。这套全新的 API 替代了 DP1 版本中的 FingerprintDialog API，且支持包括指纹识别 (包括屏幕下指纹识别)、面部识别以及虹膜识别，而且所有系统支持的用户识别需求都包含在一个 USE_BIOMETRIC 权限里。FingerprintManager 以及对应的 USE_FINGERPRINT 权限已经被废弃，请开发者尽快转用 BiometricPrompt。 · 受保护的确认操作 (Protected Confirmation) Android P 新增了受保护的确认操作 (Android Protected Confirmation)，这个功能使用可信执行环境 (Trusted Execution Environment, TEE) 来确保一个显示出来的提示文本被真实用户确认。只有在用户确认之后，TEE 才会放行这个文本并可由应用去验证。 · 对私有密钥的增强保护 (Stronger protection for private keys) 我们添加了一个新的 KeyStore 类型，StrongBox。并提供对应的 API 来支持那些提供了防入侵硬件措施的设备，比如独立的 CPU，内存以及安全存储。您可以在 KeyGenParameterSpec 里决定您的密钥是否该交给 StrongBox 安全芯片来保存。 Android P Beta 为用户带来新版本的 Android 需要 Google、芯片供应商以及设备制造商和运营商的共同努力。这个过程中充满了技术挑战，并非一日之功 —— 为了让这个过程更加顺畅，去年我们启动了 Project Treble，并将其包含在 Android Oreo 中。我们与合作伙伴们一直在努力开发这个项目，也已经看到 Treble 所能带来的机遇。 我们宣布，以下 6 家顶级合作伙伴将和我们一起把 Android P Beta 带给全世界的用户，这些设备包括：索尼 Xperia XZ2, 小米 Mi Mix 2S, 诺基亚 7 Plus, Oppo R15 Pro, Vivo X21UD 和 X21, 以及 Essential PH‑1。此外，再加上 Pixel 2, Pixel 2 XL, Pixel 和 Pixel XL，我们希望来自世界各地的早期体验者以及开发者们都能通过这些设备体验到 Android P Beta。 您可查看今天推送的文章查阅支持 beta 体验的合作伙伴和 Pixel 设备清单，并能看到每款设备的详细配置说明。如果您使用 Pixel 设备，现在就可以加入 Android Beta program，然后自动获得最新的 Android P Beta。 马上开始在您喜欢的设备上体验 Android P Beta 吧，欢迎您向我们反馈意见和建议！并请继续关注 Project Treble 的最新动态。 确保 app 兼容 随着越来越多的用户开始体验 Android P Beta，是时候开始测试您 app 的兼容性，以尽早解决在测试中发现的问题并尽快发布更新。请查看迁移手册了解操作步骤以及 Android P 的时间推进表。 请从 Google Play 下载您的应用，并在运行 Android P Beta 的设备或模拟器上测试用户流程。确保您的应用体验良好，并正确处理 Android P 的行为变更。尤其注意动态电量管理、Wi-Fi 权限变化、后台调用摄像头以及传感器的限制、针对应用数据的 SELinux 政策、默认启用 TLS 的变化，以及 Build.SERIAL 限制。 · 公开 API 的兼容性 (Compatibility through public APIs) 针对非 SDK 接口的测试十分重要。正如我们之前所强调的，在 Android P 中，我们将逐渐收紧一些非 SDK 接口的使用，这也要求广大的开发者们，包括 Google 内部的应用团队，使用公开 API。 如果您的应用正在使用私有 Android API 或者库，您需要改为使用 Android SDK 或 NDK 公开的 API。我们在 DP1 里已经对使用私有接口的开发者发出了警告信息，从 Android P Beta 开始，调用非 SDK 接口将会报错 (部分被豁免的私有 API 除外) —— 也就是说您的应用将会遭遇异常，而不再只是警告了。 为了帮助您定位非 SDK API 的使用情况，我们在 StrictMode 里加入了两个新的方法。您可以使用 detectNonSdkApiUsage() 在应用通过反射或 JNI 调用非 SDK API 的时候收到警报，您还可以使用 permitNonSdkApiUsage() 来阻止 StrictMode 针对这些调用报错。这些方法都可助您了解应用调用非 SDK API 的情况，但请注意，即便调用的 API 暂时得到了豁免，最保险的做法依然是尽快放弃对它们的使用。 如果您确实遇到了公开 API 无法满足需求的情况，请立刻告知我们。更多详细内容请查看相关文档。 · 凹口屏测试 (Test with display cutout) 针对凹口屏测试您的应用也十分重要。现在您可以在运行 Android P Beta 的合作伙伴机型上测试，确保您的应用在凹口屏上表现良好。同时，您也可以在 Android P 设备的开发者选项里打开对凹口屏的模拟，对您的应用做相应测试。 体验 Android P 在准备好开发条件后，请深入了解 Android P 并学习可以在您的应用中使用到的全新功能和 API。为了帮助您更轻松地探索和使用新 API，请查阅 API 变化报告 (API 27->DP2, DP1->DP2) 以及 Android P API 文档。访问开发者预览版网站了解详情。 下载/更新 Android P 开发者预览版 SDK 和工具包至 Android Studio 3.1，或使用最新版本的 Android Studio 3.2。如果您手边没有 Android P Beta 设备 (或查看今天推送的次条文章)，请使用 Android P 模拟器来运行和测试您的应用。 您的反馈一直都至关重要，我们欢迎您畅所欲言。如果您在开发或测试过程中遇到了问题，请在文章下方留言给我们。再次感谢大家一路以来的支持。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_34258782/article/details/87952581。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...集合 以伪数组的形式存储的var lis = document.getElementsByTagName('li')console.log(lis);// 2.如果想要依次打印里面的元素对象我们可以采取遍历方式for (var i = 0; i < lis.length; i++) {console.log(lis[i]);}// 3.这里可以是可以获取标签的.getElementsByTagName()可以得到这个元素里面的某些标签var nav1 = document.getElementById('nav') //这个获取nav元素var navli = nav.getElementsByTagName('li') //这里是获取nav 里面的li标签 要先获取 nav元素在获取里面的liconsole.log(navli);</script></body> 3.通过 HTML5 新增的方法获取(注意兼容) 1. document.getElementsByClassName(‘类名’)；// 根据类名返回元素对象集合 2. document.querySelector('选择器'); // 根据指定选择器返回第一个元素对象 3. document.querySelectorAll('选择器'); // 根据指定选择器返回所有元素对象集合 注意：querySelector 和 querySelectorAll里面的选择器需要加符号,比如:document.querySelector(’nav’); 代码演示 <body><div class="box">盒子1</div><div class="box">盒子2</div><div id="nav"><ul><li>首页</li><li>产品</li></ul></div><script>// 1. getElementsByClassName 根据类名获得某些元素集合var boxs = document.getElementsByClassName('box');console.log(boxs);// 2. querySelector 返回指定选择器的第一个元素对象 切记 里面的选择器需要加符号 .box navvar firstBox = document.querySelector('.box');console.log(firstBox);var nav = document.querySelector('nav');console.log(nav);var li = document.querySelector('li');console.log(li);// 3. querySelectorAll()返回指定选择器的所有元素对象集合var allBox = document.querySelectorAll('.box');console.log(allBox);var lis = document.querySelectorAll('li');console.log(lis);</script> 4.获取特殊元素(body,html) 获取body元素 - doucumnet.body // 返回body元素对象 获取html元素 . document.documentElement // 返回html元素对象 代码演示 <body><script>// 获取bdoy元素var bodyEle = document.bodyconsole.log(bodyEle); //返回body元素// 获取html元素var htmlEle = document.documentElementconsole.log(htmlEle); //返回html元素</script></body> 三.事件基础 1.事件概述 JavaScript 使我们有能力创建动态页面，而事件是可以被 JavaScript 侦测到的行为。 简单理解： 触发— 响应机制。 网页中的每个元素都可以产生某些可以触发 JavaScript 的事件，例如，我们可以在用户点击某按钮时产生一个 事件，然后去执行某些操作。 代码演示 <body><button id="btn">浩哥</button><script>// 点击一个按钮，弹出一个对话框// 1.事件是有三部分组成的 1.事件源 2.事件类型 3.事件处理程序 也称为事件三要素// (1).事件源 事件被触发的对象 var but = document.getElementById('btn')// (2).事件类型 如何触发 什么事件 比如鼠标点击(onclick) 还是鼠标经过还是？？？？// (3).事件处理程序 通过一个函数赋值的方式 完成 因为函数就是实现某种功能的but.onclick = function() {alert('浩哥爱编程')}</script></body> 2.执行事件的步骤 1. 获取事件源DOM对象(意思是你要获取那个元素) 2. 注册事件(绑定事件 意思是通过什么方式来处理比如是鼠标经过还是鼠标点击等等行为) 3. 添加事件处理程序(采取函数赋值形式 意思是你想做啥) 代码演示 <body><div>123</div><script>// 事件执行步骤 点击div 控制台输出我被选中了// 1.获取事件源var div = document.querySelector('div')// 2.绑定事件 注册事件// div.onclick// 3.添加事件处理程序div.onclick = function() {console.log('我被点击了');}</script></body> 3.常见的鼠标事件 onmouseenter鼠标移入事件 onmouseleave鼠标移出事件 四.操作元素 JS的DOM操作可以改变网页内容、结构和样式，利用DOM操作元素来改变元素里面的内容、属性等。注意以下都是属性 1.操作元素内容(改变元素内容) elemeny.innerText 从起始位置到终止位置的内容，但它去除html标签，同时空格和换行也会去掉 elemernt.innerHTML 起始位置到终止位置的全部内容，包括html标签，同时保留空格和换行 elemernt.Content可以获取隐藏元素的文本，包含换行和空白 代码演示 <title>Document</title><style>div,p {height: 30px;width: 300px;line-height: 30px;text-align: center;color: fff;background-color: pink;}</style></head><body><button>显示当前系统时间</button><div>某个时间</div><p>123</p><script>// 当我们点击了按钮，div里面的文字会发生变化// 1.获取元素 注意这里的按钮 和div都要获取到 因为 点击按钮div里面要发生变化所以都要获取var but = document.querySelector('button');var div = document.querySelector('div');// 2.绑定事件// but.onclick// 3.程序处理but.onclick = function() {// 改变元素内容 element(元素).innerTextdiv.innerText = '2020-11-27'}// 4.我们元素可以不用添加事件，就可以直接显示日期var p = document.querySelector('p');p.innerText = '2020-11-27';</script> elemeny.innerText和elemeny.innerHTML的区别 代码演示 <body><div></div><p></p><ul><li> 文字</li><li>123</li></ul><script>// innertText 和 innertHTML 的区别// 1. innerText 不识别html标签 非标准 去除空格和换行var div = document.querySelector('div');div.innerText = '<strong>今天是:</strong> 2020';// 2.innertHTML 识别html标签 W3C标准 保留空格和换行的 推荐尽量使用这个 因为这个是标准var p = document.querySelector('p')p.innerHTML = '<strong>今天是:</strong> 2020';// 3.这俩个属性是可读写的 意思是 除了改变内容还可以元素读取里面的内容的var ul = document.querySelector('ul')console.log(ul.innerText);console.log(ul.innerHTML);// .4innerHtml innerText 之间的区别：设置内容的时候，如果内容当中包含标签字符串 innerHtml会有标签的特性，也就是说标签会在页面上生效如果内容当中包含标签字符串 innerText会把标签原样展示在页面上，不会让标签生效读取内容的时候，如果标签内部还有其它标签，innerHtml会把标签内部带着其它的标签全部输出如果标签内部还有其它标签，innerText只会输出所有标签里面的内容或者文本，不会输出标签如果标签内部没有其它标签，他们两个一致；都是读取文本内容，innerHtml会带空白和换行</script></body> 2. 操作常见元素属性 innerText、innerHTML 改变元素内容 src、href id、alt、title 代码演示 <body><button id="ldh">刘德华</button><button id="zxy">张学友</button><br><img src="./images/ldh.jpg" alt="" width="200px" height="200px" title="刘德华" id="img"><script>// 修改属性 src// 我们可以操作元素得方法 来修改元素得属性 就是 元素的是什么属性 在重新给值就可以完成相应的赋值操作了// 1.获取元素var ldh = document.getElementById('ldh')var zxy = document.getElementById('zxy')var img = document.getElementById('img')// 2.注册事件 程序处理zxy.onclick = function() {// 当我们点击了图片的时候图片路径就发生变化 这里的.表示 的 得意思 img对象下的src属性img.src = './images/zxy.jpg';// 当我们变换图片得同时里面得title也要跟着变 所以前面要加上img.img.title = '张学友';}ldh.onclick = function() {img.src = './images/ldh.jpg';img.title = '刘德华';}</script> 3.操作表单元素属性 利用DOM可以操作如下表单元素的属性 type、value、checked、selected、disabled 代码演示： <body><button>按钮</button><input type="text" value="输入内容"><script>// 我想把value里面的输入内容改变为 被点击了// 1.获取元素var but = document.querySelector('button')var input = document.querySelector('input')// 2.注册事件 处理程序but.onclick = function() {// input.innerHTML = '被点击了'; 这个是 普通盒子 比如 div 标签里面的内容// 表单里面的值 文字内容是通过value来修改的input.value = '被点击了'// 如果需要某个表单被禁用 不能再点击了使用 disabled 我们想要这个按钮 button禁用// but.disabled = true// 还有一种写法// this指向的是事件函数的调用者 谁调用就指向谁 这里调用者是btnthis.disabled = true}</script></body> 4.操作元素样式属性 我们可以通过 JS 修改元素的大小、颜色、位置等样式。 1.element.style 行内样式操作 注意： JS 里面的样式采取驼峰命名法 比如 fontSize、 backgroundColor JS 修改 style 样式操作，产生的是行内样式，所以行内式比内嵌式高 代码演示 <style>div {width: 200px;height: 200px;background-color: red;}</style></head><body><div></div><script>// 要求点击div变成粉色 height变为250px// 1.获取元素var div = document.querySelector('div');// 2.注册事件 处理程序div.onclick = function() {// div.style里面的属性 采取的是驼峰命名法// this等于div this调用者 谁调用谁执行this.style.backgroundColor = 'pink'this.style.height = '250px'}</script> 2.element.className 类名样式操作 注意： 如果样式修改较多，可以采取操作类名方式更改元素样式。 class因为是个保留字，因此使用className来操作元素类名属性 className 会直接更改元素的类名，会覆盖原先的类名。 代码演示 <style>div {width: 100px;height: 100px;background-color: pink;}.change {background-color: purple;color: fff;font-size: 25px;margin-top: 100px;}</style></head><body><div class="first">文本</div><script>// 1. 使用 element.style 获得修改元素样式 如果样式比较少 或者 功能简单的情况下使用var test = document.querySelector('div');test.onclick = function() {// this.style.backgroundColor = 'purple';// this.style.color = 'fff';// this.style.fontSize = '25px';// this.style.marginTop = '100px';// 让我们当前元素的类名改为了 change// 2. 我们可以通过 修改元素的className更改元素的样式 适合于样式较多或者功能复杂的情况 如果想继续添加样式即在change添加即可// 3. 如果想要保留原先的类名，我们可以这么做 多类名选择器// this.className = 'change';this.className = 'first change';}</script> 5.自定义属性的操作 js给我们规定了可以自己添加属性 在操作元素属性的时候，元素.语法只能操作元素天生具有的属性,如果是自定义的属性，通过.语法是无法操作的只能通过getAttribute和setAttribute去操作，他俩是通用的方法，无论元素天生的还是自定义的都可以可以操作 1.获取属性值 element.属性 获取属性值。 element.getAttribute(‘属性’)； 区别: element.属性 获取内置属性值(元素本身自带的属性 如果是自定义属性不能被获取) element.getAttribute(‘属性’)；主要获得自定义的属性 (标准) 我们自定义的属性 2.设置属性值 element.属性 = ‘值’ 设置内置属性值 element.setAttribute(‘属性’，‘值’) 区别： element.属性 设置内置属性值 element.setAttribute(‘属性’)；主要设置自定义的属性(标准) 3.移除属性 element.removeAttribute(‘属性’)； 代码演示 <body><div id="demo" index="1" class="nav"></div><script>var div = document.querySelector('div');// 1.获取元素的属性值// (1) element.属性console.log(div.id);// (2) element.getAttribute('属性') get获取得到 attribute属性的意思 我们自己添加的属性称之为自定义属性console.log(div.getAttribute('id')); //democonsole.log(div.getAttribute('index')); // 1// 2.设置元素的属性值// (1) element.属性 = '值' div.id = 'test'div.className = 'navs'// (2) element.setAttribute('属性','值')div.setAttribute('index', 2);div.setAttribute('class', 'footer') //这里就是class 不是className 比较特殊// 3.移除属性 removeAttribute(属性)div.removeAttribute('index');</script></body> 只要是自定义属性最好都是用element.setAttribute(‘属性’，‘值’)来设置 如果是自带属性用element.属性来设置 6.H5自定义属性 自定义属性的目的：第一、是为了保存属性 第二、并且使用数据。有一些数据可以保存到页面中而不用保存到数据库中。 自定义属性获取是通过getAttribute(‘属性’) 获取的 但是有些自定义属性很容易引起歧义，不容易判断是元素还是自定义属性 H5给我们新增了自定义属性： 1.设置H5自定义属性 H5规定自定义属性data-开头做为属性名并且赋值 比如<div data-index:“1”> 或者使用JS设置element.setAttribute(‘deta-index’,2) 2.获取H5自定义属性 兼容性获取 element.getAttribute(‘data-index’) 推荐开发中使用这个 H5新增element.dataset.index 或者element.datase[‘index’] ie 11以上才支持 代码演示 <body><div getTime="10" data-index="20" data-name-list="40"></div><script>// 获取元素var div = document.querySelector('div');console.log(div.geTime); //undefined getTime是自定义属性不能直接通过元素的属性来获取 而是用自定义属性来获取的getAttribute(‘属性’)console.log(div.getAttribute('getTime')); //10// H5添加自定义属性的写法以data-开头div.setAttribute('data-time', 30)// 1.兼容性获取H5自定义属性console.log(div.getAttribute('data-time')); // 30// 2.H5新增的获取自定义属性的方法 它只能获取data-开头的// dataset 是一个集合的意思存放了所有以data开头的自定义属性 如果你想取其中的某一个只需要在dataset.的后面加上自定义属性名即可console.log(div.dataset);console.log(div.dataset.time); // 30// 还有一种方法dataset['属性']console.log(div.dataset['time']); // 30// 如果自定义属性里面有多个-链接的单词 我们获取的时候采取驼峰命名法 不用要-了console.log(div.dataset.nameList); // 40console.log(div.dataset['nameList']); // 40</script></body> 五.节点操作 1.为什么要学习节点操作 获取元素通常使用俩种方式 （1）利用DOM提供的方法获取元素 但是逻辑性不强 繁琐 （2）利用节点层级关系获取元素 如 利用父子，兄弟关系获取元素 逻辑性强，但是兼容性不怎么好 2.节点概述 网页中的所有内容都是节点(标签、属性、文本、注释等等) ，在DOM中，节点使用node表示。HTML DOM 树中的所有节点均可通过javascript进行访问，所有HTML元素(节点) 均可被修改，也可以创建或删除 一般地，节点至少拥有nade Type(节点类型)、nodeName(节点名称)和nodeValue(节点值) 这三个基本属性 元素节点 nodeType 为 1 属性节点 node Name为 2 文本节点 nodeValue为 3 (文本节点包含文字、空格、换行等等) 实际开发中，节点操作主要操作的是元素节点 3.节点层级 利用DOM树可以把节点划分为不同得层级关系，常见得是父子兄层级关系 1.父级节点 1.node.parentNode parenNode属性可以返回某节点得父节点，注意是最近的父节点哟！！！ 如果指定的节点没有父节点就返回null 代码演示 <body><div class="box"><div class="box1"></div></div><script>var box1 = document.querySelector('.box1')// 得到的是离元素最近的父节点(亲爸爸) 得不到就返回得是nullconsole.log(box1.parentNode); // parentNode 翻译过来就是父亲的节点</script></body> 2.子级节点操作 1.parentNode.children（非标准） parentNode.children 是一个只读属性，返回所有的子元素节点。它只返回子元素节点，其余节点不返回(重点记住这个就好，以后重点使用) 虽然children是一个非标准，但是得到了各个浏览器的支持，我们大胆使用即可！！！ 代码演示 <body><ul><li>1</li><li>1</li><li>1</li><li>1</li></ul><script>// DOM 提供的方法（APL）获取 这样获取比较麻烦var ul = document.querySelector('ul')var lis = ul.querySelectorAll('li')// children子节点获取 ul里面所有的小li 放心使用没有限制兼容性 实际开发中经常使用的console.log(ul.children);</script> 如何返回子节点的第一个和最后一个？ 2.parentNode.firstElementChild firstElementChild返回第一个子元素节点，找不到则返回unll 3.parentNode.lastElementChild lastElementChild返回最后一个子元素节点，找不到则返回null 注意：这俩个方法有兼容性问题，IE9以上才支持 谨慎使用 但是我们有解决方案 如果想要第一个子元素节点，可以使用 parentNode.chilren[0] 如果想要最后一个子元素节点，可以使用 parentNode.chilren[parentNode.chilren.length - 1] 代码演示 <body><ul><li>1</li><li>2</li><li>3</li><li>4</li><li>5</li></ul><script>var ul = document.querySelector('ul')// 1.firstElementChild 返回第一个子元素节点 ie9 以上才支持注意兼容console.log(ul.firstElementChild);// 2.lastElementChild返回最后一个子元素节点console.log(ul.lastElementChild);// 3.实际开发中用到的既没有兼容性问题又可以返回子节点的第一个和最后一个console.log(ul.children[0]);console.log(ul.children[ul.children.length - 1]); //ul.children.length - 1获取的永远是子节点最后一个</script></body> 3.兄弟节点 1.node.nextSibling nextSibling 返回当前元素的下一个兄弟节点，找不到则返回null。注意包含所有的节点 2.node.previousSibling previousSibling 返回当前元素上一个兄弟节点，找不到则返回null。注意包含所以有的节点 代码演示 <body><div>我是div</div><span>我是span</span><script>var div = document.querySelector('div')// 返回当前元素的下一个兄弟节点nextSibling，找不到返回null。注意包含元素节点或者文本节点等等console.log(div.nextSibling); //这里返回的是text 因为它的下一个兄弟节点是换行// 返回的是当前元素的上一个节点previousSibling，找不到返回null。注意包含元素节点或者文本节点等等console.log(div.previousSibling); //这里返回的是text 因为它的上一个兄弟节点是换行</script></body> 3.node.nexElementSibling nexElementSibling 返回当前元素下一个兄弟元素节点，找不到返回null 4.node.previousElementSibling previousElementSibling返回当前元素上一个兄弟节点，找不到返回null 注意：这俩个方法有兼容性问题，IE9以上才支持 代码演示 <body><div>我是div</div><span>我是span</span><script>var div = document.querySelector('div')// nextElementSiblingd得到下一个兄弟元素节点console.log(div.nextElementSibling); // span // previousElementSibling 得到的是上一个兄弟元素节点console.log(div.previousElementSibling); // null 因为它上面没有兄弟元素了返回空的</script></body> 怎么解决兼容性问题呢？ 可以封装一个兼容性函数（简单了解即可 在实际开发中用的不多） function getNextElementSibling(element) {var el = element;while (el = el.nextSibling) {if (el.nodeType === 1) {return el;} }return null;} 4.创建节点 1.document.createElement('tagName') document.createElement( ) 方法创建由 tagName 指定的 HTML 元素。因为这些元素原先不存在的是根据我们的需求动态生成的，所有我们也称为动态创建元素节点 我们创建了节点要给添加到节点里面去 称为 添加节点 1.node.appendChild（child） node.appendChild（ ）方法将一个节点添加到指定父节点的子节点列表末尾 2.node.insertBefore(child，指定添加元素位置) node.insertBefore( ) 方法将一个节点添加到父节点的指定子节点前面 代码演示 <body><ul><li>1</li></ul><script>// 1.创建节点 createElementvar li = document.createElement('li')// 2.添加节点 创建了节点要添加到某一个元素身上去 叫添加节点 node.appendChild(child) done 父级 child 子级 如果前面有元素了则在后面追加元素类似数组中的push依次追加var ul = document.querySelector('ul')ul.appendChild(li)// 3.添加节点 node.insertBefore(child，指定元素) 在子节点前面添加子节点 child子级你要添加的元素var lili = document.createElement('li')ul.insertBefore(lili, ul.children[0]) //ul.children 这句话的意思是添加到ul父亲的子节点第一个// 总结 如果想在页面中添加元素分为俩步骤1.创建元素 2.添加元素</script></body> 5.删除节点 node.removeChild(child) node.removeChlid（）方法从DOM 中删除一个子节点，返回删除的节点 简单点就是从父元素中删除某一个孩子node就是父亲child就是孩子 删除的节点.remove(没有参数) 注意：ie不支持 代码演示 <body><button>按钮</button><ul><li>熊大</li><li>熊二</li><li>熊三</li></ul><script>// 1.获取元素var ul = document.querySelector('ul')var but = document.querySelector('button');// 2.删除元素// but.onclick = function() {// ul.removeChild(ul.children[0])// }// 3.点击按钮键依次删除，最后没有删除内容了 就禁用按钮 disabled = true 禁用按钮语法but.onclick = function() {if (ul.children.length == 0) {this.disabled = true} else {ul.removeChild(ul.children[0])} }</script></body> 6.复制节点(克隆节点) node.cloneNode() node.dloneNode()方法返回调用该方法节点得一个副本，也称为克隆节点/拷贝节点 注意 1.如果括号参数为空或者为false，则是浅拷贝，只复制里面得标签，不复制内容 2.如果括号参数为true，则是深度拷贝，会复制节点本身以及里面所有的内容 代码演示 <body><ul><li>1</li><li>2</li><li>3</li></ul><script>// 1.获取元素var ul = document.querySelector('ul');// 2.复制元素 node.cloneNode() 如果参数括号为空或者false则只会复制元素不会复制内容，如果待有参数true则内容和元素都会被复制var lis = ul.children[0].cloneNode(true);// 3.获取元素ul.appendChild(lis)</script></body> 7.替换(改)节点 node.replaceChild(新节点,替换到什么位置) 代码演示 <body><ul class="list"><li>1</li><li>2</li></ul><script>// 替换（改）节点 父节点.replaceChild(新元素, 替换到什么位置)// (1)获取父元素var ulNode = document.querySelector('.list');// (2)创建新的元素var liRead = document.createElement('li')// (3)给新元素添加内容liRead.innerHTML = '5';// (4)替换元素ulNode.replaceChild(liRead, ulNode.children[1])</script></body> 8.三种动态创建元素区别 document.write() element.innerHTML document.createElement() 区别 document.write()是直接将内容写入页面的内容流，但是文档流执行完毕，它则会导致页面全部重绘 element.innerHTML是将内容写入某个DOM节点，不会导致页面全部重绘 element.innerHTML 创建多个元素效率更高(不要拼接字符串，采取数组形式拼接)，结果有点复杂 createElement()创建多个元素效率低一点点，但是结果更加清晰 总结：不同浏览器下,innerHTML效率要比createElement()高 代码演示 <body><button>点击</button><p>abc</p><div class="inner"></div><div class="create"></div><script>// window.onload = function() {// document.write('<div>123</div>');// }// 三种创建元素方式区别 // 1. document.write() 创建元素 如果页面文档流加载完毕，再调用这句话会导致页面重绘// var btn = document.querySelector('button');// btn.onclick = function() {// document.write('<div>123</div>');// }// 2. innerHTML 创建元素var inner = document.querySelector('.inner');// for (var i = 0; i <= 100; i++) {// inner.innerHTML += '<a href="">百度</a>'// }var arr = [];for (var i = 0; i <= 100; i++) {arr.push('<a href="">百度</a>');}inner.innerHTML = arr.join('');// 3. document.createElement() 创建元素var create = document.querySelector('.create');for (var i = 0; i <= 100; i++) {var a = document.createElement('a');create.appendChild(a);}</script></body> 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_46978034/article/details/110190352。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...，探索如何用熊猫准备数据，使用scikit-learn拟合和评估模型，以及更多内容。 让我们开始吧。 2016年10月更新：更新了sklearn v0.18的示例。 2018年2月更新：更新Python和库版本。 2018年3月更新：增加了备用链接以下载一些数据集，因为原始文件似乎已被删除。 2019年5月更新：修复了scikit-learn最新版本的警告消息。 Dave Young的 Python机器学习迷你课程 照片，保留一些权利。 迷你课程面向谁？ 在开始之前，请确保您在正确的位置。 下面的列表提供了有关本课程针对谁的一些一般指导。 如果您没有完全匹配这些点，请不要惊慌，您可能只需要在一个或另一个区域刷牙以跟上。 知道如何编写一些代码的开发人员。这意味着，一旦您了解基本语法，就可以选择像Python这样的新编程语言，这对您来说并不重要。这并不意味着您是一名向导编码员，而是可以毫不费力地遵循基本的类似于C的语言。 懂一点机器学习的开发人员。这意味着您了解机器学习的基础知识，例如交叉验证，一些算法和偏差方差折衷。这并不意味着您是机器学习博士，而是您知道地标或知道在哪里查找。 这门迷你课程既不是Python的教科书，也不是机器学习的教科书。 从一个懂一点机器学习的开发人员到一个可以使用Python生态系统获得结果的开发人员，Python生态系统是专业机器学习的新兴平台。 在Python机器学习方面需要帮助吗？ 参加我为期2周的免费电子邮件课程，发现数据准备，算法等（包括代码）。 单击立即注册，并获得该课程的免费PDF电子书版本。 立即开始免费的迷你课程！ 迷你课程概述 该微型课程分为14节课。 您可以每天完成一堂课（推荐），也可以在一天内完成所有课程（核心！）。这实际上取决于您有空的时间和您的热情水平。 以下是14个课程，可帮助您入门并提高使用Python进行机器学习的效率： 第1课：下载并安装Python和SciPy生态系统。 第2课：深入了解Python，NumPy，Matplotlib和Pandas。 第3课：从CSV加载数据。 第4课：了解具有描述性统计信息的数据。 第5课：通过可视化了解数据。 第6课：通过预处理数据准备建模。 第7课：使用重采样方法进行算法评估。 第8课：算法评估指标。 第9课：现场检查算法。 第10课：模型比较和选择。 第11课：通过算法调整提高准确性。 第12课：利用集合预测提高准确性。 第13课：完成并保存模型。 第14课：Hello World端到端项目。 每节课可能需要您60秒钟或最多30分钟。花点时间按照自己的进度完成课程。提出问题，甚至在以下评论中发布结果。 这些课程希望您能开始学习并做事。我会给您提示，但每节课的重点是迫使您学习从哪里寻求有关Python平台的帮助（提示，我直接在此博客上获得了所有答案，请使用搜索特征）。 在早期课程中，我确实提供了更多帮助，因为我希望您树立一些信心和惯性。 挂在那里，不要放弃！ 第1课：下载并安装Python和SciPy 您必须先访问平台才能开始使用Python进行机器学习。 今天的课程很简单，您必须在计算机上下载并安装Python 3.6平台。 访问Python主页并下载适用于您的操作系统（Linux，OS X或Windows）的Python。在计算机上安装Python。您可能需要使用特定于平台的软件包管理器，例如OS X上的macports或RedHat Linux上的yum。 您还需要安装SciPy平台和scikit-learn库。我建议使用与安装Python相同的方法。 您可以使用Anaconda一次安装所有内容（更加容易）。推荐给初学者。 通过在命令行中键入“ python”来首次启动Python。 使用以下代码检查所有您需要的版本： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Python version import sys print('Python: {}'.format(sys.version)) scipy import scipy print('scipy: {}'.format(scipy.__version__)) numpy import numpy print('numpy: {}'.format(numpy.__version__)) matplotlib import matplotlib print('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__)) pandas import pandas print('pandas: {}'.format(pandas.__version__)) scikit-learn import sklearn print('sklearn: {}'.format(sklearn.__version__)) 如果有任何错误，请停止。现在该修复它们了。 需要帮忙？请参阅本教程： 如何使用Anaconda设置用于机器学习和深度学习的Python环境 第2课：深入了解Python，NumPy，Matplotlib和Pandas。 您需要能够读写基本的Python脚本。 作为开发人员，您可以很快选择新的编程语言。Python区分大小写，使用哈希（＃）进行注释，并使用空格指示代码块（空格很重要）。 今天的任务是在Python交互环境中练习Python编程语言的基本语法和重要的SciPy数据结构。 练习作业，在Python中使用列表和流程控制。 练习使用NumPy数组。 练习在Matplotlib中创建简单图。 练习使用Pandas Series和DataFrames。 例如，以下是创建Pandas DataFrame的简单示例。 1 2 3 4 5 6 7 8 dataframe import numpy import pandas myarray = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) rownames = ['a', 'b'] colnames = ['one', 'two', 'three'] mydataframe = pandas.DataFrame(myarray, index=rownames, columns=colnames) print(mydataframe) 第3课：从CSV加载数据 机器学习算法需要数据。您可以从CSV文件加载自己的数据，但是当您开始使用Python进行机器学习时，应该在标准机器学习数据集上进行练习。 今天课程的任务是让您轻松地将数据加载到Python中并查找和加载标准的机器学习数据集。 您可以在UCI机器学习存储库上下载和练习许多CSV格式的出色标准机器学习数据集。 练习使用标准库中的CSV.reader（）将CSV文件加载到Python 中。 练习使用NumPy和numpy.loadtxt（）函数加载CSV文件。 练习使用Pandas和pandas.read_csv（）函数加载CSV文件。 为了让您入门，下面是一个片段，该片段将直接从UCI机器学习存储库中使用Pandas来加载Pima Indians糖尿病数据集。 1 2 3 4 5 6 Load CSV using Pandas from URL import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) print(data.shape) 到现在为止做得很好！等一下 到目前为止有什么问题吗？在评论中提问。 第4课：使用描述性统计数据理解数据 将数据加载到Python之后，您需要能够理解它。 您越了解数据，可以构建的模型就越精确。了解数据的第一步是使用描述性统计数据。 今天，您的课程是学习如何使用描述性统计信息来理解您的数据。我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用head（）函数了解您的数据以查看前几行。 使用shape属性查看数据的维度。 使用dtypes属性查看每个属性的数据类型。 使用describe（）函数查看数据的分布。 使用corr（）函数计算变量之间的成对相关性。 以下示例加载了皮马印第安人糖尿病发病数据集，并总结了每个属性的分布。 1 2 3 4 5 6 7 Statistical Summary import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) description = data.describe() print(description) 试试看！ 第5课：通过可视化了解数据 从昨天的课程继续，您必须花一些时间更好地了解您的数据。 增进对数据理解的第二种方法是使用数据可视化技术（例如，绘图）。 今天，您的课程是学习如何在Python中使用绘图来单独理解属性及其相互作用。再次，我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用hist（）函数创建每个属性的直方图。 使用plot（kind ='box'）函数创建每个属性的箱须图。 使用pandas.scatter_matrix（）函数创建所有属性的成对散点图。 例如，下面的代码片段将加载糖尿病数据集并创建数据集的散点图矩阵。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Scatter Plot Matrix import matplotlib.pyplot as plt import pandas from pandas.plotting import scatter_matrix url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) scatter_matrix(data) plt.show() 样本散点图矩阵 第6课：通过预处理数据准备建模 您的原始数据可能未设置为最佳建模形式。 有时您需要对数据进行预处理，以便最好地将问题的固有结构呈现给建模算法。在今天的课程中，您将使用scikit-learn提供的预处理功能。 scikit-learn库提供了两个用于转换数据的标准习语。每种变换在不同的情况下都非常有用：拟合和多重变换以及组合的拟合与变换。 您可以使用多种技术来准备数据以进行建模。例如，尝试以下一些方法 使用比例和中心选项将数值数据标准化（例如，平均值为0，标准偏差为1）。 使用范围选项将数值数据标准化（例如，范围为0-1）。 探索更高级的功能工程，例如Binarizing。 例如，下面的代码段加载了Pima Indians糖尿病发病数据集，计算了标准化数据所需的参数，然后创建了输入数据的标准化副本。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Standardize data (0 mean, 1 stdev) from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pandas import numpy url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values separate array into input and output components X = array[:,0:8] Y = array[:,8] scaler = StandardScaler().fit(X) rescaledX = scaler.transform(X) summarize transformed data numpy.set_printoptions(precision=3) print(rescaledX[0:5,:]) 第7课：使用重采样方法进行算法评估 用于训练机器学习算法的数据集称为训练数据集。用于训练算法的数据集不能用于为您提供有关新数据的模型准确性的可靠估计。这是一个大问题，因为创建模型的整个思路是对新数据进行预测。 您可以使用称为重采样方法的统计方法将训练数据集划分为子集，一些方法用于训练模型，而另一些则被保留，并用于估计看不见的数据的模型准确性。 今天课程的目标是练习使用scikit-learn中可用的不同重采样方法，例如： 将数据集分为训练集和测试集。 使用k倍交叉验证来估计算法的准确性。 使用留一法交叉验证来估计算法的准确性。 下面的代码段使用scikit-learn通过10倍交叉验证来评估Pima Indians糖尿病发作的Logistic回归算法的准确性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Evaluate using Cross Validation from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print("Accuracy: %.3f%% (%.3f%%)") % (results.mean()100.0, results.std()100.0) 您获得了什么精度？在评论中让我知道。 您是否意识到这是中间点？做得好！ 第8课：算法评估指标 您可以使用许多不同的指标来评估数据集上机器学习算法的技能。 您可以通过cross_validation.cross_val_score（）函数在scikit-learn中指定用于测试工具的度量，默认值可用于回归和分类问题。今天课程的目标是练习使用scikit-learn软件包中可用的不同算法性能指标。 在分类问题上练习使用“准确性”和“ LogLoss”度量。 练习生成混淆矩阵和分类报告。 在回归问题上练习使用RMSE和RSquared指标。 下面的代码段演示了根据Pima Indians糖尿病发病数据计算LogLoss指标。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Cross Validation Classification LogLoss from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') scoring = 'neg_log_loss' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print("Logloss: %.3f (%.3f)") % (results.mean(), results.std()) 您得到了什么日志损失？在评论中让我知道。 第9课：抽查算法 您可能无法事先知道哪种算法对您的数据效果最好。 您必须使用反复试验的过程来发现它。我称之为现场检查算法。scikit-learn库提供了许多机器学习算法和工具的接口，以比较这些算法的估计准确性。 在本课程中，您必须练习抽查不同的机器学习算法。 对数据集进行抽查线性算法（例如线性回归，逻辑回归和线性判别分析）。 抽查数据集上的一些非线性算法（例如KNN，SVM和CART）。 抽查数据集上一些复杂的集成算法（例如随机森林和随机梯度增强）。 例如，下面的代码片段对Boston House Price数据集上的K最近邻居算法进行了抽查。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 KNN Regression from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.data" names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV'] dataframe = read_csv(url, delim_whitespace=True, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:13] Y = array[:,13] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = KNeighborsRegressor() scoring = 'neg_mean_squared_error' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print(results.mean()) 您得到的平方误差是什么意思？在评论中让我知道。 第10课：模型比较和选择 既然您知道了如何在数据集中检查机器学习算法，那么您需要知道如何比较不同算法的估计性能并选择最佳模型。 在今天的课程中，您将练习比较Python和scikit-learn中的机器学习算法的准确性。 在数据集上相互比较线性算法。 在数据集上相互比较非线性算法。 相互比较同一算法的不同配置。 创建比较算法的结果图。 下面的示例在皮马印第安人发病的糖尿病数据集中将Logistic回归和线性判别分析进行了比较。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Compare Algorithms from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis load dataset url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] prepare models models = [] models.append(('LR', LogisticRegression(solver='liblinear'))) models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis())) evaluate each model in turn results = [] names = [] scoring = 'accuracy' for name, model in models: kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) cv_results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_results) names.append(name) msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std()) print(msg) 哪种算法效果更好？你能做得更好吗？在评论中让我知道。 第11课：通过算法调整提高准确性 一旦找到一种或两种在数据集上表现良好的算法，您可能希望提高这些模型的性能。 提高算法性能的一种方法是将其参数调整为特定的数据集。 scikit-learn库提供了两种方法来搜索机器学习算法的参数组合。在今天的课程中，您的目标是练习每个。 使用您指定的网格搜索来调整算法的参数。 使用随机搜索调整算法的参数。 下面使用的代码段是一个示例，该示例使用网格搜索在Pima Indians糖尿病发病数据集上的Ridge回归算法。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Grid Search for Algorithm Tuning from pandas import read_csv import numpy from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import GridSearchCV url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] alphas = numpy.array([1,0.1,0.01,0.001,0.0001,0]) param_grid = dict(alpha=alphas) model = Ridge() grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) grid.fit(X, Y) print(grid.best_score_) print(grid.best_estimator_.alpha) 哪些参数取得最佳效果？你能做得更好吗？在评论中让我知道。 第12课：利用集合预测提高准确性 您可以提高模型性能的另一种方法是组合来自多个模型的预测。 一些模型提供了内置的此功能，例如用于装袋的随机森林和用于增强的随机梯度增强。可以使用另一种称为投票的合奏将来自多个不同模型的预测组合在一起。 在今天的课程中，您将练习使用合奏方法。 使用随机森林和多余树木算法练习装袋。 使用梯度增强机和AdaBoost算法练习增强合奏。 通过将来自多个模型的预测组合在一起来练习投票合奏。 下面的代码段演示了如何在Pima Indians糖尿病发病数据集上使用随机森林算法（袋装决策树集合）。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Random Forest Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_trees = 100 max_features = 3 kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) 你能设计出更好的合奏吗？在评论中让我知道。 第13课：完成并保存模型 找到有关机器学习问题的良好模型后，您需要完成该模型。 在今天的课程中，您将练习与完成模型有关的任务。 练习使用模型对新数据（在训练和测试过程中看不到的数据）进行预测。 练习将经过训练的模型保存到文件中，然后再次加载。 例如，下面的代码片段显示了如何创建Logistic回归模型，将其保存到文件中，之后再加载它以及对看不见的数据进行预测。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Save Model Using Pickle from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pickle url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] test_size = 0.33 seed = 7 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed) Fit the model on 33% model = LogisticRegression(solver='liblinear') model.fit(X_train, Y_train) save the model to disk filename = 'finalized_model.sav' pickle.dump(model, open(filename, 'wb')) some time later... load the model from disk loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) result = loaded_model.score(X_test, Y_test) print(result) 第14课：Hello World端到端项目 您现在知道如何完成预测建模机器学习问题的每个任务。 在今天的课程中，您需要练习将各个部分组合在一起，并通过端到端的标准机器学习数据集进行操作。 端到端遍历虹膜数据集（机器学习的世界） 这包括以下步骤： 使用描述性统计数据和可视化了解您的数据。 预处理数据以最好地揭示问题的结构。 使用您自己的测试工具抽查多种算法。 使用算法参数调整来改善结果。 使用集成方法改善结果。 最终确定模型以备将来使用。 慢慢进行，并记录结果。 您使用什么型号？您得到了什么结果？在评论中让我知道。 结束！ （看你走了多远） 你做到了。做得好！ 花一点时间，回头看看你已经走了多远。 您最初对机器学习感兴趣，并强烈希望能够使用Python练习和应用机器学习。 您可能是第一次下载，安装并启动Python，并开始熟悉该语言的语法。 在许多课程中，您逐渐地，稳定地学习了预测建模机器学习项目的标准任务如何映射到Python平台上。 基于常见机器学习任务的配方，您使用Python端到端解决了第一个机器学习问题。 使用标准模板，您所收集的食谱和经验现在可以自行解决新的和不同的预测建模机器学习问题。 不要轻描淡写，您在短时间内就取得了长足的进步。 这只是您使用Python进行机器学习的起点。继续练习和发展自己的技能。 喜欢点下关注，你的关注是我写作的最大支持 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37337849/article/details/104016531。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...发给后端后MySQL数据库里会乱码； 2）文件名中带有中文的大文件聊天消息发送后，对方看到的文名是乱码； 3）Http rest接口调用时，后端读取到APP端传过来的参数有中文乱码问题； ... ... 那么，对于乱码这个看似不起眼，但并不是一两话能讲清楚的问题，是很有必要从根源了解字符集和编码原理，知其然知其所以然显然是一个优秀码农的基本素养，所以，便有了本文，希望能帮助到你。 推荐阅读：关于字符编码知识的详细讲解请见《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 学习交流： - 即时通讯/推送技术开发交流5群：215477170 [推荐] - 移动端IM开发入门文章：《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》 （本文同步发布于：http://www.52im.net/thread-2868-1-1.html） 2、关于作者 卢钧轶：爱捣腾Linux的DBA。曾任职于大众点评网DBA团队，主要关注MySQL、Memcache、MMM等产品的高性能和高可用架构。 个人微博：米雪儿侬好的cenalulu Github地址：https://github.com/cenalulu 3、系列文章 本文是IM开发干货系列文章中的第21篇，总目录如下： 《IM消息送达保证机制实现(一)：保证在线实时消息的可靠投递》 《IM消息送达保证机制实现(二)：保证离线消息的可靠投递》 《如何保证IM实时消息的“时序性”与“一致性”？》 《IM单聊和群聊中的在线状态同步应该用“推”还是“拉”？》 《IM群聊消息如此复杂，如何保证不丢不重？》 《一种Android端IM智能心跳算法的设计与实现探讨（含样例代码）》 《移动端IM登录时拉取数据如何作到省流量？》 《通俗易懂：基于集群的移动端IM接入层负载均衡方案分享》 《浅谈移动端IM的多点登陆和消息漫游原理》 《IM开发基础知识补课(一)：正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》 《IM开发基础知识补课(二)：如何设计大量图片文件的服务端存储架构？》 《IM开发基础知识补课(三)：快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》 《IM开发基础知识补课(四)：正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》 《IM群聊消息的已读回执功能该怎么实现？》 《IM群聊消息究竟是存1份(即扩散读)还是存多份(即扩散写)？》 《IM开发基础知识补课(五)：通俗易懂，正确理解并用好MQ消息队列》 《一个低成本确保IM消息时序的方法探讨》 《IM开发基础知识补课(六)：数据库用NoSQL还是SQL？读这篇就够了！》 《IM里“附近的人”功能实现原理是什么？如何高效率地实现它？》 《IM开发基础知识补课(七)：主流移动端账号登录方式的原理及设计思路》 《IM开发基础知识补课(八)：史上最通俗，彻底搞懂字符乱码问题的本质》（本文） 4、正文概述 字符集和编码无疑是IT菜鸟甚至是各种大神的头痛问题。当遇到纷繁复杂的字符集，各种火星文和乱码时，问题的定位往往变得非常困难。 本文内容就将会从原理方面对字符集和编码做个简单的科普介绍，同时也会介绍一些通用的乱码故障定位的方法以方便读者以后能够更从容的定位相关问题。 在正式介绍之前，先做个小申明：如果你希望非常精确的理解各个名词的解释，那么可以详细阅读这篇《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 本文是博主通过自己理解消化后并转化成易懂浅显的表述后的介绍，会尽量以简单明了的文字来从要源讲解字符集、字符编码的概念，以及在遭遇乱码时的一些常用诊断技巧，希望能助你对于“乱码”问题有更深地理解。 5、什么是字符集 在介绍字符集之前，我们先了解下为什么要有字符集。 我们在计算机屏幕上看到的是实体化的文字，而在计算机存储介质中存放的实际是二进制的比特流。那么在这两者之间的转换规则就需要一个统一的标准，否则把我们的U盘插到老板的电脑上，文档就乱码了；小伙伴QQ上传过来的文件，在我们本地打开又乱码了。 于是为了实现转换标准，各种字符集标准就出现了。 简单的说：字符集就规定了某个文字对应的二进制数字存放方式（编码）和某串二进制数值代表了哪个文字（解码）的转换关系。 那么为什么会有那么多字符集标准呢？ 这个问题实际非常容易回答。问问自己为什么我们的插头拿到英国就不能用了呢？为什么显示器同时有DVI、VGA、HDMI、DP这么多接口呢？很多规范和标准在最初制定时并不会意识到这将会是以后全球普适的准则，或者处于组织本身利益就想从本质上区别于现有标准。于是，就产生了那么多具有相同效果但又不相互兼容的标准了。 说了那么多我们来看一个实际例子，下面就是“屌”这个字在各种编码下的十六进制和二进制编码结果，怎么样有没有一种很屌的感觉？ 6、什么是字符编码 字符集只是一个规则集合的名字，对应到真实生活中，字符集就是对某种语言的称呼。例如：英语，汉语，日语。 对于一个字符集来说要正确编码转码一个字符需要三个关键元素： 1）字库表（character repertoire）：是一个相当于所有可读或者可显示字符的数据库，字库表决定了整个字符集能够展现表示的所有字符的范围； 2）编码字符集（coded character set）：即用一个编码值code point来表示一个字符在字库中的位置； 3）字符编码（character encoding form）：将编码字符集和实际存储数值之间的转换关系。 一般来说都会直接将code point的值作为编码后的值直接存储。例如在ASCII中“A”在表中排第65位，而编码后A的数值是 0100 0001 也即十进制的65的二进制转换结果。 看到这里，可能很多读者都会有和我当初一样的疑问：字库表和编码字符集看来是必不可少的，那既然字库表中的每一个字符都有一个自己的序号，直接把序号作为存储内容就好了。为什么还要多此一举通过字符编码把序号转换成另外一种存储格式呢？ 其实原因也比较容易理解：统一字库表的目的是为了能够涵盖世界上所有的字符，但实际使用过程中会发现真正用的上的字符相对整个字库表来说比例非常低。例如中文地区的程序几乎不会需要日语字符，而一些英语国家甚至简单的ASCII字库表就能满足基本需求。而如果把每个字符都用字库表中的序号来存储的话，每个字符就需要3个字节（这里以Unicode字库为例），这样对于原本用仅占一个字符的ASCII编码的英语地区国家显然是一个额外成本（存储体积是原来的三倍）。算的直接一些，同样一块硬盘，用ASCII可以存1500篇文章，而用3字节Unicode序号存储只能存500篇。于是就出现了UTF-8这样的变长编码。在UTF-8编码中原本只需要一个字节的ASCII字符，仍然只占一个字节。而像中文及日语这样的复杂字符就需要2个到3个字节来存储。 关于字符编码知识的详细讲解请见：《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 7、UTF-8和Unicode的关系 看完上面两个概念解释，那么解释UTF-8和Unicode的关系就比较简单了。 Unicode就是上文中提到的编码字符集，而UTF-8就是字符编码，即Unicode规则字库的一种实现形式。 随着互联网的发展，对同一字库集的要求越来越迫切，Unicode标准也就自然而然的出现。它几乎涵盖了各个国家语言可能出现的符号和文字，并将为他们编号。详见：Unicode百科介绍。 Unicode的编号从 0000 开始一直到10FFFF 共分为17个Plane，每个Plane中有65536个字符。而UTF-8则只实现了第一个Plane，可见UTF-8虽然是一个当今接受度最广的字符集编码，但是它并没有涵盖整个Unicode的字库，这也造成了它在某些场景下对于特殊字符的处理困难（下文会有提到）。 8、UTF-8编码简介 为了更好的理解后面的实际应用，我们这里简单的介绍下UTF-8的编码实现方法。即UTF-8的物理存储和Unicode序号的转换关系。 UTF-8编码为变长编码，最小编码单位（code unit）为一个字节。一个字节的前1-3个bit为描述性部分，后面为实际序号部分： 1）如果一个字节的第一位为0，那么代表当前字符为单字节字符，占用一个字节的空间。0之后的所有部分（7个bit）代表在Unicode中的序号； 2）如果一个字节以110开头，那么代表当前字符为双字节字符，占用2个字节的空间。110之后的所有部分（5个bit）加上后一个字节的除10外的部分（6个bit）代表在Unicode中的序号。且第二个字节以10开头； 3）如果一个字节以1110开头，那么代表当前字符为三字节字符，占用3个字节的空间。110之后的所有部分（5个bit）加上后两个字节的除10外的部分（12个bit）代表在Unicode中的序号。且第二、第三个字节以10开头； 4）如果一个字节以10开头，那么代表当前字节为多字节字符的第二个字节。10之后的所有部分（6个bit）和之前的部分一同组成在Unicode中的序号。 具体每个字节的特征可见下表，其中“x”代表序号部分，把各个字节中的所有x部分拼接在一起就组成了在Unicode字库中的序号。如下图所示。 我们分别看三个从一个字节到三个字节的UTF-8编码例子： 细心的读者不难从以上的简单介绍中得出以下规律： 1）3个字节的UTF-8十六进制编码一定是以E开头的； 2）2个字节的UTF-8十六进制编码一定是以C或D开头的； 3）1个字节的UTF-8十六进制编码一定是以比8小的数字开头的。 9、为什么会出现乱码 乱码也就是英文常说的mojibake（由日语的文字化け音译）。 简单的说乱码的出现是因为：编码和解码时用了不同或者不兼容的字符集。 对应到真实生活中：就好比是一个英国人为了表示祝福在纸上写了bless（编码过程）。而一个法国人拿到了这张纸，由于在法语中bless表示受伤的意思，所以认为他想表达的是受伤（解码过程）。这个就是一个现实生活中的乱码情况。 在计算机科学中一样：一个用UTF-8编码后的字符，用GBK去解码。由于两个字符集的字库表不一样，同一个汉字在两个字符表的位置也不同，最终就会出现乱码。 我们来看一个例子，假设我们用UTF-8编码存储“很屌”两个字，会有如下转换： 于是我们得到了E5BE88E5B18C这么一串数值，而显示时我们用GBK解码进行展示，通过查表我们获得以下信息： 解码后我们就得到了“寰堝睂”这么一个错误的结果，更要命的是连字符个数都变了。 10、如何识别乱码的本来想要表达的文字 要从乱码字符中反解出原来的正确文字需要对各个字符集编码规则有较为深刻的掌握。但是原理很简单，这里用以MySQL数据库中的数据操纵中最常见的UTF-8被错误用GBK展示时的乱码为例，来说明具体反解和识别过程。 10.1 第1步：编码 假设我们在页面上看到“寰堝睂”这样的乱码，而又得知我们的浏览器当前使用GBK编码。那么第一步我们就能先通过GBK把乱码编码成二进制表达式。 当然查表编码效率很低，我们也可以用以下SQL语句直接通过MySQL客户端来做编码工作： mysql [localhost] {msandbox} > selecthex(convert('寰堝睂'using gbk)); +-------------------------------------+ | hex(convert('寰堝睂'using gbk)) | +-------------------------------------+ | E5BE88E5B18C | +-------------------------------------+ 1 row inset(0.01 sec) 10.2 第2步：识别 现在我们得到了解码后的二进制字符串E5BE88E5B18C。然后我们将它按字节拆开。 然后套用之前UTF-8编码介绍章节中总结出的规律，就不难发现这6个字节的数据符合UTF-8编码规则。如果整个数据流都符合这个规则的话，我们就能大胆假设乱码之前的编码字符集是UTF-8。 10.3 第3步：解码 然后我们就能拿着 E5BE88E5B18C 用UTF-8解码，查看乱码前的文字了。 当然我们可以不查表直接通过SQL获得结果： mysql [localhost] {msandbox} ((none)) > selectconvert(0xE5BE88E5B18C using utf8); +------------------------------------+ | convert(0xE5BE88E5B18C using utf8) | +------------------------------------+ | 很屌 | +------------------------------------+ 1 row inset(0.00 sec) 11、常见的IM乱码问题处理之MySQL中的Emoji字符 所谓Emoji就是一种在Unicode位于 \u1F601-\u1F64F 区段的字符。这个显然超过了目前常用的UTF-8字符集的编码范围 \u0000-\uFFFF。Emoji表情随着IOS的普及和微信的支持越来越常见。 下面就是几个常见的Emoji（IM聊天软件中经常会被用到）： 那么Emoji字符表情会对我们平时的开发运维带来什么影响呢？ 最常见的问题就在于将他存入MySQL数据库的时候。一般来说MySQL数据库的默认字符集都会配置成UTF-8（三字节），而utf8mb4在5.5以后才被支持，也很少会有DBA主动将系统默认字符集改成utf8mb4。 那么问题就来了，当我们把一个需要4字节UTF-8编码才能表示的字符存入数据库的时候就会报错：ERROR 1366: Incorrect string value: '\xF0\x9D\x8C\x86' for column 。 如果认真阅读了上面的解释，那么这个报错也就不难看懂了：我们试图将一串Bytes插入到一列中，而这串Bytes的第一个字节是 \xF0 意味着这是一个四字节的UTF-8编码。但是当MySQL表和列字符集配置为UTF-8的时候是无法存储这样的字符的，所以报了错。 那么遇到这种情况我们如何解决呢？ 有两种方式： 1）升级MySQL到5.6或更高版本，并且将表字符集切换至utf8mb4； 2）在把内容存入到数据库之前做一次过滤，将Emoji字符替换成一段特殊的文字编码，然后再存入数据库中。之后从数据库获取或者前端展示时再将这段特殊文字编码转换成Emoji显示。 第二种方法我们假设用 --1F601-- 来替代4字节的Emoji，那么具体实现python代码可以参见Stackoverflow上的回答。 12、参考文献 [1] 如何配置Python默认字符集 [2] 字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8 [3] Unicode中文编码表 [4] Emoji Unicode Table [5] Every Developer Should Know About The Encoding 附录：更多IM开发方面的文章 [1] IM开发综合文章： 《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》 《移动端IM开发者必读(一)：通俗易懂，理解移动网络的“弱”和“慢”》 《移动端IM开发者必读(二)：史上最全移动弱网络优化方法总结》 《从客户端的角度来谈谈移动端IM的消息可靠性和送达机制》 《现代移动端网络短连接的优化手段总结：请求速度、弱网适应、安全保障》 《腾讯技术分享：社交网络图片的带宽压缩技术演进之路》 《小白必读：闲话HTTP短连接中的Session和Token》 《IM开发基础知识补课：正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》 《移动端IM开发需要面对的技术问题》 《开发IM是自己设计协议用字节流好还是字符流好？》 《请问有人知道语音留言聊天的主流实现方式吗？》 《一个低成本确保IM消息时序的方法探讨》 《完全自已开发的IM该如何设计“失败重试”机制？》 《通俗易懂：基于集群的移动端IM接入层负载均衡方案分享》 《微信对网络影响的技术试验及分析（论文全文）》 《即时通讯系统的原理、技术和应用（技术论文）》 《开源IM工程“蘑菇街TeamTalk”的现状：一场有始无终的开源秀》 《QQ音乐团队分享：Android中的图片压缩技术详解（上篇）》 《QQ音乐团队分享：Android中的图片压缩技术详解（下篇）》 《腾讯原创分享(一)：如何大幅提升移动网络下手机QQ的图片传输速度和成功率》 《腾讯原创分享(二)：如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗（上篇）》 《腾讯原创分享(三)：如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗（下篇）》 《如约而至：微信自用的移动端IM网络层跨平台组件库Mars已正式开源》 《基于社交网络的Yelp是如何实现海量用户图片的无损压缩的？》 《腾讯技术分享：腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(图片压缩篇)》 《腾讯技术分享：腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(音视频技术篇)》 《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》 《全面掌握移动端主流图片格式的特点、性能、调优等》 《子弹短信光鲜的背后：网易云信首席架构师分享亿级IM平台的技术实践》 《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（算法原理篇）》 《自已开发IM有那么难吗？手把手教你自撸一个Andriod版简易IM (有源码)》 《融云技术分享：解密融云IM产品的聊天消息ID生成策略》 《适合新手：从零开发一个IM服务端（基于Netty，有完整源码）》 《拿起键盘就是干：跟我一起徒手开发一套分布式IM系统》 >> 更多同类文章 …… [2] 有关IM架构设计的文章： 《浅谈IM系统的架构设计》 《简述移动端IM开发的那些坑：架构设计、通信协议和客户端》 《一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)》 《一套原创分布式即时通讯(IM)系统理论架构方案》 《从零到卓越：京东客服即时通讯系统的技术架构演进历程》 《蘑菇街即时通讯/IM服务器开发之架构选择》 《腾讯QQ1.4亿在线用户的技术挑战和架构演进之路PPT》 《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》 《微信技术总监谈架构：微信之道——大道至简(演讲全文)》 《如何解读《微信技术总监谈架构：微信之道——大道至简》》 《快速裂变：见证微信强大后台架构从0到1的演进历程（一）》 《17年的实践：腾讯海量产品的技术方法论》 《移动端IM中大规模群消息的推送如何保证效率、实时性？》 《现代IM系统中聊天消息的同步和存储方案探讨》 《IM开发基础知识补课(二)：如何设计大量图片文件的服务端存储架构？》 《IM开发基础知识补课(三)：快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》 《IM开发基础知识补课(四)：正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》 《WhatsApp技术实践分享：32人工程团队创造的技术神话》 《微信朋友圈千亿访问量背后的技术挑战和实践总结》 《王者荣耀2亿用户量的背后：产品定位、技术架构、网络方案等》 《IM系统的MQ消息中间件选型：Kafka还是RabbitMQ？》 《腾讯资深架构师干货总结：一文读懂大型分布式系统设计的方方面面》 《以微博类应用场景为例，总结海量社交系统的架构设计步骤》 《快速理解高性能HTTP服务端的负载均衡技术原理》 《子弹短信光鲜的背后：网易云信首席架构师分享亿级IM平台的技术实践》 《知乎技术分享：从单机到2000万QPS并发的Redis高性能缓存实践之路》 《IM开发基础知识补课(五)：通俗易懂，正确理解并用好MQ消息队列》 《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（算法原理篇）》 《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（容灾方案篇）》 《新手入门：零基础理解大型分布式架构的演进历史、技术原理、最佳实践》 《一套高可用、易伸缩、高并发的IM群聊、单聊架构方案设计实践》 《阿里技术分享：深度揭秘阿里数据库技术方案的10年变迁史》 《阿里技术分享：阿里自研金融级数据库OceanBase的艰辛成长之路》 《社交软件红包技术解密(一)：全面解密QQ红包技术方案——架构、技术实现等》 《社交软件红包技术解密(二)：解密微信摇一摇红包从0到1的技术演进》 《社交软件红包技术解密(三)：微信摇一摇红包雨背后的技术细节》 《社交软件红包技术解密(四)：微信红包系统是如何应对高并发的》 《社交软件红包技术解密(五)：微信红包系统是如何实现高可用性的》 《社交软件红包技术解密(六)：微信红包系统的存储层架构演进实践》 《社交软件红包技术解密(七)：支付宝红包的海量高并发技术实践》 《社交软件红包技术解密(八)：全面解密微博红包技术方案》 《社交软件红包技术解密(九)：谈谈手Q红包的功能逻辑、容灾、运维、架构等》 《即时通讯新手入门：一文读懂什么是Nginx？它能否实现IM的负载均衡？》 《即时通讯新手入门：快速理解RPC技术——基本概念、原理和用途》 《多维度对比5款主流分布式MQ消息队列，妈妈再也不担心我的技术选型了》 《从游击队到正规军(一)：马蜂窝旅游网的IM系统架构演进之路》 《从游击队到正规军(二)：马蜂窝旅游网的IM客户端架构演进和实践总结》 《IM开发基础知识补课(六)：数据库用NoSQL还是SQL？读这篇就够了！》 《瓜子IM智能客服系统的数据架构设计（整理自现场演讲，有配套PPT）》 《阿里钉钉技术分享：企业级IM王者——钉钉在后端架构上的过人之处》 >> 更多同类文章 …… （本文同步发布于：http://www.52im.net/thread-2868-1-1.html） 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/hellojackjiang2011/article/details/103586305。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...，帮助开发者快速实现数据访问层的操作，如查询所有秒杀商品信息。 Spring Boot , Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，它为基于Spring的应用程序提供了快速构建和运行的解决方案。在该文章语境下，Spring Boot作为后端技术栈的核心部分，负责整个应用的启动、自动配置、组件扫描等功能，使得开发者能够快速搭建稳定、高效且易于维护的后端服务，例如定义Service和Controller层接口并实现相关业务逻辑。 Timestamp , Timestamp是一种数据库中的时间戳类型，表示从1970年1月1日（UTC/GMT的午夜）开始所经过的秒数，精确到微秒级别。在文中提到的SeckillGoods实体类中，startDate和endDate字段采用了Timestamp类型，以便精确记录秒杀活动的开始和结束时间，并使用DateTimeFormat注解进行格式化处理，确保与前端展示的时间格式一致。 VO（Value Object） , VO是值对象（Value Object）的简称，在面向对象编程领域中，VO通常用来封装从数据库查询或由用户输入的数据，仅包含属性以及它们的getter和setter方法，不包含行为。在本文中，创建了SeckillGoodsVo这个实体类VO，用于连表查询时接收和展示商品名字等多张表的关联数据，便于前后端之间的数据传输和展示。 前后端分离架构 , 前后端分离架构是一种常见的Web应用程序设计模式，其中前端专注于用户界面的设计和交互逻辑，而后端则关注业务逻辑处理、数据存储和API接口提供。在本篇文章中，前端通过Ajax请求调用后端提供的RESTful API获取数据并渲染页面，实现了前后端职责清晰、开发并行且可独立部署升级的现代Web应用架构。

...发团队。但是如果关注数据的话，就会发现超过70%的工作是仅仅靠五个人来完成的。 Log4j的主页上展示了十几位项目团队的成员。而大多项目的开发人员要比其原本需要的少得多----这是高度依赖开发人员团队所呈现出来的问题。 “如今几乎没有人愿意为现有的开源项目作出贡献”，来自DNS网络公司NS1的杰出工程师Jeremy Strech说，“因为通常来说，这没有直接的物质回报，也很少提供荣誉----大多数用户甚至不知道他们所用的软件是谁维护的。” 他说，开源贡献者们最常见的动机就是添加他们自己想要的功能。“一旦实现了这一点，他们几乎都不会留下来。” 与此同时，随着项目的逐渐火爆，对于维护方面的核心团队来说，他们的负担也在不断增加。 “更多的用户意味有着更多的功能需求和错误报告----但不是更多的维护人员”，Stretch说。“曾经令人愉快的爱好很快就会变成一项乏味的项目，所以很多维护人员选择干脆完全放弃他们的项目，这也是可以理解的。” Part1公地悲剧 开源软件的生态系统，就是“公地悲剧”的一个完美例子。 这个悲剧就是---当一种资源，无论是一个超限的公园还是一个开源项目，所有人都在使用而没有人贡献之时，最终都会因为过度使用和投入不足而崩溃坍塌。 这种方式可以在短期内为你节省资金，但随着时间的推移，它可能会变成项目里致命的缺陷。 拿Linux来说，这个开源操作系统在全球前100万台服务器中运行率在96%以上，且这些服务器90%的云基础设施也都在Linux上。更不用说世界上85%的智能手机都运行着Linux，即Android操作系统。 这些常见开源项目的列表还在逐渐增加着。 所以没有开源，今天的大部分技术基础设施的建设也将会戛然而止。 “这是一个很现实的问题”，Data.org的执行董事Danil Mikhailov说，该组织是由万事达包容性发展中心和洛克菲勒基金会支持，旨在促进使用数据科学来应对当今社会所面临的巨大挑战的非营利性组织。 虽然几乎所有组织都在使用着开源软件，但只有少数组织为这些项目作出了贡献。The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 在 9 月发布的一项调查中，42% 的参与者表示，他们至少有时会为开源项目做出贡献。 而同一项研究表明，只有36%的组织会培训他们的工程师为开源作出贡献。 个体公司应该支持贡献这些他们使用最多且对他们成功至关重要的项目，Mikhailov认为：“如果你使用开源，你就应该为他做出属于你自己的贡献。” Part2OSPO的好处：更少的技术负债，更好的招聘效果 参与开源社区----特别是在内部开源计划办公室（OSPO）的指导下----不仅可以保证对组织成功至关重要项目的健康发展，还可以提高项目安全性，同时可以允许工程师在项目发展规划中起到更大的作用。 例如，如果一家公司使用了开源工具，并对其进行了一些调整使其变得更好。但如果这项改进没有反馈到开源社区，那么开源项目的正式版本就会一开始与该公司所使用的版本有所不同。 “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时，你的技术负债将越来越多。而这些差异是以天为单位迅速增长的。”VMware 开源营销和战略总监 Suzanne Ambiel 表示，“所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的‘自豪’用户和维护人员。” “如果技术负债越来越多，那么公司的管理成本则会非常昂贵”。 实际上对于开源活动的支持也变成了一种招聘途径。“这真是一块吸引人才的磁铁，”Ambiel说，“这也是新员工所寻求的“。 她还提到，一些工程经理可能会对贡献开源而减损核心产品的开发的精力而感到担忧。她补充到，他们的理由有可能是这样的：“我只有有限的才华与时间，且我需要这些只做我认为可以处理且看到投资回报的事情。” 但她说，这是一种鼠目寸光的态度。支持开源社区并且作出贡献的员工，可以从中培养技能与增长才干。 云安全供应商 Sysdig 的首席技术官兼创始人 Loris Degionni 也赞同这一观点：“找到为开源做出贡献的员工无疑就找到一座金矿，”他说。 他认为，这些参与开源的员工更具备公司想拥有的竞争力并将一些功能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中，拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “最后，开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”，他说，“当员工积极参与并于这些专家合作时，他们将能更好地深入这些顶级的实践，并将这些收获带回到你的组织之中。” “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时，你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。”— Suzanne Ambiel，VMware 开源营销和战略总监 “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把空闲时间用在磨练他们的技能上，因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” Degionni认为，OSPO（开源计划办公室）可以帮助公司实现这些目标，以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外，他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部传播者，并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中，近 53% 的拥有 OSPO的组织表示，由于拥有了OSPO，他们看到了更多创新，而近 43% 的组织表示，他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3更多OSPO的好处：商业优势 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示，为开源社区做出贡献，不仅有助于社区，还有助于为社区做出贡献的公司。 “围绕一个项目而发展的开发人员社区，有助于代码库的形成，并吸引更多的开发人员参与”，他说，“这可以变成一个良性循环。” 此外，根据哈佛商学院的研究，为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值，是不参与开源项目公司的两倍。 Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说，世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到，开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 科技巨头占据了这份榜单的主导地位：谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示，但也有很多终端用户公司进入前 100 名，包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “我们一直知道，在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法，也是向客户提供开源福利的最佳方式”他说，“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” 为了和这些公司一起作出贡献，公司也需要有自己的开源策略，而拥有一个开源计划办公室则可以为其提供帮助。 “在使用开源软件方面，OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 这与公司拥有安全运营中心的方式类似，他说。 “围绕一个项目而发展的开发人员社区，有助于代码库的形成，并吸引更多的开发人员参与，这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman，ThreatX 首席创新官 “如果你对安全团队进行相应投资，你通常是不会期望你的软件是安全的，也无法及时应对安全事件。”他说。 “同样的逻辑也适用于 OSPO，这就是为什么你会看到许多领先的公司，例如Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 根据Red Hat 2月分发布的一项调查，82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 受访者表示，当供应商支持开源社区时，就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 但收益的不仅仅是软件供应商们。 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查，57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 十年前，Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “对于我们来说，最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中，成为优秀的社区成员”，他说，“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导，并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” 他说，OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 如今，他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 他说，参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发，但作为业务的一部分，我们也拥有相关的增值服务。”他说，“通过共享该平台的研发，这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4如何入门开源 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中，有 63% 的公司表示，拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要，高于上一年度该项研究数据的 54%。 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响，例如提高了代码质量。 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “首先，节流一下”，VMware 的 Ambiel 建议道。 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 之后，开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档，一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “对于那些你较感兴趣的项目中，你可以介绍一下自己----打个招呼”，她说。“然后转到Slack频道或者分发列表，询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助，一切完好；又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” Ambiel 说，开源计划办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例，还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “如果我为一家公司工作，并想为开源做出贡献，我不想意外披露、泄露或破坏任何专利，”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” 她说，OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为，支持开源的承诺必须从高层开始。 她说，“公司在多数时候往往不重视对开源的投资，所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” 在这些情况下，员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽，这对于开源的发展来说是不可持续的。 “如果公司对开源项目依赖度高，那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的，”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比，将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司，Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者：Sysdig、Aqua Security。 中英对照版 How an OSPO Can Help Your Engineers Give Back to Open Source OSPO （开源项目办公室）是如何使工程师回馈开源的 When it comes to open source software, there’s a big and growing problem: most organizations are takers, not givers. 谈到开源软件，有一个较大且日益严重的问题：大多数组织都是索取者，而不是给予者。 There’s a classic XKCD comic that shows a giant structure representing modern digital infrastructure, dependent on a tiny component created by “some random person in Nebraska” who has been “thanklessly maintaining since 2003.” 经典漫画XKCD展示了一个代表现代数字基础设施的巨大结构，它依赖于“内布拉斯加州的某位人士”创建的微小组件，该组件“自2003年来一直都处于吃力不讨好的状态”。 Randall Monroe’s XKCD comic illustrates the open source dilemma: overreliance on a small number of volunteer project maintainers. Randall Monroe 的XKCD漫画展示了目前开源面临的窘境：过度依赖少数项目维护志愿者的志愿服务。 This would have been funny, except that this is exactly what happened when security vulnerabilities were discovered in Log4j last December. （开源项目由志愿者自发来维护，）这听起来像是一件很滑稽的事情，但事实上去年十二月在Log4j中发现的安全漏洞也确实存在着上述情况。 The Java-based logging tool is ubiquitous in enterprise publications. In the last three months, for example, Log4j has been downloaded more than 30 million times, according to a report by the enterprise software company Sonatype. 然而这个基于Java的日志记录工具已经在企业内部刊物中无处不在。例如根据软件公司Sonatype的一份报告显示，在过去的三个月里，Log4j的下载量就已经超过3000万次。 The tool has 440,000 lines of code, according to Synopsys‘ Black Duck Open Hub research tool, with nearly 24,000 contributions by nearly 200 developers. That’s a large dev team compared to other open source projects. But looking closer at the numbers, more than 70% of commits were by just five people. 根据Synopsys(新思）公司旗下的Black Duck Open Hub 研究工具显示。Log4j有着440,000行代码，由近200名开发人员贡献了将近24,000行代码。其实与其他开源项目相比，这是一个庞大的开发团队。但是如果关注数据的话，就会发现超过70%的提交是仅仅靠五个人来完成的。 Log4j’s home page lists about a dozen members on its project team. Most projects have far fewer developers working on them — and that presents a problem for the organizations that depend on them. Log4j的主页上展示了十几位项目团队的成员。而大多项目的开发人员要比其原本需要的少得多----这是高度依赖开发人员团队所呈现出来的问题。 “There is little incentive for anyone today to contribute to an existing open source project,” said Jeremy Stretch, distinguished engineer at NS1, a DNS network company. “There’s usually no direct compensation, and few accolades are offered — most users don’t even know who maintains the software that they use.” “如今的人没有什么动力去为现有的开源项目做贡献”，来自DNS网络公司NS1的杰出工程师Jeremy Strech说，“因为通常来说，这没有直接的物质回报，也很少提供荣誉----大多数用户甚至不知道他们所用的软件是谁维护的。” The most common motivation among open source contributors is to add a feature that they themselves want to see, he said. “Once this has been achieved, the contributor rarely sticks around.” 他说，开源贡献者们最常见的动机就是添加他们自己想要的功能。“一旦实现了这一点，他们几乎都不会留下来。” Meanwhile, as a project becomes more popular, the burden on the core team of maintainers keeps increasing. 与此同时，随着项目的逐渐流行，对于维护方面的核心团队来说，他们的负担也在不断增加。 “More users means more feature requests and more bug reports — but not more maintainers,” Stretch said. “What was once an enjoyable hobby can quickly become a tedious chore, and many maintainers understandably opt to simply abandon their projects altogether.” “更多的用户意味有着更多的功能需求和错误报告----但不是更多的维护人员”，Stretch说。“曾经令人愉快的爱好很快就会变成一项乏味的项目，所以很多维护人员选择干脆完全放弃他们的项目，这也是可以理解的。” Part1The Tragedy of the Commons The open source software ecosystem is a perfect example of the “tragedy of the commons.” 开源软件的生态系统，就是“公地悲剧”的一个完美例子。 And the tragedy is — when everyone uses, but no one contributes, that resource — whether it’s an overrun park or an open source project — eventually collapses from overuse and underinvestment. Everyone loves using free stuff, but everyone expects someone else to take care of it. 这个悲剧就是---当一种资源，无论是一个超限的公园还是一个开源项目，所有人都在使用而没有人贡献之时，最终都会因为过度使用和投入不足而崩溃坍塌。 This approach can save you money in the short term, but it can become a fatal flaw over time. Especially since open source software is everywhere, running everything. 这种方式可以在短期内为你节省资金，但随着时间的推移，它可能会变成项目里致命的缺陷。 Linux, for example, the open source operating system, runs on 96% of the world’s top 1 million servers, and 90% of all cloud infrastructure is on Linux. Not to mention that 85% of all smartphones in the world run Linux, in the form of the Android OS. 拿Linux来说，这个开源操作系统在全球前100万台服务器中运行率在96%以上，且这些服务器90%的云基础设施也都在Linux上。更不用说世界上85%的智能手机都运行着Linux，即Android操作系统。 Then there’s Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes — the list of ubiquitous open source projects goes on and on. 还有Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes--这些常见开源项目的列表还在逐渐增加着。 Without open source, much of today’s technical infrastructure would immediately grind to a halt. 如果没有开源，今天的大部分技术基础设施的建设也将会戛然而止。 “It is a real problem,” said Danil Mikhailov, executive director at Data.org, a nonprofit backed by the Mastercard Center for Inclusive Growth and The Rockefeller Foundation that promotes the use of data science to tackle society’s greatest challenges. “这是一个很现实的问题”，Data.org的执行董事Danil Mikhailov说，该组织是由万事达包容性发展中心和洛克菲勒基金会支持，旨在促进使用数据科学来应对当今社会所面临的巨大挑战的非营利性组织。 While nearly all organizations use open source software, only a minority contribute to those projects. Forty-two percent of participants in a survey released in September by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group said tthey contribute at least sometimes to open source projects. 虽然几乎所有组织都在使用着开源软件，但只有少数组织为这些项目作出了贡献。The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 在 9 月发布的一项调查中，42% 的参与者表示，他们至少有时会为开源项目做出贡献。 The same study showed that only 36% of organizations train their engineers to contribute to open source. 而同一项研究表明，只有36%的组织会培训他们的工程师为开源作出贡献。 Individual companies should support projects that they use the most and are critical to their success, Mikhailov said: “If you use, you contribute.” 个体公司应该支持贡献这些他们使用最多且对他们成功至关重要的项目，Mikhailov认为：“如果你使用开源，你就应该为他做出属于你自己的贡献。” Part2OSPO Benefits:Less Tech Debt,Better Recruiting Participating in open source communities — especially when guided by an in-house open source program office (OSPO) — can help ensure the health of projects critical to your organization’s success, improve those projects’ security, and allow your engineers to have more impact in the projects’ development road map. 参与开源社区——特别是在内部开源项目办公室（OSPO）的指导下——不仅可以保证对组织成功至关重要项目的健康发展，还可以提高项目安全性，同时可以允许工程师在项目发展规划中起到更大的影响。 Say, for example, a company uses an open source tool and modifies it a little to make it better. If that improvement isn’t contributed back to the community, then the official version of the open source project will start to diverge from what the company is using 例如，如果一家公司使用了开源工具，并对其进行了一些调整使其变得更好。但如果这项改进没有反馈到开源社区，那么开源项目的正式版本就会一开始与该公司所使用的版本有所不同。 “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version. Those differences grow rapidly, compounding daily. It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant,” said Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy at VMware. “当原始代码来源发生变化且你所使用的是不同的版本时，你的技术负债将越来越多。而这些差异是以天为单位迅速增长的。”VMware 开源营销和战略总监 Suzanne Ambiel 表示，“所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的‘自豪’用户和维护人员。” “The technical debt gets bigger and bigger and it gets very expensive for a company to manage.” “如果技术负债越来越多，那么公司的管理成本则会非常昂贵”。 Support for open source activity can also be a recruiting tool. “It’s really a talent magnet,” said Ambiel. “It’s one of the things that new hires look for.” 实际上对于开源活动的支持也变成了一种招聘途径。“这真是一块吸引人才的磁铁，”Ambiel说，“这也是新员工所寻求的“。 Some engineering managers might worry that open source contributions will detract from core product development, she said. Their rationale, she added, might run along the lines of, “I only have so much talent, and so many hours, and I need them to only work on things where I can measure and see the return on investment.” 她还提到，一些工程经理可能会对贡献开源而减损核心产品的开发的精力而感到担忧。她补充到，他们的理由有可能是这样的：“我只有有限的才华与时间，且我需要这些只做我认为可以度量且看到投资回报的事情。” But that attitude, she said, is shortsighted. Supporting employees who contribute to open source communities can build skills and develop talent, she said. 但她说，这是一种鼠目寸光的态度。支持开源社区并且作出贡献的员工，可以从中培养技能与增长才华。 Loris Degionni, chief technology officer and founder at Sysdig, a cloud security vendor, echoed this notion: “Finding employees who contribute to open source is a gold mine,” said. 云安全供应商 Sysdig 的首席技术官兼创始人 Loris Degionni 也赞同这一观点：“找出为开源做出贡献的员工无疑就找到一座金矿，”他说。 These employees are more capable of delivering features a company wants to use and merge them into community-supported standards, he said. And in a war for talent, companies that embrace open source are more attractive to developers. 他认为，这些参与开源的员工更具备公司想拥有的竞争力并将一些功能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中，拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “Lastly, open source is driven by a community of technical experts you may not be able to hire,” he said. “When employees actively contribute and collaborate with these experts, they’ll be better informed of best practices and bring them back to your organization. “最后，开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”，他说，“当员工积极参与并于这些专家合作时，他们将能更好地深入这些最佳实践，并将这些收获带回到你的组织之中。” “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version … It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant.” —Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy, VMware “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时，你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。” — Suzanne Ambiel，VMware 开源营销和战略总监 “All of this should be rewarded — developers shouldn’t have to spend their free time honing their skills, as your company will quickly see benefits from their efforts.” “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把业余时间用在磨练他们的技能上，因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” An OSPO, Degionni suggested, can help achieve these goals, as well as help prioritize contributions and ensure collaboration. In addition, they can help provide governance that mirrors what companies would have for internally developed applications. Degionni认为，OSPO（开源计划办公室）可以帮助公司实现这些目标，以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外，他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “Members of the open source team are also in a position to be great internal evangelists for open source technologies, and act as bridges between the organization and the broader community,” he added. “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部布道师，并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 In the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group, nearly 53% of organizations with OSPOs said they saw more innovation as a result of having an OSPO, while almost 43% said they saw increased participation in external open source projects. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中，近 53% 的拥有 OSPO的组织表示，由于拥有了OSPO，他们看到了更多创新，而近 43% 的组织表示，他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3More OSPO Benefits:A Business Edge Contributing to open source communities doesn’t just help the communities, but the companies that contribute to them, said Tom Hickman, chief innovation officer at ThreatX, a cybersecurity firm. 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示，为开源社区做出贡献，不仅有助于社区，还有助于为社区做出贡献的公司。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers,” he said. “It can become a virtuous circle.” “围绕一个项目而发展的开发人员社区，有助于代码库的形成，并吸引更多的开发人员参与”，他说，“这可以变成一个良性循环。” Also, companies that contribute to open source projects get twice the productive value from their use of open source than companies that don’t, according to research by Harvard Business School. 此外，根据哈佛商学院的研究，为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值，是不参与开源项目公司的两倍。 Many of the biggest companies in the world are contributing to open source, said Chris Aniszczyk, chief technology officer at Cloud Native Computing Foundation. He pointed to the Open Source Contributor Index as a reference for exactly just how much companies are doing. Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说，世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到，开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 The tech giants dominate the list: Google, Microsoft, Red Hat, Intel, IBM, Amazon, Facebook, VMware, GitHub and SAP are the top 10 contributors, in that order. But there are also a lot of end users on the top 100 list, said Aniszczyk, including Uber, the BBC, Orange, Netflix, and Square. 科技巨头占据了这份榜单的主导地位：谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示，但也有很多终端用户公司进入前 100 名，包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “We’ve always known working in upstream projects is not just the right thing to do —it’s the best approach to open source software development and the best way to deliver open source benefits to our customers,” he said. “It’s great to see that IT leaders recognize this as well.” “我们一直知道，在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法，也是向客户提供开源福利的最佳方式“他说，“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” To contribute alongside these giants, companies need to have their own open source strategies, and having an open source program office can help. 为了和这些公司一起作出贡献，公司也需要有自己的开源策略，而拥有一个开源项目办公室则可以为其提供帮助。 “OSPOs provide a critical center of competency in a company when it comes to utilizing open source software,” he said. “在使用开源软件方面，OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 It’s similar to the way that companies have security operations centers, he said. 这与公司拥有安全运营中心的方式类似，他说。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers. It can become a virtuous circle.” —Tom Hickman, chief innovation officer, ThreatX “围绕一个项目而发展的开发人员社区，有助于代码库的形成，并吸引更多的开发人员参与，这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman，ThreatX 首席创新官 “If you don’t make the investment in a security team, you generally don’t expect your software to be secure or be able to respond to security incidents in a timely fashion,” he said. “如果你没有对安全团队进行相应投资，你通常是不会期望你的软件是安全的，也无法及时响应安全事件。”他说。 “The same logic applies to OSPOs and is why you see many leading companies out there such as Apple, Meta, Twitter, Goldman Sachs, Bloomberg, and Google all have OSPOs. They are ahead of the curve.” “同样的逻辑也适用于 OSPO，这就是为什么你会看到许多领先的公司，例如 Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” Support for open source activity within your organization can become a differentiator and marketing opportunity for software vendors. 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 According to a Red Hat survey released in February, 82% of IT leaders are more likely to select a vendor who contributes to the open source community. 根据Red Hat2月分发布的一项调查，82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 Respondents said that when vendors support open source communities they are more familiar with open source processes and are more effective if customers have technical challenges. 受访者表示，当供应商支持开源社区时，就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 But it’s not just software vendors who benefit. 但收益的不仅仅是软件供应商们。 According to September’s survey by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group, 57% of organizations with OSPOs use them to further strategic relationships and build partnerships. 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查，57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 Mark Hinkle started an open source program office back when he worked at Citrix a decade ago. He pointed out how having an OSPO in-house benefited the company. 十年前，Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “For us the biggest job was to educate our employees who weren’t familiar with open source to get involved and be good community members,” he said. “We also provided guidance on how to make sure our IP didn’t enter projects without proper understanding and we made sure we didn’t incorporate open source that conflicted with our enterprise software licensing.” “对于我们来说，最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中，成为优秀的社区成员”，他说，“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导，并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” The OSPO also helped Citrix identify strategic opportunities for the company to participate in open source projects and trade organizations like The Linux Foundation, he said. 他说，OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 Today, he’s the CEO and co-founder of TriggerMesh, a cloud native, open source integration platform. 如今，他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 There are some significant economic benefits to participating in the open source ecosystem, he said. 他说，参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “We participate in Knative to share the development of our underlying platform but we develop value-added services as part of our business,” he said. “By sharing the R and D for the platform, it gives us more resources to develop our own differentiated technology.” “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发，但作为业务的一部分，我们也拥有相关的增值服务。”他说，“通过共享该平台的研发，这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4How to Get Started in Open Source Sixty-three percent of companies in the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group said that having an OSPO was very or extremely critical to the success of their engineering or product teams, up from 54% in the previous annual study. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中，有 63% 的公司表示，拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要，高于上一年度该项研究数据的 54%。 In particular, 77% said that their open source program had a positive impact on their software practices, such as improved code quality. 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响，例如提高了代码质量。 But companies can’t always contribute to every single open source project that they use. 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “First, thin the herd a little bit,” advised VMware’s Ambiel. “首先，节流一下”，VMware 的 Ambiel 建议道。 Companies should look at the projects that make the most sense for their use cases. This is an area where an OSPO can help set priorities and ensure technical and strategic alignment. 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 Then, developers should go and check out the projects themselves. Projects typically offer online documentation, often with contributor guides, governance documents, and lists of open issues. 之后，开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档，一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “For the projects that rise to the top of your strategic list, introduce yourself — say hello,” she said. “Go to the Slack channel or the distribution list and ask where they need help. Maybe they don’t need help and everything is good. Or maybe they can use a new person to review code.” “对于那些上升到你的战略清单顶端的项目，你可以介绍一下自己----打个招呼”，她说。“然后转到Slack频道或者分发列表，询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助，一切完好；又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” An open source program office can not only help make a business case for contributing to the open source community, Ambiel said, but can help companies do it in a way that’s safe, secure and sound. Ambiel 说，开源项目办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例，还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “If I work for a company and want to contribute to open source, I don’t want to accidentally disclose, divulge or undermine any patents,” she said. “An OSPO helps you make smart choices.” “如果我为一家公司工作，并想为开源做出贡献，我不想意外披露、泄露或破坏任何专利，”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” An OSPO can also help provide leadership and the guiding philosophy about supporting open source, she said. “It can provide guidance, mentorship, coaching and best practices.” 她说，OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Commitment to support open source has to start at the top, said Anaïs Urlichs, developer advocate at Aqua Security. Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为，支持开源的承诺必须从高层开始。 “Too often,” she said, “companies do not value investment into open source, so employees are not encouraged to contribute to it.” 她说，“公司在多数时候往往不重视对开源的投资，所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” In those cases, employees with a passion for open source end up contributing during their free time, which is not sustainable. 在这些情况下，员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽，这对于开源的发展来说是不可持续的。 “If companies rely on open source projects, it is important to make open source contributions part of an engineer’s work schedule,” she said. “Some companies define a time percentage that employees can contribute to open source as part of their normal workday.” “如果公司对开源项目依赖度高，那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的，”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比，将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack is a wholly owned subsidiary of Insight Partners, an investor in the following companies mentioned in this article: Sysdig, Aqua Security. The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司，Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者：Sysdig、Aqua Security。 相关阅读 | Related Reading 《开源合规指南（企业篇）》正式发布，为推动我国开源合规建设提供参考 “目标->用户->指标”——企业开源运营之道｜瞰道@谭中意 开源之夏邀请函——仅限高校学子开启 开源社简介 开源社成立于 2014 年，是由志愿贡献于开源事业的个人成员，依 “贡献、共识、共治” 原则所组成，始终维持厂商中立、公益、非营利的特点，是最早以 “开源治理、国际接轨、社区发展、开源项目” 为使命的开源社区联合体。开源社积极与支持开源的社区、企业以及政府相关单位紧密合作，以 “立足中国、贡献全球” 为愿景，旨在共创健康可持续发展的开源生态，推动中国开源社区成为全球开源体系的积极参与及贡献者。 2017 年，开源社转型为完全由个人成员组成，参照 ASF 等国际顶级开源基金会的治理模式运作。近八年来，链接了数万名开源人，集聚了上千名社区成员及志愿者、海内外数百位讲师，合作了近百家赞助、媒体、社区伙伴。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/kaiyuanshe/article/details/124976824。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...的技术细节，均在协议数据包处理代码中，漏洞类型古典，分别是全局缓冲区溢出、堆溢出和空指针解引用。其中缓冲区溢出类型漏洞可方便构造PoC，实现远程任意代码执行的漏洞利用。 漏洞本身原理简单，也并不是关键。以其中一个为例，Pavel在发现时负责任地向LibVNC作者提交了issue，并跟进漏洞修复过程；在第一次修复之后，复核并指出修复代码无效，给出了有效patch。这个过程是常规操作。 漏洞疑点 有意思的是，在漏洞披露邮件中，Pavel重点谈了自己对这系列漏洞的一些周边发现，也是这里提到的原因。其中，关于存在漏洞的代码，作者表述： 我最初认为，这些问题是libvnc开发者自己代码中的错误，但看起来并非如此。其中有一些（如CoRRE数据处理函数中的堆缓冲区溢出），出现在AT&T实验室1999年的代码中，而后被很多软件开发者原样复制（在Github上搜索一下HandleCoRREBPP函数，你就知道），LibVNC和TightVNC也是如此。 为了证实，翻阅了这部分代码，确实在其中数据处理相关代码文件看到了剑桥和AT&T实验室的文件头GPL声明注释，中国菜刀 这证实这些文件是直接从最初剑桥实验室版本VNC移植过来的，且使用方式是 直接代码包含，而非独立库引用方式。在官方开源发布并停止更新后，LibVNC使用的这部分代码基本没有改动——除了少数变量命名方式的统一，以及本次漏洞修复。通过搜索，我找到了2000年发布的相关代码文件，确认这些文件与LibVNC中引入的原始版本一致。 另外，Pavel同时反馈了TightVNC中相同的问题。TightVNC与LibVNC没有继承和直接引用关系，但上述VNC代码同样被TightVNC使用，问题的模式不约而同。Pavel测试发现在Ubuntu最新版本TightVNC套件（1.3.10版本）中同样存在该问题，上报给当前软件所有者GlavSoft公司，但对方声称目前精力放在不受GPL限制的TightVNC 2.x版本开发中，对开源的1.x版本漏洞代码“可能会进行修复”。看起来，这个问题被踢给了各大Linux发行版社区来焦虑了——如果他们愿意接锅。 问题思考 在披露邮件中，Pavel认为，这些代码bug“如此明显，让人无法相信之前没被人发现过……也许是因为某些特殊理由才始终没得到修复”。 事实上，我们都知道目前存在一些对开源基础软件进行安全扫描的大型项目，例如Google的OSS；同时，仍然存活的开源项目也越来越注重自身代码发布前的安全扫描，Fortify、Coverity的扫描也成为很多项目和平台的标配。在这样一些眼睛注视下，为什么还有这样的问题？我认为就这个具体事例来说，可能有如下两个因素： ·上游已死。仍然在被维护的代码，存在版本更迭，也存在外界的持续关注、漏洞报告和修复、开发的迭代，对于负责人的开发者，持续跟进、评估、同步代码的改动是可能的。但是一旦一份代码走完了生命周期，就像一段史实一样会很少再被改动。 ·对第三方上游代码的无条件信任。我们很多人都有过基础组件、中间件的开发经历，不乏有人使用Coverity开启全部规则进行代码扫描、严格修复所有提示的问题甚至编程规范warning；报告往往很长，其中也包括有源码形式包含的第三方代码中的问题。但是，我们一方面倾向于认为这些被广泛使用的代码不应存在问题（不然早就被人挖过了），一方面考虑这些引用的代码往往是组件或库的形式被使用，应该有其上下文才能认定是否确实有可被利用的漏洞条件，现在单独扫描这部分代码一般出来的都是误报。所以这些代码的问题都容易被忽视。 但是透过这个具体例子，再延伸思考相关的实践，这里最根本的问题可以总结为一个模式： 复制粘贴风险。复制粘贴并不简单意味着剽窃，实际是当前软件领域、互联网行业发展的基础模式，但其中有一些没人能尝试解决的问题： ·在传统代码领域，如C代码中，对第三方代码功能的复用依赖，往往通过直接进行库的引入实现，第三方代码独立而完整，也较容易进行整体更新；这是最简单的情况，只需要所有下游使用者保证仅使用官方版本，跟进官方更新即可；但在实践中很难如此贯彻，这是下节讨论的问题。 ·有些第三方发布的代码，模式就是需要被源码形式包含到其他项目中进行统一编译使用（例如腾讯的开源Json解析库RapidJSON，就是纯C++头文件形式）。在开源领域有如GPL等规约对此进行规范，下游开发者遵循协议，引用代码，强制或可选地显式保留其GPL声明，可以进行使用和更改。这样的源码依赖关系，结合规范化的changelog声明代码改动，侧面也是为开发过程中跟进考虑。但是一个成型的产品，比如企业自有的服务端底层产品、中间件，新版本的发版更新是复杂的过程，开发者在旧版本仍然“功能正常”的情况下往往倾向于不跟进新版本；而上游代码如果进行安全漏洞修复，通常也都只在其最新版本代码中改动，安全修复与功能迭代并存，如果没有类似Linux发行版社区的努力，旧版本代码完全没有干净的安全更新patch可用。 ·在特定场景下，有些开发实践可能不严格遵循开源代码协议限定，引入了GPL等协议保护的代码而不做声明（以规避相关责任），丢失了引入和版本的信息跟踪；在另一些场景下，可能存在对开源代码进行大刀阔斧的修改、剪裁、定制，以符合自身业务的极端需求，但是过多的修改、人员的迭代造成与官方代码严重的失同步，丧失可维护性。 ·更一般的情况是，在开发中，开发者个体往往心照不宣的存在对网上代码文件、代码片段的复制-粘贴操作。被参考的代码，可能有上述的开源代码，也可能有各种Github作者练手项目、技术博客分享的代码片段、正式开源项目仅用来说明用法的不完备示例代码。这些代码的引入完全无迹可寻，即便是作者自己也很难解释用了什么。这种情况下，上面两条认定的那些与官方安全更新失同步的问题同样存在，且引入了独特的风险：被借鉴的代码可能只是原作者随手写的、仅仅是功能成立的片段，甚至可能是恶意作者随意散布的有安全问题的代码。由此，问题进入了最大的发散空间。 在Synopsys下BLACKDUCK软件之前发布的《2018 Open Source Security and Risk Analysis Report》中分析，96%的应用中包含有开源组件和代码，开源代码在应用全部代码中的占比约为57%，78%的应用中在引用的三方开源代码中存在历史漏洞。也就是说，现在互联网上所有厂商开发的软件、应用，其开发人员自己写的代码都是一少部分，多数都是借鉴来的。而这还只是可统计、可追溯的；至于上面提到的非规范的代码引用，如果也纳入进来考虑，三方代码占应用中的比例会上升到多少？曾经有分析认为至少占80%，我们只期望不会更高。 Ⅱ. 从碎片到乱刃：OpenSSH在野后门一览 在进行基础软件梳理时，回忆到反病毒安全软件提供商ESET在2018年十月发布的一份白皮书《THE DARK SIDE OF THE FORSSHE: A landscape of OpenSSH backdoors》。其站在一个具有广泛用户基础的软件提供商角度，给出了一份分析报告，数据和结论超出我们对于当前基础软件使用全景的估量。以下以我的角度对其中一方面进行解读。 一些必要背景 SSH的作用和重要性无需赘言；虽然我们站在传统互联网公司角度，可以认为SSH是通往生产服务器的生命通道，但当前多样化的产业环境已经不止于此（如之前libssh事件中，不幸被我言中的，SSH在网络设备、IoT设备上（如f5）的广泛使用）。 OpenSSH是目前绝大多数SSH服务端的基础软件，有完备的开发团队、发布规范、维护机制，本身是靠谱的。如同绝大多数基础软件开源项目的做法，OpenSSH对漏洞有及时的响应，针对最新版本代码发出安全补丁，但是各大Linux发行版使用的有各种版本的OpenSSH，这些社区自行负责将官方开发者的安全补丁移植到自己系统搭载的低版本代码上。天空彩 白皮书披露的现状 如果你是一个企业的运维管理人员，需要向企业生产服务器安装OpenSSH或者其它基础软件，最简单的方式当然是使用系统的软件管理安装即可。但是有时候，出于迁移成本考虑，可能企业需要在一个旧版本系统上，使用较新版本的OpenSSL、OpenSSH等基础软件，这些系统不提供，需要自行安装；或者需要一个某有种特殊特性的定制版本。这时，可能会选择从某些rpm包集中站下载某些不具名第三方提供的现成的安装包，或者下载非官方的定制化源码本地编译后安装，总之从这里引入了不确定性。 这种不确定性有多大？我们粗估一下，似乎不应成为问题。但这份白皮书给我们看到了鲜活的数据。 ESET研究人员从OpenSSH的一次历史大规模Linux服务端恶意软件Windigo中获得启示，采用某种巧妙的方式，面向在野的服务器进行数据采集，主要是系统与版本、安装的OpenSSH版本信息以及服务端程序文件的一个特殊签名。整理一个签名白名单，包含有所有能搜索到的官方发布二进制版本、各大Linux发行版本各个版本所带的程序文件版本，将这些标定为正常样本进行去除。最终结论是： ·共发现了几百个非白名单版本的OpenSSH服务端程序文件ssh和sshd； ·分析这些样本，将代码部分完全相同，仅仅是数据和配置不同的合并为一类，且分析判定确认有恶意代码的，共归纳为 21个各异的恶意OpenSSH家族； ·在21个恶意家族中，有12个家族在10月份时完全没有被公开发现分析过；而剩余的有一部分使用了历史上披露的恶意代码样本，甚至有源代码； ·所有恶意样本的实现，从实现复杂度、代码混淆和自我保护程度到代码特征有很大跨度的不同，但整体看，目的以偷取用户凭证等敏感信息、回连外传到攻击者为主，其中有的攻击者回连地址已经存在并活跃数年之久； ·这些后门的操控者，既有传统恶意软件黑产人员，也有APT组织； ·所有恶意软件或多或少都在被害主机上有未抹除的痕迹。ESET研究者尝试使用蜜罐引诱出攻击者，但仍有许多未解之谜。这场对抗，仍未取胜。 白皮书用了大篇幅做技术分析报告，此处供细节分析，不展开分析，以下为根据恶意程序复杂度描绘的21个家族图谱： 问题思考 问题引入的可能渠道，我在开头进行了一点推测，主要是由人的原因切入的，除此以外，最可能的是恶意攻击者在利用各种方法入侵目标主机后，主动替换了目标OpenSSH为恶意版本，从而达成攻击持久化操作。但是这些都是止血的安全运维人员该考虑的事情；关键问题是，透过表象，这显露了什么威胁形式？ 这个问题很好回答，之前也曾经反复说过：基础软件碎片化。 如上一章节简单提到，在开发过程中有各种可能的渠道引入开发者不完全了解和信任的代码；在运维过程中也是如此。二者互相作用，造成了软件碎片化的庞杂现状。在企业内部，同一份基础软件库，可能不同的业务线各自定制一份，放到企业私有软件仓库源中，有些会有人持续更新供自己产品使用，有些由系统软件基础设施维护人员单独维护，有些则可能是开发人员临时想起来上传的，他们自己都不记得；后续用到的这个基础软件的开发和团队，在这个源上搜索到已有的库，很大概率会倾向于直接使用，不管来源、是否有质量背书等。长此以往问题会持续发酵。而我们开最坏的脑洞，是否可能有黑产人员入职到内部，提交个恶意基础库之后就走人的可能？现行企业安全开发流程中审核机制的普遍缺失给这留下了空位。 将源码来源碎片化与二进制使用碎片化并起来考虑，我们不难看到一个远远超过OpenSSH事件威胁程度的图景。但这个问题不是仅仅靠开发阶段规约、运维阶段规范、企业内部管控、行业自查、政府监管就可以根除的，最大的问题归根结底两句话： 不可能用一场战役对抗持续威胁；不可能用有限分析对抗无限未知。 Ⅲ. 从自信到自省：RHEL、CentOS backport版本BIND漏洞 2018年12月20日凌晨，在备战冬至的软件供应链安全大赛决赛时，我注意到漏洞预警平台捕获的一封邮件。但这不是一个漏洞初始披露邮件，而是对一个稍早已披露的BIND在RedHat、CentOS发行版上特定版本的1day漏洞CVE-2018-5742，由BIND的官方开发者进行额外信息澄(shuǎi)清(guō)的邮件。 一些必要背景 关于BIND 互联网的一个古老而基础的设施是DNS，这个概念在读者不应陌生。而BIND“是现今互联网上最常使用的DNS软件，使用BIND作为服务器软件的DNS服务器约占所有DNS服务器的九成。BIND现在由互联网系统协会负责开发与维护参考。”所以BIND的基础地位即是如此，因此也一向被大量白帽黑帽反复测试、挖掘漏洞，其开发者大概也一直处在紧绷着应对的处境。 关于ISC和RedHat 说到开发者，上面提到BIND的官方开发者是互联网系统协会（ISC）。ISC是一个老牌非营利组织，目前主要就是BIND和DHCP基础设施的维护者。而BIND本身如同大多数历史悠久的互联网基础开源软件，是4个UCB在校生在DARPA资助下于1984年的实验室产物，直到2012年由ISC接管。 那么RedHat在此中是什么角色呢？这又要提到我之前提到的Linux发行版和自带软件维护策略。Red Hat Enterprise Linux（RHEL）及其社区版CentOS秉持着稳健的软件策略，每个大的发行版本的软件仓库，都只选用最必要且质量久经时间考验的软件版本，哪怕那些版本实在是老掉牙。这不是一种过分的保守，事实证明这种策略往往给RedHat用户在最新漏洞面前提供了保障——代码总是跑得越少，潜在漏洞越多。 但是这有两个关键问题。一方面，如果开源基础软件被发现一例有历史沿革的代码漏洞，那么官方开发者基本都只为其最新代码负责，在当前代码上推出修复补丁。另一方面，互联网基础设施虽然不像其上的应用那样爆发性迭代，但依然持续有一些新特性涌现，其中一些是必不可少的，但同样只在最新代码中提供。两个刚需推动下，各Linux发行版对长期支持版本系统的软件都采用一致的策略，即保持其基础软件在一个固定的版本，但对于这些版本软件的最新漏洞、必要的最新软件特性，由发行版维护者将官方开发者最新代码改动“向后移植”到旧版本代码中，即backport。这就是基础软件的“官宣”碎片化的源头。 讲道理，Linux发行版维护者与社区具有比较靠谱的开发能力和监督机制，backport又基本就是一些复制粘贴工作，应当是很稳当的……但真是如此吗？ CVE-2018-5742漏洞概况 CVE-2018-5742是一个简单的缓冲区溢出类型漏洞，官方评定其漏洞等级moderate，认为危害不大，漏洞修复不积极，披露信息不多，也没有积极给出代码修复patch和新版本rpm包。因为该漏洞仅在设置DEBUG_LEVEL为10以上才会触发，由远程攻击者构造畸形请求造成BIND服务崩溃，在正常的生产环境几乎不可能具有危害，RedHat官方也只是给出了用户自查建议。 这个漏洞只出现在RHEL和CentOS版本7中搭载的BIND 9.9.4-65及之后版本。RedHat同ISC的声明中都证实，这个漏洞的引入原因，是RedHat在尝试将BIND 9.11版本2016年新增的NTA机制向后移植到RedHat 7系中固定搭载的BIND 9.9版本代码时，偶然的代码错误。NTA是DNS安全扩展（DNSSEC）中，用于在特定域关闭DNSSEC校验以避免不必要的校验失败的机制；但这个漏洞不需要对NTA本身有进一步了解。 漏洞具体分析 官方没有给出具体分析，但根据CentOS社区里先前有用户反馈的bug，我得以很容易还原漏洞链路并定位到根本原因。 若干用户共同反馈，其使用的BIND 9.9.4-RedHat-9.9.4-72.el7发生崩溃（coredump），并给出如下的崩溃时调用栈backtrace： 这个调用过程的逻辑为，在9 dns_message_logfmtpacket函数判断当前软件设置是否DEBUG_LEVEL大于10，若是，对用户请求数据包做日志记录，先后调用8 dns_message_totext、7 dns_message_sectiontotext、6 dns_master_rdatasettotext、5 rdataset_totext将请求进行按协议分解分段后写出。 由以上关键调用环节，联动RedHat在9.9.4版本BIND源码包中关于引入NTA特性的源码patch，进行代码分析，很快定位到问题产生的位置，在上述backtrace中的5，masterdump.c文件rdataset_totext函数。漏洞相关代码片段中，RedHat进行backport后，这里引入的代码为： 这里判断对于请求中的注释类型数据，直接通过isc_buffer_putstr宏对缓存进行操作，在BIND工程中自定义维护的缓冲区结构对象target上，附加一字节字符串（一个分号）。而漏洞就是由此产生：isc_buffer_putstr中不做缓冲区边界检查保证，这里在缓冲区已满情况下将造成off-by-one溢出，并触发了缓冲区实现代码中的assertion。 而ISC上游官方版本的代码在这里是怎么写的呢？找到ISC版本BIND 9.11代码，这里是这样的： 这里可以看到，官方代码在做同样的“附加一个分号”这个操作时，审慎的使用了做缓冲区剩余空间校验的str_totext函数，并额外做返回值成功校验。而上述提到的str_totext函数与RETERR宏，在移植版本的masterdump.c中，RedHat开发者也都做了保留。但是，查看代码上下文发现，在RedHat开发者进行代码移植过程中，对官方代码进行了功能上的若干剪裁，包括一些细分数据类型记录的支持；而这里对缓冲区写入一字节，也许开发者完全没想到溢出的可能，所以自作主张地简化了代码调用过程。 问题思考 这个漏洞本身几乎没什么危害，但是背后足以引起思考。 没有人在“借”别人代码时能不出错 不同于之前章节提到的那种场景——将代码文件或片段复制到自己类似的代码上下文借用——backport作为一种官方且成熟的做法，借用的代码来源、粘贴到的代码上下文，是具有同源属性的，而且开发者一般是追求稳定性优先的社区开发人员，似乎质量应该有足够保障。但是这里的关键问题是：代码总要有一手、充分的语义理解，才能有可信的使用保障；因此，只要是处理他人的代码，因为不够理解而错误使用的风险，只可能减小，没办法消除。 如上分析，本次漏洞的产生看似只是做代码移植的开发者“自作主张”之下“改错了”。但是更广泛且可能的情况是，原始开发者在版本迭代中引入或更新大量基础数据结构、API的定义，并用在新的特性实现代码中；而后向移植开发人员仅需要最小规模的功能代码，所以会对增量代码进行一定规模的修改、剪裁、还原，以此适应旧版本基本代码。这些过程同样伴随着第三方开发人员不可避免的“望文生义”，以及随之而来的风险。后向移植操作也同样助长了软件碎片化过程，其中每一个碎片都存在这样的问题；每一个碎片在自身生命周期也将有持续性影响。 多级复制粘贴无异于雪上加霜 这里简单探讨的是企业通行的系统和基础软件建设实践。一些国内外厂商和社区发布的定制化Linux发行版，本身是有其它发行版，如CentOS特定版本渊源的，在基础软件上即便同其上游发行版最新版本间也存在断层滞后。RedHat相对于基础软件开发者之间已经隔了一层backport，而我们则人为制造了二级风险。 在很多基础而关键的软件上，企业系统基础设施的维护者出于与RedHat类似的初衷，往往会决定自行backport一份拷贝；通过早年心脏滴血事件的洗礼，即暴露出来OpenSSL一个例子。无论是需要RHEL还没来得及移植的新版本功能特性，还是出于对特殊使用上下文场景中更高执行效率的追求，企业都可能自行对RHEL上基础软件源码包进行修改定制重打包。这个过程除了将风险幂次放大外，也进一步加深了代码的不可解释性（包括基础软件开发人员流动性带来的不可解释）。 Ⅳ. 从武功到死穴：从systemd-journald信息泄露一窥API误用 1月10日凌晨两点，漏洞预警平台爬收取一封漏洞披露邮件。披露者是Qualys，那就铁定是重型发布了。最后看披露漏洞的目标，systemd？这就非常有意思了。 一些必要背景 systemd是什么，不好简单回答。Linux上面软件命名，习惯以某软件名后带个‘d’表示后台守护管理程序；所以systemd就可以说是整个系统的看守吧。而即便现在描述了systemd是什么，可能也很快会落伍，因为其初始及核心开发者Lennart Poettering（供职于Red Hat）描述它是“永无开发完结完整、始终跟进技术进展的、统一所有发行版无止境的差异”的一种底层软件。笼统讲有三个作用：中央化系统及设置管理；其它软件开发的基础框架；应用程序和系统内核之间的胶水。如今几乎所有Linux发行版已经默认提供systemd，包括RHEL/CentOS 7及后续版本。总之很基础、很底层、很重要就对了。systemd本体是个主要实现init系统的框架，但还有若干关键组件完成其它工作；这次被爆漏洞的是其journald组件，是负责系统事件日志记录的看守程序。 额外地还想简单提一句Qualys这个公司。该公司创立于1999年，官方介绍为信息安全与云安全解决方案企业，to B的安全业务非常全面，有些也是国内企业很少有布局的方面；例如上面提到的涉及碎片化和代码移植过程的历史漏洞移动，也在其漏洞管理解决方案中有所体现。但是我们对这家公司粗浅的了解来源于其安全研究团队近几年的发声，这两年间发布过的，包括有『stack clash』、『sudo get_tty_name提权』、『OpenSSH信息泄露与堆溢出』、『GHOST：glibc gethostbyname缓冲区溢出』等大新闻（仅截至2017年年中）。从中可见，这个研究团队专门啃硬骨头，而且还总能开拓出来新的啃食方式，往往爆出来一些别人没想到的新漏洞类型。从这个角度，再联想之前刷爆朋友圈的《安全研究者的自我修养》所倡导的“通过看历史漏洞、看别人的最新成果去举一反三”的理念，可见差距。 CVE-2018-16866漏洞详情 这次漏洞披露，打包了三个漏洞： ·16864和16865是内存破坏类型 ·16866是信息泄露 ·而16865和16866两个漏洞组和利用可以拿到root shell。 漏洞分析已经在披露中写的很详细了，这里不复述；而针对16866的漏洞成因来龙去脉，Qualys跟踪的结果留下了一点想象和反思空间，我们来看一下。 漏洞相关代码片段是这样的（漏洞修复前）： 读者可以先肉眼过一遍这段代码有什么问题。实际上我一开始也没看出来，向下读才恍然大悟。 这段代码中，外部信息输入通过buf传入做记录处理。输入数据一般包含有空白字符间隔，需要分隔开逐个记录，有效的分隔符包括空格、制表符、回车、换行，代码中将其写入常量字符串；在逐字符扫描输入数据字符串时，将当前字符使用strchr在上述间隔符字符串中检索是否匹配，以此判断是否为间隔符；在240行，通过这样的判断，跳过记录单元字符串的头部连续空白字符。 但是问题在于，strchr这个极其基础的字符串处理函数，对于C字符串终止字符'\0'的处理上有个坑：'\0'也被认为是被检索字符串当中的一个有效字符。所以在240行，当当前扫描到的字符为字符串末尾的NULL时，strchr返回的是WHITESPACE常量字符串的终止位置而非NULL，这导致了越界。 看起来，这是一个典型的问题：API误用（API mis-use），只不过这个被误用的库函数有点太基础，让我忍不住想是不是还会有大量的类似漏洞……当然也反思我自己写的代码是不是也有同样情况，然而略一思考就释然了——我那么笨的代码都用for循环加if判断了:) 漏洞引入和消除历史 有意思的是，Qualys研究人员很贴心地替我做了一步漏洞成因溯源，这才是单独提这个漏洞的原因。漏洞的引入是在2015年的一个commit中： 在GitHub中，定位到上述2015年的commit信息，这里commit的备注信息为： journald: do not strip leading whitespace from messages. Keep leading whitespace for compatibility with older syslog implementations. Also useful when piping formatted output to the logger command. Keep removing trailing whitespace. OK，看起来是一个兼容性调整，对记录信息不再跳过开头所有连续空白字符，只不过用strchr的简洁写法比较突出开发者精炼的开发风格（并不），说得过去。 之后在2018年八月的一个当时尚未推正式版的另一次commit中被修复了，先是还原成了ec5ff4那次commit之前的写法，然后改成了加校验的方式： 虽然Qualys研究者认为上述的修改是“无心插柳”的改动，但是在GitHub可以看到，a6aadf这次commit是因为有外部用户反馈了输入数据为单个冒号情况下journald堆溢出崩溃的issue，才由开发者有目的性地修复的；而之后在859510这个commit再次改动回来，理由是待记录的消息都是使用单个空格作为间隔符的，而上一个commit粗暴地去掉了这种协议兼容性特性。 如果没有以上纠结的修改和改回历史，也许我会倾向于怀疑，在最开始漏洞引入的那个commit，既然改动代码没有新增功能特性、没有解决什么问题（毕竟其后三年，这个改动的代码也没有被反映issue），也并非出于代码规范等考虑，那么这么轻描淡写的一次提交，难免有人为蓄意引入漏洞的嫌疑。当然，看到几次修复的原因，这种可能性就不大了，虽然大家仍可以保留意见。但是抛开是否人为这个因素，单纯从代码的漏洞成因看，一个传统但躲不开的问题仍值得探讨：API误用。 API误用：程序员何苦为难程序员 如果之前的章节给读者留下了我反对代码模块化和复用的印象，那么这里需要正名一下，我们认可这是当下开发实践不可避免的趋势，也增进了社会开发速度。而API的设计决定了写代码和用代码的双方“舒适度”的问题，由此而来的API误用问题，也是一直被当做单纯的软件工程课题讨论。在此方面个人并没有什么研究，自然也没办法系统地给出分类和学术方案，只是谈一下自己的经验和想法。 一篇比较新的学术文章总结了API误用的研究，其中一个独立章节专门分析Java密码学组件API误用的实际，当中引述之前论文认为，密码学API是非常容易被误用的，比如对期望输入数据（数据类型，数据来源，编码形式）要求的混淆，API的必需调用次序和依赖缺失（比如缺少或冗余多次调用了初始化函数、主动资源回收函数）等。凑巧在此方面我有一点体会：曾经因为业务方需要，需要使用C++对一个Java的密码基础中间件做移植。Java对密码学组件支持，有原生的JDK模块和权威的BouncyCastle包可用；而C/C++只能使用第三方库，考虑到系统平台最大兼容和最小代码量，使用Linux平台默认自带的OpenSSL的密码套件。但在开发过程中感受到了OpenSSL满满的恶意：其中的API设计不可谓不反人类，很多参数没有明确的说明（比如同样是表示长度的函数参数，可能在不同地方分别以字节/比特/分组数为计数单位）；函数的线程安全没有任何解释标注，需要自行试验；不清楚函数执行之后，是其自行做了资源释放还是需要有另外API做gc，不知道资源释放操作时是否规规矩矩地先擦除后释放……此类问题不一而足，导致经过了漫长的测试之后，这份中间件才提供出来供使用。而在业务场景中，还会存在比如其它语言调用的情形，这些又暴露出来OpenSSL API误用的一些完全无从参考的问题。这一切都成为了噩梦；当然这无法为我自己开解是个不称职开发的指责，但仅就OpenSSL而言其API设计之恶劣也是始终被人诟病的问题，也是之后其他替代者宣称改进的地方。 当然，问题是上下游都脱不了干系的。我们自己作为高速迭代中的开发人员，对于二方、三方提供的中间件、API，又有多少人能自信地说自己仔细、认真地阅读过开发指南和API、规范说明呢？做过通用产品技术运营的朋友可能很容易理解，自己产品的直接用户日常抛出不看文档的愚蠢问题带来的困扰。对于密码学套件，这个问题还好办一些，毕竟如果在没有背景知识的情况下对API望文生义地一通调用，绝大多数情况下都会以抛异常形式告终；但还是有很多情况，API误用埋下的是长期隐患。 不是所有API误用情形最终都有机会发展成为可利用的安全漏洞，但作为一个由人的因素引入的风险，这将长期存在并困扰软件供应链（虽然对安全研究者、黑客与白帽子是很欣慰的事情）。可惜，传统的白盒代码扫描能力，基于对代码语义的理解和构建，但是涉及到API则需要预先的抽象，这一点目前似乎仍然是需要人工干预的事情；或者轻量级一点的方案，可以case by case地分析，为所有可能被误用的API建模并单独扫描，这自然也有很强局限性。在一个很底层可信的开发者还对C标准库API存在误用的现实内，我们需要更多的思考才能说接下来的解法。 Ⅴ. 从规则到陷阱：NASA JIRA误配置致信息泄露血案 软件的定义包括了代码组成的程序，以及相关的配置、文档等。当我们说软件的漏洞、风险时，往往只聚焦在其中的代码中；关于软件供应链安全风险，我们的比赛、前面分析的例子也都聚焦在了代码的问题；但是真正的威胁都来源于不可思议之处，那么代码之外有没有可能存在来源于上游的威胁呢？这里就借助实例来探讨一下，在“配置”当中可能栽倒的坑。 引子：发不到500英里以外的邮件？ 让我们先从一个轻松愉快的小例子引入。这个例子初见于Linux中国的一篇译文。 简单说，作者描述了这么一个让人啼笑皆非的问题：单位的邮件服务器发送邮件，发送目标距离本地500英里范围之外的一律失败，邮件就像悠悠球一样只能飞出一定距离。这个问题本身让描述者感到尴尬，就像一个技术人员被老板问到“为什么从家里笔记本上Ctrl-C后不能在公司台式机上Ctrl-V”一样。 经过令人窒息的分析操作后，笔者定位到了问题原因：笔者作为负责的系统管理员，把SunOS默认安装的Senmail从老旧的版本5升级到了成熟的版本8，且对应于新版本诸多的新特性进行了对应配置，写入配置文件sendmail.cf；但第三方服务顾问在对单位系统进行打补丁升级维护时，将系统软件“升级”到了系统提供的最新版本，因此将Sendmail实际回退到了版本5，却为了软件行为一致性，原样保留了高版本使用的配置文件。但Sendmail并没有在大版本间保证配置文件兼容性，这导致很多版本5所需的配置项不存在于保留下来的sendmail.cf文件中，程序按默认值0处理；最终引起问题的就是，邮件服务器与接收端通信的超时时间配置项，当取默认配置值0时，邮件服务器在1个单位时间（约3毫秒）内没有收到网络回包即认为超时，而这3毫秒仅够电信号打来回飞出500英里。 这个“故事”可能会给技术人员一点警醒，错误的配置会导致预期之外的软件行为，但是配置如何会引入软件供应链方向的安全风险呢？这就引出了下一个重磅实例。 JIRA配置错误致NASA敏感信息泄露案例 我们都听过一个事情，马云在带队考察美国公司期间问Google CEO Larry Page自视谁为竞争对手，Larry的回答是NASA，因为最优秀的工程师都被NASA的梦想吸引过去了。由此我们显然能窥见NASA的技术水位之高，这样的人才团队大概至少是不会犯什么低级错误的。 但也许需要重新定义“低级错误”……1月11日一篇技术文章披露，NASA某官网部署使用的缺陷跟踪管理系统JIRA存在错误的配置，可分别泄漏内部员工（JIRA系统用户）的全部用户名和邮件地址，以及内部项目和团队名称到公众，如下： 问题的原因解释起来也非常简单：JIRA系统的过滤器和配置面板中，对于数据可见性的配置选项分别选定为All users和Everyone时，系统管理人员想当然地认为这意味着将数据对所有“系统用户”开放查看，但是JIRA的这两个选项的真实效果逆天，是面向“任意人”开放，即不限于系统登录用户，而是任何查看页面的人员。看到这里，我不厚道地笑了……“All users”并不意味着“All ‘users’”，意不意外，惊不惊喜？ 但是这种字面上把戏，为什么没有引起NASA工程师的注意呢，难道这样逆天的配置项没有在产品手册文档中加粗标红提示吗？本着为JIRA产品设计找回尊严的态度，我深入挖掘了一下官方说明，果然在Atlassian官方的一份confluence文档（看起来更像是一份增补的FAQ）中找到了相关说明： 所有未登录访客访问时，系统默认认定他们是匿名anonymous用户，所以各种权限配置中的all users或anyone显然应该将匿名用户包括在内。在7.2及之后版本中，则提供了“所有登录用户”的选项。 可以说是非常严谨且贴心了。比较讽刺的是，在我们的软件供应链安全大赛·C源代码赛季期间，我们设计圈定的恶意代码攻击目标还包括JIRA相关的敏感信息的窃取，但是却想不到有这么简单方便的方式，不动一行代码就可以从JIRA中偷走数据。 软件的使用，你“配”吗？ 无论是开放的代码还是成型的产品，我们在使用外部软件的时候，都是处于软件供应链下游的消费者角色，为了要充分理解上游开发和产品的真实细节意图，需要我们付出多大的努力才够“资格”？ 上一章节我们讨论过源码使用中必要细节信息缺失造成的“API误用”问题，而软件配置上的“误用”问题则复杂多样得多。从可控程度上讨论，至少有这几种因素定义了这个问题： ·软件用户对必要配置的现有文档缺少了解。这是最简单的场景，但又是完全不可避免的，这一点上我们所有有开发、产品或运营角色经验的应该都曾经体会过向不管不顾用户答疑的痛苦，而所有软件使用者也可以反省一下对所有软件的使用是否都以完整细致的文档阅读作为上手的准备工作，所以不必多说。 ·软件拥有者对配置条目缺少必要明确说明文档。就JIRA的例子而言，将NASA工程师归为上一条错误有些冤枉，而将JIRA归为这条更加合适。在边角但重要问题上的说明通过社区而非官方文档形式发布是一种不负责任的做法，但未引发安全事件的情况下还有多少这样的问题被默默隐藏呢？我们没办法要求在使用软件之前所有用户将软件相关所有文档、社区问答实现全部覆盖。这个问题范围内一个代表性例子是对配置项的默认值以及对应效果的说明缺失。 ·配置文件版本兼容性带来的误配置和安全问题。实际上，上面的SunOS Sendmail案例足以点出这个问题的存在性，但是在真实场景下，很可能不会以这么戏剧性形式出现。在企业的系统运维中，系统的版本迭代常见，但为软件行为一致性，配置的跨版本迁移是不可避免的操作；而且软件的更新迭代也不只会由系统更新推动，还有大量出于业务性能要求而主动进行的定制化升级，对于中小企业基础设施建设似乎是一个没怎么被提及过的问题。 ·配置项组合冲突问题。尽管对于单个配置项可能明确行为与影响，但是特定的配置项搭配可能造成不可预知的效果。这完全有可能是由于开发者与用户在信息不对等的情况下产生：开发者认为用户应该具有必需的背景知识，做了用户应当具备规避配置冲突能力的假设。一个例子是，对称密码算法在使用ECB、CBC分组工作模式时，从密码算法上要求输入数据长度必须是分组大小的整倍数，但如果用户搭配配置了秘钥对数据不做补齐（nopadding），则引入了非确定性行为：如果密码算法库对这种组合配置按某种默认补齐方式操作数据则会引起歧义，但如果在算法库代码层面对这种组合抛出错误则直接影响业务。 ·程序对配置项处理过程的潜在暗箱操作。这区别于简单的未文档化配置项行为，仅特指可能存在的蓄意、恶意行为。从某种意义上，上述“All users”也可以认为是这样的一种陷阱，通过浅层次暗示，引导用户做出错误且可能引起问题的配置。另一种情况是特定配置组合情况下触发恶意代码的行为，这种触发条件将使恶意代码具有规避检测的能力，且在用户基数上具有一定概率的用户命中率。当然这种情况由官方开发者直接引入的可能性很低，但是在众包开发的情况下如果存在，那么扫描方案是很难检测的。 Ⅵ. 从逆流到暗流：恶意代码溯源后的挑战 如果说前面所说的种种威胁都是面向关键目标和核心系统应该思考的问题，那么最后要抛出一个会把所有人拉进赛场的理由。除了前面所有那些在软件供应链下游被动污染受害的情况，还有一种情形：你有迹可循的代码，也许在不经意间会“反哺”到黑色产业链甚至特殊武器中；而现在研究用于对程序进行分析和溯源的技术，则会让你陷入百口莫辩的境地。 案例：黑产代码模块溯源疑云 1月29日，猎豹安全团队发布技术分析通报文章《电信、百度客户端源码疑遭泄漏，驱魔家族窃取隐私再起波澜》，矛头直指黑产上游的恶意信息窃取代码模块，认定其代码与两方产品存在微妙的关联：中国电信旗下“桌面3D动态天气”等多款软件，以及百度旗下“百度杀毒”等软件（已不可访问）。 文章中举证有三个关键点。 首先最直观的，是三者使用了相同的特征字符串、私有文件路径、自定义内部数据字段格式； 其次，在关键代码位置，三者在二进制程序汇编代码层面具有高度相似性； 最终，在一定范围的非通用程序逻辑上，三者在经过反汇编后的代码语义上显示出明显的雷同，并提供了如下两图佐证（图片来源）： 文章指出的涉事相关软件已经下线，对于上述样本文件的相似度试验暂不做复现，且无法求证存在相似、疑似同源的代码在三者中占比数据。对于上述指出的代码雷同现象，猎豹安全团队认为： 我们怀疑该病毒模块的作者通过某种渠道(比如“曾经就职”)，掌握有中国电信旗下部分客户端/服务端源码，并加以改造用于制作窃取用户隐私的病毒，另外在该病毒模块的代码中，我们还发现“百度”旗下部分客户端的基础调试日志函数库代码痕迹，整个“驱魔”病毒家族疑点重重，其制作传播背景愈发扑朔迷离。 这样的推断，固然有过于直接的依据（例如三款代码中均使用含有“baidu”字样的特征注册表项）；但更进一步地，需要注意到，三个样本在所指出的代码位置，具有直观可见的二进制汇编代码结构的相同，考虑到如果仅仅是恶意代码开发者先逆向另外两份代码后借鉴了代码逻辑，那么在面临反编译、代码上下文适配重构、跨编译器和选项的编译结果差异等诸多不确定环节，仍能保持二进制代码的雷同，似乎确实是只有从根本上的源代码泄漏（抄袭）且保持相同的开发编译环境才能成立。 但是我们却又无法做出更明确的推断。这一方面当然是出于严谨避免过度解读；而从另一方面考虑，黑产代码的一个关键出发点就是“隐藏自己”，而这里居然如此堂而皇之地照搬了代码，不但没有进行任何代码混淆、变形，甚至没有抹除疑似来源的关键字符串，如果将黑产视为智商在线的对手，那这里背后是否有其它考量，就值得琢磨了。 代码的比对、分析、溯源技术水准 上文中的安全团队基于大量样本和粗粒度比对方法，给出了一个初步的判断和疑点。那么是否有可能获得更确凿的分析结果，来证实或证伪同源猜想呢？ 无论是源代码还是二进制，代码比对技术作为一种基础手段，在软件供应链安全分析上都注定仍然有效。在我们的软件供应链安全大赛期间，针对PE二进制程序类型的题目，参赛队伍就纷纷采用了相关技术手段用于目标分析，包括：同源性分析，用于判定与目标软件相似度最高的同软件官方版本；细粒度的差异分析，用于尝试在忽略编译差异和特意引入的混淆之外，定位特意引入的恶意代码位置。当然，作为比赛中针对性的应对方案，受目标和环境引导约束，这些方法证明了可行性，却难以保证集成有最新技术方案。那么做一下预言，在不计入情报辅助条件下，下一代的代码比对将能够到达什么水准？ 这里结合近一年和今年内，已发表和未发表的学术领域顶级会议的相关文章来简单展望： ·针对海量甚至全量已知源码，将可以实现准确精细化的“作者归属”判定。在ACM CCS‘18会议上曾发表的一篇文章《Large-Scale and Language-Oblivious Code Authorship Identification》，描述了使用RNN进行大规模代码识别的方案，在圈定目标开发者，并预先提供每个开发者的5-7份已知的代码文件后，该技术方案可以很有效地识别大规模匿名代码仓库中隶属于每个开发者的代码：针对1600个Google Code Jam开发者8年间的所有代码可以实现96%的成功识别率，而针对745个C代码开发者于1987年之后在GitHub上面的全部公开代码仓库，识别率也高达94.38%。这样的结果在当下的场景中，已经足以实现对特定人的代码识别和跟踪（例如，考虑到特定开发人员可能由于编码习惯和规范意识，在时间和项目跨度上犯同样的错误）；可以预见，在该技术方向上，完全可以期望摆脱特定已知目标人的现有数据集学习的过程，并实现更细粒度的归属分析，例如代码段、代码行、提交历史。 ·针对二进制代码，更准确、更大规模、更快速的代码主程序分析和同源性匹配。近年来作为一项程序分析基础技术研究，二进制代码相似性分析又重新获得了学术界和工业界的关注。在2018年和2019（已录用）的安全领域四大顶级会议上，每次都会有该方向最新成果的展示，如S&P‘2019上录用的《Asm2Vec: Boosting Static Representation Robustness for Binary Clone Search against Code Obfuscation and Compiler Optimization》，实现无先验知识的条件下的最优汇编代码级别克隆检测，针对漏洞库的漏洞代码检测可实现0误报、100%召回。而2018年北京HITB会议上，Google Project Zero成员、二进制比对工具BinDiff原始作者Thomas Dullien，探讨了他借用改造Google自家SimHash算法思想，用于针对二进制代码控制流图做相似性检测的尝试和阶段结果；这种引入规模数据处理的思路，也可期望能够在目前其他技术方案大多精细化而低效的情况下，为高效、快速、大规模甚至全量代码克隆检测勾出未来方案。 ·代码比对方案对编辑、优化、变形、混淆的对抗。近年所有技术方案都以对代码“变种”的检测有效性作为关键衡量标准，并一定程度上予以保证。上文CCS‘18论文工作，针对典型源代码混淆（如Tigress）处理后的代码，大规模数据集上可有93.42%的准确识别率；S&P‘19论文针对跨编译器和编译选项、业界常用的OLLVM编译时混淆方案进行试验，在全部可用的混淆方案保护之下的代码仍然可以完成81%以上的克隆检测。值得注意的是以上方案都并非针对特定混淆方案单独优化的，方法具有通用价值；而除此以外还有很多针对性的的反混淆研究成果可用；因此，可以认为在采用常规商用代码混淆方案下，即便存在隐藏内部业务逻辑不被逆向的能力，但仍然可以被有效定位代码复用和开发者自然人。 代码溯源技术面前的“挑战” 作为软件供应链安全的独立分析方，健壮的代码比对技术是决定性的基石；而当脑洞大开，考虑到行业的发展，也许以下两种假设的情景，将把每一个“正当”的产品、开发者置于尴尬的境地。 代码仿制 在本章节引述的“驱魔家族”代码疑云案例中，黑产方面通过某种方式获得了正常代码中，功能逻辑可以被自身复用的片段，并以某种方法将其在保持原样的情况下拼接形成了恶意程序。即便在此例中并非如此，但这却暴露了隐忧：将来是不是有这种可能，我的正常代码被泄漏或逆向后出现在恶意软件中，被溯源后扣上黑锅？ 这种担忧可能以多种渠道和形式成为现实。 从上游看，内部源码被人为泄漏是最简单的形式（实际上，考虑到代码的完整生命周期似乎并没有作为企业核心数据资产得到保护，目前实质上有没有这样的代码在野泄漏还是个未知数），而通过程序逆向还原代码逻辑也在一定程度上可获取原始代码关键特征。 从下游看，则可能有多种方式将恶意代码伪造得像正常代码并实现“碰瓷”。最简单地，可以大量复用关键代码特征（如字符串，自定义数据结构，关键分支条件，数据记录和交换私有格式等）。考虑到在进行溯源时，分析者实际上不需要100%的匹配度才会怀疑，因此仅仅是仿造原始程序对于第三方公开库代码的特殊定制改动，也足以将公众的疑点转移。而近年来类似自动补丁代码搜索生成的方案也可能被用来在一份最终代码中包含有二方甚至多方原始代码的特征和片段。 基于开发者溯源的定点渗透 既然在未来可能存在准确将代码与自然人对应的技术，那么这种技术也完全可能被黑色产业利用。可能的忧患包括强针对性的社会工程，结合特定开发者历史代码缺陷的漏洞挖掘利用，联动第三方泄漏人员信息的深层渗透，等等。这方面暂不做联想展开。 〇. 没有总结 作为一场旨在定义“软件供应链安全”威胁的宣言，阿里安全“功守道”大赛将在后续给出详细的分解和总结，其意义价值也许会在一段时间之后才能被挖掘。 但是威胁的现状不容乐观，威胁的发展不会静待；这一篇随笔仅仅挑选六个侧面做摘录分析，可即将到来的趋势一定只会进入更加发散的境地，因此这里，没有总结。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/systemino/article/details/90114743。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

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