Android中的序列化浅析_Apache Dubbo反序列化漏洞-华为云

Apache Dubbo反序列化漏洞

可以造成反序列化执行任意代码。目前，华为云 Web应用防火墙（Web Application Firewall，WAF）提供了对该漏洞的防护。影响的版本范围漏洞影响的Apache Dubbo产品版本包括： 2.7.0～2.7.4、2.6.0～2.6.7、2.5.x的所有版本。安全版本

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IoT Device SDK使用指南（Android）

IoT Device SDK使用指南（Android） IoT Device SDK（Android）提供设备接入华为云IoT物联网平台的Android版本的SDK，提供设备和平台之间通讯能力，以及设备服务、OTA等高级服务，并且针对各种场景提供了丰富的demo代码。相关集成指导请参考IoT

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Android平台如何缩减安装包体积？

Android平台如何缩减安装包体积？根据目标设备架构，您可以选择只打包armeabi-v7a，或者只打包arm64-v8a。父主题： SDK使用

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Graph::ReleaseDataBuffer

在数据进行反序列化过程中，数据内存赋值给智能指针时，将本函数注册为删除器。该接口在graph.h中定义。函数格式 static void Graph::ReleaseDataBuffer(void* ptr) 参数说明参数说明取值范围 ptr 内存指针 - 父主题：数据类型序列化和反序列化（C++语言）

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Kafka Java API接口介绍

callback) 带回调函数的发送接口，通常用于异步发送后，通过回调函数实现对发送结果的处理。 void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception); 回调函数接口方法，通过实现Callback中的此方法来进行异步发送结果的处理。

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Kafka Java API介绍

callback) 带回调函数的发送接口，通常用于异步发送后，通过回调函数实现对发送结果的处理。 void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception); 回调函数接口方法，通过实现Callback中的此方法来进行异步发送结果的处理。

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Kafka Java API接口介绍

callback) 带回调函数的发送接口，通常用于异步发送后，通过回调函数实现对发送结果的处理。 void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception); 回调函数接口方法，通过实现Callback中的此方法来进行异步发送结果的处理。

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Kafka Java API介绍

callback) 带回调函数的发送接口，通常用于异步发送后，通过回调函数实现对发送结果的处理。 void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception); 回调函数接口方法，通过实现Callback中的此方法来进行异步发送结果的处理。

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开发前准备

'iR TCS DK', ext: 'aar') } 4.将如下图所示的包含so库的两个文件夹导入到libs文件夹中。图7.2.1-1 libs文件夹 5.在“/app/build.gradle”文件中设置so库的存放路径。 sourceSets { main {

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使用Visual Studio

"version": "2.0.0" } } } *.runtimeconfig.json文件的名称为程序集的名称。文件内容中的version为项目属性中的目标框架的版本号，2.0则为2.0.0 ，2.1则为2.1.0。将文件打包为netcoreapp2.0.zip压缩包。

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DRS发送Kafka消息序列化方式是什么

DRS发送Kafka消息序列化方式是什么 DRS发送到Kafka的数据，key序列化器是org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer，value序列化器是org.apache.kafka.common.serialization

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开发前准备

s操作系统中的cmd程序，输入如下命令： adb shell getprop ro.product.cpu.abi SDK集成解压Android SDK包。将Android SDK包中的“hwRtcSdk.aar”等aar文件，导入Android Studio工程的libs文件夹下。

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无法下载com.android.tools.build:gradle:3.0.1依赖

无法下载com.android.tools.build:gradle:3.0.1依赖问题现象错误信息如下： Could not find com.android.tools.build:gradle:3.0.1 处理方法根据日志提示，对“app”目录下的“build.gra

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Spark应用开发建议

30%以上的数据），建议使用coalesce算子，手动减少RDD的partition数量，将RDD中的数据压缩到更少的partition中去。因为filter之后，RDD的每个partition中都会有很多数据被过滤掉，此时如果照常进行后续的计算，其实每个task处理的parti

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背景信息

Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型

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实时评测和延时评测介绍

_osi.proto中的SimData反序列化仿真pb中的内容。该步骤会得到一个SimData的内存对象，用户通过访问对象中的字段即可获取自己关注的数据。 SimData中包含仿真器输出的整个仿真过程数据，用户处理根据自身评测逻辑处理所有帧数据。用户自定义的评测指标包含通过，不通过等结果，将该结果写入到eva

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使用NET Core CLI

runtimeconfig.json文件的名称为程序集的名称。文件内容中的version：项目属性中的目标框架的版本号，2.0则为2.0.0 ，2.1则为2.1.0。当目标框架为.NET Core2.0时，要注意生成*.deps.json文件中是否已引入Newtonsoft.Js

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配置内存

Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults.conf配置文件中，在spark

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Spark Core内存调优

Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark

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Spark Core内存调优

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