Confulence提供了非常清晰的RESTful API,直接使用API比confluence_python_cli这个库更方便. 参考文档:https://developer.atlassian.com/server/confluence/confluence-server-rest-api/ CQL参考:https://developer.atlassian.com/server/confluence/cql-field-reference/#created 比如统计某个用户某段时间的文档

上次通过扫描抓包分析TTL的方式检测公司网络开放的端口,发现没有开放53端口(DNS),也就是在公司内部的主机只能用服务器自动分配的DNS,并且发现这是台内部服务器.今天发现bing上不去,检测后发现被DNS污染.想到如果去统计用户DNS解析记录,用这种方式监控内部用户上网行为岂不是更简单(只统计一级域名),更可靠,甚至更隐蔽更合法.对比一下传统的监控行为,用路由器抓包分析,公司的百兆宽带几乎是满载.so...为什么公司非要用自己的DNS呢,他是不是已经在这样做了.不过这确实是一个很聪明的办法.

一:准备工作,引入相关依赖: 二:运行效果图: 下一次访问 三:具体代码如下  (1):CountObjectInfo.java package cn.csrc.base.count; import java.util.Date; public class CountObjectInfo { // 总访问量合计 protected int totalCount = 0; // 日访问量 protected int dayCount = 0; // 周访问量 protected int weekC

C 统计用户输入的总行数和字符长度 #include <stdio.h> #include <Windows.h> int main(void) { ]; ; ; printf("请输入任意多行:\n"); ) { // gets如果遇到文件结束符返回0,文件结束符是Ctrl+z. ) { //C11新标准需要使用gets_s(line, sizeof(line)) break; } count++; length += strlen(line); } prin

AI框架外部用户贡献代码 概述 飞桨是百度自主研发的一款开源的深度学习框架,是主流深度学习框架中首个完全国产化的产品,已经在农业.医疗.林业.科研.服务等领域成功应用.无论是已入职场的深度学习从业者.爱好者,亦或是在校学生,百度飞桨非常欢迎大家能够在开源生态Github中贡献代码,与实时分享项目的成功应用和的奇思妙想.贡献的代码可以是模型.框架的算子.框架新增功能或者飞桨平台优化建议等.一旦贡献的代码被飞桨接受,将有机会让更多的深度学习用户受益.同时,为了促进深度学习快速发展和应用,飞桨会定期组

什么是友盟.有什么用? 这些傻瓜问题这里就不解释了,可以自己百度去. 友盟提供的文档和demo都是oc的,这里用swift写了一个小demo,在此分享一下. 步骤1:友盟后台注册应用(iOS),拿到appkey 步骤2:做成SDK,可以采用cocoaPods方式,也可以自动下载集成,官网文档上有步骤,这里不再重复 步骤3:由于项目采用的是swift,而友盟提供的是基于OC的SDK,我们需要再桥接文件中导入头文件 #import <UMMobClick/MobClick.h> 步骤4:配置App

场景 现在餐厅老板已经不满足仅仅统计历史用户消费金额总数了,他想知道每个用户半年,每个月,每天,或者一小时消费的总额,来店消费的次数以及平均金额. 给出的例子计算的是每5秒,每30秒,每1分钟的用户消费金额,消费次数,平均消费. 数据格式 {"user":"zhangsan","payment":8} {"user":"wangwu","payment":7} .... 制作kafka输

场景 餐厅老板想要统计每个用户来他的店里总共消费了多少金额,我们可以使用updateStateByKey来实现 从kafka接收用户消费json数据,统计每分钟用户的消费情况,并且统计所有时间所有用户的消费情况(使用updateStateByKey来实现) 数据格式 {"user":"zhangsan","payment":8} {"user":"wangwu","payment":7}

位运算在redis中非常的方便使用,并且理由利用这个可以实现很多特殊的功能.这也迫使我去研究更多的redis提供的函数,只有研究的多,思路才能够更加开放.今天我就对strings下面的几个函数进行了测试,也收获颇丰. 使用setBit和bitCount可以实现用户活跃天数的统计,大体的思路如下:我们网站今天第一天上线,某用户taoshihan,今天有访问那么我就记一下,网站第一天,taoshihan访问1:网站第二天,taoshihan访问1:网站第80天,taoshihan访问1:其余时间没有

最近领导想统计一下用户电脑配置信息.好几百人难道让我一个一个的去弄吗? 想想还是写个程序接收一下吧. 客户端 # -*- coding: utf-8 -*- #author:Guoyabin import socket,psutil,os,sys class wininfo(): def ip_info(self): hostname=socket.gethostname() #获取主机名 ipconfig=psutil.net_if_addrs().items() #所有网卡信息 try: s

<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-805xxx-10"></script> <script> window.dataLayer = window.dataLayer || []; function gtag(){dataLayer.push(arguments);} gtag('js', new Date()); gtag('config', 'UA-8

declare  t_count   number(10);  t_str VARCHAR2(500);  cursor t_tables is select table_name from user_tables;begin  for t_row in t_tables loop    t_str := 'select count(*) from '|| t_row.table_name;    execute immediate t_str into t_count;    dbms_out

公司新的需求,怀疑PV和IP的比例不对,看是不是有恶意的东东: NGINX配置: log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x_cookie" "$request_time&q

declare v_tName varchar(50); v_sqlanalyze varchar(500); v_num number; v_sql varchar(500); cursor c1  is select table_name from user_tables; begin open c1; loop fetch c1 into v_tName; if c1%found then   v_sqlanalyze :='analyze table  '||v_tName||'  es

#!/bin/bash #set -x host=`hostname` ip=`ifconfig $(ip a|grep eth|head -n1|awk -F: '{print $2}') |grep 'inet addr:'|awk -F: '{print $2}'|awk '{print $1}'` function pan(){ for i in $@ do if [ $i == 'cditv' ];then echo 0 && exit fi done } > /tmp/t

在构建应用的时候, 我们经常需要对用户的一举一动进行记录, 而其中一个比较重要的操作, 就是对在线的用户进行记录. 本文将介绍四种使用 Redis 对在线用户进行记录的方案, 这些方案虽然都可以对在线用户的数量进行统计, 但每个方案都有一些自己特有的操作, 并且各个方案的性能特征以及资源消耗也各有不同. 方案 1 :使用有序集合 每当一个用户上线时, 我们就执行 ZADD 命令, 将这个用户以及它的在线时间添加到指定的有序集合中: ZADD "online_users" <use

  打造一款符合自己公司需求的用户行为统计系统,相信是非常多运营人员的梦想,也是开发人员对技术的的执着追求. 以下我为大家分一享下自己为公司打造的用户行为统计系统.   用户行为统计(User Behavior Statistics, UBS)一直是移动互联网产品中不可缺少的环节,也俗称埋点.对于产品经理,运营人员来说.埋点当然是越多,覆盖范围越广越好.废话废话就不多少了,这里我主要利用了AOP面向切片编程的思想来解决问题的.參考博客:參考博客地址 首先声明,我这里并没有全然照搬别人博客.这里主

http://www.cocoachina.com/ios/20160421/15912.html 本文为投稿文章,作者:编程小翁(简书) 用户统计 用户行为统计(User Behavior Statistics, UBS)一直是移动互联网产品中必不可少的环节,也俗称埋点.在保证移动端流量不会受较大影响的前提下,PM们总是希望埋点覆盖面越广越好.目前常规的做法是将埋点代码封装成工具类,但凡工程中需要埋点(如点击事件.页面跳转)的地方都插入埋点代码.一旦项目越来越复杂,你会发现埋点的代码散落在程序

在 csdn 的访问统计里面,只能用 csdn 提供的访问统计,因为在 csdn 中不支持在博客加上 js 代码,也就是无法使用友盟等工具统计. 通过在 asp dotnet core 创建一个图片链接的方式,将这个链接作为图片放在 csdn 的博客,可以在链接被访问的时候统计用户访问 新建一个 asp dotnet core 项目,在自己的 controler 里面添加一个方法,这个方法的访问链接是 xx.png 假装这是一张图片,请看代码 [Route("api/[controller]&q