1.ShardingSphere 4.x FAQ
2.常用的十大python图像处理工具
3.多个系统源代码暴露在互联网，脱敏脱敏超四百万公民个人隐私信息存在泄露的源码风险
4.项目实战SpringBoot+Vue基于easyexcel实现Excel大数据量的导入导出（包含数据脱敏）--简单易上手

ShardingSphere 4.x FAQ

       在ShardingSphere中，如果SQL执行不正确，代码首先需要开启sql.show配置，脱敏脱敏它在Sharding-Proxy以及Sharding-JDBC 1.5.0版本之后提供了帮助。源码此配置默认关闭，代码爱库存源码开启后，脱敏脱敏系统会将SQL解析上下文、源码改写后的代码SQL以及最终路由至的数据源的详细信息打印至info日志，方便调试。脱敏脱敏

       遇到源码编译错误时，源码应了解ShardingSphere使用lombok实现代码简化，代码具体使用和安装细节可参考lombok官网。脱敏脱敏sharding-orchestration-reg模块需要先执行mvn install命令，源码根据protobuf文件生成gRPC相关的代码java文件。

       在使用Spring命名空间时，若找不到xsd文件，其实Spring命名空间使用规范并未强制要求部署至公网地址。但考虑到部分用户的需求，相关xsd文件也部署至ShardingSphere官网。sharding-jdbc-spring-namespace的etf源码jar包中配置了xsd文件的位置，确保jar包内存在该文件即可。

       对于Cloud not resolve placeholder异常，使用行表达式标识符建议使用$->{ ...}，避免与Spring本身的属性文件占位符冲突。

       在使用inline表达式时，注意Java的整数相除结果为整数，而inline表达式中的Groovy语法则返回浮点数。若需要获得除法整数结果，请使用A.intdiv(B)。

       若只有部分数据库分库分表，确实需要将不分库分表的表配置在分片规则中。ShardingSphere会将多个数据源合并为一个逻辑数据源，不配置分片规则会导致无法准确判断应路由至哪个数据源。这时，可以采用配置default-data-source的方式，或单独管理不参与分库分表的数据源。

       除了支持自带的分布式自增主键，ShardingSphere也能支持原生的自增主键。但需注意，原生自增主键不能同时作为分片键使用。小龙源码由于ShardingSphere不知晓数据库表结构，原生自增主键不在原始SQL中，无法将其解析为分片字段。若自增主键非分片键，则无需关注；若作为分片键，ShardingSphere无法解析其分片值，可能导致SQL路由至多张表。

       指定泛型为Long的SingleKeyTableShardingAlgorithm遇到ClassCastException问题，确保数据库表中字段与分片算法中的字段类型一致。例如，数据库中字段为int类型时，分片类型应为Integer，而非Long。

       在SQLSever和PostgreSQL中，聚合列未加别名可能会抛出异常。这是因为这些数据库会自动为聚合列改名，ShardingSphere在结果归并时可能找不到相应的列。正确的SQL写法应包含别名。

       在Oracle数据库使用Timestamp类型的OrderBy语句时，可能会抛出异常。tlsy源码解决方式是配置启动参数oracle.jdbc.J2EECompliant=true，或在项目初始化时设置System.getProperties().setProperty(“oracle.jdbc.J2EECompliant”, “true”);

       使用Proxool配置多个数据源时，需要为每个数据源设置alias，以避免每次都从一个数据源获取连接。具体实现方法请参考Proxool官网。

       ShardingSphere采用snowflake算法作为默认的分布式自增主键策略，这确保了分布式环境下生成的自增序列递增但不连续，且尾数多为偶数。在3.1.0版本中，尾数为偶数的问题已被解决。

       在Windows环境下通过Git克隆ShardingSphere源码时，可能会遇到文件名过长的问题。为了解决，可执行特定命令启用Git对长文件名的支持，或通过注册表或组策略解除操作系统文件名长度限制。

       若在运行Sharding-Proxy时找不到或无法加载主类org.apache.shardingshpere.shardingproxy.Bootstrap，可能是因为解压工具将文件名截断。解决方法是执行特定命令。

       若实现了ShardingKeyGenerator接口但配置了Type却未生效，需要确保在META-INF/services中创建对应文件指定SPI实现类，源码大学或在配置中正确指定类型。ShardingSphere的扩展功能需要通过SPI注入才能生效。

       当JPA与数据脱敏一起使用时，由于数据脱敏的DDL尚未完成，导致JPA实体类无法同时满足DDL和DML。解决方案需根据具体需求进行调整。

       在配置了某个数据连接池的spring-boot-starter（如druid）和sharding-jdbc-spring-boot-starter后，系统启动报错可能是因为两者间的兼容性问题。应检查配置文件和依赖版本，确保兼容性。

       在使用sharing-proxy时，动态在sharding-ui上添加新的logic schema，可通过sharding-ui的API实现，具体操作请参考sharding-ui文档。

       在使用sharing-proxy时，使用合适的工具连接proxy通常取决于具体需求和环境，常见的连接工具包括JDBC客户端、命令行工具等，需根据实际场景选择。

常用的十大python图像处理工具

       åŽŸæ–‡æ ‡é¢˜ï¼š Python image manipulation tools.

       ä½œè€… | Parul Pandey

       ç¿»è¯‘ | 安其罗乔尔、JimmyHua

       ä»Šå¤©ï¼Œåœ¨æˆ‘们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。

       å›¾åƒå¤„理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。Python成为这种图像处理任务是一个恰当选择，这是因为它作为一种科学编程语言正在日益普及，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具供大家使用。

       è®©æˆ‘们看一下可以用于图像处理任务中的常用 Python 库有哪些吧。

       1.scikit-image

       scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质。

       èµ„源

       æ–‡æ¡£é‡Œè®°å½•äº†ä¸°å¯Œçš„例子和实际用例，阅读下面的文档：

       /abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials

       ç”¨æ³•

       ä¸‹é¢æ˜¯ä¸€ä¸ªä¾‹å­ï¼Œå±•ç¤ºäº†OpenCV-Python使用金字塔方法创建一个名为“Orapple”的新水果图像融合的功能。

       6. SimpleCV

       SimpleCV 也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。有了它，你就可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV，而且不需要先学习了解位深度、文件格式、颜色空间等。

       å®ƒçš„学习曲线大大小于OpenCV，正如它们的口号所说“计算机视觉变得简单”。一些支持SimpleCV的观点有：

       å³ä½¿æ˜¯åˆå­¦è€…也可以编写简单的机器视觉测试摄像机、视频文件、图像和视频流都是可互操作的资源

       å®˜æ–¹æ–‡æ¡£éžå¸¸å®¹æ˜“理解，而且有大量的例子和使用案例去学习：

       /hhatto/pgmagick

       ç”¨æ³•

       ä½¿ç”¨pgmagick可以进行的图像处理活动很少，比如：

       å›¾åƒç¼©æ”¾

       è¾¹ç¼˜æå–

       . Pycairo

       Pycairo是图像处理库cairo的一组Python捆绑。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或转换时不会失去清晰度 。Pycairo是cairo的一组绑定，可用于从Python调用cairo命令。

       èµ„源

       Pycairo的GitHub库是一个很好的资源，有关于安装和使用的详细说明。还有一个入门指南，其中有一个关于Pycairo的简短教程。

       åº“：/pygobject/pycairo指南：https://pycairo.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html用法

       ä½¿ç”¨Pycairo绘制线条、基本形状和径向梯度：

       æ€»ç»“

       æœ‰ä¸€äº›æœ‰ç”¨ä¸”免费的Python图像处理库可以使用，有的是众所周知的，有的可能对你来说是新的，试着多去了解它们。

多个系统源代码暴露在互联网，超四百万公民个人隐私信息存在泄露的风险

       截至年3月，绿盟科技创新研究院监测到上万个互联网中暴露的DevOps资产存在未授权访问情况，源代码仓库成为“重灾区”。这些暴露的源代码仓库包含了境内多家机构的重要系统源代码，部分源代码中硬编码了数据存储服务配置信息，存在敏感信息意外泄露的风险。事件敏感，以下仅示例部分脱敏案例，并已上报给相关监管机构。

       案例1：某沿海地区的科技公司使用Gitblit维护多个医疗IT系统源代码时配置错误，导致这些系统存在未经授权的访问漏洞。结果，包括某大学附属医院的排班系统在内的多个平台源代码被公开暴露在互联网上。暴露源代码中包含数据库连接详细信息，导致约万名病人的姓名、身份证号、住址等信息以及近1万名医护人员的姓名、****、学历和身份证等个人隐私信息暴露，存在严重隐私泄露风险。

       案例2：某互联网科技有限公司使用Gogs维护开发系统的源代码时配置错误，系统被暴露在互联网中并允许未经授权访问。暴露源代码中含有详细的数据库连接信息，导致大约万公民的姓名、手机号、身份证号码等个人隐私信息暴露，存在严重隐私数据泄露风险。

       案例3：某教育科技有限公司使用Gitea维护开发系统的源代码时配置错误，系统存在未经授权的访问漏洞。暴露源代码中包含数据库连接详细信息，导致大约万学员姓名、手机、QQ号等个人隐私信息暴露，存在严重隐私数据泄露风险。

       此类安全事件不仅暴露了系统的源代码，还暴露了公民的个人隐私信息及敏感数据。这些泄露可能带来数据被不法分子出售、公民面临电诈风险、安全漏洞暴露以及关键基础设施单位存在安全隐患等严重后果。案例显示，数据泄露风险来源于配置错误，导致源代码、敏感信息被不安全方式暴露在互联网上。

       云计算技术广泛应用，但带来了安全风险问题。DevOps流程在提升开发、测试和部署效率的同时，也引入了云上安全风险，尤其是源代码、敏感信息的不当管理。绿盟科技创新研究院通过云上网络空间的测绘，揭示云组件暴露面，识别攻击面，以深入了解可能隐藏的安全风险。

       针对此类事件，监管部门开始采取行动。如衡阳市网信办对某开发应用网站数据库存在未授权访问漏洞、泄露公民个人信息的公司进行了行政处罚。企业可通过利用绿盟公有云测绘技术、敏感泄露发现服务以及EASM服务，加强自身风险暴露面的发现与防护。定期对内外部和上下游供应链人员进行安全培训，也能有效减少数据泄露事件。

       综上，源代码暴露事件对国家安全、关键基础设施单位、企业和公民隐私构成严重威胁。应加强技术监控、提高安全意识、定期进行安全培训，以有效应对云上安全风险。

项目实战SpringBoot+Vue基于easyexcel实现Excel大数据量的导入导出（包含数据脱敏）--简单易上手

       项目实战SpringBoot+Vue通过EasyExcel实现Excel大数据量的高效导入导出，轻松应对数据脱敏需求。

       实战过程中，我们展示了以下关键环节：

       导入数据：通过多种方式实现，包括简单方法、匿名内部类、自定义ReadListener等，每种方法都适合不同场景的需求。

       导出Excel：同样提供多种写法，简单导出和多Sheet页导出，满足不同导出需求。

       脱敏处理部分，我们使用了SensitivityEncrypt注解、SensitivitySerializer和SensitivityUtil工具类，确保数据在传输过程中的安全性。

       在实际应用中，我们展示了完整的数据导入和导出流程，以及前端页面的配合。遇到数据解析问题时，提供了详细的解决方案。

       项目的源码可以在这里找到：[项目源码链接]

       感谢EasyExcel团队的详细文档支持，您的支持将继续推动我们不断进步。请随时分享您的使用体验，共同进步。