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一、概述 系统等保要求，MySQL 数据库必须开启密码策略（复杂度）设置和安装审计插件。 数据库的密码复杂度设置从内部即可开启和设置，但是审计插件必须额外进行下载和安装。 二、MySQL 数据库密码策略（复杂度）设置 登录数据库，输入以下命令，检查当前密码策略情况。 show variables like 'validate_password%'; 通过以下命令，可以修改策略值（例）。 set global validate_password_policy=0; 关于MySQL密码策略相关参数说明： 1）、validate_password_length 固定密码的总长度； 2）、validate_password_dictionary_file 指定密码验证的文件路径； 3）、validate_password_mixed_case_count 整个密码中至少要包含大/小写字母的总个数； 4）、validate_password_number_count 整个密码中至少要包含阿拉伯数字的个数； 5）、validate_password_policy 指定密码的强度验证等级，默认为 MEDIUM； 关于 validate_password_policy 的取值： 0/LOW：只验证长度； 1/MEDIUM：验证长度、数字、大小写、特殊字符； 2/STRONG：验证长度、数字、大小写

公司自动开始用钉钉后，企业的相关信息化软件开始使用钉钉上的应用程序。与销售公司相关的就是CRM系统。 CRM系统中客户是私人的，如果想多个人同时负责，需要添加客户负责人。由于公司的特殊性质，客户特别多，经常会有人要求增加客户负责人。每天都有几个小时在做这样的工作。钉钉消息、添加负责人，太繁琐了。 学以致用，开发个工具自动化处理任务。 闲话少说，开干。 设计思路 确认CRM是否有自动添加客户负责人的接口 确认钉钉的审批接口是否可以使用 确认接口数据都能拿到后，后台写个服务即可。 CRM 系统分配用户 1 、采集客户信息 分配客户负责人是通过客户的dataid来处理的，首先需要采集客户信息。幸好以前有定时服务采集客户信息。跳过 2 、分配客户负责人接口 客户负责人分配才是这次的自动化处理的关键，通过查看CRM的API接口。可以实现，按照下面的代码执行即可。 public static void ReqDistributionCustomer( string datatids, string distributionUserIds, string userid, string corpid, string token, Action< string > SuccessCallback = null , Action< string > FailCallback = null ) {

简单的玩了下opencv里头的aruco，用的手机相机，手机装了个 ip摄像头 ，这样视频就可以传到电脑上了。 首先是标定，我没打印chessboard，直接在电脑屏幕上显示，拍了17张，大概如下： 又在手机上装了个 尺子 之类的app，比划着量了下，每个格子大概是18.1 mm，这个棋盘是10 x 7的棋盘。 要pip install opencv-contrib-python才有扩展模块，扩展模块中包含aruco 然后标定了一下： 1 import cv2 2 import numpy as np 3 import glob 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 import matplotlib.patches as patches 6 7 8 # 找棋盘格角点 9 10 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) # 阈值 11 # 棋盘格模板规格 12 w = 9 # 10 - 1 13 h = 6 # 7 - 1 14 # 世界坐标系中的棋盘格点,例如(0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(8,5,0)，去掉Z坐标，记为二维矩阵 15 objp = np.zeros((w*h,3 ), np.float32)

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 学习 HBase 最难的地方在于要让你的脑子真正理解它是什么。 HBase：Google BigTable 的开源实现 我们经常会把关系型数据库（RDBMS，比如 MySQL）和 HBase 搞混，因为在这两个系统中都包含 table 和 base（HBase，Database）。 这篇文章的目标是从概念上来说清楚 HBase 这个分布式的数据存储系统。读完后，你应该可以很清楚的知道什么情况下 HBase 更好，什么情况下传统的关系型数据库更好。 关于一些术语 幸运的是，Google 的 BigTable论文清楚的解释了 BigTable 到底是什么。下面是论文中数据模型章节的第一句话： BigTable 是一个稀疏的、分布式的、可持久化的多维有序 map。 在这个节骨眼上，我想给读者一个机会，让他们在读到最后一行字时，能够收集到他们脑壳里的活动信息（这可能是个笑话，但我没懂^v^）。 论文中，继续解释如下： map 通过 rowKey，columnKey 和时间戳进行索引，map 中的每个值都是一个连续的字节数组。 注：rowKey 是记录的主键，唯一标识一行记录 在 Hadoop 的官方文档中，也对 HBase 的架构做了说明： HBase 使用了与 BigTable