注册激活Navicat全系产品的开源代码分享

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Navicat Premium 12.1.12 + Windows 10 X64 激活成功！

开源地址

https://github.com/DoubleLabyrinth/navicat-keygen

软件下载

访问 https://www.navicat.com.cn/products，选择自己需要的产品点击【免费试用】即可下载软件！

操作过程

1）访问地址，下载PJ程序！注意X64的系统要选择X64的软件！
2）将软件包解压，将里面的2个文件复制到D盘！
3）以管理员运行 CMD 命令（按Win + X，选择 命令提示符（管理员））
4）分别执行以下命令！其中第一条命令中引号中的内容伟Navicat安装目录！
执行第二条命令后，选择产品和语言以及版本！最后生成一个激活码。

5）启动Navicat程序 – 菜单 – 帮助 – 注册。将序列号填入。
6）电脑断网，然后点击【激活】- 选择【手动激活】会生成请求码
7）将请求码复制到命令提示符框内，按2次回车！会生成激活码！
8）将激活码复制到升级框内，点击【激活】，然后激活成功！


注意事项

1）之前使用其他破解版，需要卸载后重启电脑，然后删除原安装目录。
2）操作过程中错误，从头再来一次即可。
3）PJ输入的组织名不要太长！


其他路子

教师和学生申请！
https://www.navicat.com.cn/sponsorship/education/student

来源：https://51.ruyo.net/14081.html

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CentOS 7 下安装KVM和WebVirtCloud管理面板

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写在前面 本教程依据官方Wiki和现有教程以及自身实践编写而成，更正了官网Wiki的部分错误并简化了内容，适合一把梭操作，转载请标注来源。 WebVirtCloud 开源地址: https://github.com/retspen/webvirtcloud 感谢 @a350064 KVM安装 检查环境是否支持KVM cat /proc/cpuinfo | egrep 'vmx|svm' 若环境支持则有内容返回 关闭SELinux vi /etc/sysconfig/selinux 修改   SELinux=enforcing   为   SELinux=disabled 安装KVM环境 使用yum软件包管理器进行安装 yum -y install qemu-kvm python-virtinst libvirt libvirt-python virt-manager libguestfs-tools bridge-utils virt-install 检查KVM模块是否被加载 lsmod | grep kvm 若被正确加载则返回如下 kvm_intel 249856 0 kvm 655360 1 kvm_intel irqbypass 16384 1 kvm 配置 libvirt 启用TCP服务 命令行输入: LIBVIRTD_CONFIG=/etc/libvirt/libvirtd.conf LIBVIRTD_ARGS="--listen" 修改   /etc/sysconfig/libvirtd   文件 去除   LIBVIRTD_ARGS="--listen"   前的#号 修改   /etc/libvirt/libvirtd.conf   文件 listen_tls = 0 listen_tcp = 1 tcp_port = "16509" auth_tcp = "none" 若为单机运行则需修改为   listen_addr = "127.0.0.1" 否则需修改为 listen_addr = "0.0.0.0" 开启服务并...
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在日常运维工作中，对于系统和业务日志的处理尤为重要。今天，在这里分享一下自己部署的ELK（+Redis）-开源实时日志分析平台的记录过程 （仅依据本人的实际操作为例说明，如有误述，敬请指出） ~ ================概念介绍================ 日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。 通常，日志被分散在储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。 集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。 通过我们需要对日志进行集中化管理，将所有机器上的日志信息收集、汇总到一起。 完整的日志数据具有非常重要的作用： 1）信息查找 。通过检索日志信息，定位相应的bug，找出解决方案。 2）服务诊断 。通过对日志信息进行统计、分析，了解服务器的负荷和服务运行状态，找出耗时请求进行优化等等。 3）数据分析 。如果是格式化的log，可以做进一步的数据分析，统计、聚合出有意义的信息，比如根据请求中的商品id，找出TOP10用户感兴趣商品。 开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决我们上述的问题， ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具 组成： 1）ElasticSearch 是一个基于Lucene的开源分布式搜索服务器。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。 在ela...
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相信有过开发经验的朋友都曾碰到过这样一个需求。假设你正在为一个新闻网站开发一个评论功能，读者可以评论原文甚至相互回复。 　　这个需求并不简单，相互回复会导致无限多的分支，无限多的祖先-后代关系。这是一种典型的递归关系数据。 　　对于这个问题，以下给出几个解决方案，各位客观可斟酌后选择。 一、邻接表:依赖父节点 　　邻接表的方案如下(仅仅说明问题)： CREATE TABLE Comments( 　　　　CommentId　　int　　PK, 　　　　ParentId　　 int,　　　　--记录父节点　　　　ArticleId　　int, 　　　　CommentBody nvarchar(500), 　　　　FOREIGN KEY (ParentId)  REFERENCES Comments(CommentId) 　　--自连接，主键外键都在自己表内　　　　FOREIGN KEY (ArticleId) REFERENCES Articles(ArticleId) 　　) 　　由于偷懒，所以采用了书本中的图了，Bugs就是Articles： 　　 　　这种设计方式就叫做邻接表。这可能是存储分层结构数据中最普通的方案了。 　　下面给出一些数据来显示一下评论表中的分层结构数据。示例表： 　　 　　图片说明存储结构： 　　 　　 邻接表的优缺分析 　　对于以上邻接表，很多程序员已经将其当成默认的解决方案了，但即便是这样，但它在从前还是有存在的问题的。 　　分析1： 查询一个节点的所有后代(求子树)怎么查呢？ 　　我们先看看以前查询两层的数据的SQL语句： SELECT c1.*,c2.*　　FROM Comments c1 LEFT OUTER JOIN Comments2 c2 　　ON c2.ParentId = c1.CommentId 　　显然，每需要查多一层，就需要联结多一次表。SQL查询的联结次数是有限的，因此不能无限深的获取所有的后代。而且，这种这样联结，执行Count()这样的聚合函数也相当困难。 　　说了是以...
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提起 ui 自动化大家首先想到的就是基于控件的自动化，比如常见的 xpath、id、css 选择器等手段进行元素定位并进行结果判断。但是在实际应用中，无论是 web 端还是移动端，仍有很多时候需要根据页面内容、页面中的图像进行定位及判定，是这些手段所达不到的，这里我们来介绍一下关于图像识别在测试中的应用。 在具体进行讲解之前先介绍一下图像识别在测试中能够想到的引用场景： 测试过程中，通过对待测软件进行屏幕截图，采用图像识别算法识别截图中是否包含预定义的可操作控件，如果存在，则触发控制指令，达到了图像识别引导测试过程的目的； 测试结果的验证，通过对待测软件的界面进行截图操作，利用图像识别技术将截图与期望的结果进行匹配，从而自动获取测试结果。 通过图像识别对比来进行性能测试，比如 app 测试中常见的响应时间的测试 首先分享一下图形识别在自动化测试中的应用，目前比较流行的就是 sikuli， 其中关于 sikuli 的安装在这里就不多说了，官网有具体的介绍（   https://launchpad.net/sikuli/+download） 原理 Sikuli 脚本是由 jython 通过图像识别的方式来模拟键盘和鼠标事件，从而实现 ui 层面的自动化测试。Sikuli 脚本的核心是一个 java 库主要由两部分组成： java.awt.Robot 这个部分主要是讲键盘和鼠标事件传送给指定的位置，具体的位置是由 c++ 引擎（基于 opencv 模块）通过脚本中的目标图片去屏幕上搜索并定位。C++ 引擎与 java 的 JNI 链接并且进行编译来适应不同的平台。在 java 的上层是一个简单的应用层就是我们开发脚本用的，这层给最终用户提供了一套简单易用的命令。 函数介绍 Find(x) 在屏幕上找到相对于的图片，比如选定一个手机 示例代码： findall(x) 在屏幕上找到所有的相同图片 x，比如可以关注多个手机（一次性把所有的图片的坐标选定，如果选定后再刷新桌面背景有可能出现之前的坐标和之前的功能点对应不上，达不到测试效果） 示例代码： wait(x，10) 等待图片 x 在屏幕上或者指定的区域中出现，超时时间 10 秒 示例代码： waitVanish(x，10...
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