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哪位朋友有用DCOM写的多层系统中实现添加的代码段?我想看看到底有几种写法。
qdxby
2003-01-01 09:22:03
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2003-01-07
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try
{ f_main.clientsocket1.Host:='lzq';
f_main.ClientSocket1.Address:='192.168.0.3';
f_main.clientsocket1.active:=true;
f_main.clientsocket1.Socket.Lock;}
inipath:='.\配置文件.ini';
form10.readadd;
DCOMConnection1.ComputerName:=strseraddr;
DCOMConnection1.ServerName:=strsername;
DCOMConnection1.ServerGUID:='{5D041356-1DFD-4902-91F8-2A221B126777}';
DCOMConnection1.Connected:=true;
finally
OpenData;
end;
dyf2001
2003-01-05
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有用吗:
1、clientdataset.insert\append
2、clientdataset.commandtext:='insert into table'
3、调用服务器端方法
4、调用存储过程
fwwxxjingling
2003-01-03
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我没有,呵呵...
等待高手中...
Jeecg框架JNDI注入漏洞深度剖析:从原理到实战复现与修复
JNDI(Java命名和目录接口)是Java EE
中
用于访问命名和目录服务的核心API,它允许应用程序通过名称查找和访问网络
中
的对象资源。其工作原理是通过InitialContext的lookup方法,根据指定的URL协议(如LDAP、RMI)定位并获取远程对象。这项技术的价值在于
实现
了资源的统一管理和动态发现,广泛应用于分布式
系统
的服务查找、数据源配置等场景。然而,当用户输入被未经校验地直接拼接至lookup参数时,便构成了JNDI注入漏洞,攻击者可借此操控应用访问恶意服务,进而触发远程
代码
执行。本文以J
CVE-2021-4300反序列化漏洞深度剖析与实战复现指南
反序列化是将序列化数据还原为程序对象的过程,是分布式
系统
数据交换的常见机制。其核心原理在于,当程序对不受信任的输入数据执行反序列化操作时,若缺乏严格的类型安全检查,攻击者可能构造恶意的序列化数据,触发程序
中
预先存在的特定方法调用链,最终
实现
远程
代码
执行。这项技术的安全价值在于揭示了依赖组件安全性的重要性,其应用场景广泛存在于Java、.NET等大量使用序列化通信的Web服务、微服务及
中
间件
中
。本文以CVE-2021-4300这一典型**反序列化漏洞**为例,结合**ysoserial**工具链,深入演示从环
高校如何利用技术转移数据提升成果转化效率?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
全链路完整配置方案:极简Excel处理API部署指南.docx
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【ADMM、碳排放】基于分布式ADMM算法的考虑碳排放交易的电力
系统
优化调度研究【IEEE6节点、IEEE30节点、IEEE118节点】(Matlab
代码
实现
)
内容概要:本文研究了基于分布式ADMM算法的考虑碳排放交易的电力
系统
优化调度问题,涵盖IEEE6、IEEE30和IEEE118节点
系统
,旨在通过分布式计算框架
实现
低碳经济调度。研究结合碳排放交易机制,构建了包含发电成本、碳交易成本和网络损耗的多目标优化模型,并采用交替方向乘子法(ADMM)进行分布式求解,有效提升了大规模电力
系统
调度的计算效率与隐私保护能力。文
中
详细阐述了算法设计、模型构建及在不同节点
系统
中
的仿真验证过程,展示了该方法在降低碳排放和优化资源配置方面的有效性。; 适合人群:具备电力
系统
分析、优化算法和MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事能源
系统
优化的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含高比例可再生能源的电力
系统
低碳调度;②
实现
多区域电网在保护数据隐私前提下的协同优化;③为碳交易机制下的电力市场出清与调度决策提供技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab
代码
进行仿真实践,重点关注ADMM算法的收敛性设置与参数调节,同时可拓展至更多复杂场景如不确定性建模与多能互补
系统
优化。
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