表格集算表高性能原理:揭秘纯前端百万行数据秒级响应的魔法

最新技术资源(建议收藏) https://www.grapecity.com.cn/resources/ 集算表 (Table Sheet)是一个具备高性能渲染、数据绑定功能、公式计算能力的数据表格,通过全新构建的关系型数据管理器结合结构化公式,在高性能表格的基础上提供排序、筛选、样式、行列冻结、自

TLScanary:Pwn中的利器

TLScanary:Pwn中的利器 引言:什么是TLScanary? 在二进制漏洞利用(Pwn)领域,攻击者面临着层层防护措施的挑战。在安全竞赛(如CTF)和实际漏洞利用中,TLS(线程本地存储)和堆栈保护(stack canary)是常见的防护技术。TLScanary应运而生,它结合了TLS协议与

MySQL中为什么要使用索引合并(Index Merge)?

本文介绍了索引合并(Index Merge)包含的三种类型,即交集(intersection)、并集(union)和排序并集(sort-union),以及索引合并的实现原理、场景约束与通过案例验证的优缺点。

无业游民写的最后一个.net有关项目框架

理想很丰满,现实往往很残酷。 一种按照ddd的方式,根据业务来把自己需要的模块一个一个写出来,再按照模块把需要的接口一个一个的写出来,堆砌一些中间件,以及解耦的command,handler等等 ,一个项目就这么成型了。上面的项目有一个非常清晰的特点,就是按需开发,不需要去可以定义业务相关的公共的模

Windows CSC提权漏洞复现(CVE-2024-26229)

漏洞信息 Windows CSC服务特权提升漏洞。 当程序向缓冲区写入的数据超出其处理能力时,就会发生基于堆的缓冲区溢出,从而导致多余的数据溢出到相邻的内存区域。这种溢出会损坏内存,并可能使攻击者能够执行任意代码或未经授权访问系统。本质上,攻击者可以编写触发溢出的恶意代码或输入,从而控制受影响的系统

从Purge机制说起,详解GaussDB(for MySQL)的优化策略

当前GaussDB(for MySQL)的Purge优化功能,通过任务流水线化、线程优先级调整、二次分发等手段,避免数据库undo log堆积,极大提升Purge的性能,大幅改善用户体验。

MySql 中 select 使用

MySql select 多种查询方式 前言 在数据库使用过程中,使用最多的场景就是查询数据,所以今天我们总结一下常用用的查询 简单查询 带条件查询 多条件查询 输出指定字段查询 分组查询 查询结果排序 分页查询 多表之间查询 准备三张表:订单 orders 商品 commodity 用户 user

算法金 | 突破最强算法模型!!学会随机森林,你也能发表高水平SCI

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 就在去年下半年,如果你在 Google Scholar 上以 "Random Forest" 为关键词进行检索,并按时间排序: 你会看到这种方法被广泛应用于各个领域的研究,包括 GIS、

OceaBase 分区表创建技巧

最近遇在干个核心的金融项目,规模很大,客户主要是用oracle数据库,现在需要适配ob,原来在oracle就是分区表的迁来ob以后需要进行改造。 oracle默认使用是堆表(ht),而ob使用的是索引组织表(iot),表原理不一样所以分区表会稍微有点区别。 1、表无主键,创建范围分区表 CREATE

平衡树 Treap & Splay [学习笔记]

平衡树 \(\tt{Treap}\) & \(\tt{Splay}\) 壹.单旋 \(\tt{Treap}\) 首先了解 \(\tt{BST}\) 非常好用的东西,但是数据可以把它卡成一条链 \(\dots\) 于是,我们将 \(\tt{Tree}\) 与 \(\tt{heap}\) (堆) 合并,

推荐系统:精排多目标融合与超参数学习方法

粗排/精排的个性化多任务学习模型,能预估20多个不同的预估值,如点击率、有效播放率、播放时长、点赞率、关注率等,那如何用它来排序呢?从多任务学习到多目标排序,中间有一个过渡,即如何把这些预估值融合成一个单一的排序分,最后实现多目标精排。这也就引入了本文要介绍的正题:多目标融合(multi-task ...

Unlink原理和一些手法

Unlink原理和一些手法 ✅简单介绍一下unlink相关的知识 unlink是利用glibc malloc 的内存回收机制造成攻击的,核心就在于当两个free的堆块在物理上相邻时,会将他们合并,并将原来free的堆块在原来的链表中解链,加入新的链表中其目的是把一个双向链表中的空闲块拿出来(例如 f

rerank来提升RAG的准确度的策略

RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合检索和生成两种技术的模型,旨在通过检索大规模知识库来增强文本生成任务的准确性。 要通过reranking(重排序)来提升RAG的准确度,可以采取以下策略: 1. 使用更精细的评分函数 RAG通常会在检索阶段根据输入问题或

CF1535F String Distance

\(CF1535F\ \ String\ Distance\) 题意 给 \(n\) 个长度均为 \(len\) 的字符串 \(T_1,T_2,\dots T_n\),定义 \(f(a,b)\) 为将 \(a,b\) 排序后相等的最小排序次数,若无解则为 \(1337\)(这好像是个黑客用语)。求

【Android 逆向】【ARM汇编】 函数的栈帧

1. 函数的调用约定 ARM32 参数1-4 放入r0-r3 剩下的入栈,函数返回值放入r0 ARM64 参数1-8 放入X0-X7 剩下的入栈,函数返回值放入X0 (浮点数是放入 Dn 或 Sn) 2. ARM 指令的 堆栈平衡 var_4 = -4 ; IDA 生成的变量信息,方便阅读用 STM

应届生必考的斐波那契数列 优化版本

- 开题引入斐波那契 - 代码演示: 递归、循环 - 递归 vs 循环 - 时间复杂复高,指数型O(2^n); 推导过程 - 占用线程堆栈, 可能导致栈满异常 - 压测演示 - 20230816补充尾递归 ## 斐波那契数列 打入门软件开发,斐波那契数列便是绕不过去的简单编程算法。 一个老生常谈的思

第一百一十篇:内存泄漏和垃圾回收(JS)

好家伙,本篇内容为《JS高级程序设计》第四章的学习笔记 1.内存泄露 1.1.什么是内存泄漏? 内存泄漏(Memory Leak)是指程序中已动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放,造成系统内存的浪费,导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。 内存泄漏缺陷具有隐蔽性、积累性的特征,比其

使用Spring Reactor优化推荐流程

1. 背景 公司有一个推荐系统Rec,这个系统的主要功能是: 向外部系统提供推荐接口 根据请求获取推荐策略 根据推荐策略完成推荐的召回、过滤、打分、排序阶段 Rec作为微服务中的一环,本身不存储召回的物料信息,也不存储用户和物料的特征信息,它负责就是对各个服务的组合和流转 其流程如下: 2. 问题

一次Java服务内存过高的分析过程

现象 年前,收到了短信报警,显示A服务的某台机器内存过高,超过80% 如上图所示,内存会阶段性增加。奇怪的是,十多台机器中只有这一台有这个问题 堆内内存分析 最先怀疑是内存泄漏的问题,所以首先使用jmap命令把堆dump下来 jmap -dump:format=b,file=service.hpro

[转帖]K8S部署Redis Cluster集群(三主三从模式) - 部署笔记

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