Linux 提权-Capabilities

本文通过 Google 翻译 Capabilities – Linux Privilege Escalation - Juggernaut-Sec 这篇文章所产生,本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。 导航 0 前言 1 什么是 Capabilities ? 2 枚举 C

MySQL入门到实战详细教程

MySQL介绍 MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统(RDBMS),由瑞典 MySQL AB 公司开发,属于 Oracle 旗下产品,它广泛应用于各种Web应用程序和网站,MySQL使用结构化查询语言(SQL)进行数据的管理和操作。 MySQL主要特点 开源免费:MySQL是一个开源项目,可以

nomp矿池源码详解

是一个由Node.js编写的高效、可扩展的加密货币挖矿池,它基于node-stratum-pool模块,包含奖励处理与支付功能以及一个响应式前端网站,提供实时统计和管理中心,本文对该项目的主体架构及相关源码进行了介绍!

Nivdia向量数据库图检索最新标杆——CAGRA

本文连接:https://wanger-sjtu.github.io/CARGA/ CAGRA 是 N社在RAFT项目中 最新的 ANN 向量索引。这是一种高性能的、 GPU 加速的、基于图的方法,尤其是针对小批量情况进行了优化,其中每次查找只包含一个或几个查询向量。 与其他像HNSW、SONG等这

kettle从入门到精通 第七十课 ETL之kettle kettle数据校验,脏数据清洗轻松拿捏

场景:输入在指定的错误(错误应涵盖数据类型不匹配的情况)行数内,trans不报错,但通过错误处理步骤捕捉,并记入文件,整个数据管线正常完成直至处理完最后一个输入行。 解决方案:使用步骤【数据检验】进行处理。这个步骤和常规的业务系统对接三方接口一个逻辑,将符合规则的数据放行,不符合的记录。 数据准备(

可视化学习:如何使用后期处理通道增强图像效果

GPU是并行渲染的,这样的渲染很高效。但是在实际需求中,有时我们计算片元色值时,需要依赖周围像素点或者某个其他位置像素点的颜色信息,这样的话想要一次性完成绘制就无法做到,需要对纹理进行二次加工处理。

Windows 下自动预约申购 i茅台

今天分享一个自动预约抢茅子的工具! 前期准备工作: 1.需安装:.Net6 依赖 (根据操作系统选择 x64 或 x86 版本进行下载。) 安装软件 1.软件下来下来之后,解压并进入软件目录,我们双击启动程序 软件界面比较简洁,首页里有点击展开菜单的快捷方式 首先我们先进入【预约项目】菜单界面,先刷

php反序列化个人笔记

反序列化 什么是反序列化? 格式转换 序列化:对象转换为字符串或者数组等格式 反序列化:将数组或字符串转换成对象 为什么会出现安全漏洞? 魔术方法 如何利用漏洞? 通过构造pop链,找到代码的逻辑漏洞,进行getshell,rce等操作 反序列化利用分为三类 魔术方法的调用逻辑 语言原生类的调用逻辑

面试官:谈谈对SpringAI的理解?

Spring AI 已经发布了好长时间了,目前已经更新到 1.0 版本了,所以身为 Java 程序员的你,如果还对 Spring AI 一点都不了解的话,那就有点太落伍了。 言归正传,那什么是 Spring AI?如何快速进行 Spring AI 开发呢? 1.什么是Spring AI? Sprin

性能分析: 快速定位SQL问题

在数据库性能调优的实践中,SQL性能分析是至关重要的一环。一个执行效率低下的SQL语句可能会导致整个系统的性能瓶颈。 为了快速定位并解决这些问题,我们需要对SQL进行性能分析。本文将介绍一些常用的方法和技术,帮助大家快速定位SQL问题。 1、找出执行时间最长的SQL 首先,我们需要找到执行时间最长的

[DP] DP优化总结

写在前面 $ DP $,是每个信息学竞赛选手所必会的算法,而 $ DP $ 中状态的转移又显得尤为关键。本文主要从状态的设计和转移入手,利用各种方法对朴素 $ DP $ 的时间复杂度和空间复杂度进行优化与处理,以达到满足题目要求的目的; 参考文献: 动态规划算法的优化技巧 毛子青 c++ DP总结

Kafka多维度调优

优化金字塔 应用程序层面 框架层面(Broker层面) JVM层面 操作系统层面 应用程序层面:应当优化业务代码合理使用kafka,合理规划主题,合理规划分区,合理设计数据结构; 框架层面:在不改动源码的情况下,从kafka参数配置入手,结合业务体量和运行数据进行调优 JVM层面:在出现明显缓慢和可

前端使用 Konva 实现可视化设计器(14)- 折线 - 最优路径应用【代码篇】

话接上回[《前端使用 Konva 实现可视化设计器(13)- 折线 - 最优路径应用【思路篇】》](https://www.cnblogs.com/xachary/p/18238704),这一章继续说说相关的代码如何构思的,如何一步步构建数据模型可供 AStar 算法进行路径规划,最终画出节点之间的...

文件系统(六):一文看懂linux ext4文件系统工作原理

liwen01 2024.06.09 前言 Linux系统中的ext2、ext3、ext4 文件系统,它们都有很强的向后和向前兼容性,可以在数据不丢失的情况下进行文件系统的升级。目前ext4是一个相对较成熟、稳定且高效的文件系统,适用于绝大部分规模和需求的Linux环境。 ext4它突出的特点有:数

kettle从入门到精通 第六十七课 ETL之kettle 再谈kettle阻塞,阻塞多个分支的多个步骤

场景:ETL沟通交流群内有小伙伴反馈,如何多个分支处理完毕之后记录下同步结果呢?或者是调用后续步骤、存储过程、三方接口等。 解决:使用步骤Blocking step进行阻塞处理即可。 1、 如下流程图中利用Blocking step步骤同时阻塞【模拟表输出1】和【模拟表输出2】两个步骤,只有当两个步

OOP第二阶段题集总结

一.前言 知识点:考察继承和多态为多,其中还涉及迭代器的使用,在每个题集中都有一个综合性题目设计多方面知识点考试,有List类和HashMap的使用以及正则表达式的运用,并且注重考查设计,理解类与类之间的关系进行合理设计,其中也要遵循我们所学的单一职责,开闭原则,迪米特法则等。 题量:第四次题集和第

kettle从入门到精通 第六十六课 ETL之kettle kettle阻塞教程,轻松获取最后一行数据,so easy

场景:ETL沟通交流群内有小伙伴反馈,如何在同步一批数据完成之后记录下同步结果呢?或者是调用后续步骤、存储过程、三方接口等。 解决:使用步骤Blocking step进行阻塞处理即可。 1、下面的demo演示从表t1同步数据至表t2(t1表中有三条数据,t2为空表,两个表表结构相同),然后数据同步完

前端使用 Konva 实现可视化设计器(13)- 折线 - 最优路径应用【思路篇】

这一章把直线连接改为折线连接,沿用原来连接点的关系信息。关于折线的计算,使用的是开源的 AStar 算法进行路径规划,启发方式为 曼哈顿距离,且不允许对角线移动。 请大家动动小手,给我一个免费的 Star 吧~ 大家如果发现了 Bug,欢迎来提 Issue 哟~ github源码 gitee源码 示

设计模式:命令模式(Command Pattern)及实例

好家伙, 0.什么是命令模式 在软件系统中,“行为请求者”与“行为实现者”通常呈现一种“紧耦合”。 但在某些场合,比如要对行为进行“记录、撤销/重做、事务”等处理,这种无法抵御变化的紧耦合是不合适的。 在这种情况下,如何将“行为请求者”与“行为实现者”解耦?将一组行为抽象为对象,实现二者之间的松耦合

使用itextPDF实现PDF电子公章工具类

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