一、目标最近在抓包某电商App的时候发现一个加密数据，它在做通讯地址请求的时候，请求数据做了加密。返回数据中的地址信息也是密文。今天我们的目标就是这个数据的加密解密。App版本:v10.3.0二、步骤分析一下1、数据的结尾是"",说明是Base64编码，那么我们可以尝试去HookBase64相关函数，然后打印堆栈。2、返回数据格式是json，那么我

作为国内最具影响力的IT盛会，第五届中国数据库技术大会将于2014年4月10日12日在北京五洲皇冠国际酒店隆重举行。大会云集国内水平最高的数据库架构师、数据库管理和运维工程师、数据库开发工程师、研发总监和IT经理等技术人群，邀请近百位顶级技术专家和行业领袖分享数据库与大数据技术(https://www.oschina.net/action/GoToL

导读：DBus是我们要介绍的在敏捷大数据（AgileBigData）背景下的第一个平台。企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中，为同时解决数据同步的一致性和实时性问题，DBus（数据总线）平台应运而生。DBus专注于数据的实时采集和实时分发，是一种基于日志的解决方案，同时能够提供消息订阅的方式给下游系统使用。本篇文章主要介绍在DBus的设计中，它

Kafka消息的存储Kafka的设计基于一种非常简单的指导思想：不是要在内存中保存尽可能多的数据，在需要时将这些数据刷新（flush）到文件系统，而是要做完全相反的事情。所有数据都要立即写入文件系统中持久化的日志中，但不进行刷新数据的任何调用。实际中这样做意味着，数据被传输到OS内核的页面缓存中了，OS随后会将这些数据刷新到

Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的KV数据库，由C语言编写。官方提供的数据是可以达到100000的qps。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的KV数据库Memcached差。Redis快的主要原因是：1.完全基于内存2.数据结构简单，对数据操作也简单3.使用多路I/O复用模型第一、二点不细讲，主要

  简单的说，K近邻算法是采用不同特征值之间的距离方法进行分类。  该方法优点：精确值高、对异常值不敏感、无数据输入假定  缺点：计算复杂度高、空间复杂度高  适用范围：数据型和标称型  现在我们来讲KNN算法的工作原理：存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本中每条数据都存在标签。将新输入的没有标签的数据与训练样本数据集中

企业数据需求不断变化，近年来变化趋势日益明显，从数据的3V特性看：体积，速度和变化；BigData强调数据量，PB级以上，是静态数据。而FastData在数据量的基础上，意味着速度和和变化，意味着客户可以更加实时化、更加快速地进行数据处理。在Forrester最近的一项研究中，超过75％的受访公司已经使用FastData解决方案。在接受调查的人中，8

由北京海创研发的金融业数据智能分析平台，通过嵌入SpreadJS，实现了基于Web的数据采集、自助式报表设计与浏览、灵活查询、自主分析和数据预测等功能，简洁、易用，有效解决了用户数据填报、查询和分析需求，支持云部署及企业现场部署等多种方式。下面，让我们一起来看看北京海创是如何在“金融业数据智能分析平台”中应用表格技术，实现“数据填报(https:/

手机应用开发中经常会使用到数据库存储一些资料或者进行数据缓存，android中为我们提供了一个轻量的数据库，在上层进行了一层封装，同时还为我们提供了ContentProvider的框架，方便我们进行数据操作，以及在不同的程序之间进行数据共享。本文介绍一下，我在使用数据库的一些我认为比较好的习惯，欢迎与我讨论。关于框架通常网络操作，Json解析

项目背景本项目为车联网监控系统，系统由车载硬件设备、云服务端构成。车载硬件设备会定时采集车辆的各种状态信息，并通过移动网络上传到服务器端。服务器端接收到硬件设备发送的数据首先需要将数据进行解析，校验，随后会将该消息转发到国家汽车监测平台和地方汽车监测平台，最后将解析后的明文数据和原始报文数据存储到系统中。车辆的数据和其他数据需要通过