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解析函数
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公众号: 奋飞安全
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4年前
某电商App sign签名算法解析(五)
一、目标李老板:奋飞呀,据说某电商App升级了,搞出了一个64位的sign。更牛的是入参都加密了!奋飞:这么拉风,拉出来咱们盘盘。v10.3.2二、步骤32位和64位我们掌握了那么多方法,先搜字符串呢?还是先Hook呢?子曾经曰过:看到32位签名就要想起MD5和HmacSHA1,看到64位签名就要想起HmacSHA256。那就先搞搞java的密码学相关
Irene181
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4年前
一篇文章带你解析Python进程
前言进程,一个新鲜的字眼,可能有些人并不了解,它是系统某个运行程序的载体,这个程序可以有单个或者多个进程,一般来说,进程是通过系统CPU内核数来分配并设置的,我们可以来看下系统中的进程:可以看到,360浏览器是真的皮,这么多进程啊,当然可以这样来十分清楚的看进程线程使用情况:通过任务管理器中的资源监视器,是不是很厉害了,哈哈哈。讲完了这些,再说说用法。
Wesley13
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4年前
SQL解析在美团点评中的应用
数据库作为核心的基础组件,是需要重点保护的对象。任何一个线上的不慎操作,都有可能给数据库带来严重的故障,从而给业务造成巨大的损失。为了避免这种损失,一般会在管理上下功夫。比如为研发人员制定数据库开发规范;新上线的SQL,需要DBA进行审核;维护操作需要经过领导审批等等。而且如果希望能够有效地管理这些措施,需要有效的数据库培训,还需要DBA细心的进行SQL审核
刘望舒
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4年前
Android解析WindowManager(三)Window的添加过程
Android框架层Android系统服务WindowManagercategories:Android框架层本文首发于微信公众号「刘望舒」前言在此前的系列文章中我们学习了WindowManager体系和Window的属性,这一篇我们接着来讲Window的添加过程。建议阅读此篇文章前先阅读本系列的前两篇文章。<!more1.概述WindowMana
Karen110
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4年前
Python-OpenCV获取图像轮廓的图像处理方法
一、引言在《OpenCV阈值处理函数threshold处理32位彩色图像的案例》介绍了threshold函数,但threshold的图像阈值处理对于某些光照不均的图像,这种全局阈值分割的方法并不能得到好的效果。图像阈值化操作中,我们更关心的是从二值化图像中分离目标区域和背景区域,仅仅通过固定阈值很难达到理想的分割效果。在图片中的灰度是不均匀的,所以通常情
BichonCode
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5年前
大数据排序
一、如何给100亿个数字进行排序? 1.1解答:1.把这个37GB的大文件,用哈希分成1000个小文件,每个小文件平均38MB左右(理想情况),把100亿个数字对1000取模,模出来的结果在0到999之间,每个结果对应一个文件,所以我这里取的哈希函数是hx%1000,哈希函数取得"好",能使冲突减小,结果分布均匀。2.拆分完了之后
刘望舒
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4年前
Android解析WindowManagerService(三)Window的删除过程
Android框架层Android系统服务WindowManagerServiceAndroid框架层本文首发于微信公众号「后厂技术官」前言在本系列文章中,我提到过:Window的操作分为两大部分,一部分是WindowManager处理部分,另一部分是WMS处理部分,Window的删除过程也不例外,本篇文章会介绍Window的删除过程,包括了两大处理
Wesley13
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4年前
C++课程第五次博客——多态
\TOC\多态性Part1多态性概述多态是指同样的消息被不同类型的对象接收时导致不同的行为。在C中,所谓信息是指对类的成员函数的调用,不同的行为是指不同的实现,也就是调用了不同的函数。1)多态的类型分为四类:重载多态,强制多态,包含多态和参数多态。前两者为专用多态,而后者称为通用多态。2)
Stella981
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4年前
MongoRepository动态代理及jpa方法解析源码分析
publicinterfaceFzkRepositoryextendsMongoRepository<Fzk,String{FzkfindByName(Stringname);}@RestControllerpublicclassTestController{@Auto
小万哥
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1年前
NumPy 差分、最小公倍数、最大公约数、三角函数详解
NumPy助你处理数学问题:计算序列的差分用np.diff(),示例返回5,10,20;找最小公倍数(LCM)用np.lcm(),数组示例返回18;最大公约数(GCD)用np.gcd.reduce(),数组示例返回4;三角函数如np.sin(),np.deg2rad()用于角度弧度转换。别忘了np.arcsin()等反三角函数,以及np.hypot()求斜边长度。学习NumPy,科学计算更轻松!
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