go语言中,数组与切片的区别?
切片是Go语言核心的数据结构,然而刚接触Go的程序员经常在切片的工作方式和行为表现上被绊倒。比如,明明说切片是引用类型但在函数内对其做的更改有时候却保留不下来,有时候却可以。究其原因是因为我们很多人用其他语言的思维来尝试猜测Go语言中切片的行为,切片这个内置类型在Go语言底层有其单独的类型定义,而不是我们通常理解的其他语言中数组的概念。文章
Kubrnete Kubrnete
3年前
某个加密大马的解密
我们先来大致看看这个webshell长什么样下面的就是用base64进行编码后的样子,因为太长我就不给图了这里就是这个脚本余下的内容了,最下面的那个函数也就是解开这个加密whellshell的秘钥了,进过观察后我们发现了两个可以点,第一个就是那一大段的base64编码,然后就是那下面的一段,查了一下说是ECMAScript既然这样,我们先按照常规思路将被b
Stella981 Stella981
3年前
Android常见的加密和算法
1.不可逆的算法主要为MD5和SHA1算法。(二者都不属于加密只能算作一种算法)相同点:都是使用目前比较广泛的散列(Hash)函数,就是把任意长度的输入,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。计算的时候所有的数据都参与了运算,其中任何一个数据变化了都会导致计算出来的Hash值完全不同。(理论上来讲产生的密文都有可能产生碰撞)不同点:M
Stella981 Stella981
3年前
Android OpenCV(十七):高斯噪声
高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。这类噪声主要来源于电子电路噪声和低照明度或高温带来的传感器噪声,也成为正态噪声,是在实践中经常用到的噪声模型。区别于椒盐噪声随机出现在图像中的任意位置,高斯噪声出现在图像中的所有位置。且概率密度函
Stella981 Stella981
3年前
JavaScript中的陷阱大集合(一)
函数和操作符1、双等号操作符比较时会进行类型的强制转换,这意味着它可以比较两个不同类型的对象,在执行比较之前它将会尝试把这两个对象转换成同一个类型,举一个例子:"1"  1 //true然而,这样往往会误导我们,而且我们也不需要这样子来比较。在上面的例子中,我们完全可以先将字符串转换成数字型,然后利用对类型敏感的三重等号(
Wesley13 Wesley13
3年前
Java基础学习心得笔记
对于很多只会C语言的初学者而言,面对java基础语法学习,反而感觉很难,其实其中最大的问题不是语法难,而是一种编程思想的转变。面向过程就是把你的代码封装成函数,然后依次去做一件事情,面向过程是把你要做的事情抽象成对象,告诉对象去做。所以要想学好java入门,必须知道类和对象的概念。类是对生活中事物的抽象描述,比如人类,动物类,交通工具类;对象即是对类的具
Stella981 Stella981
3年前
2014年百度阿里前端面试(一面)
先说下百度:百度的笔试题目是相对较简单的,都是些基本知识例如html里面的空元素,块级元素,行内元素,第二题是link和@import引入css的区别,第三个是一个函数输出的题,也很简单,往后的几个是提升网站性能,还有一个域名劫持,最后一个是一个编程题让把一个数按照1000,000,000这样的状态输出,总之都不是很难;百度被称为是炮灰的坟墓,进入面试的人很
Wesley13 Wesley13
3年前
MySQL相关
一、数据库的三种范式第一范式:数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项。第二范式:数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分,即主键。第三范式:要求数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息,即外键。二、存储过程存储过程是一个可编程的函数,它在数据库中创建并保存。优点有:1、存储过程能
可莉 可莉
3年前
2014年百度阿里前端面试(一面)
先说下百度:百度的笔试题目是相对较简单的,都是些基本知识例如html里面的空元素,块级元素,行内元素,第二题是link和@import引入css的区别,第三个是一个函数输出的题,也很简单,往后的几个是提升网站性能,还有一个域名劫持,最后一个是一个编程题让把一个数按照1000,000,000这样的状态输出,总之都不是很难;百度被称为是炮灰的坟墓,进入面试的人很
小万哥 小万哥
6个月前
NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布,常用于分析二元结果的事件,如抛硬币。分布由参数n(试验次数)、p(单次成功概率)和k(成功次数)定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据,Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时,二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。