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使用Redis的位数组实现布隆过滤器

图片使用Redis的位数组实现布隆过滤器步骤在Redis中创建一个位数组,可以使用Redis的Bitmaps数据结构。确定使用的哈希函数的个数,可以选择多个哈希函数来减少误判率。...将待判断的元素通过各个哈希函数进行哈希计算,得到多个哈希值。分别将这些哈希值对应的位数组位置置为1,表示该元素存在于布隆过滤器中。...')) # 输出 False布隆过滤器的限制和缺陷误判率:布隆过滤器存在一定的误判率,即判断某个元素存在时可能产生误判,但判断某个元素不存在时是准确的。...存储空间:使用布隆过滤器需要占用较多的存储空间,因为需要创建一个较大的位数组。删除困难:布隆过滤器中的元素删除操作比较困难,因为多个元素可能共享同一个位,删除一个元素可能会影响其他元素的判断结果。...不支持动态扩容:布隆过滤器的位数组大小是固定的,不支持动态扩容操作。哈希函数选择:布隆过滤器的效果受到哈希函数的选择和质量的影响,需要选择合适的哈希函数来减少误判率。

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    PowerShell实战:Get-Item命令使用详解

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    Redis - 高并发场景下的Redis最佳实践_翻过6座大山

    使用布隆过滤器 布隆过滤器是一种高效的数据结构,可用于判断元素是否存在,但有一定的误判率。...可以将所有数据存储在布隆过滤器中,查询缓存前先检查布隆过滤器,如果不存在则直接返回,从而避免不必要的缓存/数据库查询。...volatile-lru: 选择最近最少使用的带过期时间的数据进行淘汰。 allkeys-lru: 选择最近最少使用的数据进行淘汰,包括带过期时间和不带过期时间的数据。...volatile-lfu: 选择使用频率最低的带过期时间的数据进行淘汰。 allkeys-lfu: 选择使用频率最低的数据进行淘汰,包括带过期时间和不带过期时间的数据。...volatile-random: 随机选择一个带过期时间的数据进行淘汰。 allkeys-random: 随机选择一个数据进行淘汰,包括带过期时间和不带过期时间的数据。

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    从Windows 10 SSH-Agent中提取SSH私钥

    我使用了Sysinternals的procmon.exe,并为包含“ssh”的任意进程名称添加了一个过滤器。 随着procmon捕获事件,我再次进入我的Ubuntu机器。...“注释”字段只是ASCII编码文本,是我添加的密钥的名称: ? (默认值)只是一个字节数组,没有解码出任何有意义的东西。我有一个预感,这是“加密”私钥,那么我是否能pull并解密它呢。...通过Google搜索,我找到了一个简单的单线程wrapper。 我仍然不知道这是否可行,但我试图使用DPAPI去解除字节数组的保护。Base64编码结果如下: ?...由于我不知道如何在Powershell中解析二进制数据,所以我把所有的密钥保存到了一个JSON文件中,然后我可以在Python中导入。Powershell脚本只有几行: ?...结语 很显然,我的PowerShell功底非常的薄弱,我发布的代码更多的是PoC。我也希望我的PoC最终能被武器化,并被添加到后利用的框架中。

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