关于数据库的学习，学完数据库基础之后，可以先去看看推荐的第二本书关于数据库安全防护的，不用都看，选择一个你最想去学习和最熟悉的数据库，有了这个基础，再去扩展其他的技术也会比较简单，可以在实际的工作中有需求的时候前去扩展...union 直接将数据查出并展示在页面上，但是经常会因为数据不能展示出来，需要通过页面的表现形式，比如正常、不正常等特征来猜解数据，那么就可以使用函数 SUBSTRING 来提取结果中的单个字符来进行比较...页，利用不同数据库的特性，将查询的数据通过带外通道传出。...除了执行 sql 语句，根据数据库提供的能力还可以执行系统命令，比如 mssql 的 xp-cmdshell 这个存储过程、mysql 的 udf 提权；数据库还可以读取文件的内容，比如 mysql 的...总的来说，检测注入漏洞是相对比较容易的，但是你能通过 sql 注入漏洞拿到什么样的权限和数据，取决于你对于不同数据库的理解以及熟练程度，这块的技术瓶颈不在于对 web 应用程序的理解而在于数据库，所以在学习这部分内容之前首先需要的是数据库的基础
有位朋友，某天突然问磊哥：在 Java 中，防止重复提交最简单的方案是什么？ 这句话中包含了两个关键信息，第一：防止重复提交；第二：最简单。 于是磊哥问他，是单机环境还是分布式环境？...然而，将数据存储在内存中，最简单的方法就是使用 HashMap 存储，或者是使用 Guava Cache 也是同样的效果，但很显然 HashMap 可以更快的实现功能，所以我们先来实现一个 HashMap...的防重（防止重复）版本。...; } } 小贴士：一般情况下代码写到这里就结束了，但想要更简洁也是可以实现的，你可以通过自定义注解，将业务代码写到注解中，需要调用的方法只需要写一行注解就可以防止数据重复提交了，老铁们可以自行尝试一下...总结 本文讲了防止数据重复提交的 6 种方法，首先是前端的拦截，通过隐藏和设置按钮的不可用来屏蔽正常操作下的重复提交。
AF1111111111111111C93", "status" : "BAD" ... ... }] 如上有一个类似这样 json ：JsonContext，主要是描述多个 user 的相关信息...业务：把 A 系统中的用户信息同步到 B 系统中，当多条 user 信息的 userId 相同时视为同一个 user，同步时只取其中职位最高的那一条数据。...思路：在同步前就过滤掉同一个 user 职位低的数据信息。...方法： JSONArray jsonArray = JSON.parseArray(JsonContext); // 剔除JsonContext中重复的用户信息，只保留一个职位最高的...userId, user); userMap.put(userId+"i", i); } }这 这样循环后数据就没有重复的了
找到所有出现两次的元素。 你可以不用到任何额外空间并在O(n)时间复杂度内解决这个问题吗？...ArrayList(); for(int i=0;i<nums.length;i++){ int index=Math.abs(nums[i])-1;//-1防止数组越界
给定一个长度为n的数组nums，数组nums[1,n]内出现的重复的元素，请你找出所有出现两次的整数，并以数组形式返回,你必须设计并实现一个时间复杂度为 O(n) 且仅使用常量额外空间的算法解决此问题...解题思路 复杂度O(n),首先肯定只能循环一次数组，且数组中有重复的元素，并且找出重复的元素并返回。...result; } const res = findDuplicates([4,3,2,7,8,2,3,1]); console.log(res); // [2,3] 首先以上代码块已经实现了寻找数组中的重复数字了...O(n),我们借用了一个arr = new Array(n).fill(0)其实是在n长度的数组中快速拷贝赋值一n个长度的0。...所有数据都是0,我们用nums[i]也就是目标元素的值作为arr索引,并且标记为1,当下次有重复的值时，其实此时，就取反操作了。
存储内容： 动态分配的内存，如通过new分配的对象或数组。 特点： 手动管理：需要显式使用new分配内存，delete释放内存，防止内存泄漏。...常量区（Read-Only or Constant Section） 常量区用于存放程序中不可修改的常量数据。...存储内容： 字符串常量：例如const char* str = “hello”;中的"hello"字符串存放在常量区。...编译器决定存储的常量数据：编译器可能将某些不变的常量数据（如浮点数、整型常量等）放在常量区。 特点： 只读：程序无法修改常量区的内容，通常对这些区域的写操作会导致运行时错误。...共享性：常量区的数据可以被多个函数或模块共享，不重复存储。
problem is worth a good deal more than an exact answer to an approximate problem - John Tukey 在AI流水线中的数据存储类型和量级...图片 每个AI流水线中都涉及到数据存储 数据源-数据提取过程中涉及到: PB级别的顺序写 数据准备过程中: TB级别的顺序读 模型训练过程中: GB级别的随机读 检查点和恢复过程中: GB级别的顺序写...推理和RAG过程中: TB级别的随机读 归档过程中: PB级别的随机写 典型 AI 集群的存储剖析(按存储性能分层存储) 图片 左边绿色GPU服务器集群通常只能提供8个U.2的插槽 中间采用高性能全闪存...,通过是TLC, 弥补机械盘性能, 总容量比HDD少 右边采用对象存储, 存储集群或JBODS, 包含大量机械盘, 总容量占比高 AI集群中的数据移动 图片 1.数据采集阶段，原始数据按顺序写入对象存储层...Blob 存储层一次性访问可实现高吞吐量 AI负载中的存储扩展性 总结 AI集群流程中的数据存储需要根据实际业务的量级和性能要求做分层存储, 这样成本可控且性能满足需求 AI行业也会带动存储行业发展,
目录 1-0常见的浮点数 1-1浮点数在内存中的存储引入 1-2浮点数存的规则 1-3浮点数取的规则 1-4重新研究引入的那一题：（结合存和取） 1-6关于这个浮点型和整型的输出转换： 1-7 完结...，可使用软件everything里搜索） 1-1浮点数在内存中的存储引入 先来看一道题引入 #include //浮点型数据在内存中的存储 int main() { int...，同时按照整数（浮点数）的视角拿出来是正常的 2.但是按整数（浮点数）的方式存进去，同时按照浮点数（整数）的视角拿出来不正常（和我们开始想的不一样）的 总结： 从这里我们可以看出整数和浮点数在内存中的存储方式是有区别的...M表示有效数字，1<=M<2 2^E表示指数位： 浮点型数据写成二进制时各个位的位权： 举例子： 对于float: S表示的数据占1bite E表示的数据占8bite M表示的数据占23bite...-6关于这个浮点型和整型的输出转换： 1.较长型数据转换成短型数据输出时，其值不能超出短型数据允许的值范围，否则 转换时将出错。
image.png 览这个 Web 应用程序的目的是寻找错误，但我在这个过程中很早就开始了，只是想了解一下这个应用程序是如何工作的。...但有时，会发生一些有趣的事情，我们可以仔细看看。 这次发生了后者，因为我开始注意到我的一些 XSS 有效负载在应用程序的不同部分以及在同一网页的不同部分中的处理方式不同，但在相似的上下文中。...XSS 上下文：攻击者控制的数据出现的位置。即：HTML 上下文、属性上下文、JavaScript 上下文、URL 上下文。...但是，在页面的更远处，相同的数据显示如下： 在那里，img src=1 onerror=alert正在被剥离。 两者都显示在相同的上下文中：在 HTML 标记之间。...我的有效负载被添加到alt页面上图像的属性中，直到我查看源代码才可见。除了这一次，我的有效负载正在关闭alt图像的属性并创建一个单独的onload属性。 至此，狩猎开始。
内容介绍： 在C++中对于一个Class，它内部的数据和方法到底是如何存储的呢？是将数据和方法都存储到Class的单个对象中呢，还是会将数据和方法分开来存储？如下图所示： ?...答案是图2，每个对象占用存储空间的只是该对象的数据部分（虚函数指针和虚基类指针也属于数据部分），函数代码属于公用部分，所以在Class的存储中，将数据部分与对象关联，函数部分则是存储在一个公共的地方。...结果分析： 通过输出我们可以看出，Node的两个对象n和n1中存储的数据name、age地址是不相同的，但是它们的公共函数print()的地址是相同的。 ----
找到所有出现两次的元素。 你可以不用到任何额外空间并在O(n)时间复杂度内解决这个问题吗？...第二次访问的时候是负数，说明访问过来的下标+1的数第二次出现 ?...temp = nums[i]-1 : temp = -nums[i]-1; //temp 为正数下标, -1防止越界 if(nums[temp] > 0)
前言一般我们将数据存储在MySQL数据库中，它允许我们存储重复的数据。但是往往重复的数据是作废的、没有用的数据，那么通常我们会使用数据库的唯一索引 unique 键作为限制。...问题来了啊，我还没有创建唯一索引捏，数据就重复了（我就是忘了，怎么滴）。 那么如何在一个普通的数据库表中删除重复的数据呢？那我用一个例子演示一下如何操作。。。...现在，我们要根据主键 iccId 去重重复的数据，思路：筛选出有重复的业务主键 iccId查询出 1....和 不等于 2.中同时删除空的业务主键数据那么便有以下几个查询：/*1、查询表中有重复数据的主键*/select rd2.iccId from flow_card_renewal_comparing rd2...rd2 group by rd2.iccid having count(rd2.iccid)>1/*3、要删除的重复数据*/select*fromflow_card_renewal_comparingwhere
在计算机中，通常使用补码来表示和存储有符号整数，因为它可以简化算术运算。 部分类型数据的存储 在内存中，整数的存储通常是以二进制形式表示的。整数占用的存储空间取决于其数据类型的位数。...大小端字节序和字节序判断 我们以一个数据为开始，来观察它在内存中的存储 #include int main() { int a = 0x11223344; return 0;...这种方式符合我们阅读整数的习惯，也使得多字节整数在内存中的表示更加直观。 而在小端字节序中，整数的低位字节存储在内存的低地址处，高位字节存储在内存的高地址处。...这种周期性行为是底层数据类型和算术操作直接的结果。这也说明了为什么在实际编程中很重要的一点，那就是确保不会意外地造成数据类型溢出，因为这会导致不可预期的行为。...这正是因为浮点数在内存中存储的特殊性 浮点数在内存中的存储遵循IEEE 754标准，是目前最广泛使用的浮点数表示方法。
一、整数在内存中的存储 计算机中有3中二进制存储方法，即原码、补码、反码 正整数的原码、反码、补码都相同 负整数原码、反码、补码各不相同： 原码：直接将数值按照正负数的形式翻译成⼆进制得到的就是原码。...反码：将原码的符号位不变，其他位依次按位取反就可以得到反码。 补码：反码+1就得到补码。 对于整型数据，数据内存其实存放的是补码 why？ 在计算机系统中，数值⼀律⽤补码来表⽰和存储。...大小端的介绍 其实超过⼀个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为⼤端字节序存储和⼩端字节序存储，下⾯是具体的概念： ⼤端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的...⼩端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存在内存的⾼地址处。...三、浮点数在内存中的存储 常⻅的浮点数：3.14159、1E10等，浮点数家族包括： float、double、long double 类型。
整数在内存中的存储 : 1.整数的2进制表⽰⽅法有三种，即原码、反码和补码,三种表⽰⽅法均有符号位和数值位两部分，符号位都是⽤0表⽰“正”，⽤1表⽰“负”，正整数的原、反、补码都相同。...负整数的三种表⽰⽅法各不相同。 二. ⼤⼩端字节序和字节序判断 1.其实超过⼀个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为⼤端字节序存储和⼩端字节序存储。...⼤端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的⾼地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存在内存的低地址处。...⼩端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存在内存的⾼地址处。...浮点数在内存中的存储： 1.常⻅的浮点数：3.14159、1E10等，浮点数家族包括： float、double、long double 类型。
找到所有出现两次的元素。 你可以不用到任何额外空间并在O(n)时间复杂度内解决这个问题吗？...2，示例 输入: [4,3,2,7,8,2,3,1] 输出: [2,3] 3，题解思路 数组的使用 4，题解程序 import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays...6，总结 数组的特点就是访问快，数组空间不可动态扩容，访问快在于根据数组下标进行确定元素的位置，相比较于链表获取数组元素的时间复杂度在O(1)，链表由于节点的关系，查找某个元素的时间复杂度为O(n)
题目 思路 可以在输入数组中用数字的正负来表示该位置所对应数字是否已经出现过。遍历输入数组，给对应位置的数字取相反数，如果已经是负数，说明前面已经出现过，直接放入输出数组。
整数在内存中的存储 整数的2进制表示方法有三种，即原码、反码和补码 三种表示方法均有符号位和数值位两部分，符号位都是0表用示“正”，用1表示“负”，而最高的一位是被当做符号位，剩余的都是数值位。...对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。 为什么呢？ 在计算机系统中，数值一律用补码来表示和存储。...1.1大小端字节序和字节序判断 大小端： 其实超过一个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为大端字节序存储和小端字节序存储，下面是具体的概念：...大端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的高地址处，而数据的高位字节内容，保存在内存的低地址处。...小端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，而数据的高位字节内容，保存在内存的高地址处。 上述概念需要记住，方便分辨大小端。
大多数使用数据库的程序员都听说过数据库中的 ACID 属性。在本文中，我将向您介绍关系数据库中事务的属性。 首先 ACID 代表原子性、一致性、隔离性、持久性。...为了使数据库标准可靠，它必须具备所有这四个属性。 我们将详细介绍每个属性： 原子性：处理全部或全部事务的事务。这确保处理多个事务时，所有事务都已执行，或者没有成功的事务。...一致性：确保在会话期间必须完全执行才能记录到数据库，如果在运行过程中出现问题，则事务将回滚回其原始状态。 隔离：这确保事务被隔离，而不是共享内存访问。...（避免数据被覆盖或创建不正确的数据）。 耐久性：确保无法打开或使用新的损坏数据库将在损坏之前重新启动现有数据。
整数在内存中的存储 我们都知道，数据在内存中是以二进制的方式进行存储的，整数的二进制有原码，反码和补码三种，而真正在内存中存放的就是补码。...我们通过一个例子来说明 可以看出，为什么在内存中n的存储是倒着的 这就是我们要说的大小端的问题了 大端字节序：在这种模式下，数据的高字节保存在低地址，低字节保存在高地址。...例如，十六进制数0x12345678，在内存中的存储顺序是：12 34 56 78。 小端字节序：与小端相反，数据的低字节保存在低地址，高字节保存在高地址。...在32位浮点数中，将尾数的第一位默认为1后，剩下的位数就可以用来表示更多的有效数字。 指数E的存储 在存储过程中，指数需要经过一个偏移处理。...那么数据在内存中的基本存储原理就分享到这里了，有机会再补充。
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