在用AJAX与后台交互时经常要对中文进行编码解码,对于JS来说有两个函数:encodeURIComponent用于编码,decodeURIComponent用于解码。而对于后台的PHP来说有两个相对应的编码解码函数:urlencode用于编码,urldecode用于解码。现在看下列两段代码,先给个PHP代码:
Decoder++是一款专用于渗透测试的多数据格式编码解码工具,该工具是一款可扩展的工具,专为渗透测试人员和软件开发人员设计,可以将目标数据编码/解码为各种不同的数据格式。
public static class Extension { #region [编码/解码统一转换] /// /// /// /// <param name="str"></param> /// <param name="isEscape">True为Encode;False为Decode</param> /// <returns></ret
<meta name=“viewport” content=“width=device-width, initial-scale=1.0”>
前言:对于基于 V8 的 JS 运行时来说,堆外内存的管理是非常重要的一部分,因为 gc 的原因,V8 自己管理堆内存大小是有限制的,我们不能什么数据都往 V8 的堆里存储,比如我们想一下读取一个 1G 的文件,如果存到 V8 的堆,一下子就满了,所以我们需要定义堆外内存并进行管理。本文介绍 No.js 里目前支持的简单堆内存管理机制和字符编码解码的实现。
作者:一点一滴的Beer 个人主页:http://www.cnblogs.com/beer
2015年,我们在青云平台上实现了“百度云观测”应用。青云应用本质上是一个iframe,在向iframe服务方发送的请求中会携带一些数据,青云平台会使用Base64 URL对这些数据进行编码,其提供的编码解码算法示例如下:
IO流用来处理设备之间的数据传输,Java程序中,对于数据的输入/输出操作 都是以“流”的方式进行的。java.io包下提供了各种“流”类的接口,用以获取不同种类的数据,并通过标准的方法输入或输出数据。
伴随着生成式深度学习模型的飞速发展,自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)已经经历了根本性的转变,从有监督训练的专门模型,转变为只需有限的明确指令就能完成各种任务的通用模型。
这周的内容是对前面已经学过的一些重要IO流进行一个框架的总结,没有放相关的代码。这几个流的用法都比较简单,正在学Java的小伙伴儿,学到此处的时候,一看就懂!
音视频流媒体高级开发:深入探索FFmpeg 6.0、WebRTC、RTMP、RTSP与编码解码
ffmpeg应该是音视频入门必须要掌握的开源项目,涉及到音视频从生产到消费的完整过程,ffmpeg是一个综合性项目,涉及到非常多的知识点;
在以往的培训和渗透过程中,发现很多渗透人员尤其是初学者在挖掘xss漏洞时,很容易混淆浏览器解析顺序和解码顺序,对于html和js编码、解码和浏览器解析顺序、哪些元素可以解码、是否可以借助编码绕过等情况也基本处于混沌的状态,导致最终只能扔一堆payload上去碰碰运气。这篇文章就把浏览器解析顺序、编码解码的类型、各种解码的有效作用域以及在xss里的实战利用技巧做一个系统总结,让你深度掌握xss挖掘和绕过。
一道工序一旦开始加工,就不能中断。每台机器一次只能加工一道工序。在初始加工时刻,所有工件和机器都是可用的。
图片通常是移动端应用流量耗费最多的部分,并且占据着重要的视觉空间。以大家最常用的即时通讯IM应用为例,应用中存在大量的图片数据往来(比如图片消息、用户相册、用户头像等等)。合理的图片格式选用和优化不仅能减小图片传递过程中的数据量、提升视觉效果,还能显著降低服务端的带宽、计算资源等基础设施成本,一举多得。
protoBuf (PB) 我理解来说,就是一种数据结构,由google 团队开发
在之前的netty系列文章中,我们讲到了如何将对象或者String转换成为ByteBuf,通过使用netty自带的encoder和decoder可以实现非常方便的对象和ByteBuf之间的转换,然后就可以向channel中随意写入对象和字符串了。
HTTP压缩是指web服务器和浏览器之间压缩传输请求响应结果的方法,通过采用通用的压缩算法,将数据包压缩后进行传输,从而提升页面加载速度,给用户一个更好的体验。
本节主要介绍了Dubbo协议的编码方式,涉及协议头、协议体具体的编码规则,默认使用Dubbo协议,其核心类图如下:
在使用云原生的很多微服务中,比较小规模的可能直接依靠云服务中的负载均衡器进行内部域名与服务映射,通过健康检查接口判断实例健康状态,然后直接使用 OpenFeign 生成对应域名的 Feign Client。Spring Cloud 生态中,对 OpenFeign 进行了封装,其中的 Feign Client 的各个组件,也是做了一定的定制化,可以实现在 OpenFeign Client 中集成服务发现与负载均衡。在此基础上,我们还结合了 Resilience4J 组件,实现了微服务实例级别的线程隔离,微服务方法级别的断路器以及重试。
解码 decode回忆上次内容code就是码最早也指电报码后来有各种编码、密码、砝码、条码都指的是把各种事物编个号encode就是编码编码就是给事物编个号📷📷编辑编码基本了解了给事物编号就是编码怎么通过编号找到原来的事物呢?解码解码是编码的逆运算解铃换需系铃人📷📷编辑上次把白菜编上号这次扫到号知道是白菜扫到码就知道这个条码对应这个大白菜并知道价格📷📷编辑这解码用英文怎么说呢?解码(decode)de 的意思是相反的defuse 解除保险炸弹引信decolor 漂白defame 中伤destruct
最近在调研Netty的使用,在编写编码解码模块的时候遇到了一个中文字符串编码和解码异常的情况,后来发现是笔者犯了个低级错误。这里做一个小小的回顾。
Burp Decoder是Burp Suite中一款编码解码工具,将原始数据转换成各种编码和哈希表的简单工具,它能够智能地识别多种编码格式采用启发式技术。
在前面的文章中,我们已经介绍了几个应用编码和通信原理的基本魔术,都是经典作品,相关内容请戳:
Facebook聊天框里出道的灰色短毛猫Pusheen,是柔软的微胖界宠儿,中文名字叫胖吉。
与传统的浅层机器学习相比,深度学习具有优秀的自动提取抽象特征的能力,并且随着分布式计算平台的快速发展,大数据的处理能力得到极大的提升,使得近年来DL在工程界得到广泛的应用,包括图像识别,语音识别,自然语言处理等领域,并取得比传统机器学习更好的效果提升。另一方面,智能推荐系统,本质上是从一堆看似杂乱无章的原始流水数据中,抽象出用户的兴趣因子,挖掘出用户的偏好,因此把深度学习与推荐系统相结合成为近年来DL发展的一个新热点,事实上,Spotify,Netflix,Facebook,Google等公司早已经对如何把
如上图所示,输入的帧或场Fn 以宏块为单位被编码器处理。首先,按帧内或帧间预测编码的方法进行处理。如果采用帧内预测编码,其预测值PRED(图中用P 表示)是由当前片中前面已编码的参考图像经运动补偿(MC)后得出,其中参考图像用F’n-1 表示。为了提高预测精度,从而提高压缩比,实际的参考图像可在过去或未来(指显示次序上)已编码解码重建和滤波的帧中进行选择。预测值PRED 和当前块相减后,产生一个残差块Dn,经块变换、量化后产生一组量化后的变换系数X,再经熵编码,与解码所需的一些边信息(如预测模式量化参数、运动矢量等)一起组成一个压缩后的码流,经NAL(网络自适应层)供传输和存储用。正如上述,为了提供进一步预测用的参考图像,编码器必须有重建图像的功能。因此必须使残差图像经反量化、反变换后得到的Dn’与预测值P 相加,得到uFn’(未经滤波的帧)。为了去除编码解码环路中产生的噪声,为了提高参考帧的图像质量,从而提高压缩图像性能,设置了一个环路滤波器,滤波后的输出Fn’即重建图像可用作参考图像。
Base64 是一种基于 64 个可打印字符来表示二进制数据的表示方法。由A-Z(26),a-z(26),0-9(10),加+,/,=(3) 其实是 65 个字符(注:等号 = 用来作为后缀用途),如下所示
netty中提供的protobuf编码解码器可以让我们直接在netty中传递protobuf对象。同时netty也提供了支持UDP协议的channel叫做NioDatagramChannel。如果直接使用NioDatagramChannel,那么我们可以直接从channel中读写UDP对象:DatagramPacket。
ios android做音频相关的开发时可选用的格式有 mp3,speex,aac,amr,ilbc
上篇教程我们介绍了 Go 语言内置的数据序列化工具 —— Gob,但是 Gob 只能在 Go 语言内部使用,不支持跨语言 RPC 调用,如果要实现这一功能,就需要对 RPC 接口的编解码实现进行自定义。
一、 Pix2pix 论文:《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks》 论文地址:https://arxiv.org/abs/1611.07004 代码地址:https://github.com/phillipi/pix2pix.
在 Java 6 ( JDK 1.6 ) 之前, JDK 一直没有包含 Base64 的实现类。因此大部分人都使用 Sum/Orale JDK 里面的 sun.misc.BASE64Encode 和sun.misc.BASE64Decode。然后这也成为很多 Java 开发者的习惯。一直沿用到今天的 Java8 中还有人在用。
2020年,直播带货火爆全网。想一探淘宝直播背后的前端技术?本文将带你进入淘宝直播前端技术的世界。
文章目录 一、字节读写编码转换 1.字符流中和编码解码问题相关的两个类 2.转换流读写数据 一、字节读写编码转换 1.字符流中和编码解码问题相关的两个类 InputStreamReader:是从字节流到字符流的桥梁,父类是Reader 它读取字节,并使用指定的编码将其解码为字符 它使用的字符集可以由名称指定,也可以被明确指定,或者可以接受平台的默认字符集 OutputStreamWriter:是从字符流到字节流的桥梁,父类是Writer 是从字符流到字节流的桥梁,使用指定的编码将写入
本文首发在我的博客:《音视频小程序开发笔记》 ps: github.io 偶尔莫名的会挂,如果不可,请暂时挂代理,后面还得修正走内循环🐕。 前言 云电脑、云办公、云会议、云游戏等等云概念,在不平凡的 2020,依然此起彼伏,你方唱罢我登场!它们似乎在告诉着我们什么:5G 时代不会平凡?还是说正为某项能颠覆产业的技术应用而蛰伏着? 前段时间接触了云游戏小程序,记录一二,仅作分享。 云游戏以云计算为基础,游戏运行在服务器端,不再要求用户有高配置的客户端(显卡和处理器),通过视频传输、控制虚拟远程桌面(VNC)
Python 3最重要的新特性之一是对字符串和二进制数据流做了明确的区分。文本总是Unicode,由str类型表示,二进制数据则由bytes类型表示。Python 3不会以任意隐式的方式混用str和bytes,你不能拼接字符串和字节流,也无法在字节流里搜索字符串(反之亦然),也不能将字符串传入参数为字节流的函数(反之亦然)。
字符串是我们程序中最常用到的消息格式,也是最简单的消息格式,但是正因为字符串string太过简单,不能附加更多的信息,所以在netty中选择的是使用byteBuf作为最底层的消息传递载体。
深度学习算法(第24期)----自然语言处理(NLP)中的Word Embedding 前几期我们一起学习了RNN的很多相关知识,今天我们一起用这些知识,学习下机器翻译中的编码解码网络.
在web开发中,json好像是一个绕不开的一个模块,今天我们来讲一下golang的json标准库.
昨晚折腾了一晚上,把大致的一些东西整理了下,为团队纳新选了几首音乐素材..然后团队的一个表弟来问我宽字节注入的事情了...然后就就才抽空写了一点作为上一篇mysql注入的补充。 本来昨天参加t00ls
本文介绍了推荐系统中基于受限玻尔兹曼机的深度学习方法,包括RBM、受限玻尔兹曼机、对比散度、线上模型融合等,并详细阐述了如何将RBM应用到推荐系统中,以及利用对比散度进行模型训练。
ASCII,ISO-8859-1,GB2312,GNBK,UTF-8,UTF-16等
国际统一:Unicode进行编写,存取用UTF-8,Unicode与UTF-8为特例他们两个能够相互识别
RPC 是远程过程调用(Remote Procedure Call),用于调用方和被调用方两个进程间的交互,并且提供类似本地方法调用的形式。RPC 广泛用于在分布式系统中不同节点间的通信。
在编程过程中,我们经常会遇到各种编码和解码的问题。其中一个常见的错误是 'utf-8' codec can't decode byte 0xb6 in position 34: invalid start byte。这个错误表示在使用 utf-8 编码解码时,无法解码某个字节。
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