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ROW_EVENT BINLOG中提取数据(SQL) & BINLOG中回滚数据(SQL)

导读终于到了 row event的解析了. 只要解析了这部分, binlog基本上就算是解析完成了. row event 记录了数据类型, 但是没得符号信息(5.7)....也没得字段信息(binlog_row_metadata=minimal). 所以可能无法拼接为SQL, 但可以转为BINLOG格式的语句....使用BINLOG语句的的时候 需要先声明FORMAT, 即先跑FORMAT_DESCRIPTION_EVENT的base64信息, 再跑后面的ROW_EVENT信息.ROW EVENT每个row event...离了个大谱).数据存储的时候大端小端混着用, 主打一个恶心对象大小(字节)描述table_id6对应tablemapflags2extra分区表,NDB之类的信息的widthpack_int字段数量before_imageupdate...or deleteafter_imageupdate or insertrownullbitmask_row * n基本上都无固定大小, 读起来比较麻烦.ROW 字段大部分类型之前解析ibd文件的时候都解析过了

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ceph对象中提取RBD中的指定文件

,最近看到小胖有提出这个问题,那么就再次尝试了,现在就是把这个实现方法记录下来 这个提取的作用个人觉得最大的好处就是一个rbd设备,在文件系统层被破坏以后,还能够rbd提取出文件,我们知道很多情况下设备的文件系统一旦破坏...,无法挂载,数据也就无法读取,而如果能从rbd中提取出文件,这就是保证了即使文件系统损坏的情况下,数据至少不丢失 本篇是基于xfs文件系统情况下的提取,其他文件系统有时间再看看,因为目前使用的比较多的就是...20471807s 10223616s primari 这个是个测试用的image,大小为10G分成两个5G的分区,现在我们在两个分区里面分别写入两个测试文件,然后经过计算后,后台的对象中把文件读出...那么相对于磁盘的偏移量就变成了 (8224+1953..8231+1953) = (10177..10184) 这里说下,这个地方拿到偏移量后,直接通过对rbd设备进行dd读取也可以把这个文件读取出来,这个顺带讲下,本文主要是对象提取...[root@lab8106 ~]# dd if=/dev/rbd0 of=a bs=512 count=8 skip=10256416 对象方式 10256416..10256423 对应 [10256384

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rtfraptor:恶意RTF文件中提取OLEv1对象的工具

介绍 rtfraptor是一个简单的工具,通过提取OLEv1对象分析恶意RTF文件。它的工作原理是运行Word并拦截对OLEv1函数的调用。内存中转储原始OLE对象以进行进一步分析。...2.提取恶意对象(打包程序对象,公式编辑器滥用,嵌入式文档等)。 3.确定RTF文档试图滥用的漏洞(或功能)。 4.验证其他工具的输出(例如静态文档解析器)。...Microsoft Office\Office15\WINWORD.EXE" --file 7296D52E0713F4BF15CD4E80EF0DA37E.rtf 要保存JSON输出并将原始OLEv1对象转储到磁盘...输出 原始对象输出 可以使用--save-path选项存储原始OLEv1对象。下面是一个包含可移植可执行文件的Packager对象示例。...命令行输出 生成控制台输出,列出所有可疑的OLE对象(oletools.common.clsid中的对象): (analysis_venv) > rtfraptor --executable "C:\Program

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PlatEMO中提取真实PF前沿

PlatEMO中提取真实PF前沿 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 众所周知,我是Jmetal的重度爱好者,最近实验遇到一些难以解决的困难,当我在进行超多目标优化实验即MaOP时,需要M=10及以上的...点开第一个单元格,可以看到数据的保存格式,表示平行坐标图的横轴,是1-10然后10-1的不断重复的序列,第二个单元格中存储的是对应的目标函数值 因此为了将其转换成Jemtal可使用的标准PF形式...嗯,现在再对数据做第一个处理,将数据每十行变成一列 使用excel公式=INDEX(A:A,ROW(A1)*10-10+COLUMN(A1))在单元格选中,然后向右拖10行,然后选中行,向下拉满 处理好后的数据如图所示...: 但是其双数行还是10-1的目标索引进行排列,为了保持一致,其双数行需要变成1-10的目标索引进行排列 对双数行进行处理 因为现在双数行的索引模式是倒序的,因此需要将其变为顺序模式,为此,首先将数据复制一遍..., i) double_data[i].append(float(sum_eva_index[num_obj - i - 1])) # 注意,即使num_obj是目标数量,但是索引是num_obj

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使用DeepWalk中提取特征

以下文章来源于磐创AI,作者VK 来源:公众号 磐创AI 授权转 概述 表格或图像数据中提取特征的方法已经众所周知了,但是图(数据结构的图)数据呢?...学习如何使用DeepWalk中提取特征 我们还将用Python实现DeepWalk来查找相似的Wikipedia页面 介绍 我被谷歌搜索的工作方式迷住了。每次我搜索一个主题都会有很多小问题出现。...我们首先从文本或图像中提取数字特征,然后将这些特征作为输入提供给机器学习模型: 中提取的特征可以大致分为三类: 节点属性:我们知道图中的节点代表实体,并且这些实体具有自己的特征属性。...我们如何图中获得这些序列?有一项针对该任务的技术称为随机游走。 什么是随机游走? 随机游走是一种中提取序列的技术。我们可以使用这些序列来训练一个skip-gram模型来学习节点嵌入。...让我们考虑下面的无向图: 我们将在该图上应用随机游走并从中提取节点序列。我们将从节点1开始,并覆盖任意方向的两条边: 节点1,我们可以转到任何连接的节点(节点3或节点4)。我们随机选择了节点4。

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使用DeepWalk中提取特征

作者 | PRATEEK JOSHI 编译 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 表格或图像数据中提取特征的方法已经众所周知了,但是图(数据结构的图)数据呢?...学习如何使用DeepWalk中提取特征 我们还将用Python实现DeepWalk来查找相似的Wikipedia页面 介绍 我被谷歌搜索的工作方式迷住了。每次我搜索一个主题都会有很多小问题出现。...我们首先从文本或图像中提取数字特征,然后将这些特征作为输入提供给机器学习模型: 中提取的特征可以大致分为三类: 节点属性:我们知道图中的节点代表实体,并且这些实体具有自己的特征属性。...我们如何图中获得这些序列?有一项针对该任务的技术称为随机游走。 什么是随机游走? 随机游走是一种中提取序列的技术。我们可以使用这些序列来训练一个skip-gram模型来学习节点嵌入。...让我们考虑下面的无向图: 我们将在该图上应用随机游走并从中提取节点序列。我们将从节点1开始,并覆盖任意方向的两条边: 节点1,我们可以转到任何连接的节点(节点3或节点4)。我们随机选择了节点4。

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