上一篇文章说了函数调用时候的堆栈变化，这里就基于这个内容来验证一下基于数组越界的缓冲区溢出。...在c语言中，数组必须是静态的，也就是在定义的时候必须明确数组的大小，在根本上来说，这个是堆栈提升的原因，只有在数组的大小确定的时候，才能明确堆栈到底要提升多少，如果数组的大小是动态变化的，就极容易发生缓冲区溢出...；而且c语言也不具备Java等语言中静态分析的功能，不会去检测数组是否有上溢或者下溢，其边界的检验是有程序员负责的，所以这就造成了一些问题，我们可以通过数组越界来改变一些内容。...造成这样的情况，就是由于数组越界而造成的缓冲区溢出，这其中还有一个编译器的坑，在后面再解释。...我们直接在数组处下断点，前面的提升堆栈等操作就不细说了，前一篇文章已经走过一遍流程了，这里直接给出到这一步的堆栈图。 ? 然后我们看一下编译器是如何处理数组赋值的内容的 ?
1、尽量显式地指定数组的边界 #define MAX 10 … int a[MAX]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; 在 C99 标准中，还允许我们使用单个指示符为数组的两段“分配”...2、对数组做越界检查，确保索引值位于合法的范围之内 传递数组参数的时候，一定要带上传入数组的长度，比如： void Init(int arr[],size_t arr_len) { size_t...3、获取数组的长度时不要对指针应用 sizeof 操作符。 单地讲，sizeof 是一个单目操作符，不是函数。...需要特别注意的是，这里绝对不能够使用“void Init(int(*arr)[])”来声明函数，编译器会报错：error: sizeof applied to an incomplete type 而是必须指明要传入的数组的大小...但是在这种情况下，再通过 sizeof 来计算数组大小已经没有意义了，因为此时数组大小已经指定为 10 了。
很相似的两个概念，一不小心就会混淆 首先，对两个名词做一个大概的解释： 下标越界 在引用数组元素时，使用的下标超过了该数组下标的应有范围，但应注意的是： C/C++不对数组做边界检查。...关于C/C++为什么不对数组的下标是否越界做检查，可以参考： http://www.xuebuyuan.com/967089.html 因为编译器不会自动检测你的数组下标是否越界，而是把这个任务交给了程序员自己...，所以我们在写程序，引用数组元素时，一定注意不要让数组的下标越界。...这是因为VC6.0里认为当引用数组元素时，若数组的下标比数组的元素个数大 1 （或大 2）时下标越界,。而对于其余的情况不予检测。...而在Linux（CentOS6.5）里面运行时，就是我们开头说的那种下标越界的情况，不管你下标咋越界，我的编译器都不会对数组下标做边界检查。
ArrayIndexOutOfBoundsException： 数组索引越界的完美解决方法 摘要 在Java编程中，ArrayIndexOutOfBoundsException 是一种常见的运行时异常...本文将深入探讨该异常的成因、出现场景及解决方案，帮助开发者有效避免数组索引越界的错误。关键词：ArrayIndexOutOfBoundsException、Java数组、错误处理。...2.1 数组越界访问 数组越界访问是最常见的场景，尤其是在循环遍历数组时。如果循环条件设置不当，可能会访问到数组的无效索引。...在处理多维数组时，确保每个维度的索引都是合法的。...4.3 审查和优化代码 在团队开发中，进行代码审查，确保数组操作的安全性和有效性。定期优化和重构代码，减少数组越界的风险。
使用虽然简单，却埋了一个大坑； 当你调用 notifyItemRemoved 之后，如果你移除的刚好是倒数第二个数据，此时点击最后一条数据，就会惊讶的发现当前点击的下标居然没变，然后抛出数组越界的错误。...为什么呢，原因如下： 众所周知，RecyclerView更新数据采用了观察者模式，当我们调用 notifyItemRemoved 之后，就会通知已注册的观察者此条数据已被移除，但是对于当前的列表的实际位置...所以此时我们点击别的位置，对应的position位置依然时移除前的位置，如果你正恰好移除的是倒数第二条数据，此时点击的是最后一条数据的位置，就会出现下标越界。 说了这么多，解决办法呢？...( ]) notifyItemRangeChanged 方法是干啥的呢？...从方法名就可知道，刷新指定范围的item.那为什么要刷新从当前位置刷新到当前列表最后一个item呢,也不难理解，因为移除位置前的下标没变啊，受到影响的只是当前下标至最后一个item-1;
PCADecomposition from textmatch.tools.faiss.faiss import FaissSearch test_dict = {"id0": "其实事物发展有自己的潮流和规律...", "id1": "当你身处潮流之中的时候，要紧紧抓住潮流的机会", "id2": "想办法脱颖而出，即使没有成功，也会更加洞悉时代的脉搏", "id3": "收获珍贵的知识和经验。...而如果潮流已经退去", "id4": "这个时候再去往这个方向上努力，只会收获迷茫与压抑", "id5": "对时代、对自己都没有什么帮助", "id6": "但是时代的浪潮犹如海滩上的浪花...你需要敏感而又深刻地去观察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的机会，奋力一搏，不管成败，都不会遗憾。"..., "id7": "其实事物发展有自己的潮流和规律", "id8": "当你身处潮流之中的时候，要紧紧抓住潮流的机会" } if __name__ == '__main__':
前些天朋友遇到一个关于以太坊使用的leveldb导致的数组越界问题，一起讨论了很久。如果大家持续使用以太坊节点，迟早也会遇到此问题，在本篇文章中给大家分析一下，做好提前准备。...bunits数组的范围。...但是，当bytes>1024 * 1024 * 1024 * 1024时，也就是单位到TB的时候，i的值将等于4，此时将发生数组越界异常。...为什么刚才说大家迟早会遇到这个问题呢，就是当我们同步区块链数据一开始就使用full或者很早就采用full模式的话，数据量很快会到达TB级别，而leveldb的这段代码，当到达TB级别之后就会出现数组越界异常...，会使用1024GB，符合原来数组的最大单位。
GTFOcli是一款功能强大的命令行接口工具，该工具提供了简化的二进制搜索命令，可以帮助广大安全研究人员检测包含错误配置的目标系统，并执行绕过测试以对其进行安全评估。...工具要求 由于该工具基于Go语言开发，因此在使用该工具之前，我们需要在本地设备上安装并配置好最新版本的Go语言环境。...Unix二进制 搜索tar二进制代码： gtfocli search tar 从stdin搜索tar二进制代码： echo "tar" | gtfocli search 搜索指定位置文件的二进制代码...| gtfocli search --os windows 搜索指定位置文件的二进制代码： cat windowsExecutableList.txt Winget c:\\Users\\Desktop...搜索tar二进制代码并将结果输出为json格式： echo 'tar' | docker run -i cmdtoolsowner/gtfocli search -o json 搜索以卷形式加载在容器指定位置文件中的二进制代码
0，但是我们很容易发现这段代码在访问数组时越界了，数组只有10个元素，第10个元素的下标应该是9，但是我们访问的下标i却是0~12；我们想到的结果可能是： 1.编译器直接报错（因为数组越界访问了） 2...那为什么会这样呢，为啥数组越界会访问到i呢？ 三.原理解释 现在我们就给大家解释一下，为什么会这样？为啥数组越界会访问到i呢？...-x86环境）是这样的） 2.而数组元素的地址随着下标的增加而增加（这个是确定的） 3.所以数组元素在向后越界访问（访问的地址逐渐变高）的时候，就有可能访问到i，因为i比数组先创建 4.一旦访问到...i并将i置成0，就会发生死循环 在visual studio 2022/2013/2019上，i 和数组 arr 之间都是隔了2个整型的空间（即数组越界2个整型就访问到了i），但i 和数组 arr 之间隔多大空间是取决于编译器的...定义在了数组 arr 之前，所以它的地址更高，因此数组向后越界才会访问到 i。
[Nebula 基于全文搜索引擎的文本搜索] 1 背景 Nebula 2.0 中已经支持了基于外部全文搜索引擎的文本查询功能。...1.1 Nebula Graph 架构简介 [Nebula 基于全文搜索引擎的文本搜索] 如图所示，Storage Service 共有三层，最底层是 Store Engine，它是一个单机版 local...2 目标 2.1 功能 2.0 版本我们只对 LOOKUP 支持了文本搜索功能。也就是说基于 Nebula 的内部索引，借助第三方全文搜索引擎来完成 LOOKUP 的文本搜索功能。...基于 Nebula 自身的 index，其长度也有限制，类似传统关系数据库 MySQL 一样，其索引的字段长度建议在 256 个字符之内。因此将第三次搜索引擎的长度也限制在 256 之内。...4.3 查询逻辑 [Nebula 基于全文搜索引擎的文本搜索] 由上图可知，其文本搜索的关键步骤是 “Send Fulltext Scan Request” → "Fulltext Cluster" →
大家好，我是戴先生 今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出目标值元素 想直奔主题的可直接看思路2 ##题目 整数数组 nums 按升序排列，数组中的值互不相同 在传递给函数之前，nums...在预先未知的某个下标 k（0 数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1...： 将数组第一个元素挪到最后的操作，称之为一次旋转 现将nums进行了若干次旋转 给你 旋转后 的数组 nums 和一个整数 target 如果 nums 中存在这个目标值 target 则返回它的下标...第一个想到的就应该是用二分法试试 下面我们来分析一下 一个增序的数组是这样的 旋转n次之后就是这样的 所以我们的目标就是在这样的数组里边找目标值 可以非常清晰的看到 第二段的所有值都是小于第一段的值...这样思路就非常清晰了 在二分查找的时候可以很容易判断出 当前的中位数是在第一段还是第二段中 最终问题会简化为在一个增序数据中的普通二分查找 我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明 target
查找 IceCream 中完全匹配 'mint' 的项 如果自己写代码实现的话，会麻烦一些，可以使用 match-sorter 这个插件完成这类的数组搜索工作 match-sorter 可以方便的实现对复杂数组的搜索...，并对搜索结果按照匹配度进行排序 基本用法 先用一个简单的数组了解 match-sorter 的用法 const list = ['hi', 'hey', 'hello', 'sup', 'yo'...] matchSorter ( list, 'y' ) 使用 matchSorter 对数组 list 进行查找，找包含 'y' 的项 结果： ['yo', 'hey'] 这个结果是经过排序的...，原数组中 'hey' 在 'yo' 的前面，但查找 'y' 时，'yo' 的匹配度更高，因为他的第一个字符就是 'y'，所以排在了前面 示例 先安装，match-sorter 是通过 npm 发布的...，使用 npm 在自己的项目目录下安装 npm install --save match-sorter 然后以开头的数组和需求为例 引入包和定义数组 const matchSorter = require
类似于这样的技术还有声音识别（通过声音鉴别发声者是不是你），视频识别（通过视频寻找你是不是在这个视频中）等。这些应用在人工智能深度学习中都属于向量搜索的技术范畴，现在给大家简单介绍一下向量搜索。...3.向量化 向量化是把图像、音频、视频信息转换为向量的方法。向量化的方法主要分为基于特征的向量化方法和基于卷积神经网络的向量化两种方法。...基于特征的向量化方法主要是通过提取图像的色彩、纹理、形状等特征，然后将这些特征转化为向量。由于基于特征的向量化方法在处理复杂、模糊的图像时效果不太理想，所以一般不使用。...基于卷积神经网络的向量化可以自动学习从原始像素到高级语义特征的映射关系，从而提取出更加复杂和抽象的特征。这些特征向量不仅包含了图像的底层信息，还包含了高级的语义信息，因此可以更好地表示图像的内容。...深入了解基于特征的向量化和基于卷积神经网络的向量化需要具备高等数学的知识，在这里不进行介绍，有兴趣的同学可以寻找相关资料学习。
:"我在玉龙雪山并且喜欢玉龙雪山", "2":"我在九寨沟", "3":"我在九寨沟,很喜欢", "4":"很喜欢"} query = "我在九寨沟,很喜欢" # 直接搜索...pre>>>>>', pre) # 先召回 match_pre = text_match_recall( query, doc_dict ) print( '召回的结果...jaccard_sim'] ) mf.init(words_dict=candidate_doc_dict) pre = mf.predict(query) print ('排序的结果...>>>>>', pre) ''' ''' 召回的结果: {'2': 0.5995837299668828, '3': 0.9999999210000139, '4':...0.5460526286735667} candidate_doc_dict: {'2': '我在九寨沟', '3': '我在九寨沟,很喜欢', '4': '很喜欢'} 排序的score>>>
// 搜索插入的位置 // 给定一个排序数组和一个目标值; // 1. 数组中找到目标值，并返回其索引 // 2....数组中找不到目标值，返回其正确插入的顺序的索引值 function searchInsert(arr, target) { for (let index = 0; index < arr.length
本文将告诉大家在 dotnet 里面的二进制基础处理知识，如何在 C# 里面将结构体数组和二进制数组进行相互转换的简单方法 尽管本文属于基础入门的知识，但是在阅读之前还请自行了解 C# 里面的结构体内存布局知识...本文将和大家介绍 MemoryMarshal 辅助类，通过这个辅助类用来实现结构体数组和二进制数组的相互转换 先演示如何从结构体数组和二进制数组的相互转换。...准确来说是 Span 之间的相互转换，而不是真的转换为数组，只是 Span 的行为表现和数组十分相似 为了方便代码演示，我定义了一个 Foo1 的结构体，本文的全部代码都可以在本文末尾找到下载方法 struct...接下来将 Foo1 数组转化在二进制数组，准确来说是 Span 类型，代码如下 Span foo1ByteSpan = MemoryMarshal.AsBytes...(foo1Array.AsSpan()); 此时编写一个辅助方法，将 foo1ByteSpan 的内容输出到控制台，方便让大家看到这个 foo1ByteSpan 对象就确实是 Foo1 结构体的内存空间的二进制内容
前言 " 在阅读完和 AQS 相关的锁以及同步辅助器之后，来一起阅读 JUC 下的和队列相关的源码。先从第一个开始：ArrayBlockingQueue。..." 1 介绍 由数组支持的有界BlockingQueue阻塞队列。 这个队列的命令元素FIFO（先入先出）。队列的头是元素一直在队列中时间最长。队列的尾部是该元素已经在队列中的时间最短。...新元素插入到队列的尾部，并且队列检索操作获取在队列的头部元素。 这是一个典型的“有界缓冲区”，在其中一个固定大小的数组保持由生产者插入并受到消费者的提取的元素。一旦创建，容量不能改变。...2 源码分析 基本结构 参数介绍 /** 数组 - 存储队列中的元素 */ final Object[] items; /** 下一个 take, poll, peek or remove...A: ArrayBlockingQueue 是基于数组实现的，内部使用 ReentrantLock 互斥锁，防止并发放置元素或者取出元素的冲突问题。 Q: 入队列和出队列方法之间的区别是什么？
基于binlog二进制日志的MySQL恢复笔记 刚好复习到这里，顺手做个小实验，记录下。...总的操作流程： step0、关掉数据库的对外访问【防止用户操作继续写入这个库】 step1、mysqlbinlog 导出相关时间段数据库的二进制日志 step2、编辑today.sql找到误操作的那几条数据...(可以修改前端的web连接数据库的文件，将其改到其它从节点，虽然用户无法写，但最起码比网站无法访问要强些) step1、先提取出误操作这段时间的二进制日志，取名为today.sql，如下： mysqlbinlog...，第10条数据又恢复回来了，但是INSERT的那条数据却没有了，因此我们还要使用二进制日志继续恢复。...step4、继续用二进制日志恢复： mysql -e 'source today.sql;' step5、查看恢复后的结果： 恢复完的效果如下： MariaDB [hellodb]> select *
前端经常要通过 javaScript 来处理数组中的数据，其中就包括检查数组中是否包含满足特定搜索条件的单个或者多个值，这就需要我们关于用于确认的布尔值、数组中值得位置索引或包含所有搜索结果的单独数组等...在 ECMAScript6 之前，最常用的方法就是通过 for 循环来遍历数组中的所有项目并对项目执行操作。现在我们可以通过内置的使用方法来完成在数组中搜索值的常见任务。...是可选的，用于设置开始比较的索引，因为默认值为 0，意味着默认搜索整个数组。...find() 对于需要单个搜索结果值的用例很有帮助。 使用 filter() filter() 方法返回新数组，新数组包含所有与函数条件匹配的值。如果没有匹配项，则返回空数组。...需要查找元素的索引？应该使用 indexOf() 搜索原语或使用 findIndex() 搜索函数。 感谢大家的阅读！
(1) octree是一种用于管理稀疏3D数据的树形数据结构，每个内部节点都正好有八个子节点，介绍如何用octree在点云数据中进行空间划分及近邻搜索，实现“体素内近邻搜索（Neighbors within...如果K=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形，少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于红色的三角形一类。...如果K=5，绿色圆点的最近的5个邻居是2个红色三角形和3个蓝色的正方形，还是少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于蓝色的正方形一类。...，这里使用的是“体素近邻搜索”，把查询点所在体素中其他点的索引作为查询结果返回，结果以点索引向量的形式保存，因此搜索点和搜索结果之间的距离取决于octree的分辨率参数*/ std::vector搜索结果写到两个分开的向量，第一个pointIdxNKNSearch包含搜索结果（结果点的索引的向量） 第二个向量pointNKNSquaredDistance存储搜索点与近邻之间的距离的平方
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